医学论文常用统计的工具书

一分钟读懂《医学文献检索》

工具书按内容分有综合性的、专科性的；按文种分有中文的，外文的；按编辑体例与功用分有辞书、类书、政书、百科全书、年鉴、手册、书目、索引、文摘、表谱、图录、地图、名录等。辞书。是以汇集和解说词语为目的的工具书，包括字典和词（辞）典。

1、类书。类书是辑录古籍中片断资料、整篇或整部著作，按类目或韵部编排，以供查检、征引、校勘或辑佚古典文献的工具书。

2、政书。是记载典章制度的沿革变化以及政治、经济、文化发展情况的专书，是历史著作的一个门类——典章制度专史。由于它具有资料汇编的性质，故一般也将它作为工具书的一个类型。

3、百科全书。是全面系统地介绍文比科学知识，收集各种专门名词、术语，按词典形式编排，解说详细的大型参考工具书，起着知识总汇的作用。

4、年鉴。是系统汇集一年度重要时事文献、学科进展与各项统计资料，并按年度出版的连续性出版物。包括年刊、年报等。

5、手册。是汇集某一万面经常需要查考的文献资料或专业知识，以供读者随时翻检的一种工具书。它通常是简明扼要地概述某一专业或某一方面的基本知识，以及一些基本公式、图表、数据、规章、条例等，其实用性较强。

6、书目。也称“目录”，即图书目录，是揭示与记录一批相关文献的工具，它著录文献的基本特征，并以一定的次序（主要是分类）编排而成。

7、索引。也称通检、引得、备检等，它是把一种或多种书刊中的具体内容，如字、词、句、人名、地名、篇名、书名、主题等进行摘录编排，注明出处，以便查阅的工具书。

拓展资料

工具书是专供查找知识信息的文献。它系统汇集某方面的资料，按特定方法加以编排，以供需要时查考使用。

根据工具书的基本性质和使用功能，可以划分为检索性工具书和参考性工具书（美国工具书专家盖茨称其为控制-检索型工具书和资料型工具书，Information:control and access,Sources of information)。另外还可以根据语种、学科内容、规模大小等标准进行划分。

资料来源：百度百科：工具书

工具书：《XX年鉴》就可以查寻到历年的资料比如细分，历史年鉴，经济年鉴，统计年鉴，文艺年鉴，出版年鉴等扩展资料数据分析的核心是什么？是业务。通过业务的分析逻辑映射到数据分析的处理逻辑，而数据分析的工具则是帮我们实现结果的手段，在不同业务场景中都是通用的，所以我觉得有必要给大家推荐一下这篇硬核文章。一、《深入浅出统计学》网评说文科生都能看懂~如果你已经打算开始学习数据分析，统计学的知识必不可少，这本书浅显易懂，但知识点全面，包含了数据分析日常工作中，常用的技能点：统计量与概率分布、总体与样本、置信区间、假设检验、回归分析等等。二、《R语言实战》如果要用R语言做数据分析，建议读完我上期推荐的那本《深入浅出数据分析》之后，就开始读这本。从工具的安装，到具体分析方法在R语言中的实现，讲解详细，可操作性极强，是一本非常值得读的数据分析书。三、《利用Python进行数据分析》这本书的经典不用多说，稍有了解的人必然被推荐过。最经典的数据分析书之一。各种数据库的介绍详细全面，适合数据分析师进阶之前阅读，可以应对绝大多数的传统企业数据分析需要。四、《数据科学实战》这本书被誉为是“数据分析和机器学习间的桥梁”，对于做了一段时间数据分析工作的人，这无疑是进阶更高维度的好书，很难有一本书，能够让你从简单的数据分析平滑地过渡到机器学习和数据挖掘，这本书我认为是这方面做的最好的一本。五、《数据可视化》国内第一本数据可视化教材，如果你学习数据可视化，这本书正是刚需！是数据可视化的入门书籍，系统介绍了可视化的相关概念和常识，教材相对于工具书更为难读，但却能为你增长不少对可视化的认知。六、《数据可视化之美》这本书详细展示了可视化所能实现的功能以及如何使用它来改变世界。为此，请到了20多位可视化专家，他们从艺术家、设计师、评论家，到科学家、分析师、统计学家等等等等，细致的介绍了他们如何在各自领域内利用可视化进行工作。七、《数据挖掘导论》最近几年数据挖掘教材中，比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，因为个人觉得这本书对于初学者来说不太易读，所以放在最后，难度：中上。以上，推荐的书籍都可以当成工具书来使用，不管你是初学者还是进阶者，都是可以反复阅读的，小封希望能够在你学习数据分析的道路上有所帮助。