《Statistical Analysis And Data Mining》雜志在中科院分區(qū)中的情況如下：大類學科：數學， 分區(qū)：4區(qū)； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能， 分區(qū)：4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。科研機構在制定科研政策、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。

《Statistical Analysis And Data Mining》雜志是一本專注于計算機：人工智能領域的國際期刊，由Wiley-Blackwell?出版，創(chuàng)刊于2008年，出版周期為6 issues/year。

統(tǒng)計分析和數據挖掘涉及數據分析的廣泛領域，包括統(tǒng)計方法、機器學習、數據挖掘和應用。主題包括用于分析大量復雜數據集的統(tǒng)計和計算方法、新穎的統(tǒng)計和/或機器學習方法和理論，以及具有高影響力的最先進的應用。特別令人感興趣的是描述創(chuàng)新分析技術并討論其在實際問題中的應用的文章，以便科學、工程和商業(yè)領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準的論文：

解決與海量復雜數據集相關的數據分析問題

開發(fā)創(chuàng)新的統(tǒng)計方法、機器學習算法或跨學科思想集成方法，例如統(tǒng)計學、計算機科學、電氣工程、運籌學。

通過新的統(tǒng)計和/或計算模型制定和解決挑戰(zhàn)現有范式的具有重大影響的現實問題

對突出的研究主題進行調查。

《Statistical Analysis And Data Mining》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2.1，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Q3，排名：123 / 197，百分位：37.8%；COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS中為Q3，排名：101 / 169，百分位：40.5%；STATISTICS & PROBABILITY中為Q1，排名：26 / 168，百分位：84.8%；

按JCI指標學科分區(qū)，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q3，排名：105 / 198，百分位：47.22%；COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS中為Q3，排名：94 / 169，百分位：44.67%；STATISTICS & PROBABILITY中為Q2，排名：69 / 168，百分位：59.23%；

《Statistical Analysis And Data Mining》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 ，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：24.24%，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）：3.2，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數：26，年發(fā)文量：35篇

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