選擇適合的數(shù)據(jù)分析期刊需要根據(jù)您研究的具體領(lǐng)域、目標(biāo)受眾以及您希望發(fā)表的內(nèi)容類(lèi)型來(lái)決定。以下是一些國(guó)際上知名的數(shù)據(jù)分析期刊，供您參考：

1. Journal of Data Science and Applications (JDSA)

   • 特點(diǎn)：專(zhuān)注于數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新進(jìn)展和理論。
   • 影響因子：2019年影響因子為4.837。

2. Data Science & Engineering (DS&E)

   • 特點(diǎn)：提供關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)據(jù)工程等領(lǐng)域的研究成果。
   • 影響因子：2019年影響因子為5.607。

3. Data Mining Journal (DMJ)

   • 特點(diǎn)：專(zhuān)注于數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)和模式識(shí)別等領(lǐng)域的研究。
   • 影響因子：2019年影響因子為2.723。

4. Journal of Machine Learning Research (JMLR)

   • 特點(diǎn)：涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)算法、理論、應(yīng)用和系統(tǒng)等方面的最新研究。
   • 影響因子：2019年影響因子為3.513。

5. IEEE Transactions on Data Science

   • 特點(diǎn)：涉及數(shù)據(jù)科學(xué)的理論與實(shí)踐，包括數(shù)據(jù)科學(xué)方法、軟件工具、數(shù)據(jù)分析等。
   • 影響因子：2019年影響因子為3.861。

6. Data Science and Engineering: An International Journal

   • 特點(diǎn)：關(guān)注于數(shù)據(jù)科學(xué)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域的跨學(xué)科研究。
   • 影響因子：2019年影響因子為3.601。

7. Journal of Machine Learning Research (JMLR)

   • 特點(diǎn)：涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)算法、理論、應(yīng)用和系統(tǒng)等方面的最新研究。
   • 影響因子：2019年影響因子為3.513。

這些期刊中，《Journal of Data Science and Applications》、《Data Science & Engineering》和《IEEE Transactions on Data Science》是專(zhuān)門(mén)針對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的期刊。而《Data Science and Engineering: An International Journal》則是一個(gè)綜合性的期刊，涵蓋了數(shù)據(jù)科學(xué)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)據(jù)工程等多個(gè)領(lǐng)域。

在選擇期刊時(shí)，請(qǐng)確保您的論文符合所選期刊的投稿要求，并仔細(xì)閱讀期刊的投稿指南以了解具體的格式和引用要求。同時(shí)，考慮到期刊的影響因子并不是衡量期刊質(zhì)量的唯一標(biāo)準(zhǔn)，建議綜合考量期刊的學(xué)術(shù)聲譽(yù)、審稿速度、同行評(píng)審質(zhì)量等因素，選擇最適合您研究的期刊。