信息資源開發(fā)與管理——辦公自動(dòng)化(共18頁)

1、 信息(xnx)資源開發(fā)(kif)與管理(gunl)基于共詞分析的辦公自動(dòng)化發(fā)展方向研究 班級(jí)： 管經(jīng)1402班 學(xué)號(hào)： 21411055姓名： 郭振亞1實(shí)驗(yàn)(shyn)內(nèi)容 本實(shí)驗(yàn)是對(duì)辦公自動(dòng)化的文獻(xiàn)研究實(shí)驗(yàn)。主要基于對(duì)文獻(xiàn)資源進(jìn)行(jnxng)檢索，尋找相關(guān)的文獻(xiàn)資源，并對(duì)文獻(xiàn)資源進(jìn)行一系列的挖掘，從而能夠?qū)Α稗k公自動(dòng)化”這個(gè)研究(ynji)題目進(jìn)行初步的了解。實(shí)驗(yàn)步驟：（1）收集文獻(xiàn)并整理文獻(xiàn)；（2）利用相關(guān)軟件對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行一系列分析；（3）得出對(duì)文獻(xiàn)分析的結(jié)論（即對(duì)辦公自動(dòng)化的研究熱點(diǎn)有初步了解）。2文獻(xiàn)獲取為了對(duì)辦公自動(dòng)化領(lǐng)域的研究和特點(diǎn)等一些情況的了解，本實(shí)驗(yàn)選擇了本校（即大連理工大

2、學(xué)）圖書館的“中國優(yōu)秀博士碩士生論文”庫進(jìn)行檢索。通過下載文獻(xiàn)，并對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行收集。主要收集過程為：為了保證是文獻(xiàn)，首先將沒有作者且沒有刊名的篩選掉；設(shè)定的文獻(xiàn)刊登時(shí)間在2008年2012年之間；除了以上行為，還初步對(duì)收集的文獻(xiàn)進(jìn)行分析，若與辦公自動(dòng)化無關(guān)便將其刪除。最后，得到1100篇文獻(xiàn)，準(zhǔn)備對(duì)其進(jìn)行處理。 將文獻(xiàn)的主要信息制成文獻(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表，如下：表1 文獻(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表題名作者關(guān)鍵詞單位摘要刊名出版日期以下為部分文件數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)圖： 圖1 文獻(xiàn)(wnxin)數(shù)據(jù)(shj)結(jié)構(gòu)圖3.關(guān)鍵詞確定(qudng)使用Excel，通過其的統(tǒng)計(jì)功能，對(duì)詞頻進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。原始關(guān)鍵詞有1093個(gè)，從中選擇詞頻為12

3、個(gè)以上的，共有27個(gè)。之后并對(duì)以下關(guān)鍵詞進(jìn)行刪除：（1）出現(xiàn)頻率過高（即比其它關(guān)鍵詞高過多），有：辦公自動(dòng)化；（2）與某個(gè)關(guān)鍵詞相關(guān)性太強(qiáng)，有：自動(dòng)化。篩選后，得到比較高頻的關(guān)鍵詞25個(gè)。表2 辦公自動(dòng)化研究領(lǐng)域關(guān)鍵詞詞頻表序號(hào)關(guān)鍵詞詞頻序號(hào)關(guān)鍵詞詞頻序號(hào)關(guān)鍵詞詞頻序號(hào)關(guān)鍵詞詞頻1辦公自動(dòng)化系統(tǒng)788應(yīng)用2715計(jì)算機(jī)2022醫(yī)院142工作流649網(wǎng)絡(luò)安全2616數(shù)據(jù)庫1923自動(dòng)化143高校4910設(shè)計(jì)2417Lotus1724Web134OA3711ASP.NET2318ASP1625高職院校135網(wǎng)絡(luò)3312管理2319J2EE1626中小企業(yè)126電子政務(wù)2813B/S2220安全16

4、7OA系統(tǒng)2714信息化2221教學(xué)改革154.建立供詞(gngc)相關(guān)矩陣、相似矩陣、相異矩陣（1）共詞矩陣(j zhn)關(guān)鍵詞詞頻表，表示其中的關(guān)鍵詞是有關(guān)辦公自動(dòng)化文獻(xiàn)中出現(xiàn)頻率最高的詞，它們從一定程度上說明了這些詞與辦公自動(dòng)化的研究有著很密切的關(guān)系。為了(wi le)進(jìn)一步對(duì)這些詞與辦公自動(dòng)化的關(guān)系有一定的了解，了解其中的聯(lián)系，利用Excel對(duì)這些關(guān)鍵詞進(jìn)行兩兩共詞檢索，統(tǒng)計(jì)它們兩兩在文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻率，從而建立一個(gè)25*25的關(guān)鍵詞共詞矩陣。完全共詞矩陣如下：共詞矩陣(j zhn)為對(duì)稱矩陣, 主對(duì)角線的數(shù)據(jù)定義(dngy)為缺失, 非主對(duì)角中單元格的數(shù)據(jù)為兩個(gè)關(guān)鍵詞共同(gngtng

5、)出現(xiàn)的次數(shù)。如關(guān)鍵詞“信息化建設(shè)”與“ 對(duì)策” 的共詞頻次為8, 即表示有8篇論文同時(shí)使用了這兩個(gè)關(guān)鍵詞。由于下面運(yùn)用的多元統(tǒng)計(jì)方法對(duì)矩陣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有不同的要求, 為了統(tǒng)計(jì)分析的方便, 因此用系數(shù)將共詞矩陣轉(zhuǎn)換成相關(guān)矩陣, 具體方法是將共詞矩陣中的每個(gè)數(shù)字都除以與之相關(guān)的兩個(gè)詞的總出現(xiàn)頻次的開方的積。在相關(guān)矩陣中由于值過多, 統(tǒng)計(jì)時(shí)誤差過大, 有可能影響分析結(jié)果。為了方便進(jìn)一步處理, 用與全部相關(guān)矩陣上的數(shù)據(jù)相減, 得到表示兩詞間相異程度的相異矩陣。（2）相似矩陣由于將要運(yùn)用的多元統(tǒng)計(jì)方法對(duì)矩陣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有不同的要求,為了統(tǒng)計(jì)分析的方便,本文將相關(guān)矩陣轉(zhuǎn)化為相似矩陣和相異矩陣。具體方法是,用

6、Ochiia系數(shù)將共詞矩陣轉(zhuǎn)換成相似矩陣,即:Ochiia ( a, b) =，其中, Ochiia ( a, b) 表示a、b兩詞的Ochiia系數(shù); 表示a、b兩詞共同出現(xiàn)的次數(shù); 表示關(guān)鍵詞a出現(xiàn)的頻次; 表示關(guān)鍵詞b出現(xiàn)的頻次。利用該公式進(jìn)行計(jì)算,得到相似矩陣。完全相似矩陣如下：相似矩陣中的數(shù)字表明其對(duì)應(yīng)(duyng)兩個(gè)關(guān)鍵詞之間的親疏關(guān)系,數(shù)值(shz)越大則表明關(guān)鍵詞之間的距離越近,相似(xin s)度越好;反之,數(shù)值越小則表明關(guān)鍵詞之間的距離越遠(yuǎn),相似度越差。（3）相異矩陣由于相似矩陣中的0值過多,統(tǒng)計(jì)時(shí)容易造成誤差過大,為了方便進(jìn)一步處理,用1與全部相似矩陣中的數(shù)據(jù)相減,得到

7、表示兩詞間相異程度的相異矩陣。完全相異矩陣如下：相異矩陣中的數(shù)據(jù)表示不相似數(shù)據(jù),數(shù)值越大則表明關(guān)鍵詞之間的距離(jl)越遠(yuǎn),相似度越差;反之,數(shù)值越小則表明關(guān)鍵詞之間的距離越近,相似度越高。5.聚類分析本實(shí)驗(yàn)(shyn)采用(ciyng)層次聚類(Hierarchical Cluster) ,選擇離差平方和法(Wards Method) 與離散數(shù)據(jù)類型(Count)中的斐方( Phi-square Measure) 方法?？梢猿醪脚袛喔麝P(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)程度。本實(shí)驗(yàn)主要通過運(yùn)用SPSS17.0版本進(jìn)行聚類分析。聚類分析結(jié)果樹狀圖如下：* * * * * * * * * * * * * * * *

8、 * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * * * * * * * * * * * * * * * Dendrogram using Average Linkage (Between Groups) Rescaled Distance Cluster Combine C A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num + 4 -+ 7 -+ + 12 + | 23 + | 25 + +-+ + 21 + | | | 24 + | | | | 6 + + | 8 + | | 15 +

9、 +-+ | | 3 + | | | 14 + +-+ | 22 + +-+ + 10 + | | | | 19 + +-+ | | | 1 + | | | 2 + | | | 17 + +-+ | | 16 + | | 11 + | | 18 + + | 13 + | 5 + | 9 + + 20 +圖2 聚類分析結(jié)果(ji gu)樹狀圖6.因子分析在聚類分析基礎(chǔ)(jch)上,再利用(lyng)因子分析對(duì)研究前沿進(jìn)行進(jìn)一步的論證,以利于解釋。因子分析 ( factor analysis)是一種多變量分析方法,能將眾多的具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的指標(biāo)歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)(公共因子或因子變量) ,達(dá)到

10、降維和簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的目的。因子分析要達(dá)到的目標(biāo)就是用盡可能少的因子去描述眾多的指標(biāo)或因素之間的聯(lián)系,其基本思想是根據(jù)關(guān)鍵詞間的相關(guān)性大小把研究對(duì)象的變量分組使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高,而不同組的變量相關(guān)性較低。每組變量代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu),這個(gè)基本結(jié)構(gòu)稱為公共因子,這樣較少的幾個(gè)公共因子就可以反映原資料的大部分信息。利用因子分析法,可根據(jù)因子得分值,在因子所構(gòu)成的空間中把研究對(duì)象的變量點(diǎn)畫出來,從而客觀地達(dá)到分類的目的,并以此來對(duì)聚類分析結(jié)果進(jìn)行完善。通過下表,可以看出25個(gè)關(guān)鍵詞中共有10個(gè)公共因子被提取,其方差累積貢獻(xiàn)率為80.226%，它們能夠解釋全部信息的80.226%，從而說明25個(gè)關(guān)鍵

11、詞可以分別從屬于10個(gè)不同的類別。因子相關(guān)系數(shù)矩陣可以反映出各關(guān)鍵字在不同公共因子中的相關(guān)度,主要通過因子中各關(guān)鍵詞的相關(guān)系數(shù)的大小進(jìn)行相關(guān)性的判斷,為關(guān)鍵詞的聚類提供更加細(xì)致的依據(jù)(由于負(fù)載臨界值越高,所確定的分類結(jié)構(gòu)越簡(jiǎn)單。根據(jù)本文的數(shù)據(jù)情況,為能較好反映關(guān)鍵詞的組成結(jié)構(gòu),這里將負(fù)載臨界值定為0. 5，即負(fù)載臨界值小于0.5的不予顯示。)本實(shí)驗(yàn)是使用SPSS17.0版本進(jìn)行因子分析。解釋的總方差成份初始特征值旋轉(zhuǎn)平方和載入合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %13.59014.36014.3602.90411.61711.61723.28513.14127.5012.86911.47

12、623.09232.69010.76238.2632.4739.89232.98442.1048.41646.6792.1408.56141.54551.7266.90453.5831.9107.64149.18661.6226.49060.0731.7116.84656.03171.4955.98266.0551.6706.68262.71381.2685.07071.1251.5746.29769.01191.2244.89676.0211.4835.93074.941101.0514.20580.2261.3215.28480.22611.8443.37683.60112.7763.10

13、586.70613.6622.64689.35314.5512.20591.55815.5112.04393.60016.4411.76595.36517.4031.61496.97918.237.94697.92519.187.75098.67520.135.54099.21521.104.41599.63122.088.35199.98223.004.01599.99724.001.003100.00025-1.286E-16-5.144E-16100.000提取方法：主成份分析。表3 因子(ynz)數(shù)/覆蓋信息量因子相關(guān)系數(shù)矩陣可以反映出各關(guān)鍵字在不同(b tn)公共因子中的相關(guān)度,主要

14、通過(tnggu)因子中各關(guān)鍵詞的相關(guān)系數(shù)的大小進(jìn)行相關(guān)性的判斷,為關(guān)鍵詞的聚類提供更加細(xì)致的依據(jù)。旋轉(zhuǎn)成份矩陣a成份12345678910辦公自動(dòng)化系統(tǒng).461工作流.790高校.839OA.961網(wǎng)絡(luò).942電子政務(wù).640OA系統(tǒng).965應(yīng)用.824網(wǎng)絡(luò)安全.981設(shè)計(jì).844ASP.net.906管理.511.529B/S.772信息化.816計(jì)算機(jī).829數(shù)據(jù)庫-.557lotus.825ASP.939J2EE.825安全.927教學(xué)改革-.625醫(yī)院.831Web.768高職院校-.652中小企業(yè).834表4 旋轉(zhuǎn)成分(chng fn)矩陣（因子負(fù)載值臨界值為0.5）圖3 碎石(s

15、u sh)圖表5 因子分析確定辦公自動(dòng)化研究(ynji)結(jié)構(gòu)1.網(wǎng)絡(luò)安全2.辦公動(dòng)態(tài)服務(wù)3.OA系統(tǒng)4.計(jì)算機(jī)應(yīng)用5.醫(yī)院信息化網(wǎng)絡(luò)0.942辦公自動(dòng)化系統(tǒng)0.461OA0.961應(yīng)用0.824信息化0.816網(wǎng)絡(luò)安全0.981ASP.net0.906OA系統(tǒng)0.965計(jì)算機(jī)0.829醫(yī)院0.813安全0.927B/S0.772ASP0.9396.技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)7.工作流8.企業(yè)網(wǎng)絡(luò)9.高校數(shù)據(jù)庫管理10.教學(xué)與政務(wù)設(shè)計(jì)0.844工作流0.790Web0.768高校0.839電子政務(wù)0.640J2EE0.825Lotus0.825中小企業(yè)0.834管理0.529教學(xué)改革0.625數(shù)據(jù)庫0.557

16、高職院校0.6527.多維度分析(fnx)多維尺度(chd)分析通過測(cè)定觀測(cè)量之間的距離來發(fā)現(xiàn)研究結(jié)構(gòu)，其原理是通過指定觀測(cè)量在概念空間的一個(gè)特定位置，得到空間中距離的相似性。在結(jié)果中點(diǎn)的位置顯示了對(duì)象之間的相似性，越在中間的對(duì)象處于越核心的地位。通過SPSS17.0軟件Scale功能中的多維尺度分析功能對(duì)相異矩陣進(jìn)行多維尺度分析。得到相關(guān)可視化結(jié)果如下：8.結(jié)果(ji gu)分析 結(jié)合辦公自動(dòng)化領(lǐng)域的研究(ynji)結(jié)構(gòu)結(jié)合文獻(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)逐一解讀和闡述： （1）網(wǎng)絡(luò)安全（網(wǎng)絡(luò)(wnglu)、網(wǎng)絡(luò)安全、安全）。 為了使辦公自動(dòng)化更充分地利用，計(jì)算機(jī)要連接網(wǎng)絡(luò)。無論是連接互聯(lián)網(wǎng)還是計(jì)算機(jī)之間的局域網(wǎng)

17、，無法避免地，都要考慮網(wǎng)絡(luò)安全。網(wǎng)絡(luò)安全，是網(wǎng)絡(luò)得到應(yīng)用以來不得不考慮的問題，辦公自動(dòng)化也不除外。計(jì)算機(jī)與計(jì)算機(jī)之間，計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)之間的互聯(lián)，能更好地發(fā)揮辦公自動(dòng)化的優(yōu)勢(shì)。（2）辦公動(dòng)態(tài)服務(wù)（辦公自動(dòng)化系統(tǒng)、ASP.net、B/S、ASP）。ASP（Active Server Page，動(dòng)態(tài)服務(wù)器界面）是微軟公司開發(fā)的一種應(yīng)用。它可以與數(shù)據(jù)庫和其它程序進(jìn)行交互。ASP的優(yōu)勢(shì)在辦公自動(dòng)化中的到了充分地體現(xiàn)。ASP在協(xié)助建設(shè)辦公自動(dòng)化系統(tǒng)中發(fā)揮的作用也不容小覷。（3）OA系統(tǒng)（OA、OA系統(tǒng)）。OA（Office Automation，辦公自動(dòng)化）系統(tǒng)是辦公自動(dòng)化的集中體現(xiàn)和承載物。辦公自動(dòng)化從某

18、種程度上來說就是依賴OA系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)的。OA系統(tǒng)的應(yīng)用程度也能體現(xiàn)出辦公自動(dòng)化的普及程度。市場(chǎng)上，OA系統(tǒng)軟件也不少，對(duì)其管理主要分四步，分別是：OA選型、OA實(shí)施、OA推廣和OA深化應(yīng)用。（4）計(jì)算機(jī)應(yīng)用(yngyng)（應(yīng)用(yngyng)、計(jì)算機(jī)）。辦公自動(dòng)化離不開計(jì)算機(jī)的應(yīng)用。OA系統(tǒng)是辦公自動(dòng)化的軟件支持(zhch)，而計(jì)算機(jī)就是辦公自動(dòng)化的硬件支持。一個(gè)組織，若想實(shí)現(xiàn)辦公自動(dòng)化，首先要做的就是購買計(jì)算機(jī)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的建成是實(shí)現(xiàn)辦公自動(dòng)化的基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)。計(jì)算機(jī)能承載各種非常豐富的軟件，在這些軟件充分利用的同時(shí)，辦公自動(dòng)化也就自然而然地形成了。其中，計(jì)算機(jī)的配置也非常重要，不同程度的辦公

19、自動(dòng)化需要不同程度的計(jì)算機(jī)配置，只有計(jì)算機(jī)配置達(dá)到相同水平，才能更好地應(yīng)用辦公自動(dòng)化。（5）醫(yī)院信息化（信息化、醫(yī)院）。辦公自動(dòng)化已經(jīng)深入到了醫(yī)院，這是一個(gè)比較樂觀的信息。而在醫(yī)院中使用辦公自動(dòng)化，主要是醫(yī)院內(nèi)外信息的交流。例如：若遇到做手術(shù)需要某種血型、器官等緊急的情況，辦公自動(dòng)化就能通過計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在本醫(yī)院或者其它醫(yī)院中尋找需要的，從而節(jié)省了時(shí)間為患者治病，也節(jié)省了很多資源。（6）技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)（設(shè)計(jì)、J2EE）。J2EE是一套全然不同于傳統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)的技術(shù)架構(gòu)，包含許多組件，主要可簡(jiǎn)化且規(guī)范應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)與部署，進(jìn)而提高可移植性、安全與在用價(jià)值。這個(gè)技術(shù)架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)在辦公自動(dòng)化中得到充分利用。因

20、為J2EE只是一種技術(shù)架構(gòu)，它的使用范圍非常廣泛。所以，為了在辦公自動(dòng)化中運(yùn)用這種技術(shù)架構(gòu)，就應(yīng)該設(shè)計(jì)與辦公自動(dòng)化相應(yīng)的形式。（7）工作流（工作流、Lotus）。Lotus是IBM公司的一款軟件，在協(xié)作平臺(tái)市場(chǎng)上占據(jù)了絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的領(lǐng)導(dǎo)地位。它在對(duì)工作流的幫助上起到了很大的作用。而工作流從一方面體現(xiàn)了辦公自動(dòng)化。因?yàn)橐岣咿k公效率，就應(yīng)形成工作流，工作流進(jìn)行順利，就能提高辦公的效率，所以，辦公自動(dòng)化也要解決工作流的問題，提高了工作流的效率，辦公自動(dòng)化才明顯。（8）企業(yè)網(wǎng)絡(luò)（Web、中小企業(yè)）。企業(yè)中辦公自動(dòng)化的應(yīng)用很大程度上是基于網(wǎng)絡(luò)的，因?yàn)槠髽I(yè)需要強(qiáng)大的、準(zhǔn)確的信息流，而信息流的傳播基于網(wǎng)絡(luò)在當(dāng)

21、今是最迅速的。企業(yè)需要的信息主要分兩類，企業(yè)內(nèi)部信息和企業(yè)外部信息。企業(yè)內(nèi)部信息交流非常關(guān)鍵，為了了解企業(yè)的發(fā)展情況，內(nèi)部信息的整合起到很重要的作用，只有內(nèi)部信息整合好了才能準(zhǔn)確地體現(xiàn)企業(yè)發(fā)展情況。企業(yè)外部信息的獲取也相當(dāng)重要，因?yàn)橹懒耸袌?chǎng)信息，其它企業(yè)信息，才能根據(jù)這些制定企業(yè)的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)。（9）高校(goxio)數(shù)據(jù)庫管理（高校(goxio)、管理、數(shù)據(jù)庫）。高校辦公主要是基于學(xué)生的。學(xué)生信息構(gòu)成了很大的一個(gè)數(shù)據(jù)庫，所以學(xué)校的辦公自動(dòng)化要集中在學(xué)生信息數(shù)據(jù)庫的管理(gunl)和分析。所以，在學(xué)校中，辦公自動(dòng)化的發(fā)展應(yīng)該主要針對(duì)學(xué)生信息數(shù)據(jù)庫的管理。（10）教學(xué)與政務(wù)（電子政務(wù)、教學(xué)改革、高職院校）。學(xué)校管理和政府管理從性質(zhì)