今天在這里推薦大數據處理或數據分析方向sci期刊，一本是IEEE Transactions on Big Data，另一本是Big Data Mining and Analytics，這兩本期刊在行業內認可度比較高，下面是期刊詳情，可以一起了解一下。

　　第一本、IEEE Transactions on Big Data

　　這是大數據領域備受矚目的SCI期刊，享有全球研究者的廣泛贊譽。作為頂尖學府如麻省理工學院、牛津大學和復旦大學等學者發表前沿研究成果的首選之地，在行業內知名度較高。

　　期刊名稱：IEEE Transactions on Big Data (TBD)

　　ISSN編號：2332-7790(print)，2372-2096(online)

　　出版商：Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. (IEEE)

　　出版國家或地區：USA

　　期刊研究范圍：

　　TBD 期刊專注于大數據領域的創新研究思路和應用成果，包括但不限于大數據分析、大數據可視化、大數據管理與策劃、大數據語義、大數據基礎設施、大數據標準、大數據性能分析、從大數據中獲取智能、以及大數據在科學發現中的應用。

　　影響因子：

　　2023-2024年，該期刊的影響因子為7.5，期刊的影響因子整體呈現出了逐年上升的趨勢。

　　期刊自引率：

　　2023-2024年，該期刊的自引率為4%，自引率數據表現極為出色，始終保持在5%以下，因此投稿極為可靠，風險極低。

　　年發文量：

　　2023-2024年，該期刊的文章發表數量為100篇左右。且年發文量逐年攀升，這一顯著增長趨勢為作者們提供了更多的發表機會。

　　中科院分區：

　　按照中科院于2023年12月發布的SCI期刊分區最新升級版，該期刊被歸入計算機科學的3區，以及計算機：理論方法小類位于2區，計算機：信息系統小類位居3區。

　　期刊版面費：

　　IEEE Transactions on Big Data期刊通常不收取版面費，但超出標準頁數的文章可能需要支付超頁費用。開源出版也可能涉及額外費用。對于經濟困難的作者，IEEE提供費用減免支持。

　　審稿周期：

　　IEEE Transactions on Big Data的審稿周期通常較長，平均審稿周期大約為5個月左右(該時間為非官方數據，僅供參考)。然而，實際的審稿時間可能會因多種因素而有所不同，包括論文的質量、審稿人的工作效率和可用性等。

　　第二本、Big Data Mining and Analytics

　　《Big Data Mining and Analytics》期刊是一本專注于大數據挖掘與分析領域的國際化期刊，清華大學出版社出版，已被ESCI數據庫、Scopus數據庫、CSCD核心期刊庫等重要的國內外數據庫收錄。

　　2023年中科院最新SCI分區表中，該刊首次擁有了中科院分區，無論是大類學科計算機科學還是小類學科人工智能都一躍進入中科院1區!

　　Big Data Mining and Analytics以開放獲取(OA)模式發行，一年發表4期，非中科院預警期刊。

　　期刊介紹：

　　2022-2023最新影響因子：13.6

　　五年影響因子：9.9

　　SCI分區：計算機人工智能 1區

　　平均審稿速度：作者反饋經驗8 Weeks

　　征收范圍：大數據智能計算與挖掘，包括但不限于大數據近似計算、大數據統計、大數據技術在數字經濟中的應用、大數據可視化、云計算平臺、算力網絡、分布式計算架構、分布式機器學習算法、分布式文件系統、可伸縮存儲系統等。

　　以上就是分享的兩本大數據sci期刊，這兩本刊物在領域內具有高學術影響力和認可度，是發表論文受認可的一本期刊，對追求高學術水平和影響力的研究者來說，是非常吸引人的期刊。