福建-*：为什么我越看英文论文，越觉得发英文文章更容易。
福建-*：感觉他们很认真做一件事情就可以写一篇论文。比如关于某类软件的使用，问卷调查做了一所大学几本份，回来简单用Exel一分析，论文出来了。
福建-*：用户的年龄层次、使用习惯、不同软件的市场占有率，就欧了。
福建-*：我昨天和一个做硕导的同学聊这个问题，他让我用回归模型，最难的是数据的取得，数据有了，还要调整变量……我听的直接懵圈了。
麦子：他们是有一套系统常规做的。
雨过天晴：@福建-图学新人越来越侧重于数字模型，图情专业明明是文理兼收，却越来越没有文科生的立足之地。
陕科大*：理论研究又很难有深度创新结果就是大量建模数据报告职称文章。
雨过天晴：大量建模数据报告与图书馆工作何干？比如，读者要求找书，馆员说：‘来，让我给你讲讲图书馆的图书有多少本？每年的借阅数据是多少……’。而事实上，读者有他自己的个性化需求，需要馆员从情感上沟通才能准确把握吧！
骑鹿踏雪：有用，只是不属于我们可用。
骑鹿踏雪：大数据，行为预测，个性化推荐。
雨过天晴：图书馆工作是有温度的工作，语言交流、情感沟通……这些是冷冰冰的建模数据无法代替的。
倒立的*：数据本身无措，图书馆的工作要精细化要分工就必须有数据支持。只是现在图书馆对数据的利用需求还完全达不到应该有的强度。
雨过天晴：我觉得，‘服务性’是图书馆工作的根本。不是说不能建模数据，而是导向不应该是建模数据。
倒立的*：很多工作都是经验化的，很难复制。
雨过天晴：建模数据要能为实际工作服务。
李海燕：有些理论研究确实不知所云。
雨过天晴：而不是闭门造车，玩数字游戏。
图书馆*：周围同事写文能手都去搞建模搞计量了，因为只有这样才显得高大上，才能投中核心。
雨过天晴：是的。
骑鹿踏雪：是的，具体实践工作难以提高你的论文光环。
图书馆*：所以，不懂建模不懂数据的小白人只能是踏实服务一线读者。
武汉体*：基础研究太难，图书馆员搞不了，得名校教授搞。
倒立的*：有些文章读的不好不是建模等研究方法本身有问题，很多时候是研究的问题本身有并不深刻。
草长莺飞：有的洋洋洒洒一两万字，研究方法合理，但不知道文章想表达什么，读到最后，结论是一个普通老百姓都知道的常识，感觉有点困惑。
李海燕：对，这种还不少，绕来绕去的云里雾里。
书小弟：其实，数据分析在图书馆管理和服务实践中作用是很大的，比如资源采购、座位预约、读者个性化服务等，只是这个技术性比较强，很多图书馆工作者并不擅长，所以觉得距离自己工作很遥远，作用不大。
倒立的*：@书小弟是的，首先不能觉得数据就是玄而无用，也不能觉得是灵丹妙药。数据就是电子信号，二进制的编码，一条磁力线或者电子位，怎么看待数据才是最重要的。这才是研究者的能力。
骑鹿踏雪：数据在资源采购时作用大不大？理论上讲是很大的，但是多少图书馆会具体用数据指导采购呢。
诲人不倦：数据肯定很重要，要不然不会成为与土地、劳动力，资本和技术具有同等重要性的市场要素。但我们需要的是分析，发现和基于数据的创新创造，而不是被数据绑架，更不能完全用经验和直觉来替代数据。