由于新材料有着广泛的应用前景，目前许多国家出台了与新材料产业相关的新兴产业发展战略。我国亦是非常重视新材料产业的发展，目前制定了纲领性文件《中国制造2025》以及指导性文件《新材料产业发展指南》、《重点新材料首批次应用示范指导目录》等。国家发展改革委办公厅2017年印发了《增强制造业核心竞争力三年行动计划（2018-2020年）》重点领域关键技术产业化实施方案的通知，里面也具体制定了关于新材料关键技术产业化实施方案。截止目前，我国已经有40多个城市形成了不同规模的新材料产业集聚区，现已经批准设立的国家级新材料产业基地有129个，包括7个高技术产业基地、32个新型工业化示范基地和90个高新技术产业化基地。
当前，美国、欧洲、日本等发达国家和地区十分重视新材料技术的发展，都把发展新材料作为科技发展战略的重要组成部分，在制定国家科技与产业发展计划时，将新材料技术列为21世纪优先发展的关键技术之一，予以重点发展，以保持其经济和科技的领先地位。中国的新材料科技及产业的发展，在政府的大力关心和支持下，也取得了重大的进展和成绩，为国民经济和社会发展提供了强有力的支撑。为研究我国新材料领域的发展现状和态势，本报告以中国期刊网数据库作为统计分析源，从文献计量学的角度进行分析研究，讨论了新材料包括超导材料、金属材料、非金属材料、高分子材料和复合材料的理论研究、制备工艺、产品应用、技术装备等方面的内容。 1、新材料各专业论文产出权重的年度变化从2000年至2005年，新材料各专业发表论文数量占整个新材料领域的比重虽然每年都在变化，但总的分布格局没有被打破。高分子材料除2001年和2002年所占比重低于50%以外，其它几年均在50%以上，一直占居主导地位；复合材料所占比重在20-30%之间，居第二位；非金属材料所占比重在一成多，居第三位；超导材料在整个材料领域所占比例最小，居5个专业的最后一位。从各专业的发展状况分析，超导材料的发展呈上下波动，总体下降的趋势；金属材料作为一种传统的优势领域，其发展呈现大幅下降的局面；非金属材料在整个材料领域基本保持稳定的态势，其所占比例变化不大；高分子材料是发展最快的学科，随着新技术的不断涌现，其在整个新材料领域中的权重呈波动增长的态势；复合材料除2002年有所增加外，其他各年逐年下降，但降幅不大，年均降低1%。2、新材料各专业论文产出数量的年度变化2000年至2005年，从新材料各专业发表论文的数量及增长率来看，超导材料论文发表呈现增长正负相间的发展格局，但总量呈下降趋势，降幅为10%左右；金属材料的论文发表数量出现负增长，从2000年的1614篇减少到2005年的254篇，总降幅达84%；非金属材料发表论文数量总的趋势是稳步增长，且到了2005年有加速增长的趋势，发表论文数量比2000年增长了1527篇，当年增长了29.3%，6年间总体增长了66.65%；高分子材料的论文数量也在不断增加，从2000年的8201篇增加到2005年的15895篇，总增幅达93.3%，几乎翻了一番；复合材料论文发表呈现波动的局面，2001年比2000年有较大幅度增加，但2003-2004年却出现负增长，到2005年又增加至7215篇，比2000年的3672篇增加了近一倍。 1、新材料领域总体发展速度较快，势头强劲材料是当前世界新技术革命的三大支柱(材料、信息、能源)之一，与信息技术、生物技术一起构成了21世纪世界最重要和最具发展潜力的三大领域之一。对材料的认识与利用能力，往往决定着社会的形态和人类生活的质量。人类的历史已经证明，材料是人类社会发展的物质基础和先导，而新材料则是人类社会进步的里程碑。新材料在发展高新技术、改造和提升传统产业、增强综合国力和国防实力方面起着重要的作用，而且在自然科学和工程技术领域中发展也越来越快，地位日趋重要。根据对同时段论文发表数量统计，6年间国内新材料领域论文发表数量的年平均增长率为9.15%，大于自然科学和工程技术领域8.34%的论文发表增长率；新材料领域发表论文占自然科学与工程技术领域发表论文的比重也保持上升的势头，6年间增长了0.13个百分点。新材料领域的发展变化，得益于技术创新和成果转化速度加快。前沿技术的突破使得新兴材料产业不断涌现，同时新材料与信息、能源、医疗卫生、交通、建筑等产业结合越来越紧密，材料科学工程与其他学科交叉领域和规模都在不断扩大，而且世界各国政府高度重视新材料产业的发展，制定了推动新材料产业和科技发展的相关计划，在资金上给予大力扶持，从而推动了本领域的技术创新能力的提高和发展，取得了一系列可喜的研究成果，保证了新材料领域发展的欣欣向荣局面。2、高分子材料、复合材料发展迅速2.1 高分子材料新的应用领域推动了自身的成长高分子功能材料是近年来发展最快的有机合成材料，尤其在生物医用材料、药物控制释放体系、骨科固定、组织工程和手术缝合线等方面不断扩展其新的应用领域，全世界仅高分子材料在医学上的应用就有90多个品种、1800余种制品，西方国家在医学上消耗的高分子材料每年以10-20%的速度增长。我国的高分子材料发展也十分迅速，2000年至2005年论文发表数量从1862篇增加到6640篇，6年间增长了256.61%。其中：高分子药物方面的论文从182篇增加到802篇，增长幅度达340%；医用高分子材料方面的论文从285篇增加到821篇，增长幅度达188%；仿生高分子材料的论文从416篇增加到1108篇，增长幅度达166%，高分子膜材料的论文从979篇增加到3909篇，增长幅度达299%。从上述数据中可以看出，高分子材料研发活跃，发展相当迅猛，已成为医学和生物技术中不可缺少的组成部分，也是新材料领域发展最快的专业。2.2 复合功能材料拓展了新的发展空间由于多种材料多学科的交叉、融合,使材料的复合化成为发展新材料的一种重要手段。利用多种基体与增强体的复合、多种层次的复合以及利用非线性复合效应可以创造出全新性能的材料。近年来先进复合材料及新工艺发展很快，目前复合材料的发展以树脂基复合材料为主，特别是热固性材料，它的技术最成熟，应用最广。金属基复合材料大部分处于研究开发阶段，它特别适用于建造空间结构体。陶瓷基复合材料是改进陶瓷的可靠性的重要途径，从而使陶瓷材料优异的高温性能得以应用。此外碳/碳复合材料在军事技术上有很大实用价值，并已有一定的应用，其发展趋势较快。从我国2000年至2005年复合功能材料论文发表情况来看，数量从3672篇增加到7215篇，6年总计增长96.49%。其中：金属基复合材料论文从573篇增加到611篇，增幅6.6%；陶瓷基复合材料论文从298篇增加到1050篇，增幅252%；水泥基复合材料论文从1533篇增加到2428篇，增幅58.3%；聚合物基复合材料的论文从1134篇增加到2383篇，增幅110%；碳基复合材料论文从134篇增加到743篇，增幅达454%。从研究分析中可以看出，陶瓷基复合材料、聚合物基复合材料发展较快，这与其新工艺、新物质及新配方的不断涌现密切相关，碳基复合材料也正从军用转向民用，使其发展呈快速增长的态势。2.3 金属材料发展趋于低谷，有待突破相对于高分子材料、复合材料和非金属材料的迅猛发展，历史悠久的金属材料的发展处于停滞甚至后退的局面，从2000年至2005年，我国金属材料论文发表数量从1614篇减少到254篇，下降了535%。这一现象说明我们在该领域的技术创新能力不足。当前，世界金属材料领域的发展出现了很多新的特点及增长点，高性能金属材料发展迅速。我国目前高性能金属材料的产品研制、加工成型技术、生产设备等多方面都存在问题，阻碍了金属材料的发展。因此，只要加大金属材料的技术创新力度，就一定能打破其发展停滞不前的局面，实现新的振兴和快速发展就指日可待。
论文数据查找方法如下：
第一、通过实验的方法：
化学、物理、医学等专业的论文，需要通过实验来获取自己的数据，因为只有通过实验的方式才能获得与自己论文一致的数据。
第二、通过调查的方式：
同学们也可以通过到实地进行调研、考察等方式来获取自己所需要的一些数据。
第三、互联网查询：
通过国家数据网络和国家统计网络搜索数据。国家数据网络包含了大量的数据，这一些数据包括年度、季度、月度等实时数据。
第四、进行问卷调查：
很多大学毕业生在写毕业论文的时候，很多研究数据都来自于我们的生活调查，所以我们也可以参考问卷调查。把问卷放到网上之后，用户填写完之后就可以收集整理问卷，然后我们就可以得到我们需要的数据。
有很多人会问，一定要是准确的数据吗，答案是必须是准确的数据的。否则就涉及学术造假了。涉及学术造假这个问题就比较严重了，所以同学们也不要抱着侥幸的心理去捏造数据，这也是很容易就会被拆穿的。在我们论文完成之际，导师也会查阅你的论文，数据这一块肯定是会看的。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断
请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么）研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦
毕业论文外审数据不对,可以根据文献资料进行查询,将数据修改过来就可以。如果主要结论还可以，影响不会很大。
打电话与发刊方核实以下。有些刊物印的是刊期的月份，而杂志本身是旬刊之类的，所以知网上是显示刊期数，如果单位不一致可以打电话与发刊方核实以下。只要是正规期刊，通常都是没有问题的。
复现论文数据不一样，可以写。复现前论文一定要看懂，领域知识一定要有（论文中不了解的专有名词花时间查一下）。论文数据的问题，大部分文章的数据集都是可以谷歌搜索到的，如果遇到没有公开的，比如比赛的数据集，可以尝试给官方发邮件。论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
打电话与发刊方核实以下。有些刊物印的是刊期的月份，而杂志本身是旬刊之类的，所以知网上是显示刊期数。只要是正规期刊，一般都是没有问题的，有样刊，要知网检索页，有您的姓名和单位名称，这能对上，就没有问题。
一稿和定稿数据不一样没事的。初稿（一稿）和定稿是一篇文章在写作过程两个不同的状态，简单来说，初稿在先，定稿在后，初稿是作者根据自己的思路将文章写作出的环节，这时的文章只是一个雏形，可能还存在不少问题，经过作者反复的修改，最终提交的文章就是定稿了。在初稿阶段，经过第一稿的检测和大部分的修改，论文的相似性在这一阶段应该会大大降低，最后是定稿段，就离成功发表不远了。
复现论文数据不一样，可以写。复现前论文一定要看懂，领域知识一定要有（论文中不了解的专有名词花时间查一下）。论文数据的问题，大部分文章的数据集都是可以谷歌搜索到的，如果遇到没有公开的，比如比赛的数据集，可以尝试给官方发邮件。论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。
中国计算机科学发论文最多高校揭晓，清华、浙大、上交大前三
最近，《2017中国高校国际学术影响力评价报告》发布，清华大学计算机科学的论文发表数量、创新人才数量双双排名全国第一，华中科技大学高被引数量第一。
国际成果规模（论文发文数量）：浙江大学、中国科学院大学、上海交通大学排前三。十年来高被引论文数量：清华大学、北京大学、浙江大学排前三。创新人才（主导科学家数量）：清华大学、浙江大学、北京大学排前三。优势学科（进入ESI前1%学科数量）：北京大学、浙江大学、中山大学排前三。
具体到计算机科学：
国际成果规模（论文发文数量）：清华大学、浙江大学、上海交通大学排前三。十年来高被引论文数量：华中科技大学、东南大学、清华大学排前三。创新人才（主导科学家数量）：清华大学、上海交通大学、浙江大学排前三。
这份报告是由中国教育发展战略学会人才发展专业委员会、中国教育网、中国教育在线、学术桥联合发布。
数据来源与评价指标
本报告的数据主要来源于ESI（Essential Science Indicators）数据库，数据时间段为2007.01.01-2017.2.28（十年）。
为了更好地识别高被引论文的第一作者和通讯作者，报告在 Web of Science 数据库中下载了高被引论文的题录数据。
第一作者的依据是 Web of Science 数据库论文题录数据中 AF 字段中的第一位。第一作者机构是 C1 字段中第一作者姓名对应的机构。
通讯作者的依据是 Web of Science 数据库题录数据中RP字段的作者。通讯作者机构是RP字段中作 者姓名对应的机构。
第一作者或通讯作者的机构可能有多个，数据处理中，报告按照顺序只采用第一机构。第一作者和通讯作者因在一项研究中的主导作用而被视为主导科学家。对于主导科学家的重名问题的处理依赖于一项发明专利技术“一种面向英文文献中中国作者的姓名消歧方法”。
截至 2017年2月28日，中国大陆共有209 所高校至少有一个学科入选 ESI 前1%高被引学科。本报告对于中国高校的国际学术影响力分析仅限于这 209 所高校。
报告内容分为“中国大学国际学术影响力评价”和“中国学科国际学术影响力评价”两部分。中国大学国际学术影响力评价”主要使用表1中的评价指标。
“中国学科国际学术影响力评价”主要使用表2中的评价指标。
中国高校国际学术影响力总体情况
需要注意的是，中国科学院大学成立于 2012 年，2012 年之前中国科学院研究生院的高被引论文数量未计入其中。另外，因大量署名中国科学院大学的高被引论文的第一作者与通讯作者的第一机构并非中国科学院大学，因此，主导论文数量较少。
2、十年来高被引论文数量：排名前三的高校是清华大学、北京大学、浙江大学。
上海交通大学、中国科学技术大学、复旦大学、南京大学、中山大学、哈尔滨工业大学、华中科技大学进入前十。
3、创新人才（主导科学家数量）：排名前三的高校是清华大学、浙江大学、北京大学。
上海交通大学、复旦大学、南京大学、中国科学技术大学、华南理工大学、南开大学、中山大学进入高校前十。
4、优势学科（进入ESI前1%学科数量）：排名前三的高校是北京大学、浙江大学、中山大学。
上海交通大学、复旦大学、清华大学、南京大学、武汉大学、山东大学、中国科学院大学进入高校前十。
计算机科学国际学术影响力：清华发论文最多，华中科大高被引最多
中国学科国际学术影响力中，计算机科学在国际成果规模、高被引论文、创新人才数量三个维度进行的评价。
1、国际成果规模（论文发文数量）：排名前三的高校是清华大学、浙江大学、上海交通大学。
2、十年来高被引论文数量：排名前三的高校是华中科技大学、东南大学、清华大学。
3、创新人才（主导科学家数量）：排名前三的高校是清华大学、上海交通大学、浙江大学。
报告的课题组负责人李江教授介绍，此次《报告》的发布除了作为国家有关部门、各高校、社会组织参考的同时，也能够激励高校从高水平成果、人才培养、学科建设三个维度考虑发展方向和策略。
成果要求具体要求：研究生在学期间均应以第一作者身份且郑州大学作为第一作者单位(或导师为第一作者，本人为第二作者)按下述要求发表反映学位论文工作成果的学术论文后方可申请学位。一、博士生发表学术论文要求：1. 理科各专业的博士生，至少在核心期刊上发表3篇论文；其中至少有1篇发表在SCI收录的期刊上，或2篇发表在EI收录的期刊上，或一项发明专利。2. 医学各专业博士生，至少在核心期刊上发表3篇论文，或有1篇发表在SCI收录的期刊上，或有2篇发表在EI收录的期刊上。3. 工科各专业的博士生，至少在核心期刊上发表3篇论文；其中至少有1篇发表在SCI或EI收录的期刊上，或分委员会认定的一级学术期刊上，或有一篇国际会议论文被ISTP收录。4.人文社科各专业的博士生，至少在核心期刊上发表3篇论文。二、硕士生发表学术论文要求：硕士生应在核心期刊或各学位分委员会认定的学术水平高、学风严谨的学术刊物上发表论文，基本要求由各分委员会自行决定，并报研究生院备案。三、其他说明：1.为鼓励博士生探索重要的学科前沿问题，从事原创性的研究，对于在所属学科最有学术影响力的期刊上发表论文(或以主要完成人取得的重大科学奖)的博士生，其论文发表数量不作硬性要求。2.研究生在国际会议上发表1篇论文（被收入论文集），等同于在核心期刊上发表论文1篇，但发表核心刊物文章基本要求总数中，只能有一篇可作此等同处理。3.研究生的学位论文工作成果获得国家级奖励或省部级二等以上奖励（排名前1/2，署名郑州大学）1项，或获得国内外发明专利（排名前3）1项，相当于在SCI或EI收录的期刊上发表1篇论文。4.博士研究生在核心期刊上发表的3篇论文中至少应有两篇发表在省外核心期刊上。如果研究生申请答辩时未满足上述基本要求，但满足毕业条件，允许组织学位论文答辩。答辩通过者，可先予以毕业，但分委员会暂不审议其学位，直至在规定期限内（博士生毕业后两年，硕士生毕业后一年）满足发表论文基本要求后，由本人再申请审议其学位。四、本要求自发文之日起实施，由研究生院负责解释。
根据自身的实际需要选择， 以下四个考试级别，通过一级才能拿到2级证书，后面的依次类推，但可以同时报考多个级别，国计算机等级考试所有级别证书均无时效限制，三、四两个级别的成绩可保留一次。考生一次考试可以同时报考多个科目