《数据分析与知识发现》杂志投稿要求，如下：
（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 |
《数据分析与知识发现》杂志是由中国科学院文献情报中心主办的月刊，审稿周期预计为1-3个月。该杂志的栏目设置丰富多样，涵盖数学图书馆 、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。
该杂志为学者们提供了一个交流学术成果和经验的平台，发表的文章具有较高的学术水平和实践价值，为读者提供更多的实践案例和行业信息，得到了广大读者的广泛关注和引用。
