如何查詢SCI期刊的JCR分區？

1.Web of Science平臺查詢：使用瀏覽器打開Web of Science的官方網站。請注意，該網站可能需要注冊登錄才能使用。在搜索框中輸入想要查詢的期刊名稱，進行搜索。在搜索結果中找到對應的期刊，點擊進入期刊詳情頁面，可以找到期刊的影響因子以及分區情況。Web of Science通常提供JCR分區信息，包括Q1、Q2、Q3、Q4四個分區。

2.中科院文獻情報中心查詢：使用瀏覽器打開中科院文獻情報中心的官方網站，或進入其期刊分區查詢頁面，在搜索結果中找到對應的期刊，查看其分區情況。中科院文獻情報中心的分區主要是根據期刊超越指數來劃分，與JCR分區有所不同，但同樣具有參考價值。

3.聯系期刊編輯部：如果對某個期刊的分區情況有疑問，可以直接聯系雜志社或咨詢在線客服。

需要注意的是，如果目標期刊未被SCI收錄，則無法查詢到JCR分區信息；部分新興期刊或非英文期刊可能不在JCR數據庫中。在選擇期刊時，除了考慮分區情況外，還需要綜合考慮期刊的影響力、發表難度、研究領域等因素。

《Big Data Mining And Analytics》雜志簡介：

《Big Data Mining And Analytics》是一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領域的English學術期刊由IEEE出版商出版，該刊發文范圍涵蓋COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等領域，旨在及時、準確、全面地報道國內外COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE工作者在該領域的科學研究等工作中取得的經驗、科研成果、技術革新、學術動態等。

《Big Data Mining And Analytics》中文名稱：《大數據挖掘與分析》，ISSN號為2096-0654。專注于計算機：人工智能領域的關鍵概念，提供最新的研究概述。

《大數據挖掘與分析》是一本專注于大數據挖掘和分析的學術期刊，致力于推動大數據技術的研究和發展，為學術界和工業界的研究人員、工程師和決策者提供一個交流和分享最新研究成果、技術進展和實踐經驗的平臺。雜志內容涵蓋了大數據挖掘和分析的各個方面，包括數據預處理、數據存儲、數據管理、數據挖掘算法、機器學習、模式識別、統計分析、可視化技術等。作為一本關注大數據挖掘和分析的專業期刊，旨在為相關領域的研究者和實踐者提供最新的研究成果和技術動態，推動大數據技術的發展和應用。

該刊已被SCIE數據庫收錄，顯示了其學術影響力和認可度。

從影響因子來看，《Big Data Mining And Analytics》雜志的影響因子為：7.7 ，這表明該期刊所發表的論文在學術界具有廣泛的影響力和引用率。該期刊的CiteScore為20.9，SJR為1.933，SNIP為3.373，顯示出其在國際學術界的重要影響力。