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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(jù)。分區(qū)越高，說明該期刊在學科內(nèi)的學術影響力越大，發(fā)表的文章質(zhì)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(zhì)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?？蒲袡C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?？蒲腥藛T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。

《International Journal Of Data Science And Analytics》雜志是一本國際期刊，由Springer Nature?出版，出版周期為8 issues per year。

《國際數(shù)據(jù)科學與分析雜志》是一本專注于數(shù)據(jù)科學和分析領域的學術期刊。該期刊致力于成為數(shù)據(jù)科學和分析領域內(nèi)領先的學術交流平臺，推動相關領域的研究和應用，促進全球范圍內(nèi)的知識交流和合作。宗旨是促進數(shù)據(jù)科學和分析領域的科學和技術發(fā)展，推動跨學科和跨領域的合作。

雜志探討數(shù)據(jù)科學和分析的理論基礎，包括統(tǒng)計學、概率論、數(shù)學建模等。研究復雜數(shù)據(jù)集的特征，如高維數(shù)據(jù)、非結(jié)構化數(shù)據(jù)等，以及如何從這些數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。研究數(shù)據(jù)的采集、清洗、處理和建模技術，包括數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習等。探討如何從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式、趨勢和關聯(lián)，以及如何將這些發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化為知識。

《International Journal Of Data Science And Analytics》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3.4，顯示出其在學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區(qū)：Q2

按JIF指標學科分區(qū)，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2，排名：78 / 197，百分位：60.7%；COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q2，排名：87 / 249，百分位：65.3%；

按JCI指標學科分區(qū)，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q3，排名：101 / 198，百分位：49.24%；COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q3，排名：135 / 251，百分位：46.41%；

《International Journal Of Data Science And Analytics》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：32.22%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質(zhì)量的研究成果。

該雜志其他關鍵數(shù)據(jù)：

CiteScore分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2024年最新版）：6.4，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

年發(fā)文量：100篇

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