《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志在中科院分區中的情況如下：大類學科：計算機科學， 分區：3區； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能， 分區：3區。

中科院分區決定了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。分區越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發表的論文所在的中科院分區，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。

對科研人員投稿的指導：中科院分區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，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志是一本專注于計算機：人工智能領域的國際期刊，由Springer US?出版，創刊于1997年，出版周期為Bimonthly。

數據收集、存儲和分發方面的進步催生了對計算工具和技術的需求，以協助數據分析。數據庫中的數據挖掘和知識發現 (KDD) 是一個快速發展的研究和應用領域，它建立在許多領域的技術和理論之上，包括統計學、數據庫、模式識別和學習、數據可視化、不確定性建模、數據倉庫和 OLAP、優化和高性能計算。

《Data Mining And Knowledge Discovery》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2.8，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：Q2

按JIF指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2，排名：98 / 197，百分位：50.5%；COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q2，排名：105 / 249，百分位：58%；

按JCI指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2，排名：66 / 198，百分位：66.92%；COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q2，排名：97 / 251，百分位：61.55%；

《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 約6.0個月 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：44.96%，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（數據版本：2024年最新版）：10.4，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數：87，年發文量：88篇

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