北大核心：一种期刊等级的划分

一、北京大学图书馆“中文核心期刊” 此核心目录目前是国内知名度最高的、最大众化的核心，以至于现在一说核心期刊，就是指它了。每4年评一次，下一次公布具体目录，正常应该是在2012年。 二、南京大学“中文社会科学引文索引（CSSCI）来源期刊” ，此核心目前是国内比较好的高等院校公认的权威期刊，主要涉及社会科学，地位比中文核心要高。但是因为这里面的多数期刊要求太高，比如说作者必须是博士或者副教授，才有资格发表文章，所以在二类高等院校，知名度不高。此核心两年评一次。 三、中国科学技术信息研究所“中国科技论文统计源期刊”（又称“中国科技核心期刊”），此核心主要涉及自然科学，现在主要是医学行业认可，其他行业认可这个核心的极少，所以地位比中文核心低，但是在医疗行业，使用率却颇高。此核心每年都会有小变化，两年一次大变化。 四、中国科学院文献情报中心“中国科学引文数据库（CSCD）来源期刊”，正常来说，这个核心级别比cssci还要高，内容涉及自然科学和社会科学，就因为级别太高，普通作者根本没有机会在上面发表文章，尤其是在二类本科以下的院校，知名度却很一般。目录两年一变 另外还有几个核心，比如 五、中国人文社会科学学报学会“中国人文社科学报核心期刊”，主要涉及学报，认可度一般 六、中国社会科学院文献信息中心“中国人文社会科学核心期刊”，主要涉及社会科学，级别也是极高，知名度一般。七、万方数据股份有限公司建设的“中国核心期刊遴选数据库”，虽然他也算一个核心数据库，但是现在认可度极低，多数不认为他是核心。

CSSCI是南大版核心，是在各高校认可度最高的一个核心目录。A类、B类、C类是不同高校自己对期刊的分类，一般A类是最顶级的期刊，数量很少，比CSSCI目录中的还要少。核心期刊就是笼统的说法，如果不说哪个版本的核心期刊，则不能确定核心期刊的范围。

核心期刊都不好发现在都要拿版面费《经济管理》发一篇要将近3万，国际贸易双核心(CSSCIA类、08北大核心)6万宏观经济研究双核心(CSSCIA类、08北大核心)2万中国人民大学学报双核心(CSSCIA类、08北大核心)5万*经济问题双核心(CSSCI、08北大核心)00*财经问题研究双核心(CSSCI、08北大核心)00经济纵横双核心(CSSCI、08北大核心)00价格理论与实践双核心(CSSCI、08北大核心)00华东经济管理双核心(CSSCI、08北大核心)00管理现代化双核心(CSSCI、08北大核心)00宏观经济管理双核心(CSSCI、08北大核心)00*开发研究双核心(CSSCI扩展、08北大核心)00想发的话我帮你联系编辑

CSSCI是中文社会科学引文索引所出版的，是由南京大学。而SCI是科学引文索引，是美国科学情报研究所出版的一部世界著名的期刊文献检索工具。拓展资料    CSSCI CSSCI为《中文社会科学引文索引》(Chinese Social Science Citation Index)英文名称首字母缩写，是由南京大学研制成功的、我国人文社会科学评价领域的标志性工程。教育部已将CSSCI数据作为全国高校机构与基地评估、成果评奖、项目立项、名优期刊的评估、人才培养等方面的重要指标。CSSCI数据库已被北京大学、清华大学、中国人民大学、复旦大学、国家图书馆、中科院等100多个单位包库使用，并作为地区、机构、学术、学科、项目及成果评价与评审的重要依据。 SCI      SCI为科学引文索引，Science Citation Index，是美国科学情报研究所出版的一部世界著名的期刊文献检索工具。它收录全世界出版的数、理、化、农、林、医、生命科学、天文、地理、环境、材料、工程技术等自然科学各学科的核心期刊3700多种。通过其严格的选刊标准和评估程序来挑选刊源，使得SCI收录的文献能够全面覆盖全世界最重要和最有影响力的研究成果。SCI：(Science Citation Index)是由美国科学信息研究所(ISI)1961年创办出版的引文数据库。SCI(科学引文索引)、EI(工程索引 )、ISTP(科技会议录索引) 是世界著名的三大科技文献检索系统，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具，其中以SCI最为重要。SCI-E(SCI Expanded)是SCI的扩展库，收录了8000多种来源期刊，可通过国际联机或因特网进行检索。

不是。ei是国际核心期刊，而中文核心属于北大核心期刊，ei收录文献涉及的领域有：机械工程、机电工程、船舶工程、制造技术等;土木工程、建筑工程、结构工程、海洋工程、水利工程等;矿业、冶金、材料工程、金属材料、有色金属、陶瓷、塑料及聚合物工程等等。核心一般指北大中文核心期刊，里面包含部分EI检索的期刊。是北大图书馆搞出来的一个收录目录，在国内的也属于比较好的期刊，且收录的范围广。EI简介EI每月出版1期，文摘3万至4万条。数据库每年新增500000条工程类文献，数据来自5100种工程类期刊、会议论文和技术报告，原始文献来自40余个国家，涉及的语言多达39种，其中3600种有文摘。年报道文献量16万余条。每期附有主题索引与作者索引；每年还另外出版年卷本和年度索引，年度索引还增加了作者单位索引。以上内容参考百度百科-EI

中文核心期刊，就是北大核心期刊。中文核心期刊全名：全国中文核心期刊。因为全国中文核心期刊是由北京大学图书馆发布，所以俗称北大核心期刊。目前国内有7大核心期刊（或来源期刊）遴选体系：北京大学图书馆“中文核心期刊”、南京大学“中文社会科学引文索引（CSSCI）来源期刊”、中国科学技术信息研究所“中国科技论文统计源期刊”（又称“中国科技核心期刊”）、中国社会科学院文献信息中心“中国人文社会科学核心期刊”、中国科学院文献情报中心“中国科学引文数据库（CSCD）来源期刊”、中国人文社会科学学报学会“中国人文社科学报核心期刊”以及万方数据股份有限公司正在建设中的“中国核心期刊遴选数据库”。 所以很明白，中文社科核心期刊，跟北大核心期刊是不一样的。一般评职称中要求的核心期刊发表论文指就是：中文核心期刊和中文社会科学引文索引来源期刊（CSSCI）。其中CSSCI是南京大学发布，所以俗称南大核心。

2017版中文核心期刊目录（第八版）2018年12月已经公布，如需完整版目录请点击：2018年中文核心期刊目录（第八版）完整版，希望能帮您！谢谢！

管理类的发表周期会比较长，比正常的核心发表要更长一些，而且对作者自身的文章质量和自身要求都比较高。管理类的核心从投稿到正式录用周期在1-2年的时间。经济类的核心相对来讲要容易一些。

看文章什么方向的了，不同的期刊收稿范围也是不一样的新闻类北大核心期刊：新闻与传播研究 国际新闻界 新闻大学 现代传播(中国传媒大学学报) 新闻记者 当代传播 传媒 新闻界 青年记者 中国记者 新闻战线

经济学的核心期刊主要是由北图和南大两家公布，一般情况下，在京各个经济研究院所、各省（自治区、直辖市）社会科学院所办经济类刊物或社科类刊物均被列入其中，名校学报或所处社科类或经济类刊物亦在其中。比如经济学动态、经济研究、经济问题、经济界等均为经济类核心期刊。

d incex），是美国情报局ISI办的一个数据库，其实类似Google一样的检索引擎，目的是方便科研人员查找本研究领域内的文献。但南大将SCI引入中国作为科研工作的评估后，现在全国都将SCI文章的数量作为科研考核的一个重要标准。你问的SCI文章就是指发的文章被SCI数据库检索了，而要做到这一点就是要投到SCI收录的期刊，被录用发表之后，三个月内文章就会被SCI数据库检索到。 需要注意的是SCI只收录期刊，会议文章是不会收录的，对于会议ISI有另外一个专门的数据库ISTP来收录。一些会议会推荐best paper到SCI期刊上发表，如果发在期刊上了，那当然最后也可以被SCI检索到。核心期刊是北大发布的一个国内期刊的列表，在里面的就属于核心期刊，核心期刊还是比较多的。而一级学报是每个领域最牛的、公认权威的国内杂志，一般每个领域就3－4本杂志，清华、北大的博导每年能保持在上面发2－3篇都是属于巨巨巨巨巨巨巨牛的了。当然也有差一点的但也自称一级学报的，不过各个领域的心里都知道最权威的杂志是那些。发表的话每个杂志有每个杂志的要求，从内容到板式都不一样，需要具体查看杂志网站上的投稿指南。对于影响因子，每年ISI都会对收录的期刊里的文章引用次数进行计算，引用次数/刊登的文章数 就是该期刊的影响因子，如果影响因子越大，说明该刊刊登的成果被很多研究人员使用，促进该领域的发展繁荣，期刊也就越好，越权威。ISI每年都会计算颁布出最新的影响因子列表并公布的，称为Cited Report。如果对于硕士研究生就要求SCI才能毕业，那么最好和你的师兄师姐多了解了解，看你们领域是否好发表、一般做什么研究、发表到什么杂志等。 希望我的回答能解答你的问题,如果解答了记得采纳啊

目前不在不在北京大学《中文核心期刊要目总览》2014版中的就不是核心期刊了论文发表咨询我头像

北斗三号卫星所搭乘的长征三号乙运载火箭，也是在“五四三二一”的倒计时中点火升空的，先是喷出火焰、吼出巨响，随后刺入苍穹。不过，这个最让人熟悉和震撼的画面，却只是整个发射的开始，并不意味着最后的成功。只有火箭将卫星送到指定位置，也就是所谓的某个轨道，才算是完成“扶上马送一程”的任务，否则即便飞得再高，从火箭这个环节来说也是“功亏一篑”。也因此，就某次航天任务而言，从火箭点火，到宣布任务成功往往要等上一段时间。这个时间的长短，很大程度上和卫星所在的轨道高低有关，比如高轨道自然要飞得久一些，低轨道飞行相对要省“油”一些，快一些。如果要经过地月转移轨道，飞向月球，自然要更久。不过那是卫星的事，火箭只需把卫星送到地月转移轨道即可交差。至于这一次北斗三号的发射，细心的人可能会留意到，11月5日19时45分，北斗三号所乘坐的长征三号乙运载火箭已经点火，但直到4个多小时以后，整个任务才宣布成功，那时已经接近11月6日凌晨零时。通过公开报道，大家会发现，北斗三号首发的两颗卫星是地球中圆轨道，这并非围绕地球的最高轨道，却为何如此“耗时”？原因在火箭身上。事实上，这一次，北斗三号卫星乘坐长征三号乙运载火箭的时间只有半个小时左右，剩下的时间，则都交给了一个名为“远征一号”的上面级，后者接力，经过3个多小时的奔波，将北斗三号卫星送入目标轨道，才得以完成发射任务。有的人对“上面级”并不陌生，它和火箭一样，也是一种运载工具，简单说即是在原有三子级火箭上面，增加相对独立的一级，形成“四级火箭”。其功能类似于机场的“摆渡车”，后者将乘客送往不同目的地，上面级则先后将不同的卫星直接送到工作轨道。也因此，上面级又被称为“太空摆渡车”。当然，它执行的往往是中高轨航天器发射任务。由中国航天科技集团一院研制的远征一号上面级于2015年3月31日成功首飞。这一次，是远征一号上面级第4次执行发射飞行任务。此前，在没有“太空摆渡车”时，运载火箭把卫星送入“转移轨道”后，卫星要通过自身变轨到达工作轨道。中国航天科技集团一院长征三号甲系列火箭副总设计师叶成敏称，这个过程需要消耗“数吨”燃料，飞行“数天”。而“太空摆渡车”，“接力”火箭飞行后，仅用几个小时就能把卫星送入工作轨道。从这个角度来看，4个多小时后即迎来“发射成功”，已是比较快的了。这也是国际通行的做法。截至目前，世界航天大国先后研发的此类运载器达数十种之多，如美国的半人马座、俄罗斯微风和护卫舰，都是著名的上面级。毕竟，这样的上面级不仅能减轻卫星自重、减少卫星的燃料消耗、延长卫星使用寿命，还能增强运载火箭的任务适应性。至于我国，从上世纪80年代末开始，也已着手研制上面级，不过此前均为满足某一单一任务而研制，这些运载器对于更多发射任务适应性较弱。而“远征一号”上面级通用性很强，能多次点火启动，可满足不同任务需求。回到中国全球导航卫星系统的打造，叶成敏说，上面级也是未来北斗三号卫星全球组网的主要发射方式。他还透露，到2018年，“太空摆渡车”有望新添成员——远征一号乙上面级。这是上面级中的商业化版本，届时将与长征二号丙运载火箭组合，执行太阳同步轨道发射任务。在可以预见的未来，空间活动将变得日益频繁，一箭多星、直接入轨的发射方式，探月、探火的深空探测任务等需求量将显得更加可观。此外，空间站补给的发射与摆渡任务也已提上议事日程，空间碎片主动清理、在轨加注与延寿、目标航天器轨道转移及系统重构等空间应用产品的市场需求将逐渐显现。空间运输方兴未艾，空间应用鸿蒙初辟，属于“上面级”的空间运输时代正在向我们走来。

大数据的七大核心价值随着移动互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，纵观整个移动互联网领域，数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，毋庸置疑，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。可以说谁能掌握和合理运用用户大数据的核心资源，谁就能在接下来的技术变革中进一步发展壮大。大数据，可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商，融入到一个大的环境中，无论是企业级市场还是消费级市场，亦或政府公共服务，都正或将要与大数据发生千丝万缕的联系。近期有不少文章畅谈大数据的价值，以及其价值主要凸显在哪些方面，这里我们对大数据的核心具体价值进行了分门别类的梳理汇总，希望能帮助读者更好的获悉大数据的大价值。核心价值究其用户到底是谁？谈及价值，首先必须要弄清楚其用户到底是谁？有针对企业数据市场的，还有针对终端消费者的，还有针对政府公共服务的；其次要弄清楚大数据核心价值的表现形式、价值的体现过程以及最后呈现的结果。商业的发展天生就依赖于大量的数据分析来做决策，对于企业用户，更关心的还是决策需求，其实早在BI时代这就被推上了日程，经过十余年的探索，如今已形成了数据管理、数据可视化等细分领域，来加强对决策者的影响，达到决策支持的效果。还有企业营销需求，从本质上来说，主要聚焦在针对消费者市场的精准营销。对于消费者用户，他们对大数据的需求主要体现在信息能按需搜索，并能提供友好、可信的信息推荐，其次是提供高阶服务，例如智能信息的提供、用户体验更快捷等等。还有，大数据也不断被应用到政府日常管理和为民服务中，并成为推动政府政务公开、完善服务、依法行政的重要力量。从户籍制度改革，到不动产登记制度改革，再到征信体系建设等等都对数据库建设提出了更高的目标要求，而此时的数据库更是以大数据为基础的，可见，大数据已成为政府改革和转型的技术支撑杠杆。数据，除了它第一次被使用时提供的价值以外，那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物，它还有着无穷无尽的“剩余价值”，关于这一点，人们已经有了越来越多的认识。事实上，大数据已经开始并将继续影响我们的生活，接下来让我们共同探索大数据的核心价值吧！当然这是需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现的。《大数据时代》一书作者维克托认为大数据时代有三大转变：“第一，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不是依赖于随机采样。更高的精确性可使我们发现更多的细节。第二，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。适当忽略微观层面的精确度，将带来更好的洞察力和更大的商业利益。第三，不再热衷于寻找因果关系，而是事物之间的相关关系。例如，不去探究机票价格变动的原因，但是关注买机票的最佳时机。”大数据打破了企业传统数据的边界，改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面，而大数据则使数据来源更加多样化，不仅包括企业内部数据，也包括企业外部数据，尤其是和消费者相关的数据。随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意，关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题，如果你了解了消费者的密码，就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。在数字革命的背景下，对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求；从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式，到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求，同时在产品和消费者的买卖关系以外，建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。大数据进行高密度分析，能够明显提升企业数据的准确性和及时性；大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平。因此，大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会；有利于企业将各种资源合理利用到目标市场；有利于制定精准的经销策略；有利于调整市场的营销策略，大大降低企业经营的风险。企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一副“数字剪影”，为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求，甚至为每个客户量身定制。这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。例如：一家航空公司对从未乘过飞机的人很感兴趣（细分标准是顾客的体验）。而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人，对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人（细分标准是态度）。在持肯定态度的人中，又包括高收入有能力乘飞机的人（细分标准是收入能力）。于是这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度，只是还没有乘过飞机的高收入群体。通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。二、大数据提高决策能力当前，企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代，就必须要让数据说话。大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。这种基于大数据决策的特点是：一是量变到质变，由于数据被广泛挖掘，决策所依据的信息完整性越来越高，有信息的理性决策在迅速扩大，拍脑袋的盲目决策在急剧缩小。二是决策技术含量、知识含量大幅度提高。由于云计算出现，人类没有被海量数据所淹没，能够高效率驾御海量数据，生产有价值的决策信息。三是大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。如某些药物的疗效和毒副作用，无法通过技术和简单样本验证，需要几十年海量病历数据分析得出结果；做宏观经济计量模型，需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为海量数据，才能得出减税政策最佳方案；反腐倡廉，人类几千年历史都没解决，最近通过微博和人肉搜索，贪官在大数据的海洋中无处可藏，人们看到根治的希望等等。如果在不同行业的业务和管理层之间，增加数据资源体系，通过数据资源体系的数据加工，把今天的数据和历史数据对接，把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，辅助于领导层的决策，真正实现了从数据到知识的转变，这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。在宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策；而在微观方面，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。三、大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力当下，有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示？还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责？还在禁止员工之间谈论薪酬等信息？《华尔街日报》曾有一篇文章就说，NO。这一切已经过时了，严格控制，内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心，如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？我们试着想想，当购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代，创新已经成为企业的生命之源，我们还有什么理由还要求企业员工遵循工业时代的规则，强调那种命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体制吗？当个体的人都可以通过佩戴各种传感器，搜集各种来自身体的信号来判断健康状态，那样企业也同样需要配备这样的传感系统，来实时判断其健康状态的变化情况。今天信息时代机器的性能，更多决定于芯片，大脑的存储和处理能力，程序的有效性。因而管理从注重系统大小、完善和配合，到注重人，或者脑力的运用，信息流程和创造性，以及职工个性满足、创造力的激发。在企业管理的核心因素中，大数据技术与其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集与传递，而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘，由此发现新知识、创造新价值。两者在这一特征上具有高度契合性，甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。因为对于任何企业，信息即财富，从企业战略着眼，利用大数据，充分发挥其辅助决策的潜力，可以更好地服务企业发展战略。大数据时代，数据在各行各业渗透着，并渐渐成为企业的战略资产。数据分析挖掘不仅本身能帮企业降低成本：比如库存或物流，改善产品和决策流程，寻找到并更好的维护客户，还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据，发现流程中的瓶颈因素，找到改善流程效率，降低成本的关键点，从而优化流程，提高服务水平。大数据成果在各相关部门传递分享，还可以提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。四、大数据变革商业模式催生产品和服务的创新在大数据时代，以利用数据价值为核心，新型商业模式正在不断涌现。能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业，将在IT发展史上书写出新的传奇。大数据让企业能够创造新产品和服务，改善现有产品和服务，以及发明全新的业务模式。回顾IT历史，似乎每一轮IT概念和技术的变革，都伴随着新商业模式的产生。如个人电脑时代微软凭借操作系统获取了巨大财富，互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇，移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。纵观国内，以金融业务模式为例，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系，打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。阿里金融的大数据应用和业务创新，变革了传统的商业模式，对传统银行业带来了挑战。还有，大数据技术可以有效的帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，从而完善企业自身的结构和管理机制；同时，伴随消费者个性化需求的增长，大数据在各个领域的应用开始逐步显现，已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。如大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径，推动制造业企业的升级改造；依托大数据技术可以建立现代物流体系，其效率远超传统物流企业；利用大数据技术可多维度评价企业信用，提高金融业资金使用率，改变传统金融企业的运营模式等。过去，小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场，最终才能到达用户手中，而现在，通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中，交易成本只是过去的十分之一。以我们熟悉的网购平台淘宝为例，每天有数以万计的交易在淘宝上进行，与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录，更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。运用匹配的数据，淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐；商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计，经营活动成本和收益实现了可视化，大大降低了风险，赚取更多的钱；而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格买到了更心仪的产品。维克托曾预言2020年，大数据时代就会真正来临。在那个时候，最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的，尤其是智能手机的应用。五、大数据让每个人更加有个性对个体而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。比如，我们的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控，一旦有什么感染，或身体有什么不适，我们都可以通过手机得到警示，接着信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家，从而获得正确的用药和其他治疗。过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。还有，在传统的教育模式下，分数就是一切，一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。然而，学生是千差万别的，在这个模式下，不可能真正做到“因材施教”。如一个学生考了90分，这个分数仅仅是一个数字，它能代表什么呢？90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和90分联系在一起，这就成了数据。大数据因其数据来源的广度，有能力去关注每一个个体学生的微观表现：如他在什么时候开始看书，在什么样的讲课方式下效果最好，在什么时候学习什么科目效果最好，在不同类型的题目上停留多久等等。当然，这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的情况，师生或同学的互动情景……而最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。在大数据的支持下，教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功……大数据支撑下的教育，就是要根据每一个人的特点，释放每一个人本来就有的学习能力和天分。此外，维克托还建议中国政府要进一步补录数据库。政府以前提供财政补贴，现在可以提供数据库，打造创意服务。在美国就有完全基于政府提供的数据库，如为企业提供机场、高速公路的数据，提供航班可能发生延误的概率，这种服务这可以帮助个人、消费者更好地预测行程，这种类型的创新，就得益于公共的大数据。六、智慧驱动下的和谐社会美国作为全球大数据领域的先行者，在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显着成效。近年来，在国内，“智慧城市”建设也在如火如荼的开展。截止去年底，我国的国家智慧城市试点已达193个，而公开宣布建设智慧城市的城市超过400个。智慧城市的概念包含了智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用，而这些都要依托于大数据，可以说大数据是“智慧”的源泉。在治安领域，大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测，北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行研判分析，打击犯罪。在交通领域，大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集，分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制，及时做到梳理拥堵，合理缓解城市交通负担。在医疗领域，部分省市正在实施病历档案的数字化，配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，可以用于远程诊疗、医疗研发，甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。伴随着智慧城市建设的火热进行，政府大数据应用已进入实质性的建设阶段，有效拉动了大数据的市场需求，带动了当地大数据产业的发展，大数据在各个领域的应用价值已得到初显。七、大数据如何预言未来？著名的玛雅预言，尽管背后有着一定的天文知识基础，但除催生了一部很火的电影《2012》外，其实很多人的生活尚未受到太大的影响。现在基于人类地球上的各种能源存量，以及大气受污染、冰川融化的程度，我们获取真的可以推算出按照目前这种工业生产、生活的方式，人类在地球上可以存活的年数。《第三次工业革命》中对这方面有很深入的解释，基于精准预测，发现现有模式是死路一条后，人类就可以进行一些改变，这其实就是一种系统优化。这种结合之前情景研究，不断进行系统优化的过程，将赋予系统生命力，而大数据就是其中的血液和神经系统。通过对大数据的深入挖掘，我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的，同样也可以通过对他们的了解去控制机体的下一个操作，甚至长远的维护和优化。从这个角度讲，基于网络的大数据可以看作是人类社会的神经中枢，因为有了网络和大数据人类社会才开始灵活起来，而不像以前那么死板。基于大数据，个体之间相互连接有了基础，相互的交互过程得到了简化，各种交易的成本减少很多。厂家等服务提供方可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务，机构内部的管理也更为细致，有了血液和神经系统的社会才真的拥有生命活力。结语透过以上这些行业典型的大数据应用案例和场景，不难悟出大数据的典型的核心价值。大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。当下，正处于数据大爆发的时代，如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。可见，大数据应用已经凸显出了巨大的商业价值，触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。你可能会问这些具体价值实现的推动者有哪些呢？就是所谓的大数据综合服务提供商，从实践情况看，主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。未来大数据还将彻底改变人类的思考模式、生活习惯和商业法则，将引发社会发展的深刻变革，同时也是未来最重要的国家战略之一。以上是小编为大家分享的关于大数据的七大核心价值的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

CSSCI是核心期刊的一种。

1、北大核心和SCI认可范围不同。北大核心是中国的，在国内与SCI都有比较高的地位。但SCl是世界的，没有SCI,在国际学术交流上很难被重视。北大核心的含金量在国内可以说很不错，但拿在国际上来说，北大核心还是够不到天花板。2、北大核心收录的是中文期刊，而SCI收录的期刊包括英文和中文，但英文期刊占比很高。在发表论文时，北大核心不担心语言习惯和表达结构上有大问题。而发表SCI会有语言上的天生弱势，表达不清楚，逻辑混乱，容易降低论文的学术价值，不被审稿人认可。3、北大核心在发表难度上不一定就比发SCI难度小。北大核心对文章要求高，对作者学历、单位也有严格要求。而SCI,只要文章质量足够好，当然这个好往往要比北大核心的要求更高，但对于作者学历等没有硬性要求。

增刊 好像 都不被认可的。核心期刊 中，北大中文核心期刊 最难发，又没有 说必须中文核心，你发中国科技核心期刊好发些

思想政治教育研究，青少年研究，当代青年，思想理论研究，学校党建与思想教育

有，但是这种的话，一是对文章要求水平高，二是文章录用后别人要看你的文章他们得向杂志社付钱。