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Statistical Analysis and Data Mining

Statistical Analysis and Data Mining期刊基本信息

  • 簡稱:STAT ANAL DATA MIN
  • 大類:數(shù)學(xué)
  • 小類:計(jì)算機(jī):人工智能
  • ISSN:1932-1864
  • ESSN:1932-1872
  • IF值:0.741
  • 是否SCI:SCIE
  • 是否OA:No
  • 出版地:UNITED STATES
投稿咨詢

Statistical Analysis and Data Mining中文簡介

統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘涉及數(shù)據(jù)分析的廣泛領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)挖掘算法、統(tǒng)計(jì)方法和實(shí)際應(yīng)用。主題包括涉及大量和復(fù)雜數(shù)據(jù)集的問題,使用創(chuàng)新的數(shù)據(jù)挖掘算法和/或新的統(tǒng)計(jì)方法的解決方案,以及分析和解決方案的客觀評(píng)價(jià)。特別感興趣的是描述分析技術(shù)的文章,并討論它們在實(shí)際問題中的應(yīng)用,以便科學(xué)、工程和商業(yè)領(lǐng)域的專家能夠訪問和受益。該雜志的重點(diǎn)是滿足下列一項(xiàng)或多項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的論文:解決與大量復(fù)雜數(shù)據(jù)集相關(guān)的數(shù)據(jù)分析問題應(yīng)用程序和解決方案是否以解決實(shí)際問題為重點(diǎn)描述創(chuàng)新的數(shù)據(jù)挖掘算法或新的統(tǒng)計(jì)方法比較和對(duì)比解決問題的技術(shù),并對(duì)分析和解決方案進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)這本跨學(xué)科雜志的目標(biāo)是鼓勵(lì)跨學(xué)科的合作,將新的數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)技術(shù)傳播給從實(shí)際問題中分析數(shù)據(jù)的新手和專家,并對(duì)分析和解決方案進(jìn)行有原則的評(píng)估。21世紀(jì)已經(jīng)成為數(shù)據(jù)的世紀(jì),大多數(shù)領(lǐng)域都在為他們堆積如山的數(shù)據(jù)尋找有用的通用模型。數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析是最有效的方法和技術(shù)機(jī)構(gòu)之一,能夠從大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中產(chǎn)生有用的通用模型。統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘?qū)⑹墙鉀Q實(shí)際問題的有用資源,同時(shí)使他們能夠從其他領(lǐng)域發(fā)展的思想中獲益。它將是一份跨學(xué)科的國際期刊,涵蓋了越來越重要的領(lǐng)域,在可預(yù)見的未來很可能仍將如此。

Statistical Analysis and Data Mining英文簡介

Statistical Analysis and Data Mining addresses the broad area of data analysis, including data mining algorithms, statistical approaches, and practical applications. Topics include problems involving massive and complex datasets, solutions utilizing innovative data mining algorithms and/or novel statistical approaches, and the objective evaluation of analyses and solutions. Of special interest are articles that describe analytical techniques, and discuss their application to real problems, in such a way that they are accessible and beneficial to domain experts across science, engineering, and commerce.The focus of the journal is on papers which satisfy one or more of the following criteria:Solve data analysis problems associated with massive, complex datasetsAre application and solution oriented with a focus on solving real problemsDescribe innovative data mining algorithms or novel statistical approachesCompare and contrast techniques to solve a problem, along with an objective evaluation of the analyses and the solutionsThe goals of this interdisciplinary journal are to encourage collaborations across disciplines, communication of novel data mining and statistical techniques to both novices and experts involved in the analysis of data from practical problems, and a principled evaluation of analyses and solutions.The 21st Century has become a Century of Data, with most domains striving for useful general models for their mountains of data. Data mining and statistical analysis are amongst the most effective bodies of methodology and technology capable of producing useful general models from massive, complex datasets.Statistical Analysis and Data Mining will be a useful resource to those solving practical problems, at the same time enabling them to benefit from ideas developed in other domains. It will be an international journal, with an interdisciplinary focus, covering areas which are becoming increasingly important, and likely to remain so in the foreseeable future.

Statistical Analysis and Data Mining中科院分區(qū)

大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
計(jì)算機(jī)科學(xué) 4區(qū) COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計(jì)算機(jī):人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計(jì)算機(jī):跨學(xué)科應(yīng)用 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 4區(qū) 4區(qū) 4區(qū)

JCR分區(qū)

JCR分區(qū)等級(jí) JCR所屬學(xué)科 分區(qū) 影響因子
Q3 STATISTICS & PROBABILITY Q3 1.247
COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS Q4
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q4

Statistical Analysis and Data Mining影響因子

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