《Big Data》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：4區； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS計算機：跨學科應用， 分區：4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。

《Big Data》雜志是一本專注于計算機：跨學科應用領域的國際期刊，由Mary Ann Liebert Inc.?出版，創刊于2013年，出版周期為4 issues/year。

《大數據》是領先的同行評審期刊，涵蓋收集、分析和傳播大量數據的挑戰和機遇。該期刊解答了圍繞這一強大且不斷發展的數據科學領域的問題，并促進了研究人員、企業經理、分析師、開發人員、數據科學家、物理學家、統計學家、基礎設施開發人員、學者和政策制定者的努力，以改善其企業和機構內的運營、盈利能力和溝通。

該期刊涵蓋了廣泛的學科，重點關注新穎的大數據技術、政策和創新，它匯集了社區以應對當前的挑戰，并采取有效的措施來組織、存儲、傳播、保護、操縱，最重要的是，找到最有效的策略，使這些海量的信息為社會、行業、學術界和政府帶來利益。

大數據報道包括：

大數據行業標準，

專門為大數據開發的新技術，

數據獲取、清理、分發和最佳實踐，

數據保護、隱私和政策，

從研究到產品，

商業智能的角色變化，

大數據基礎設施的可視化和設計原則，

物理接口和機器人技術，

Facebook、Twitter、Amazon、Google 等的社交網絡優勢，

大數據帶來的機遇以及公司如何利用大數據為自己謀利。

《Big Data》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2.6，顯示出其在計算機：跨學科應用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, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS中為Q2，排名：80 / 169，百分位：53%；COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中為Q2，排名：45 / 143，百分位：68.9%；

按JCI指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS中為Q2，排名：67 / 169，百分位：60.65%；COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中為Q2，排名：40 / 143，百分位：72.38%；

《Big Data》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：8.03%，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）：9.1，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數：17，年發文量：50篇

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