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1、获取数据
获取数据也有两种途径，要么就是手上有的或者是能直接使用到的现成数据，还有一种就是二手数据。现在的数据分析库主要分为了调查数据和政府数据。
2、整理数据
整理数据就是对观察、调查、实验所得来的数据资料进行检验与归类。得出能够反映总体综合特征的统计资料的工作过程。并且，对已经整理过的资料（包括历史资料）进行再加工也属于统计整理。
3、呈现数据
当数据收集充分且真实过后，研究者可运用数据，但要清楚的说明数据来源以及如何对原始的数据进行加工的。需要尽可能的描述获取数据的过程，提供足够多的细节，以便同行能重复研究过程，并保障原生作者的创作性。
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
毕业论文数据分析的做法如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
对于刚进大学的大学生来说，可能对于发表论文的事情，感觉离他比较遥远，但是你可以再自己在低年级的时候就对论文发表进行一定的了解，这样就可以根据自己的经验发表出比较好的学术论文。现在学术型论文还是相对于其他论文比较有优势，对于学术性论文是关于相关的，或者是同一个事物的，这种长远考虑是比较有优势的。想要顺利的发表一篇学术性的论文，就要敢想敢做，如果你连想都不敢想，那么你的同学对于发表论文这件事更加不会讲关于一个自己的思维能力，那么机会来临的时候，你就可以突破思维的局限，解除自己的限制，然后取得最后的成功。俗话说，成功是留给有准备的人的，所以想要发表论文，第一个就是要做到有思想上的准备，那就是我要发表学术性的论文。做到敢想之后，还有另一个比较重要的就是发现大学生活中写论文的机会，并且牢牢把握住它，关于论文撰写你要了解报告文献综述和初稿等问题，都可以和导师以及任课老师进行一定交流，导师是你对论文的一个关键性了解。最重要的就是要抓住机会，这个方面有三点比较重要，那就是要主动积极的和导师沟通，一定要坚持到底，并且热情地去做每件事情，还要对论文的总体结构有一个现状分析问题，问题分析和相对应的对策分析。当然还要切记在和导师进行沟通的时候，要礼貌和主动做是作为一个学生应该做到的。导师对你的指导和一些问题的纠正要虚心求教，再改完之后发给老师修改之后也要给老师查看，自己要对自己的事情有一定的全局把握及时的进行处理。再进行经验的累积之后，对于学术论文的发表是比较重要的，导师在选择的时候会喜欢那种积极向上主动好学的学生，就算没有机会出现，他们也会主动的去问一些有关于做论文的一些东西
1.论文内容的准备
想要发表的话对于论文的质量也是有要求的，出于精益求精的要求，论文提前一段时间准备。所以如果想要发核心期刊的话，建议最好大二下开始，因为这时候专业基础知识有了一些，另外核心周期在年至一年，这之前还要联系指导老师（本科生没有指导老师几乎不可能发上核心），准备素材、查找资料等。如果是为了保研发普刊，大三下的二三月份是高峰期，平时普刊周期两到三个月，这段时间就要延长半个月左右。
2.弄清楚发表的要求发期刊论文有很多用途，可以平时加分、保研加分、评奖学金、结项以及考研复试等，总的来看还是跟学校、单位要求相关，所以就要先搞清楚相关政策才能保证发出去了有用。
3.注意需要各种时间期刊论文得在规定时间内提交才有用，所以要注意各种时间节点。审稿时间审核通过后才有录用证明。如果是自己投稿的话，一般审稿要半个月以上。期刊质量越高，审核时间越久，拿到录用后就知道该期刊的出刊时间了，最快也要一到两个月才能出版，慢的话要等半年以上。质量高的期刊一般都会出现超前收稿的现象，而出版也是有规定时间的，所以如果想发论文用来加分之类的，就需要提前做准备。上网时间还有的要看到在网上检索证明才能认定，一般非知网的普刊在出刊后1-3个月上网，知网的普刊在出刊后2-3个月上网。
4.投稿渠道的选择首先需要确定的是发在哪个期刊上，如果是自己投稿，那可以去知网、维普、万方等数据库找期刊。先搜研究方向，然后确定想要发的期刊，一般会有投稿联系方式，根据这个联系编辑就可以了。还可以认真去各个期刊官网寻找编辑老师或者征稿电话联系方式，听从编辑老师的格式要求或修改建议，然后耐心等待。在这里学姐建议去数据库查找期刊信息，这里的才是最可信的，很多百度页的期刊官网都是假网站。
最后，不管你是自己投稿还是找的渠道或者机构代投，拿到录用证明后都可以去打该期刊的查稿电话去核实自己的文章有没有被录用，能查到就是可信的哦。
1、第一步当然是写论文，写完论文之后，再选择合适的期刊去投稿。投稿后还得经过出版社的审核，审核通过之后就可以等待出版出刊了。然后去网上搜索就能搜索到自己的文章。流程虽然看着好像很容易，但整个过程真得可快可慢，很多人都卡在了审核这一步。2、怎么选期刊？按期刊分类，刊物可以分为按照注册地划分：CN类刊物所谓CN类刊物是指在我国境内注册、国内公开发行的刊物。该类刊物的刊号均标注有CN字母，人们习惯称之为CN类刊物。ISSN类刊物现在许多杂志则同时具有CN和ISSN两种刊号。所谓ISSN类刊物是指在我国境地外注册，国内、外公开发行的刊物。该类刊物的刊号前标注有ISSN字母。按主管部门划分：“国家级”期刊一般说来，“国家级”期刊，即由党中央、国务院及所属各部门，或中国科学院、中国社会科学院、各民主党派和全国性人民团体主办的期刊及国家一级专业学会主办的会刊。另外，刊物上明确标有“全国性期刊”，“核心期刊”字样的刊物也可视为国家级刊物。“省级”期刊即由各省、自治区、直辖市及其所属部、委办、厅、局主办的期刊以及由各本、专科院校主办的学报(刊)。核心期刊核心期刊是某学科的主要期刊。一般是指所含专业情报信息量大，质量高，能够代表专业学科发展水平并受到本学科读者重视的专业期刊。3、选择投稿方式投稿方式有2种：一种是官方自投，另一种是机构代投。选择哪一种要根据自身的情况选择。作者要结合自身的情况，注意出刊日期，出刊期有快有慢，快的1个月，慢的跨年，所以一定要提前发表，计算好时间。注意：千万不要直接百度普刊的杂志社官网，因为大部分都是广告中介！4、关于查重一般期刊投稿查重复制比率在15%-20%左右，同学们可以根据自身情况将重复率保持在这个区间之内。切忌！！！一定不要去抄袭篡改其他的期刊论文！！后果还是相当严重的！投稿前一定用查重软件查一下重复率，避免因为重复率高被退稿。现在互联网上更新的查重软件和系统真的很多，甚至出现很多免费的软件，当然他们相互之间在数据资源库方面的积累或者完善程度上肯定是不一样的。其中，例如万方检测等知名查重在这方面的查重技术实力上更加出色一点，对不同行业的期刊论文检测的过程中，能出具比较精准的数据报告，后期参考修改也比较方便一些。万方官网：（官方正规链接，其他链接注意区别）
首先要选对期刊，选对了期刊，就等于成功了一半。一般情况下，除非是有其他特殊要求，否则都是发普刊；其次，不同类型的论文，会有不同的写作要求和格式要求。 因此，开始落笔前，一定要有个写作框架。
发表论文无非就两种方式：第一种就是自己投稿，买本杂志，根据版权页上的投稿方式去投稿（这种的弊端就是周期太长，对于着急的客户，不适用）当然，跟杂志社关系好能顺利发表的请无视我的话 因为直投杂志社容易，能成果发表难，我认识的主编跟我说他们邮箱里的稿件基本上没有低于过1000篇，而且杂志社就那么几个人，根本不可能忙的过来，就算抽时间看下邮件也就是看个题目，题目不新颖没吸引力的直接略过，就算点开文章，也是先大概看下职称、单位、研究方向、摘要、关键词，没什么吸引人眼球的内容也直接pass掉。第二种就是找代理机构发表（这种的需要睁大眼，发表行业鱼龙混杂，必须得保证自己发的杂志是正刊，也不能是增刊）。找代理机构认准以下几点；一、首先选择国家新闻出版广电局能查到的正规杂志二、其次是某宝担保交易，更有保障三、最后录用通知下来后，亲自打版权页或者收录网站（知网、维普、万方、龙源）上查稿电话查稿确认录用后，再付款。
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
1、获取数据
获取数据也有两种途径，要么就是手上有的或者是能直接使用到的现成数据，还有一种就是二手数据。现在的数据分析库主要分为了调查数据和政府数据。
2、整理数据
整理数据就是对观察、调查、实验所得来的数据资料进行检验与归类。得出能够反映总体综合特征的统计资料的工作过程。并且，对已经整理过的资料（包括历史资料）进行再加工也属于统计整理。
3、呈现数据
当数据收集充分且真实过后，研究者可运用数据，但要清楚的说明数据来源以及如何对原始的数据进行加工的。需要尽可能的描述获取数据的过程，提供足够多的细节，以便同行能重复研究过程，并保障原生作者的创作性。
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。
创建论文数据分析计划提示：
1、系统化
学生可以通过将研究数据系统化来开始论文数据分析。收集想法，思考哪些方面是重要的，而哪些会让自己的想法变得混乱。思考自己所收集信息的真正价值，信息的数量不会帮助论文写作，质量更加重要。
2、结构
组织论文分析。对于学生和读者来说，一切都应该非常清楚。无论主题多么复杂，都应该将其分成几部分，并按顺序排列，使人们能够对问题的所有要点有一个很好的了解。每一章都应该是自己的一个小想法。
3、词汇
论文中不应该有自己不理解的任何词汇，因为很可能读者也不会理解。对于不理解的术语，或者在写作过程中学到的术语，应该在创建论文分析时进行解释。
4、因果关系
在收集数据并将材料系统化后，学生应该退后一步，考虑因果关系。应分析关键点的有效性。如果已经做好了系统和结构部分，这应该不会太复杂。
5、重要性
从理论和实践上思考论文的要点。如果不了解大局，就无法制定好的论文数据分析计划，这就是整篇论文的意义所在。
6、简化
最后，论文数据分析计划可以帮助写作。不要浪费太多时间将已经很复杂的任务复杂化。目标应该清晰，过程要简化。
1. 准备阶段。每个单位、行业每年的评职名额是有限的，每次评职的机会往往也要等上几年的时间，所以如何从竞争中胜出当选，及时完成评审材料，绝对是优势。所以一定要提前准备。提前参考往年的评审要求和条件，提前至少半年开始规划期刊类型和论文写作方向。2. 提前3-6个月，写文章，找合适期刊，洽谈投稿。（网络上有代理和假刊，需谨慎。该行业诚信可靠非常重要！）3. 稿件发给编辑，审核录用后，付20%-50% 版面费。也有部分刊物可先免4. 收到杂志社（编辑部）电子录用后，付余款5. 等待出刊（纸质）。这时1-2个月可以电话查稿。期间可以跟编辑随时沟通，跟进进度。6.出刊（纸质书）后，会很快收到编辑部邮寄过来的书样期刊。同时等待网上查稿。7.一般当月或1个月后，可以登录知网等查稿。 （核心的要等很久）。完成。不同级别，不同类型的期刊，出刊和上网收录时间都不一样。从投稿到出刊和上网，短则2-3 个月，长则近一年时间，所以请各位作者提前安排，以免耽误晋升评职的机会！
1.结论：只允许呈现数据
结论章节是科研人员在实验期间收集的数据呈现，从而推测研究的最终成果。
在过去的50年间，几乎所有的顶尖生物医学杂志都专门应用称为IMRAD的原稿模式。IMRAD结构是最常用的一种科研原稿写作模式，它包括：前言、方法、结论和讨论。结论中，科研文章需要呈现重要且显示研究成效的数据才会被期刊杂志所接受。在呈现数据时，要按顺序有逻辑的归类数据，根据实验方法的顺序或者按推展假设结论的顺序。数据都要使用图表来显示。
2. 组织和撰写结论
利用文本、图表的结合来总结数据，并得到一个清晰、简洁、精确的结论是好文章的必要组成之一。首先以解决假设的方法结合数据，由于每个假设都是通过不同的实验开展得到，而每个实验的数据不会以同样的顺序来呈现，所以作者首先需要按顺序表示出最重要的数据点。如果图表中已经列出数据，在描述过程中不必再重复陈述数据。
3. 预测 VS 报告
作者通常在科研写作的结论撰写中合并数据报告与数据解释，而评阅者认为在结论章节中包含注释是不规范的做法。事实上，结论部分只能概括实验中获得的数据，相反地，在讨论章节，可以允许作者对数据结论进行评论和解释。并且需要额外注意的是，有时数据统计出的重要性不一定意味着是与实验相关的重要性。
4. 数据点表达的科研成效
结论章节让作者对一列实验得出的数据进行报告，结论通常表达重要的或可能有重大意义的发现，从而可以提高评阅者和科学家对自己研究成果的看法，并且作者一定要避免在结论部分推测数据显示的涵义。重视展现数据对作者在该研究领域的影响是举足轻重的。
撰写和发表科学期刊论文需要经过以下几个步骤:
发表sci论文，一个是论文质量，最好有详细的数据和案例，来源也要清楚。观点要有说服力。其次找到合适你的刊物，要对口，质量跟你文章匹配，这样成功率高。然后投稿就行了。一般来说，退稿率是比较高的。如果是比较着急，可以找淘淘论文网这样的机构协助快速发表。
本人总结了几点经验，希望对第一次发表SCI论文的同学有用。 1、选题。相对来说应用性研究比基础研究难发表论文，而且发表论文的因子也较低，结合老板的课题，要选择机理性研究课题。确定好关键词，在各大检索系统中分析所选课题是不是国际研究前沿，发表的论文数量和质量。如果相关文献档次很低，那么你选择的课题可能发表好文论文的可能性较低。 2、设计。选好课题不要急于动手，先看中文文献，主要是博士论文和综述，了解关键术语和研究进展。收集英文文献，总结研究进展，选好切入点，设计实验一、实验二..........实验n，根据文献提前构架论文发表框架，后面做完实验，填好数据。如选择胚胎发育相关课题，研究G基因在胚胎发育过程中的作用，参考已发表的文献JHAHKS等基因在胚胎发育过程中的作用，看看别人是怎么做的，通过那些实验证明自己的推断，这些验证也是你必须要做的，根据实验条件和需要选择，验证实验越充分，设计越合理，发表论文越容易。 3、实验。建议研究生早进实验室，开题之前熟悉实验室环境和运行，帮助师兄/姐做实验，练好基本操作。实验过程中会遇到各种问题，仪器设备、试剂、操作程序，很烦！有条件的可以要求公司负责部分实验。如高通量测序技术，应用广泛，必须要公司处理，数据分析，公司负责把图表做好，就等着发表了，事半功倍。我找过好几家公司，但是都不专业，提出的修改意见都不是很理想，经过同事介绍，我的文章在辑文编译www.***.net修改的特别好，我的第一篇SCI论文被录用了，非常感谢他们对我的帮助！ 4、写作。第一次写论文难度很大，论文的结构、语言表达、数据分析、图表处理等等，相关帖子好多，大家可以搜搜。我要说的是论文框架（实验结果组成、论文的中心）写好后先找有经验的人看看，没问题再写引言和讨论，保证数据支持论文结论。有了结论就是论文的中心，全文围绕中心展开写。最后写好了再找人看看，语言还不过关的找论文润色公司修改。
如何发表sci论文？这是许多研究者关注的内容。目前，发表sci论文可以给国内作者带来很大的优势。然而，在国际期刊上发表论文是有难度的。发表sci论文都需要掌握一定的技巧。充分的准备才能使论文更顺利地发表，首先需要一篇高质量的论文。这也要求作者阅读大量的英语文学作品，并具有较高的英语水平。如果英文水平不够，你可以先用中文写论文，然后找专业机构翻译成英文，他们也会对论文进行润色，使论文达到投稿的水平。国际sci论文审稿人是不习惯中国式英语的，很多国内作者投稿也是因为语言问题而被拒稿，想要避免这种情况就需要早做准备。论文写好后都会寻找相关的sci刊物投稿，大家阅读相关文献时也会知道一些与自己研究领域相关的sci刊物，掌握其影响因子及相关期刊的名称非常重要。小编建议先发一些比较高质量的期刊论文，如果能被送审，得到一些修改意见，即使被拒，也可以发表一些影响因子较低的期刊。