ESI（Essential Science Indicators）基本科学指标数据库，是衡量科学研究绩效、跟踪科学发展趋势的基本计量分析评价工具。其数据来源于WOS数据库中的SCIE和SSCI所收录的全球8500多种学术期刊的1000多万条文献记录。ESI从引文分析的角度，将全部科学分为22个专业领域，分别对国家、研究机构、期刊、论文以及研究人员进行统计分析和排序。研究人员可以利用ESI系统地、有针对性地分析国际科技文献，从而了解相关领域的研究前沿和研究热点等信息。中国科学院文献情报中心特邀科睿唯安产品与方案解决专家袁庆文老师举办直播讲座，助力提升科研人员对ESI基本科学指标数据库的使用能力。本次讲座主要内容：(1）ESI及研究前沿简介    （2）如何获取ESI研究前沿、高被引论文&热点论文    （3）研究前沿系列报告及方法论    （4）利用研究前沿助力于基金申请    （5）结合分析工具挖掘更多前沿资讯—基于高被引论文&热点论文

一、数据分析利器DDA的优势解析X 1.数据清洗在整理个科研情报挖掘过程中的重要性 2.DDA基本情况介绍 3.科研情报挖掘过程中的痛点，以及怎样使用DDA解决这些痛点 二、DDA工作流程说明 1、DDA整体工作流介绍 2、各个步骤中重点注意事项以及常用模块介绍 三、新兴趋势指标与自动分类 1、新兴趋势指标EI的工作原理、制作和解读 2、自动分类功能的作用以及使用展示 四、新功能助力情报分析 1、桑基图的制作与使用 2、概念栅格图的解读与运用 3、气泡饼图的制作技巧与运用 4、自动分类子类别的使用

Python是一种通用编程语言，拥有强大的标准库，涵盖了广泛的领域，包括文本处理、数据分析、统计作图、机器学习等。讲座内容：（1）Python 简介（2）Python的安装与使用（3）Python的学习路径与资源（4）文本挖掘实战：发现重要期刊研究热点（5）Python与AI for science主讲人：李叶叶博士，海南大学管理学院。2019年获Python国家计算机二级证书； 2020年硕士毕业于吉林大学图书情报专业，同年荣获“宁波市首席工人”、“宁波市人力资源管理师创新大赛一等奖”；2021年获“宁波市高层次人才”认证；2022年获中国人工智能学会主办的社会计算创新大赛团队优秀奖、国家留学基金委公派研究生项目资助。拥有丰富的人力资源管理和自然语言处理实践经验，研究兴趣为文本挖掘、组织行为等。主办：中国科学院昆明动物研究所中国科学院昆明植物研究所中国科学院成都文献情报中心协办：中国科学院文献情报中心中国科学院大学图书馆