中科院分區(qū)在SCI期刊中具有重要地位，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

投稿參考：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了重要依據(jù)。高分區(qū)期刊通常具有較高的學(xué)術(shù)聲譽和影響力，科研人員可以根據(jù)自己的研究領(lǐng)域和成果水平，選擇合適分區(qū)的期刊投稿，提高論文被接受和發(fā)表的機會。

學(xué)術(shù)評價：國內(nèi)許多高校和科研機構(gòu)在對科研人員進行績效考核、職稱評定、科研獎勵等方面，常常將中科院分區(qū)作為重要的評價指標(biāo)之一。

學(xué)術(shù)影響力提升：進入中科院分區(qū)表是對期刊學(xué)術(shù)質(zhì)量和影響力的一種認可，尤其是對于一些新興期刊或發(fā)展中的期刊來說，獲得較好的分區(qū)能夠吸引更多優(yōu)秀的稿件和讀者，進一步提升期刊的學(xué)術(shù)影響力。

雜志簡介

《Statistical Analysis And Data Mining》是一本在數(shù)學(xué)領(lǐng)域具有重要影響力的學(xué)術(shù)期刊，由出版社Wiley-Blackwell出版，出版地區(qū)為：UNITED STATES。

一、基本信息

創(chuàng)刊時間：2008年
出版周期：6 issues/year
ISSN：1932-1864，E-ISSN：1932-1872

定位：

統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘涉及數(shù)據(jù)分析的廣泛領(lǐng)域，包括統(tǒng)計方法、機器學(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)計和計算方法、新穎的統(tǒng)計和/或機器學(xué)習(xí)方法和理論，以及具有高影響力的最先進的應(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。

該期刊的重點是滿足以下一個或多個標(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)計方法、機器學(xué)習(xí)算法或跨學(xué)科思想集成方法，例如統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)、電氣工程、運籌學(xué)。

通過新的統(tǒng)計和/或計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)實問題

對突出的研究主題進行調(diào)查。

二、內(nèi)容特色

內(nèi)容特色：文章風(fēng)格兼顧專業(yè)性與可讀性，適合不同背景的讀者。

三、學(xué)科領(lǐng)域與覆蓋范圍

主要學(xué)科：數(shù)學(xué)-計算機：人工智能。
覆蓋范圍：該刊發(fā)文范圍涵蓋COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等領(lǐng)域。

四、學(xué)術(shù)影響力與評價

影響因子與分區(qū)：《Statistical Analysis And Data Mining》雜志的影響因子為2.1 ，JCR分區(qū)：Q1區(qū)，中科院分區(qū)：大類學(xué)科：計算機科學(xué)，分區(qū)：4區(qū)，小類學(xué)科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能，分區(qū)：4區(qū)。

發(fā)文量與Gold OA占比：年發(fā)文量：35，Gold OA文章占比：24.24%。