大数据挖掘与分析(Big Data Mining And Analytics)是一本由IEEE出版的一本Computer Science-Computer Science Applications学术刊物，主要报道Computer Science-Computer Science Applications相关领域研究成果与实践。本刊已入选来源期刊，2021-2022年最新版WOS分区等级：Q1，2023年发布的影响因子为7.7，CiteScore指数20.9，SJR指数1.933。本刊非开放获取期刊。
《大数据挖掘与分析》是一本专注于大数据挖掘和分析的学术期刊，致力于推动大数据技术的研究和发展，为学术界和工业界的研究人员、工程师和决策者提供一个交流和分享最新研究成果、技术进展和实践经验的平台。杂志内容涵盖了大数据挖掘和分析的各个方面，包括数据预处理、数据存储、数据管理、数据挖掘算法、机器学习、模式识别、统计分析、可视化技术等。作为一本关注大数据挖掘和分析的专业期刊，旨在为相关领域的研究者和实践者提供最新的研究成果和技术动态，推动大数据技术的发展和应用。
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 计算机科学 | 1区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS 计算机：信息系统 | 1区 1区 | 否 | 否 |
中科院JCR期刊分区（又称分区表、分区数据）是中国科学院文献情报中心世界科学前沿分析中心的科学研究成果。在中科院期刊分区表中，主要参考3年平均IF作为学术影响力，最终每个分区的期刊累积学术影响力是相同的，各区的期刊数量由高到底呈金字塔式分布。
| 按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q1 | 23 / 197 |
88.6%
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| 学科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | ESCI | Q1 | 11 / 249 |
95.8%
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| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q1 | 16 / 198 |
92.17%
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| 学科：COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS | ESCI | Q1 | 15 / 251 |
94.22%
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汤森路透每年出版一本《期刊引用报告》（Journal Citation Reports，简称JCR）。JCR对86000多种SCI期刊的影响因子（Impact Factor）等指数加以统计。JCR将收录期刊分为176个不同学科类别在JCR的Journal Ranking中，主要参考当年IF，最终每个分区的期刊数量是均分的。
| 学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 大类：Computer Science 小类：Computer Networks and Communications | Q1 | 6 / 395 |
98%
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| 大类：Computer Science 小类：Computer Science Applications | Q1 | 17 / 817 |
97%
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| 大类：Computer Science 小类：Information Systems | Q1 | 9 / 394 |
97%
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| 大类：Computer Science 小类：Artificial Intelligence | Q1 | 15 / 350 |
95%
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CiteScore：该指标由Elsevier于2016年提出，指期刊发表的单篇文章平均被引用次数。CiteScorer的计算方式是：例如，某期刊2022年CiteScore的计算方法是该期刊在2019年、2020年和2021年发表的文章在2022年获得的被引次数，除以该期刊2019年、2020年和2021发表并收录于Scopus中的文章数量总和。
中科院分区 2区 JCR分区 Q1
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中科院分区 2区 JCR分区 Q1
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中科院分区 3区 JCR分区 Q1
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中科院分区 1区 JCR分区 Q1
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中科院分区 2区 JCR分区 Q1
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中科院分区 3区 JCR分区 Q2
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