统计分析与数据挖掘

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期刊简介

统计分析和数据挖掘涉及数据分析的广泛领域，包括统计方法、机器学习、数据挖掘和应用。主题包括用于分析大量复杂数据集的统计和计算方法、新颖的统计和/或机器学习方法和理论，以及具有高影响力的最先进的应用。特别令人感兴趣的是描述创新分析技术并讨论其在实际问题中的应用的文章，以便科学、工程和商业领域的专家能够理解并受益。

该期刊的重点是满足以下一个或多个标准的论文：

解决与海量复杂数据集相关的数据分析问题

开发创新的统计方法、机器学习算法或跨学科思想集成方法，例如统计学、计算机科学、电气工程、运筹学。

通过新的统计和/或计算模型制定和解决挑战现有范式的具有重大影响的现实问题

对突出的研究主题进行调查。

统计分析与数据挖掘创刊于2008年，由Wiley-Blackwell出版社出版。其研究的主题领域包括但不限于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCEC-COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS，是一本在数学领域具有重要影响力的国际期刊。该期刊涵盖了数学的多个子领域，旨在全面理解和解决数学问题。

根据最新的数据，统计分析与数据挖掘的影响因子为2.1，CiteScore为3.2，h-index为26，SJR为0.625，SNIP为0.982，中科院分区为4区，这些指标均显示了该期刊在数学领域的优秀地位。

该刊以English作为出版语言。对于English非母语的作者，期刊建议使用语言编辑服务，以确保文稿的语法和拼写错误得到纠正，并符合科学English的标准。如果想实现快速顺利的投稿发表，建议您联系本站的客服团队，将为您提供专业的选刊建议，并在整个投稿过程中提供细致的指导。