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

《International Journal Of Data Science And Analytics》是一本在領域具有重要影響力的學術期刊，由出版社Springer Nature出版，

一、基本信息

出版周期：8 issues per year
ISSN：2364-415X，E-ISSN：2364-4168

定位：

《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。

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

四、學術影響力與評價

影響因子與分區(qū)：《International Journal Of Data Science And Analytics》雜志的影響因子為3.4，JCR分區(qū)：Q2區(qū)，

發(fā)文量與Gold OA占比：年發(fā)文量：100，Gold OA文章占比：32.22%。