Statistical Analysis And Data Mining
- ISSN：1932-1864
- ESSN：1932-1872
- 國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)稱：STAT ANAL DATA MIN
- 出版地區(qū)：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
- 語言：English
- 是否OA：未開放
期刊簡(jiǎn)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.
中文簡(jiǎn)介
統(tǒng)計(jì)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(jì)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(jì)和計(jì)算方法、新穎的統(tǒng)計(jì)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(shí)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(diǎn)是滿足以下一個(gè)或多個(gè)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(jì)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(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、電氣工程、運(yùn)籌學(xué)。
通過新的統(tǒng)計(jì)和/或計(jì)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(shí)問題
對(duì)突出的研究主題進(jìn)行調(diào)查。
期刊點(diǎn)評(píng)
Statistical Analysis And Data Mining創(chuàng)刊于2008年，由Wiley-Blackwell出版商出版，收稿方向涵蓋COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCEC - COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS全領(lǐng)域，此期刊水平偏中等偏靠后，在所屬細(xì)分領(lǐng)域中專業(yè)影響力一般，過審相對(duì)較易，如果您文章質(zhì)量佳，選擇此期刊，發(fā)表機(jī)率較高。平均審稿速度 ，影響因子指數(shù)2.1，該期刊近期沒有被列入國(guó)際期刊預(yù)警名單，廣大學(xué)者值得一試。
中科院分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2023年12月升級(jí)版）
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 數(shù)學(xué) | 4區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計(jì)算機(jī)：跨學(xué)科應(yīng)用 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 | 4區(qū) 4區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
名詞解釋：
中科院分區(qū)也叫中科院JCR分區(qū)，基礎(chǔ)版分為13個(gè)大類學(xué)科，然后按照各類期刊影響因子分別將每個(gè)類別分為四個(gè)區(qū)，影響因子5%為1區(qū)，6%-20%為2區(qū)，21%-50%為3區(qū)，其余為4區(qū)。
中科院分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2022年12月升級(jí)版）
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計(jì)算機(jī)科學(xué) | 4區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計(jì)算機(jī)：跨學(xué)科應(yīng)用 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 | 4區(qū) 4區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2021年12月舊的升級(jí)版）
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計(jì)算機(jī)科學(xué) | 4區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計(jì)算機(jī)：跨學(xué)科應(yīng)用 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 | 4區(qū) 4區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2021年12月基礎(chǔ)版）
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術(shù) | 4區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計(jì)算機(jī)：跨學(xué)科應(yīng)用 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 | 4區(qū) 4區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2021年12月升級(jí)版）
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計(jì)算機(jī)科學(xué) | 4區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計(jì)算機(jī)：跨學(xué)科應(yīng)用 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 | 4區(qū) 4區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
中科院分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2020年12月舊的升級(jí)版）
| 大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 計(jì)算機(jī)科學(xué) | 4區(qū) | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī)：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計(jì)算機(jī)：跨學(xué)科應(yīng)用 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 | 4區(qū) 4區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
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(kù)，Web of Science包括自然科學(xué)、社會(huì)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(huì)議多學(xué)科內(nèi)容。給期刊分區(qū)時(shí)會(huì)按照某一個(gè)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(huì)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。
CiteScore分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2024年最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||||||||||
| 3.2 | 0.625 | 0.982 |
|
名詞解釋：
CiteScore：衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)。
SJR:SCImago 期刊等級(jí)衡量經(jīng)過加權(quán)后的期刊受引用次數(shù)。引用次數(shù)的加權(quán)值由施引期刊的學(xué)科領(lǐng)域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來源出版物的標(biāo)準(zhǔn)化影響將實(shí)際受引用情況對(duì)照期刊所屬學(xué)科領(lǐng)域中預(yù)期的受引用情況進(jìn)行衡量。
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | 26 | 35 |
| Gold OA文章占比： | 2021-2022最新影響因子（數(shù)據(jù)來源于搜索引擎）: | 開源占比（OA被引用占比）： |
| 24.24% | 2.1 | 0.14... |
| 研究類文章占比：文章 ÷（文章 + 綜述） | 期刊收錄： | 中科院《國(guó)際期刊預(yù)警名單（試行）》名單： |
| 100.00% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子)：
歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量：
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù)：
歷年自引數(shù)據(jù)：
發(fā)文統(tǒng)計(jì)
2023-2024國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)：
| 國(guó)家/地區(qū) | 數(shù)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機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)：
| 機(jī)構(gòu) | 數(shù)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 |
近年引用統(tǒng)計(jì)：
| 期刊名稱 | 數(shù)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 |
近年被引用統(tǒng)計(jì)：
| 期刊名稱 | 數(shù)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 |
近年文章引用統(tǒng)計(jì)：
| 文章名稱 | 數(shù)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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