数据分析与知识发现

《数据分析与知识发现》创刊于1980年，月刊，是由中国科学院主管、中国科学院文献情报中心主办的计算机信息管理技术专业期刊。

据2019年7月期刊官网显示，《数据分析与知识发现》第一届编辑委员会拥有委员委员49人、编辑2人，设主编1人、执行主编1人、副主编2人、编辑部主任1人。

据2019年7月11日中国知网显示，《数据分析与知识发现》总被下载1315509次，总被引47387次，出版文献共6851篇，（2018版）复合影响因子为1.349，（2018版）综合影响因子 ^[1]为0.899。据2019年7月11日万方数据知识服务平台显示，《数据分析与知识发现》载文量为4377篇，基金论文量为1381篇，被引量为20853次，下载量为96236次，2015年影响因子为1.45。

办刊历史

1980年，《计算机与图书馆》创刊，不定期发行。

1983年，该刊刊期为季刊。

1985年，该刊刊名更改为《现代图书情报技术》。

1994年，该刊刊期为双月刊。

2004年，该刊刊期为月刊。

2014年12月，该刊成为中国原国家新闻出版广电总局第一批认定学术期刊。

2017年，根据国家新闻出版广电总局批准正式更名为《数据分析与知识发现》，同年6月7日，《数据分析与知识发现》期刊首届编委会在北京市召开。

主要栏目

《数据分析与知识发现》主要设有数学图书馆、知识组织与知识管理、情报分析与研究、应用实践、动态、特邀专栏、金融证券管理、企业信息管理技术等栏目。

报道范围

《数据分析与知识发现》主要报道范围是依靠并融汇计算机科学、科学计量学、社会计量学、网络计量学、数据科学、管理科学、预测分析、循证政策分析等领域，帮助人们从数据发现知识、从知识提炼智慧（洞察力）、从知识和智慧推演并设计解决方案，并且嵌入到知识密集和知识驱动的各行各业流程管理和决策支持等。

读者对象

《数据分析与知识发现》读者对象是计算机科学、管理科学、情报学、行为科学、心理学^[2]、政策学、科学学科交叉领域人员等。

人员编制

据2019年7月期刊官网显示，《数据分析与知识发现》第一届编辑委员会拥有委员委员49人、编辑2人。

学术交流

2017年6月8日-9日，由《数据分析与知识发现》承办的首届“数据分析与知识发现”学术研讨会在北京市召开。来自18个城市、69家机构共266名代表参加会议。

2019年7月9日-12日，由《数据分析与知识发现》承办的第二届“数据分析与知识发现”学术研讨会在兰州市召开。

据2019年7月11日中国知网显示，《数据分析与知识发现》出版文献共6851篇。

据2019年7月11日万方数据知识服务平台显示，《数据分析与知识发现》载文量为4377篇，基金论文量为1381篇。

影响因子

据2019年7月11日中国知网显示，《数据分析与知识发现》总被下载1315509次，总被引47387次，（2018版）复合影响因子为1.349，（2018版）综合影响因子为0.899。

据2019年7月11日万方数据知识服务平台显示，《数据分析与知识发现》被引量为20853次，下载量为96236次；据2015年中国期刊引证报告（扩刊版）数据显示，《数据分析与知识发现》影响因子为1.45，在全部统计源期刊（6735种）中排第454名，在图书情报档案，自动化技术与计算机技术，工业技术类排名（1935种）中排第81名。

1994年，中国科学院优秀期刊奖。

1995年、1997年、1998年、2001年，中国图书馆学会全国优秀图书馆学期刊。

适应数字化计算化知识时代、迎接数据挖掘和知识分析挑战、推动数据驱动的智能化决策与管理的再创业。

期刊定位

聚焦各行各业中以大数据为基础、依靠复杂挖掘分析、进行知识发现与预测、支持决策分析和政策制定的研究与应用，致力于提供理论指导、技术支持和最佳实践等。

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