中科院分區在SCI期刊中具有重要地位，主要體現在以下幾個方面：

投稿參考：中科院分區為科研人員選擇投稿期刊提供了重要依據。高分區期刊通常具有較高的學術聲譽和影響力，科研人員可以根據自己的研究領域和成果水平，選擇合適分區的期刊投稿，提高論文被接受和發表的機會。

學術評價：國內許多高校和科研機構在對科研人員進行績效考核、職稱評定、科研獎勵等方面，常常將中科院分區作為重要的評價指標之一。

學術影響力提升：進入中科院分區表是對期刊學術質量和影響力的一種認可，尤其是對于一些新興期刊或發展中的期刊來說，獲得較好的分區能夠吸引更多優秀的稿件和讀者，進一步提升期刊的學術影響力。

雜志簡介

《Data Mining And Knowledge Discovery》是一本在計算機科學領域具有重要影響力的學術期刊，由出版社Springer US出版，出版地區為：NETHERLANDS。

一、基本信息

創刊時間：1997年
出版周期：Bimonthly
ISSN：1384-5810，E-ISSN：1573-756X

定位：

數據收集、存儲和分發方面的進步催生了對計算工具和技術的需求，以協助數據分析。數據庫中的數據挖掘和知識發現 (KDD) 是一個快速發展的研究和應用領域，它建立在許多領域的技術和理論之上，包括統計學、數據庫、模式識別和學習、數據可視化、不確定性建模、數據倉庫和 OLAP、優化和高性能計算。

二、內容特色

內容特色：文章風格兼顧專業性與可讀性，適合不同背景的讀者。

三、學科領域與覆蓋范圍

主要學科：計算機科學-計算機：人工智能。
覆蓋范圍：該刊發文范圍涵蓋COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等領域。

四、學術影響力與評價

影響因子與分區：《Data Mining And Knowledge Discovery》雜志的影響因子為2.8 ，JCR分區：Q2區，中科院分區：大類學科：計算機科學，分區：3區，小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能，分區：3區。

發文量與Gold OA占比：年發文量：88，Gold OA文章占比：44.96%。