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摘要
科技期刊决策迫切需要期刊的量化来提供数据支持。文章提出，在大数据时代，小数据分析用“量化自我”弥补大数据挖掘的不足，满足了科技期刊日常决策的需要。小数据分析适用于科技期刊的自我分析，能提供个刊的厚数据，揭示个刊的因果关系，善于量化个刊的“无形之物”，为科技期刊挑战大概率事件、发展特色、精细化日常运营等三类主要决策提供数据支持。小数据分析既用抽样统计、全数据统计，以连续数据描述科技期刊的客观现象与过程，也用利克特五点量表法，以离散数据描述科技期刊的主观现象与过程，用贝叶斯统计利用已知估算未知。
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