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。