《Big Data Research》雜志在中科院分區中的情況如下：大類學科：計算機科學， 分區：3區； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS計算機：理論方法， 分區：2區。

中科院分區決定了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。分區越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發表的文章質量越高。

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

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

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

《Big Data Research》雜志是一本專注于計算機：理論方法領域的國際期刊，由Elsevier Inc.?出版，創刊于2014年，出版周期為4 issues/year。

該期刊旨在通過為從事該主題研究的眾多不同社區的研究人員、從業人員和政策制定者提供一個快速、高質量的論壇來促進和交流大數據研究的進展。

該期刊將接受有關處理大數據的基礎方面的論文，以及有關用于處理大數據的特定平臺和技術的論文。為了促進數據科學和領域之間的跨學科合作，并展示數據驅動研究的好處，還將考慮展示大數據在地球科學、社交網絡、金融、電子商務、醫療保健、環境和氣候、物理和天文學、化學、生命科學和藥物發現、數字圖書館和科學出版物、安全和政府等不同領域的應用的論文。有時，該期刊可能會發布有關政策、標準和最佳實踐的白皮書。

《Big Data Research》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3.5，顯示出其在計算機：理論方法學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區：Q1

按JIF指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2，排名：75 / 197，百分位：62.2%；COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q2，排名：83 / 249，百分位：66.9%；COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中為Q1，排名：31 / 143，百分位：78.7%；

按JCI指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2，排名：68 / 198，百分位：65.91%；COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS中為Q2，排名：101 / 251，百分位：59.96%；COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中為Q2，排名：40 / 143，百分位：72.38%；

《Big Data Research》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：16.15%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數據：

CiteScore分區（數據版本：2024年最新版）：8.4，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

年發文量：26篇

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