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第一場：研學平臺，文獻管理輔助科研
重點問題總結：
- Q1: 在內地圖書館一般負責研學平臺的采購和管理，對於圖書館如何像管理數據庫一樣管理研學平臺，掌握平臺的使用情況？
- Q2: 看到有學科資源包是如何免費獲取的按鈕，這個功能是如何使用的？
- Q3: 研學平臺的功能和定位與Endnote有些類似，這兩類產品有什麽區別？
第二場：統計年鑒服務高校師生
重點問題總結：
- Q4: 如果讀者通過VIP的年度數據分析功能生成了跨多種統計年鑒的圖表，然後引用到論文當中了，該如何去寫reference呢？
- Q5: 為什麽VIP功能在定價上面還會分過刊和現刊，一個功能模塊還會有這樣的一個區分呢？
- Q6: VIP專輯怎麽提高數據的利用率，它有什麼意義和價值？
- Q7: 統計年鑒是不是主要為商學院使用，可否講一下其他的使用場景？
- Q8: 統計年鑒的數據好像更新得不太及時？
第三場：數字化加工服務
- Q9：圖書館已經有掃描好的文件，想要後續識別和深度加工，是否可以？
- Q10：數字化項目是否有最小預算要求，多少預算起做？
- Q11：數字化後的文獻或者古籍的傳播利用率是否真的能夠提高，是否有相關的用戶反饋和數據？
Q&A列表：
第一場：研學平臺，文獻管理輔助科研
- Q1: 在內地圖書館一般負責研學平臺的采購和管理，對於圖書館如何像管理數據庫一樣管理研學平臺，掌握平臺的使用情況？
- A1:
- 圖書館管理員可以通過研學平臺的後臺管理系統管理使用終端，哪些人可以進入研學平臺
- 後臺管理系統可以查看讀者的使用行為統計，比如查看檢索、在線閱讀、做筆記、寫文章的數量等
- 後臺管理系統可以查看不同院系的用量統計，使用的行為偏好，比如院系偏好讀文獻還是寫論文
- 圖書館或相關部門的管理人員需要這部分數據來決策更好的為終端讀者服務
- Q2: 看到有學科資源包是如何免費獲取的按鈕，這個功能是如何使用的？
A2：
- 現階段是免費開放給圖書館的功能
- 資源收錄的的是知網數據庫中的文獻，通過學科資源包可以更加系統的獲取和了解某領域的知識，且可免費獲取全文
- 學科資源包系統整合了某領域的知識，並做了不同研究程度的知識分級，便於對跨學科的知識學習和對新領域的知識入門，也便於讀者查找和篩選最適合的知識
- Q3: 研學平臺的功能和定位與Endnote有些類似，這兩類產品有什麽區別？
A3：
- 設計初衷與Endnote不同，比如與數據庫的整合，知網研學可與知網的資源無縫鏈接，為讀者提供更強大的文獻讀寫工具，有利於提升對已訂閱資源的用量
- 知網研學對所收錄的資源全部做了碎片化和結構化的處理，因此所有文獻都能實現目錄定位、圖表、引文識別等的頁面展示
- Web端、PC端、手機端三端同步，方便讀者在不同情境下隨時進行文獻的研讀和創作
- 知網研學是充分吸納了終端讀者的研讀、寫作需求，並不斷地聽取讀者的建議，解決讀者閱讀文獻時遇到的問題、提升學術研究的效率而誕生的產品，因此兩者產品定位不同，只在某些功能上類似
第二場：統計年鑒服務高校師生
- Q4: 如果讀者通過VIP的年度數據分析功能生成了跨多種統計年鑒的圖表，然後引用到論文當中，該如何去寫reference呢？
A4:
- 首先我們的統計年鑒都是從國家統計出版社獨家授權合作的，數據的準確和權威性是不需要擔心的；如果需要引用的話，可以通過將鼠標移到特定的數值處或者直接點擊，就會出現浮窗顯示數據的來源信息，這樣就可以去寫參考文獻了
- Q5: 為什麽VIP功能在定價上面還會分過刊和現刊，一個功能模塊還會有這樣的一個區分呢？
A5:
- VIP模組其實不僅僅是功能，因為我們在將統計年鑒電子化成Excel表之後，還會做更深層次的指標的梳理。單個的指標在後臺的數據是呈豎狀，被加工成了數據庫可檢索的形式，而不僅是普通的Excel表。比如我們在數據分析時通過限定地區、指標、時間來生成表格，這個是基於我們對數據的額外加工。除此之外，VIP當中還包含進度數據、國際數據等，因此才有過刊和現刊的區分
- Q6: VIP專輯怎麽提高數據的利用率（意義和價值）？
A6:
- VIP專輯的數據分析功能可以快速地找到所需的數據。比如我們想要查找多個地區、不同年份的統計數據；往常可能需要單個地區、單個年份地多次查找，但是通過VIP專輯，在輸入地區、指標、時間之後就可以快速生成報表
- 生成報表之後，可以在同一個頁面直接生成餅狀圖、柱狀圖、折線圖等，大大節省了用戶的時間和精力
- VIP專輯的決策支持模塊內置了很多可直接利用的統計分析模型，通常情況下我們是很難肉眼直接看出數據之間的關系，比如相關性，但是通過相關性分析，就可以很方便地看到指標之間存在正相關或者負相關的關系；再比如通過統計預測模型，可以預測未來5年，某個地區GDP、人口的發展情況。雖然得出的結果可能不是最終的結論，但卻是很有價值的參考
- 傳統的分析工具像SPSS、SAS，相對來說比較復雜，如果沒有經過培訓是不會使用的，但是在這個平臺基本上培訓一次就可以操作，也就是說科研小白也可以使用
- 用戶還可以上傳自有數據，和平臺裏面的數據結合起來使用
- Q7: 統計年鑒是不是主要為商學院使用，可否講一下對於其他院系的使用場景？
A7:
- 首先除了商科之外，其他專業也需要做實證研究和通用研究，比如農科院的使用，可能利用到各種農產品產量數據、化肥用量、成本利潤等等；再比如對於政府智庫單位，決策越來越依賴於數據，基於數據他們可以分析出行業之間，地域之間的優劣勢，針對性地調整建設經營
- 另外是面向產業投資決策，比如不同行業、不同公司，會有研究上市公司的企業財報的數據，行業發展的數據，甚至是國際數據；包括還有行業報告和專家的解讀，這些對發展建議都是很有價值的參考
A8:
- 可能有以下原因：
- 統計年鑑作為按年出版的刊物，統計對象為各個指標數據在過去一年的運行狀況，所以會在當年出版去年的統計年鑑
- 不同於其他以文字描述為主的刊物，統計數據本身具備統計過程複雜、精確、準確的特性，所以其出版週期往往會比其他類型的刊物週期長
- 統計年鑒本身就是統計上一年的數據，而且紙本出版之後是有45天的版權保護期，之後我們才可以進入加工的程序
第三場：數字化加工服務
- Q9：圖書館已經有掃描好的文件，想要後續識別和深度加工，是否可以？
A9：
- 是可以的，需要查看已加工好的加工精度是怎麽樣的，是否符合深加工要求
- 但需要是開源的格式，不是需要特殊工具轉換或者解密的格式，且需是已經轉換好的文件格式，如TIFF，JPG等眾多格式，基本上都是可以的
- Q10：數字化項目是否有最小預算要求，多少預算起做？
A10：
- 沒有硬性的要求，尤其是針對老用戶。建議用戶考慮批量化價格優勢，如果需要駐館掃描的話，機票等成本就需要平攤
- Q11：數字化後的文獻或者古籍的傳播利用率是否真的能夠提高，是否有相關的用戶反饋和數據？
A11：
- 目前大陸五百多家出版社都基本上都對自己的出版物做了數字化，這就是一個很好的證明。圖書館做數字化後，在古籍等材料的借閱上會很方便
- CNKI很多項目是叠代加工完成的。如果加工量比較大，可以先挑選更有價值的部分先加工，先做題錄部分的加工，先讓讀者去使用，通過使用記錄來判斷和挖掘更深層次的需求，再做進一步深加工方案
- 例如東方雜誌，屬於年代很久遠的期刊，現在已經在銷售。從題錄檢索到全文檢索，同時現在手機都可以查看文章，這樣就可以關聯知識元和內容，這些功能的添加都是讀者進一步反饋後的成果，極大提高了使用和傳播的效率
- 數字化可以不是一步到位的工程，可以先開好頭，再由讀者和學者提出意見建議，這樣就可以很好的對項目進行優化，保證數字化的成果
