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Statistical Analysis And Data Mining SCIE

Statistical Analysis And Data Mining

  • ISSN:1932-1864
  • ESSN:1932-1872
  • 国际标准简称:STAT ANAL DATA MIN
  • 出版地区:UNITED STATES
  • 出版周期:6 issues/year
  • 研究方向:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCEC - COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
  • 出版年份:2008
  • 语言:English
  • 是否OA:未开放
  • 学科领域

    数学
  • 中科院分区

    4区
  • JCR分区

    Q1
  • IF影响因子

    2.1
  • 是否预警

期刊简介

Journal Title:Statistical Analysis And Data Mining

Statistical Analysis and Data Mining addresses the broad area of data analysis, including statistical approaches, machine learning, data mining, and applications. Topics include statistical and computational approaches for analyzing massive and complex datasets, novel statistical and/or machine learning methods and theory, and state-of-the-art applications with high impact. Of special interest are articles that describe innovative analytical techniques, and discuss their application to real problems, in such a way that they are accessible and beneficial to domain experts across science, engineering, and commerce.

The focus of the journal is on papers which satisfy one or more of the following criteria:

Solve data analysis problems associated with massive, complex datasets

Develop innovative statistical approaches, machine learning algorithms, or methods integrating ideas across disciplines, e.g., statistics, computer science, electrical engineering, operation research.

Formulate and solve high-impact real-world problems which challenge existing paradigms via new statistical and/or computational models

Provide survey to prominent research topics.

中文简介

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。

期刊点评

Statistical Analysis And Data Mining创刊于2008年,由Wiley-Blackwell出版商出版,收稿方向涵盖COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCEC - COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS全领域,此期刊水平偏中等偏靠后,在所属细分领域中专业影响力一般,过审相对较易,如果您文章质量佳,选择此期刊,发表机率较高。平均审稿速度 ,影响因子指数2.1,该期刊近期没有被列入国际期刊预警名单,广大学者值得一试。

中科院分区(数据版本: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

名词解释:
中科院分区也叫中科院JCR分区,基础版分为13个大类学科,然后按照各类期刊影响因子分别将每个类别分为四个区,影响因子5%为1区,6%-20%为2区,21%-50%为3区,其余为4区。

中科院分区(数据版本: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

中科院分区(数据版本: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

中科院分区(数据版本: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

中科院分区(数据版本: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

中科院分区(数据版本: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

WOS分区(数据版本: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%

名词解释:
WOS即Web of Science,是全球获取学术信息的重要数据库,Web of Science包括自然科学、社会科学、艺术与人文领域的信息,来自全世界近9,000种最负盛名的高影响力研究期刊及12,000多种学术会议多学科内容。给期刊分区时会按照某一个学科领域划分,根据这一学科所有按照影响因子数值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影响因子值高的就会在高分区中,最后的划分结果分别是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表质量最高。

CiteScore分区(数据版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
3.2 0.625 0.982
学科 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%

名词解释:
CiteScore:衡量期刊所发表文献的平均受引用次数。
SJR:SCImago 期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数。引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望 (SJR) 决定。
SNIP:每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。

其他数据

是否OA开放访问: h-index: 年文章数:
未开放 26 35
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影响因子(数据来源于搜索引擎): 开源占比(OA被引用占比):
24.24% 2.1 0.14...
研究类文章占比:文章 ÷(文章 + 综述) 期刊收录: 中科院《国际期刊预警名单(试行)》名单:
100.00% SCIE

历年IF值(影响因子):

历年引文指标和发文量:

历年中科院JCR大类分区数据:

历年自引数据:

发文统计

2023-2024国家/地区发文量统计:

国家/地区 数量
USA 68
CHINA MAINLAND 11
Italy 9
Iran 7
Canada 5
England 4
Australia 3
Poland 3
India 2
South Korea 2

2023-2024机构发文量统计:

机构 数量
UNITED STATES DEPARTMENT OF ENER... 15
IOWA STATE UNIVERSITY 8
UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA 6
PENNSYLVANIA COMMONWEALTH SYSTEM... 4
COLUMBIA UNIVERSITY 3
IMPERIAL COLLEGE LONDON 3
STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORI... 3
UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM 3
XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY 3
CARNEGIE MELLON UNIVERSITY 2

近年引用统计:

期刊名称 数量
J AM STAT ASSOC 62
ANN STAT 33
J R STAT SOC B 33
J COMPUT GRAPH STAT 24
COMPUT STAT DATA AN 19
J MACH LEARN RES 19
BIOMETRIKA 18
ANN APPL STAT 14
J STAT SOFTW 14
TECHNOMETRICS 14

近年被引用统计:

期刊名称 数量
IEEE ACCESS 22
STAT ANAL DATA MIN 12
PATTERN RECOGN 8
KNOWL-BASED SYST 7
BIOMETRICS 6
DATA MIN KNOWL DISC 5
IEEE T KNOWL DATA EN 5
IEEE T VIS COMPUT GR 5
SCI REP-UK 5
ACM COMPUT SURV 4

近年文章引用统计:

文章名称 数量
Rotational grid, PAI-maximizing ... 8
A systematic review on intrusion... 4
Standardizing interestingness me... 4
How to Host An Effective Data Co... 4
Practical Bayesian modeling and ... 3
Nonnegative tensor decomposition... 3
Forecasting basketball players' ... 3
Sparse estimation of multivariat... 3
Skills in demand for ICT and sta... 3
An evaluation of data stream clu... 3

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