International Journal of Data Science and Analytics
| 短名 | Int J Data Sci Anal |
| Journal Impact | 3.25 |
| 国际分区 | COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS(Q2) |
| ISSN | 2364-415X, 2364-4168 |
| h-index | 31 |
国际数据科学与分析期刊（International Journal of Data Science and Analytics）致力于推动数据科学作为一个重要的新兴科学领域的发展。该领域融合了统计学、计算科学和智能科学等多个学科，推动了科学、工程、公共部门、商业、社会科学和生活方式等领域的实践变革。数据科学涵盖了人工智能、数据分析、机器学习、模式识别、自然语言处理和大数据操作等广泛主题。期刊旨在应对数据捕获、创建、存储、检索、共享、分析、优化和可视化等新科学挑战，并进行跨异构和相互依赖的复杂资源的综合分析，以便更好地做出决策、促进协作并实现价值创造。国际数据科学与分析期刊汇集了数据科学与分析领域的思想领袖、研究人员、行业从业者和潜在用户，共同探讨新趋势和机遇，分享想法和实践，并促进跨学科和跨领域的合作。期刊分为三个部分：常规部分，交流数据科学和分析的原始和可重复的理论与实验发现；应用部分，报告数据科学在现实生活中的重要应用；趋势部分，提供专家意见以及对数据科学和分析相关领域和主题的全面调查和评论。相关主题包括数据科学和分析的趋势、科学基础、技术和应用的各个方面，主要关注以下几个方面：数据科学和分析的统计和数学基础；对复杂数据、人类、领域、网络、组织、社会、行为和系统特征的理解与分析；创建、提取、处理、表示和建模复杂数据、行为、知识和智能的发现、融合和整合；数据分析、模式识别、知识发现、机器学习、深度分析和深度学习，以及各种数据（包括事务、文本、图像、视频、图形和网络）、行为和系统；主动、实时、个性化、可操作和自动化的分析、学习、计算、优化、演示和推荐；大数据架构、基础设施、计算、匹配、索引、查询处理、映射、搜索、检索、互操作性、交换和推荐；大数据的内存、分布式、并行、可扩展和高性能计算、分析和优化；数据科学研究、创新和应用的回顾、调查、趋势、前景和机会；科学、商业、政府、文化、行为、社会和经济、健康和医疗、人类、自然和人工中的数据科学应用、智能设备和服务（包括在线/WEB、云、物联网、移动和社交媒体）领域；以及数据科学和分析的伦理、质量、隐私、安全和信任等风险问题。
期刊主页投稿网址| 涉及主题 | 计算机科学数学人工智能机器学习数据挖掘统计工程类哲学物理经济操作系统程序设计语言心理学政治学生物数据科学法学量子力学万维网地理 |
| 出版信息 | 出版商: Springer International Publishing，出版周期: 8 issues per year，期刊类型: journal，开源期刊: 否 |
| 基本数据 | 创刊年份: 2016，原创研究文献占比: 87.34%，自引率:8.80%， Gold OA占比: 32.22% |
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