《Big Data Mining And Analytics》雜志在中科院分區(qū)中的情況如下：大類學科：計算機科學， 分區(qū)：1區(qū)； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能， 分區(qū)：1區(qū)。

中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力，對科研人員和學術機構具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區(qū)通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區(qū)越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發(fā)表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發(fā)表的論文所在的中科院分區(qū)，可以作為評估其研究成果質量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區(qū)在科研資源分配方面也起到重要作用?？蒲袡C構在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區(qū)。

對科研人員投稿的指導：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了參考。科研人員在選擇投稿期刊時，會參考中科院分區(qū)，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Big Data Mining And Analytics》雜志是一本專注于計算機：人工智能領域的國際期刊，由IEEE?出版，

《大數據挖掘與分析》是一本專注于大數據挖掘和分析的學術期刊，致力于推動大數據技術的研究和發(fā)展，為學術界和工業(yè)界的研究人員、工程師和決策者提供一個交流和分享最新研究成果、技術進展和實踐經驗的平臺。雜志內容涵蓋了大數據挖掘和分析的各個方面，包括數據預處理、數據存儲、數據管理、數據挖掘算法、機器學習、模式識別、統(tǒng)計分析、可視化技術等。作為一本關注大數據挖掘和分析的專業(yè)期刊，旨在為相關領域的研究者和實踐者提供最新的研究成果和技術動態(tài)，推動大數據技術的發(fā)展和應用。

《Big Data Mining And Analytics》雜志學術影響力具體如下：

在學術影響力方面，IF影響因子為7.7，顯示出其在計算機：人工智能學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區(qū)：Q1

按JIF指標學科分區(qū)，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q1，排名：23 / 197，百分位：88.6%；COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q1，排名：11 / 249，百分位：95.8%；

按JCI指標學科分區(qū)，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q1，排名：16 / 198，百分位：92.17%；COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q1，排名：15 / 251，百分位：94.22%；

《Big Data Mining And Analytics》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 8 Weeks ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創(chuàng)性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：100.00%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數據：

CiteScore分區(qū)（數據版本：2024年最新版）：20.9，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

年發(fā)文量：40篇

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