期刊介绍
《统计学与数据科学》由国际开放获取期刊研究中心(OAJRC)主办,国际科学大数据系统(ScidataS)协办,大牛智慧学术平台提供技术支持,是专注于统计学与数据科学领域的学术期刊。本期刊旨在搭建一个跨学科、国际化的学术交流平台,聚焦统计学与数据科学的前沿理论、方法及应用研究。本期刊涵盖广泛的主题,包括但不限于统计学基础理论与方法、数据科学技术与应用、跨学科应用等。本刊收录稿件类型包括原创研究论文、综述、问题与猜想、观点与评论等。《统计学与数据科学》倡导思想及学术创新,以科学进步和学术繁荣为宗旨,集学术性及思想性为一体,旨在为国内外科学家、学者及科研人员提供一个传播、分享和讨论数学领域内最新科学进展的交流平台。
期刊研究领域包括但不仅限于:
概率与统计推断:新型概率模型构建、高效统计推断算法研究,包括贝叶斯推断、非参数推断等方向的创新成果。
试验设计与抽样方法:复杂场景下试验设计优化策略,如多因素试验设计、自适应试验设计;新型抽样技术,像网络抽样、大数据环境下的抽样方法。
统计计算与算法:高性能统计计算方法,如蒙特卡罗模拟、优化算法在统计中的应用;分布式计算、并行计算在统计分析中的实现与应用。
数据挖掘与机器学习:数据挖掘中的关联规则挖掘、聚类分析、分类算法的创新;机器学习新模型与算法,如深度学习模型优化、强化学习应用拓展。
数据采集与预处理:大数据采集技术,包括多源异构数据采集、传感器网络数据采集;数据清洗、转换、归一化等预处理方法的改进与创新。
数据可视化:交互式可视化技术、高维数据可视化方法;可视化在数据分析、决策支持中的应用研究。
生物医学统计与数据科学:医学数据挖掘在疾病诊断、预测中的应用;临床试验设计与分析;生物信息学中的数据处理与分析方法。
经济与金融统计:经济预测模型构建;金融风险评估与管理中的统计方法;高频金融数据分析技术。
社会科学与人文领域应用:社会调查数据的统计分析;文本挖掘在人文研究中的应用;社交媒体数据处理与分析。