《Statistical Analysis And Data Mining》雜志屬于數(shù)學(xué)領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)：人工智能學(xué)科。
以下是對(duì)其的詳細(xì)介紹：
基本信息
創(chuàng)刊時(shí)間：2008年
出版商：Wiley-Blackwell
出版周期：6 issues/year
ISSN：1932-1864；E-ISSN：1932-1872
學(xué)科領(lǐng)域與影響力
主要學(xué)科：《Statistical Analysis And Data Mining》雜志專注于數(shù)學(xué)-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領(lǐng)域，提供計(jì)算機(jī)：人工智能的關(guān)鍵概念進(jìn)行最新的概括介紹。
影響因子：該雜志的最新影響因子為2.1，顯示其學(xué)術(shù)水平和影響力，雖然具體數(shù)值會(huì)隨時(shí)間變化。
期刊Statistical Analysis And Data Mining近年評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖
期刊影響因子趨勢(shì)圖
學(xué)科分區(qū)：中科院SCI期刊分區(qū)，《Statistical Analysis And Data Mining》雜志在大類學(xué)科數(shù)學(xué)位于4區(qū)，小類學(xué)科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計(jì)算機(jī)：人工智能位于4區(qū)。期刊WOS(JCR)分區(qū)中，它位于的COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE的Q1區(qū)，顯示出其在該領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。
期刊WOS(JCR)分區(qū)（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q3 | 123 / 197 |
37.8% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q3 | 101 / 169 |
40.5% |
| 學(xué)科：STATISTICS & PROBABILITY | SCIE | Q1 | 26 / 168 |
84.8% |
| 按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q3 | 105 / 198 |
47.22% |
| 學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q3 | 94 / 169 |
44.67% |
| 學(xué)科：STATISTICS & PROBABILITY | SCIE | Q2 | 69 / 168 |
59.23% |
WOS(JCR)分區(qū)是由科睿唯安公司提出的一種新的期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)，分區(qū)越靠前一般代表期刊質(zhì)量越好，發(fā)文難度也越高。這種分級(jí)體系有助于科研人員快速了解各個(gè)期刊的影響力和地位。JCR將所有期刊按照各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域進(jìn)行分類，然后以影響因子為標(biāo)準(zhǔn)平均分為四個(gè)等級(jí)：Q1、Q2、Q3和Q4區(qū)。這種設(shè)計(jì)使得科研人員可以更容易地進(jìn)行跨學(xué)科比較。
為了保證期刊的質(zhì)量，審稿周期預(yù)計(jì)為 。在此期間，編輯部將對(duì)所有投稿進(jìn)行嚴(yán)格的同行評(píng)審，以確保發(fā)表的文章具有較高的學(xué)術(shù)價(jià)值和實(shí)用性。
值得一提的是，Statistical Analysis And Data Mining近期并未被列入國(guó)際期刊預(yù)警名單，這意味著其學(xué)術(shù)質(zhì)量和影響力得到了廣泛認(rèn)可。該期刊為數(shù)學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者提供了一個(gè)優(yōu)質(zhì)的學(xué)術(shù)交流平臺(tái)。因此，關(guān)注并投稿至Statistical Analysis And Data Mining無疑是一個(gè)明智的選擇，這將有助于提升您的學(xué)術(shù)聲譽(yù)和研究成果的傳播。
