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Statistical Analysis And Data Mining
  • ISSN:1932-1864

  • E-ISSN:1932-1872

  • H-index指数:26

  • 文章自引率:0.07...

  • 影响因子:2.1

  • 年发文量:35

  • 研究类文章占比:100.00%

  • 开源占比:0.14...

  • OA被引用占比:0.04...

统计分析与数据挖掘 SCIE

Statistical Analysis And Data Mining

  • 国际简称:STAT ANAL DATA MIN

  • 出版周期:6 issues/year

  • 研究方向:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCEC - COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS

  • 出版语言:English

  • 创刊时间:2008

  • 是否预警:

  • 出版地区:UNITED STATES

  • 是否 OA:未开放

期刊介绍

《Statistical Analysis And Data Mining》(《统计分析与数据挖掘》)是一本由Wiley-Blackwell出版的COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCEC-COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS学术刊物,主要刊载COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCEC-COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS相关领域研究成果与实践,旨在打造一种学术水平高、可读性强、具有全球影响力的学术期刊。本刊已入选SCIE来源期刊。该刊创刊于2008年,出版周期6 issues/year。2023年发布的影响因子为2.1。

服务流程:

期刊简介

Magazine introduction

统计分析与数据挖掘(Statistical Analysis And Data Mining)在中科院分区中位于4区,JCR分区位于Q1。审稿速度一般为 ,且近两年没有被列入国际预警名单,您可以放心投稿。如果您需要投稿指导,可在线咨询我们的客服老师,我们将竭诚为您服务。

统计分析和数据挖掘涉及数据分析的广泛领域,包括统计方法、机器学习、数据挖掘和应用。主题包括用于分析大量复杂数据集的统计和计算方法、新颖的统计和/或机器学习方法和理论,以及具有高影响力的最先进的应用。特别令人感兴趣的是描述创新分析技术并讨论其在实际问题中的应用的文章,以便科学、工程和商业领域的专家能够理解并受益。

该期刊的重点是满足以下一个或多个标准的论文:

解决与海量复杂数据集相关的数据分析问题

开发创新的统计方法、机器学习算法或跨学科思想集成方法,例如统计学、计算机科学、电气工程、运筹学。

通过新的统计和/或计算模型制定和解决挑战现有范式的具有重大影响的现实问题

对突出的研究主题进行调查。

中科院SCI分区

Magazine introduction

2023年12月升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
数学 4区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 4区 4区 4区

2022年12月升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 4区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 4区 4区 4区

2021年12月旧的升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 4区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 4区 4区 4区

2021年12月基础版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 4区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 4区 4区 4区

2021年12月升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 4区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 4区 4区 4区

2020年12月旧的升级版

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 4区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 4区 4区 4区

分区表升级版:旨在解决期刊学科体系划分与学科发展以及融合趋势的不相容问题。升级版有如下优势:一是论文层级的主题体系既能体现学科交叉特点,又可以精准揭示期刊载文的多学科性;二是采用“期刊超越指数”替代影响因子指标,解决了影响因子数学性质缺陷对评价结果的干扰。整体而言,分区表升级版(试行)突破了期刊评价中学科体系构建、评价指标选择等瓶颈问题,能够更为全面地揭示学术期刊的影响力,为科研评价“去四唯”提供解决思路。相关研究成果经过国际同行的认可,已经发表在科学计量学领域国际重要期刊。

JCR 分区

Magazine introduction(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q3 123 / 197

37.8%

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q3 101 / 169

40.5%

学科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q1 26 / 168

84.8%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q3 105 / 198

47.22%

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q3 94 / 169

44.67%

学科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q2 69 / 168

59.23%

JCR:JCR没有设置大类,只分为176个具体学科,按当期(1年)的影响因子进行分区;JCR是按照“平均主义”思想,根据刊物IF的高至低平均划分4个区,每个区含有该领域总量25%的期刊。中科院的分区如同社会阶层的金字塔结构,1区只有5%的顶级期刊,2~4区期刊数量也逐层增加,所以中科院的1区和2区杂志很少,杂志质量相对也高,基本都是本领域的顶级期刊。

统计数据

Magazine introduction

影响因子历年变化趋势

CiteScore历年变化趋势

中科院JCR分区历年变化趋势

引文指标和发文量历年变化趋势

自引数据历年变化趋势

影响因子:表示一种杂志的被引用频率,是国际上通用的期刊评价指标,它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标,而且也是测度期刊的学术水平,乃至论文质量的重要指标。

CiteScore:是影响因子最强有力的竞争者,是衡量期刊影响力的一个指标,由爱思维尔于2020年发布,旨在让人们更细致地了解影响力对研究和期刊的意义。

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 指数
3.2 0.625 0.982
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Analysis Q1 41 / 193

79%

大类:Mathematics 小类:Information Systems Q3 211 / 394

46%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q3 451 / 817

44%

TOP期刊

常见问题

Magazine introduction

Statistical Analysis And Data Mining

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