《数据分析与知识发现》杂志的收稿方向主要包括：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。
该杂志收稿方向广泛，涵盖了计算机的多个重要领域和前沿话题，为计算机工作者和研究者提供了一个交流和分享学术成果的重要平台。
《数据分析与知识发现》杂志投稿要求
（1）有项目资助的须标明资助项目名称和项目编号。
（2）来稿请确保引用资料文献的准确性，在投稿前进行原文核对，确保文章的客观性和严谨性。
（3）作者是对文章全部或部分内容做出主要贡献，并能对内容负责的署名人。投稿前确定作者排名顺序，名字之间用逗号隔开。
（4）参考文献至少3个，应引用公开发表的文献。
（5）文题：力求简明、醒目，反映出文章的主题。中文文题一般以20个汉字以内为宜。
《数据分析与知识发现》杂志是由中国科学院主管和中国科学院文献情报中心主办的学术理论期刊，创刊于1980年，国内外公开发行，国际刊号ISSN为2096-3467，国内刊号CN为10-1478/G2，该杂志级别为CSSCI南大期刊、北大期刊、CSCD期刊、统计源期刊，预计审稿周期为1-3个月。
数据分析与知识发现杂志数据统计
数据分析与知识发现主要引证文献期刊分析
该杂志在学术界具有较高的影响力，多次获得国内外权威奖项，如中国优秀期刊遴选数据库、中国期刊全文数据库（CJFD）、中国科技期刊优秀期刊、北大图书馆收录期刊等。
在收录方面，《数据分析与知识发现》杂志被多个知名数据库收录，包括：CSSCI 南大期刊(含扩展版)、北大期刊(中国人文社会科学期刊)、CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)、统计源期刊(中国科技论文优秀期刊)、知网收录(中)、维普收录(中)、万方收录(中)、国家图书馆馆藏、上海图书馆馆藏等，在计算机领域具有较高的学术价值和影响力，是计算机研究者和实践者的重要参考刊物。
数据分析与知识发现杂志发文分析
数据分析与知识发现主要机构发文分析
| 机构名称 | 发文量 | 主要研究主题 |
| 武汉大学 | 127 | 用户；网络；社交；文本；媒体 |
| 中国科学院文献情报中心 | 110 | 知识图；知识图谱；大数据；语义；文本 |
| 中国科学院大学 | 102 | 大数据；知识图；知识图谱；抽取；主题 |
| 南京大学 | 101 | 网络；抽取；用户；神经网；神经网络 |
| 南京理工大学 | 64 | 抽取；用户；概念设计；舆情；主题 |
| 华中师范大学 | 50 | 用户；标签；画像；网络；城市 |
| 吉林大学 | 32 | 网络；用户；舆情；实证；实证研究 |
| 北京信息科技大学 | 30 | 网络；中文；神经网；神经网络；卷积 |
| 北京大学 | 29 | 用户；知识；知识图；知识图谱；日志 |
| 南京农业大学 | 27 | 典籍；抽取；文本；食品；食品安全 |
