数据集概述
本数据集为西德拉普地区图书馆员知识聚类研究数据，基于K-means算法开展，旨在确定该地区图书馆员的最佳分组及培训需求。包含5个文件，涵盖聚类结果及不同主题（文献信息、推广、馆藏资料、服务）的相关数据，支持图书馆员知识结构分析与培训方案设计。
文件详解
- 聚类结果文件
- 文件名称：sidrap_clustering.xml
- 文件格式：XML
- 字段映射介绍：包含西德拉普地区图书馆员知识聚类的K-means分析结果，记录聚类分组、聚类中心等核心信息。
- 主题数据文件（文献信息类）
- 文件名称：Tema_inlislite.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：记录图书馆员在文献信息主题下的知识数据，用于聚类分析的基础数据支撑。
- 主题数据文件（推广类）
- 文件名称：Tema_promosi.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：记录图书馆员在推广主题下的知识数据，为聚类分组提供维度参考。
- 主题数据文件（馆藏资料类）
- 文件名称：Tema_Bahan Pustaka.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：记录图书馆员在馆藏资料主题下的知识数据，支撑聚类分析的多维度数据需求。
- 主题数据文件（服务类）
- 文件名称：Tema_pelayanan.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：记录图书馆员在服务主题下的知识数据，用于聚类分组及培训需求分析。
适用场景
- 图书馆员知识结构分析: 基于聚类结果，识别西德拉普地区图书馆员的知识优势与短板领域。
- 培训需求匹配: 根据聚类分组，为不同知识结构的图书馆员设计精准的培训方案。
- 图书馆服务优化: 结合服务主题数据，分析图书馆员服务能力现状，优化服务流程与内容。
- 聚类算法应用研究: 探索K-means算法在图书馆员知识分组中的适用性与效果。
