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Intelligent Data Analysis是一个涵盖机器学习、数据挖掘、人工智能等领域的国际学术期刊，它旨在为学术界和工业界提供一个交流最新研究成果和技术进展的平台。该期刊的录用难度较大，因为它对提交的论文的质量和研究水平有较高的要求。然而，如果作者的研究成果具有独特性和创新性，并且符合期刊的主题和要求，就有可能被录用。为了在这个学术期刊上发表论文，作者需要具备较高的学术水平和研究能力，了解期刊的主题和要求，精心准备论文，并积极与编辑和审稿人沟通和交流，以提高论文的质量和录用率。同时，作者需要遵守学术规范和道德，不进行抄袭和剽窃等不正当行为，以维护学术诚信和公正性。Intelligent Data Analysis期刊的高要求也反映了学术界对研究质量和水平的追求和要求，鼓励学者在独立思考和创新的基础上，推动学科的发展和进步。
intelligentdataanalysis期刊是比较容易录用的，因为它这个本来就是属于一个外企，虽然他的工资是比较高，但是只要自己是有期刊的工作经验，那么就是比较容易录用。
人工智能类的还有好多期刊，这个期刊影响因子稍微偏低，比较容易投，审稿时间大概三个月
关于期刊录用难易程度的问题，很难有一个一概而论的答案。不同的期刊在录用方面有自己的标准和要求，而且各个领域的期刊对于文章的难度及录用标准也是不同的。就Intelligent Data Analysis这个期刊而言，它是专门发表数据分析领域高质量研究论文的国际性期刊。Intelligent Data Analysis作为一个学术水平较高的期刊，对于文章的质量、原创性和实用性等方面都有较高的要求。因此，能否被该期刊录用取决于申稿文章的质量和是否符合该期刊的审稿标准。如果你想在该期刊发表文章，建议你花时间研究该期刊发表的论文类型、引用规则等，精心制作论文并根据该期刊的官方要求进行修改。同时，你可以通过阅读该期刊发表的其他优秀论文，了解该期刊的审稿标准和要求，提高自己的写作水平和论文质量，从而增加文章被录用的机会。
具体如下：引用卫健委的文章出处，这种情况需要标明，意思是，必须标明引用的出处来源，参考文献的编写顺序是按照论文中引用文献的顺序进行编排,采用中括号的数字连续编号, 依次书写作者、文献名、杂志等，做一个小说明。研究生毕业论文中需关注的学术引用规范问题1. 直接引用大量数据写论文我们常常会引用数据，但是大段的数据引用会提高查重的风险。建议可以以表格的形式展示出来，这样可以避免重复率超标，也会让数据更直观。2.引用不标脚注写学术论文之前一般会写文献综述和开题报告，在文献中大家一般会总结该论点的学界通说或者专家观点，在论文中引用别人的观点很正常，但一点注意要注明来源和出处。3.不规范的论文格式很多学习都有自己规定的论文格式要求，一般会在学校官网上公布，一点要仔细阅读，按要求完成论文，在修改论文时，多用格式刷，能节省大量修改时间。在写论文时也要注意随时保存备份文件和数据。4. 选题不当论文主题要简洁有创意，尽量使用肯定语句，少用反问，疑问句。有些人觉得别人的题目有热度，有新意，就那过来用，加一个“再议”“再论”“再谈”。这样非常不好，因为很容易被别人拿来对比。论文题目应该从简洁出发，能准确地表达文章的意思，精炼地概括文章5. 直接用翻译软件完成英文摘要论文的封面后就紧跟着中英文摘要，但不要直接用翻译软件直接汉译英，因为这样翻译出来的语句会存在语法不通的情况。英文摘要的写作尽量使用简单的语句准确的表达，应使用易理解的常用词语。6. 文献综述分析概括少，内容杂乱文献综述表明的时研究者如何站在“巨人的肩膀之上”并又开拓出来自己的研究空间，材料罗列多，分析概括少，很难看出研究者个人观点的评价和倾向。7. 参考文献重复编写或直接引用链接由于参考文献的数量很多，尽量不要引用百度百科，或者直接引用链接，整理好参考文献笔记，避免重复编写。
尽量不要用，一般来说，在多篇文章中使用一样的数据是不符合道德规范的，这种重复发表的行为是不被鼓励的。论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。2020年12月24日，《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》提出，本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检比例原则上应不低于2%
完全重复肯定不行，属于自我抄袭，也是一种抄袭行为。如果是用不同的分析方法，或者结合了新的数据源，应该是可以的。
目的
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
数据分析是一种统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据，以便弄清哪些是同质的，从而更好地了解数据。
资料分析可以处理大量数据，并确定这些数据最有用的部分。本学科近年来的成功，很大程度上是因为制图技术的提高。这些图可以通过直接分析数据，来突出难以捕捉的关系；更重要的是，这些表达方法与基于现象分布的“先验”观念无关，与经典统计方法正相反。
资料分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得资料分析得以推广。资料分析是数学与计算机科学相结合的产物。
若是以固定时间为资料分析的颗粒单位，则称为时间序列分析，是主要作为销售数据商业分析的方法之一。
扩展资料：
分析工具
使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、移动平均等内容。
在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。
参考资料：百度百科-数据分析
建议你看看（数据挖掘）这本刊物吧~找下自己的写作灵感
一般来说进行这个数据分析，对我们的这个认为会有一个特别大的意义，也会让我们的这个另有认为有一个更好的印象。
要数据分析，对论文很有作用，那是比较仔细的证明你这个论文非常靠谱，大家可知道幸福
不可以吧，之前在汉斯出版社gzh上看到，用了别人数据库的数据，没有授权后来文章都撤稿了
可以。论文里可以参考其他学者论文的调查数据结果，有的可以适量引用，但不能成段照抄，引用需注明来源(出处)。现在论文查重也不叫严格，网上也有不少人甚至名人因为论文抄袭最后身败名裂，写论文要写自己的东西，不要去抄袭。
你可以引用别人的内容来帮助你解释问题，但是如果你直接使用对方的结论，自己更改数据，被人发现会比较麻烦。
如果数据很长，很多，即使你注明了引用，仍然会有危险的。给人印象不好是肯定的了，所以尽量避免为好。个人意见，供您参考。您这样想，说明你是一个负责的人，有的人根本就不想。
如果你的数据来源并不是他的论文,这样不能算抄袭.
如果发表sci，版权协议里面写的很清楚，你用过的数据，图表，版权都已经交给出版方了这个时候你用相同的数据去写新的论文，必然算学术不端。不过你可以引用之前的论文数据，把新的作为主体，原来的数据作为辅助去分析，这样是没有问题的。 没看到你的论文，具体情况也不好说，一般来说处理好是可以的，但是直接复制图很危险，容易出事。