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数据分析与知识发现(期刊)原图链接来自 中国知网 的图片

数据分析与知识发现》创刊于1980年,月刊,是由中国科学院主管、中国科学院文献情报中心主办的计算机信息管理技术专业期刊。

据2019年7月期刊官网显示,《数据分析与知识发现》第一届编辑委员会拥有委员委员49人、编辑2人,设主编1人、 执行主编1人、副主编2人、编辑部主任1人。

据2019年7月11日中国知网显示,《数据分析与知识发现》总被下载1315509次,总被引47387次,出版文献共6851篇,(2018版)复合影响因子为1.349,(2018版)综合影响因子 [1]为0.899。据2019年7月11日万方数据知识服务平台显示,《数据分析与知识发现》载文量为4377篇,基金论文量为1381篇,被引量为20853次,下载量为96236次,2015年影响因子为1.45。

办刊历史

1980年,《计算机与图书馆》创刊,不定期发行

1983年,该刊刊期为季刊。

1985年,该刊刊名更改为《现代图书情报技术》。

1994年,该刊刊期为双月刊。

2004年,该刊刊期为月刊。

2014年12月,该刊成为中国原国家新闻出版广电总局第一批认定学术期刊

2017年,根据国家新闻出版广电总局批准正式更名为《数据分析与知识发现》,同年6月7日,《数据分析与知识发现》期刊首届编委会在北京市召开。

主要栏目

《数据分析与知识发现》主要设有数学图书馆、知识组织与知识管理、情报分析与研究、应用实践、动态、特邀专栏、金融证券管理、企业信息管理技术等栏目。

报道范围

《数据分析与知识发现》主要报道范围是依靠并融汇计算机科学、科学计量学、社会计量学、网络计量学、数据科学、管理科学、预测分析、循证政策分析等领域,帮助人们从数据发现知识、从知识提炼智慧(洞察力)、从知识和智慧推演并设计解决方案,并且嵌入到知识密集和知识驱动的各行各业流程管理和决策支持等。

读者对象

《数据分析与知识发现》读者对象是计算机科学、管理科学、情报学、行为科学心理学[2]、政策学、科学学科交叉领域人员等。

人员编制

据2019年7月期刊官网显示,《数据分析与知识发现》第一届编辑委员会拥有委员委员49人、编辑2人。

学术交流

2017年6月8日-9日,由《数据分析与知识发现》承办的首届“数据分析与知识发现”学术研讨会在北京市召开。来自18个城市、69家机构共266名代表参加会议。

2019年7月9日-12日,由《数据分析与知识发现》承办的第二届“数据分析与知识发现”学术研讨会在兰州市召开。

据2019年7月11日中国知网显示,《数据分析与知识发现》出版文献共6851篇。

据2019年7月11日万方数据知识服务平台显示,《数据分析与知识发现》载文量为4377篇,基金论文量为1381篇。

影响因子

据2019年7月11日中国知网显示,《数据分析与知识发现》总被下载1315509次,总被引47387次,(2018版)复合影响因子为1.349,(2018版)综合影响因子为0.899。

据2019年7月11日万方数据知识服务平台显示,《数据分析与知识发现》被引量为20853次,下载量为96236次;据2015年中国期刊引证报告(扩刊版)数据显示,《数据分析与知识发现》影响因子为1.45,在全部统计源期刊(6735种)中排第454名,在图书情报档案,自动化技术与计算机技术,工业技术类排名(1935种)中排第81名。

1994年,中国科学院优秀期刊奖。

1995年、1997年、1998年、2001年,中国图书馆学会全国优秀图书馆学期刊。

适应数字化计算化知识时代、迎接数据挖掘和知识分析挑战、推动数据驱动的智能化决策与管理的再创业。

期刊定位

聚焦各行各业中以大数据为基础、依靠复杂挖掘分析、进行知识发现与预测、支持决策分析和政策制定的研究与应用,致力于提供理论指导、技术支持和最佳实践等。

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参考文献