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術聲譽和影響力，科研人員可以根據(jù)自己的研究領域和成果水平，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。

學術評價：國內(nèi)許多高校和科研機構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之一。

學術影響力提升：進入中科院分區(qū)表是對期刊學術質(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術影響力。

雜志簡介

《Big Data Mining And Analytics》是一本在計算機科學領域具有重要影響力的學術期刊，由出版社IEEE出版，出版地區(qū)為：China。

一、基本信息

ISSN：2096-0654，

定位：

《大數(shù)據(jù)挖掘與分析》是一本專注于大數(shù)據(jù)挖掘和分析的學術期刊，致力于推動大數(shù)據(jù)技術的研究和發(fā)展，為學術界和工業(yè)界的研究人員、工程師和決策者提供一個交流和分享最新研究成果、技術進展和實踐經(jīng)驗的平臺。雜志內(nèi)容涵蓋了大數(shù)據(jù)挖掘和分析的各個方面，包括數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘算法、機器學習、模式識別、統(tǒng)計分析、可視化技術等。作為一本關注大數(shù)據(jù)挖掘和分析的專業(yè)期刊，旨在為相關領域的研究者和實踐者提供最新的研究成果和技術動態(tài)，推動大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展和應用。

二、內(nèi)容特色

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

三、學科領域與覆蓋范圍

主要學科：計算機科學-計算機：人工智能。
覆蓋范圍：該刊發(fā)文范圍涵蓋COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等領域。

四、學術影響力與評價

影響因子與分區(qū)：《Big Data Mining And Analytics》雜志的影響因子為7.7 ，JCR分區(qū)：Q1區(qū)，，小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能，分區(qū)：1區(qū)。

發(fā)文量與Gold OA占比：年發(fā)文量：40，Gold OA文章占比：100.00%。