《Statistical Analysis And Data Mining》雜志是一本專注于數學領域的高質量期刊，該雜志的錄用率受多種因素影響，想具體了解可聯系雜志社或咨詢在線客服。

《Statistical Analysis And Data Mining》雜志的錄用率受多種因素影響，具體如下：

年發文量：《Statistical Analysis And Data Mining》雜志年發文量為：35篇。年發文量較大的期刊，相對而言錄用率會高一些。

質量與創新性：論文的科學性、嚴謹性、數據可靠性以及創新性是關鍵。

期刊分區：《Statistical Analysis And Data Mining》雜志在中科院的分區為4區，而在JCR的分區為Q1。

論文質量：包括研究設計的合理性、數據的可靠性、分析方法的科學性等。

影響力與排名：《Statistical Analysis And Data Mining》雜志IF影響因子為：2.1。高影響力的期刊通常對論文質量要求更高，錄用率相對較低。

審稿流程：嚴格的多輪審稿流程會篩選掉部分稿件，導致錄用率下降。

投稿數量：在特定時期內，若大量研究者集中向某期刊投稿，會導致稿件堆積，錄用率下降。

SCI期刊的錄用率受多重因素影響，作者應根據自身研究特點選擇合適的期刊，并確保稿件質量以提高錄用機會，投稿前務必仔細閱讀期刊的投稿指南，并與雜志社保持良好溝通。

《Statistical Analysis And Data Mining》雜志簡介

中文簡稱：統計分析與數據挖掘
國際標準簡稱：STAT ANAL DATA MIN
出版商：Wiley-Blackwell
出版周期：6 issues/year
出版年份：2008年
出版地區：UNITED STATES
ISSN：1932-1864
ESSN：1932-1872
研究方向：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCEC - COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS

統計分析和數據挖掘涉及數據分析的廣泛領域，包括統計方法、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計和計算方法、新穎的統計和/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

開發創新的統計方法、機器學習算法或跨學科思想集成方法，例如統計學、計算機科學、電氣工程、運籌學。

通過新的統計和/或計算模型制定和解決挑戰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。

在中科院分區表中，大類學科為數學4區， 小類學科為COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能4區。

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