《Big Data Mining And Analytics》杂志是几区？

中科院分区在SCI期刊中具有重要地位，主要体现在以下几个方面：

投稿参考：中科院分区为科研人员选择投稿期刊提供了重要依据。高分区期刊通常具有较高的学术声誉和影响力，科研人员可以根据自己的研究领域和成果水平，选择合适分区的期刊投稿，提高论文被接受和发表的机会。

学术评价：国内许多高校和科研机构在对科研人员进行绩效考核、职称评定、科研奖励等方面，常常将中科院分区作为重要的评价指标之一。

学术影响力提升：进入中科院分区表是对期刊学术质量和影响力的一种认可，尤其是对于一些新兴期刊或发展中的期刊来说，获得较好的分区能够吸引更多优秀的稿件和读者，进一步提升期刊的学术影响力。

杂志简介

《Big Data Mining And Analytics》是一本在计算机科学领域具有重要影响力的学术期刊，由出版社IEEE出版，出版地区为：China。

一、基本信息

ISSN：2096-0654，

定位：

《大数据挖掘与分析》是一本专注于大数据挖掘和分析的学术期刊，致力于推动大数据技术的研究和发展，为学术界和工业界的研究人员、工程师和决策者提供一个交流和分享最新研究成果、技术进展和实践经验的平台。杂志内容涵盖了大数据挖掘和分析的各个方面，包括数据预处理、数据存储、数据管理、数据挖掘算法、机器学习、模式识别、统计分析、可视化技术等。作为一本关注大数据挖掘和分析的专业期刊，旨在为相关领域的研究者和实践者提供最新的研究成果和技术动态，推动大数据技术的发展和应用。

二、内容特色

内容特色：文章风格兼顾专业性与可读性，适合不同背景的读者。

三、学科领域与覆盖范围

主要学科：计算机科学-计算机：人工智能。
覆盖范围：该刊发文范围涵盖COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等领域。

四、学术影响力与评价

影响因子与分区：《Big Data Mining And Analytics》杂志的影响因子为7.7 ，JCR分区：Q1区，，小类学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE计算机：人工智能，分区：1区。

发文量与Gold OA占比：年发文量：40，Gold OA文章占比：100.00%。