《Statistical Analysis And Data Mining》雜志好發(fā)表嗎？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:09:37 441人看過
《Statistical Analysis And Data Mining》雜志是一本專注于數(shù)學(xué)領(lǐng)域的期刊，發(fā)表難度因多種因素而異，以下是具體分析：
統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘涉及數(shù)據(jù)分析的廣泛領(lǐng)域，包括統(tǒng)計方法、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和應(yīng)用。主題包括用于分析大量復(fù)雜數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計和計算方法、新穎的統(tǒng)計和/或機(jī)器學(xué)習(xí)方法和理論，以及具有高影響力的最先進(jìn)的應(yīng)用。特別令人感興趣的是描述創(chuàng)新分析技術(shù)并討論其在實際問題中的應(yīng)用的文章，以便科學(xué)、工程和商業(yè)領(lǐng)域的專家能夠理解并受益。
該期刊的重點是滿足以下一個或多個標(biāo)準(zhǔn)的論文：
解決與海量復(fù)雜數(shù)據(jù)集相關(guān)的數(shù)據(jù)分析問題
開發(fā)創(chuàng)新的統(tǒng)計方法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法或跨學(xué)科思想集成方法，例如統(tǒng)計學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、電氣工程、運籌學(xué)。
通過新的統(tǒng)計和/或計算模型制定和解決挑戰(zhàn)現(xiàn)有范式的具有重大影響的現(xiàn)實問題
對突出的研究主題進(jìn)行調(diào)查。
發(fā)表難度
影響因子與分區(qū)：《Statistical Analysis And Data Mining》雜志的影響因子為2.1，屬于JCR分區(qū)Q1區(qū)，中科院分區(qū)中大類學(xué)科數(shù)學(xué)為4區(qū)， 小類學(xué)科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機(jī)：人工智能為4區(qū)，較高的影響因子和較好的分區(qū)表明其在學(xué)術(shù)界具有較高的影響力和認(rèn)可度，因此對稿件的質(zhì)量要求也相對較高，發(fā)表難度較大。
歷年IF值(影響因子)：
WOS分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：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% |
名詞解釋：
WOS即Web of Science，是全球獲取學(xué)術(shù)信息的重要數(shù)據(jù)庫，Web of Science包括自然科學(xué)、社會科學(xué)、藝術(shù)與人文領(lǐng)域的信息，來自全世界近9,000種最負(fù)盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學(xué)術(shù)會議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時會按照某一個學(xué)科領(lǐng)域劃分，根據(jù)這一學(xué)科所有按照影響因子數(shù)值降序排名，然后平均分成4等份，期刊影響因子值高的就會在高分區(qū)中，最后的劃分結(jié)果分別是Q1，Q2，Q3，Q4，Q1代表質(zhì)量最高。
審稿周期預(yù)計：平均審稿速度 ，審稿周期也體現(xiàn)了編輯部對稿件質(zhì)量的嚴(yán)格把關(guān)。
發(fā)表建議
提高稿件質(zhì)量：確保研究內(nèi)容具有創(chuàng)新性和學(xué)術(shù)價值，語言表達(dá)清晰準(zhǔn)確，符合雜志計算機(jī)：人工智能的格式和要求。
提前準(zhǔn)備：根據(jù)審稿周期，建議作者提前規(guī)劃好研究和寫作進(jìn)度，以便有足夠的時間進(jìn)行修改和補(bǔ)充。同時，可以關(guān)注《Statistical Analysis And Data Mining》雜志的約稿信息，如果能夠獲得約稿機(jī)會，發(fā)表的可能性會更大。
聲明：以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料，如有不準(zhǔn)確之處，請聯(lián)系我們進(jìn)行修改。
