《Big Data Mining And Analytics》雜志屬于計算機科學領域的計算機：人工智能學科。
以下是對其的詳細介紹：
基本信息
出版商：IEEE
ISSN：2096-0654
學科領域與影響力
主要學科：《Big Data Mining And Analytics》雜志專注于計算機科學-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領域，提供計算機：人工智能的關鍵概念進行最新的概括介紹。
影響因子：該雜志的最新影響因子為7.7，顯示其學術水平和影響力，雖然具體數值會隨時間變化。
期刊Big Data Mining And Analytics近年評價數據趨勢圖
期刊影響因子趨勢圖
學科分區：中科院SCI期刊分區，《Big Data Mining And Analytics》雜志在大類學科計算機科學位于1區，小類學科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能位于1區。期刊WOS(JCR)分區中，它位于的COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE的Q1區，顯示出其在該領域的領先地位。
期刊WOS(JCR)分區（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q1 | 23 / 197 |
88.6% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | ESCI | Q1 | 11 / 249 |
95.8% |
| 按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q1 | 16 / 198 |
92.17% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | ESCI | Q1 | 15 / 251 |
94.22% |
WOS(JCR)分區是由科睿唯安公司提出的一種新的期刊評價指標，分區越靠前一般代表期刊質量越好，發文難度也越高。這種分級體系有助于科研人員快速了解各個期刊的影響力和地位。JCR將所有期刊按照各個學科領域進行分類，然后以影響因子為標準平均分為四個等級：Q1、Q2、Q3和Q4區。這種設計使得科研人員可以更容易地進行跨學科比較。
為了保證期刊的質量，審稿周期預計為 8 Weeks 。在此期間，編輯部將對所有投稿進行嚴格的同行評審，以確保發表的文章具有較高的學術價值和實用性。
值得一提的是，Big Data Mining And Analytics近期并未被列入國際期刊預警名單，這意味著其學術質量和影響力得到了廣泛認可。該期刊為計算機科學領域的學者提供了一個優質的學術交流平臺。因此，關注并投稿至Big Data Mining And Analytics無疑是一個明智的選擇，這將有助于提升您的學術聲譽和研究成果的傳播。
