《Intelligent Data Analysis》雜志在中科院分區(qū)中的情況如下：大類學科：計算機科學， 分區(qū)：4區(qū)； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能， 分區(qū)：4區(qū)。

中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力，對科研人員和學術機構具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區(qū)通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據(jù)。分區(qū)越高，說明該期刊在學科內(nèi)的學術影響力越大，發(fā)表的文章質(zhì)量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發(fā)表的論文所在的中科院分區(qū)，可以作為評估其研究成果質(zhì)量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區(qū)在科研資源分配方面也起到重要作用?？蒲袡C構在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區(qū)。

對科研人員投稿的指導：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了參考?？蒲腥藛T在選擇投稿期刊時，會參考中科院分區(qū)，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Intelligent Data Analysis》雜志是一本專注于計算機：人工智能領域的國際期刊，由IOS Press?出版，創(chuàng)刊于1997年，出版周期為Bimonthly。

智能數(shù)據(jù)分析?為研究和應用人工智能技術在各個學科數(shù)據(jù)分析中的相關問題提供了一個論壇。這些技術包括（但不限于）：數(shù)據(jù)可視化的所有領域、數(shù)據(jù)預處理（融合、編輯、轉(zhuǎn)換、過濾、采樣）、數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)庫挖掘技術、工具和應用程序、領域知識在數(shù)據(jù)分析中的使用、大數(shù)據(jù)應用程序、進化算法、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊邏輯、統(tǒng)計模式識別、知識過濾和后處理。特別是，我們更傾向于討論新的人工智能相關數(shù)據(jù)分析架構、方法和技術的開發(fā)及其在各個領域的應用的論文。

《Intelligent Data Analysis》雜志學術影響力具體如下：

在學術影響力方面，IF影響因子為0.9，顯示出其在計算機：人工智能學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區(qū)：Q4

按JIF指標學科分區(qū)，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q4，排名：173 / 197，百分位：12.4%；

按JCI指標學科分區(qū)，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q4，排名：175 / 198，百分位：11.87%；

《Intelligent Data Analysis》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 約3.0個月 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創(chuàng)性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：3.44%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質(zhì)量的研究成果。

該雜志其他關鍵數(shù)據(jù)：

CiteScore分區(qū)（數(shù)據(jù)版本：2024年最新版）：2.2，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數(shù)：43，年發(fā)文量：99篇

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