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数据分析与知识发现是核心期刊，他原名是《现代图书情报技术》，后面改名叫《数据分析与知识发现》了，但是很多其他的网站还没来得及修改
有提醒。退回来的稿件会直接退到您的邮箱里。建议您围绕计算机科学、数据科学、情报科学以及数字科研、数字教育和数字文化等领域进行投稿。
1、中国图书馆学报2、图书情报工作3、情报学报4、大学图书馆学报5、图书馆杂志6、图书馆论坛7、图书馆8、情报科学9、图书馆建设10、现代图书情报技术11、图书情报知识12、情报资料工作13、情报理论与实践14、情报杂志15、图书馆工作与研究16、图书馆理论与实践17、图书馆学研究18、图书与情报19、国家图书馆学刊
审稿意见不一致，导致的
先是要写好一篇好的文章然后就是要去投稿 ，每个期刊的要求都是不一样的，可以想了解一下期刊一些格式要求。
首先要多看文献,特别是已经发表的你的相关研究领域的最新SCI文章,看看别人的新意在哪里,从中可能看到SCI所关注的热点另外,在实验方面要尽可能的有新意,别人都很少研究的方向如果你做出一些新的结果,并给出新颖的观点,也会是大大加分最后,论文英语的表达一定要地道,专业用语一定要准确
你想怎么发表吗？想是通过什么渠道去安排呢？目前不理解或理解不了的，或与现代科学范式相背反的东西，但不能抹杀别人研究和发表自己论点的权利！
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它很好的
投稿一般用电子邮件发送，效率高、回复快。正文用宋体五号，不加粗。文尾要写上你的名字、地址、邮编、电话、邮箱，以便编辑联系。现在有些杂志社稿酬可以打卡，也有不少是以邮寄取款通知单的形式发送稿酬。届时，你拿着该单及身份证到邮储银行领取。稿件不采用一般不通知。若你的是纯文字稿件，建议嫑用附件发稿，因为有的编辑嫌附件打开麻烦，可能就不看你的稿件了。
现在都是通过电子邮件投稿，主题：《xx》投稿+投稿栏目名+文名+笔名+字数，如果单纯想要在网站发布文章也可以找软文代发，我找推一手进行过，价格不高
从分析的目的来看，数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析，数据挖掘更侧重于机器对未来的预测，一般应用于分类、聚类、推荐、关联规则等。 从分析的过程来看，数据分析更侧重于统计学上面的一些方法，经过人的推理演译得到结论
现如今，数据分析和数据挖掘是两个十分有前景的工作。就目前而言，人们在日常生活中都会积累大量的数据，而这些数据经过数据分析或者数据挖掘工作能够获得更大的价值。从字面上了解，数据分析就是去分析数据，而数据挖掘就是去挖掘数据。当然这种理解都是比较片面的，那么大家是否知道数据分析和数据挖掘的不同之处是什么呢？下面我们就给大家解答一下这个问题。首先我们说一下数据分析，其实现在数据分析能够分为广义的数据分析和狭义的数据分析，广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据发掘，而我们经常说的数据分析即是指片面的数据分析，数据分析简单来说，数据分析即是对数据进行分析。专业的说法，数据分析是指依据分析目的，用恰当的统计分析办法及东西，对收集来的数据进行处理与分析，获取有价值的信息，发挥数据的效果。那么数据分析的效果是什么呢？数据分析效果首先需要实现4个效果，分别是现状分析、因素分析、猜测分析、定量。而数据分析的方针清晰，先做假定，然后经过数据分析来验证假定是不是准确，然后得到相应的定论。那么什么是数据挖掘呢？其实数据挖掘简单来说就是从很多的数据中，经过统计学、人工智能、机器学习等办法，发掘出不知道的、且有价值的信息和常识的进程。而数据挖掘的效果就是偏重处理四类疑问：分类、聚类、相关和猜测，数据发掘的重点在寻找不知道的形式与规律。从中我们可以看出，数据分析与数据发掘的本质都是相同的，都是从数据里面发现关于事务的常识有价值的信息，然后协助事务运营、改善商品以及协助企业做非常好的决策。所以要找一个最专业的数据挖掘，这样才能够更好的帮助大家解决问题。在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据分析和数据挖掘的相关知识，总结下来就是数据分析的效果是实现现状分析、因素分析、猜测分析、定量这四个效果，数据挖掘是发掘出不知道的、且有价值的信息和常识的进程。从中我们不难发现，数据分析和数据挖掘都是去寻找数据价值的方法。所以说，要想进入数据分析行业，就需要对这两个工作有一定的认识。
数据挖掘其实有很多种，比如对现有的一堆数据中获取你所需要的数据可以是数据，或者对未知的市场进行调研从而获取数据也是一种。。。。。然后数据分析简单的说就是对这些挖掘来的数据通过统计学原理，进行数学建模，等等的方法结合实际情况得到决策依据的过程，，，简单的可以说数据挖掘是数据分析的前提
数据分析与知识发现是核心期刊，他原名是《现代图书情报技术》，后面改名叫《数据分析与知识发现》了，但是很多其他的网站还没来得及修改