中科院分區在SCI期刊中具有重要地位，主要體現在以下幾個方面：

投稿參考：中科院分區為科研人員選擇投稿期刊提供了重要依據。高分區期刊通常具有較高的學術聲譽和影響力，科研人員可以根據自己的研究領域和成果水平，選擇合適分區的期刊投稿，提高論文被接受和發表的機會。

學術評價：國內許多高校和科研機構在對科研人員進行績效考核、職稱評定、科研獎勵等方面，常常將中科院分區作為重要的評價指標之一。

學術影響力提升：進入中科院分區表是對期刊學術質量和影響力的一種認可，尤其是對于一些新興期刊或發展中的期刊來說，獲得較好的分區能夠吸引更多優秀的稿件和讀者，進一步提升期刊的學術影響力。

雜志簡介

《Computational Statistics & Data Analysis》是一本在數學領域具有重要影響力的學術期刊，由出版社Elsevier出版，出版地區為：NETHERLANDS。

一、基本信息

創刊時間：1983年
出版周期：Monthly
ISSN：0167-9473，E-ISSN：1872-7352

定位：

計算統計與數據分析 (CSDA) 是計算與方法統計網絡 (CMStatistics) 和國際統計計算協會 (IASC) 的官方出版物，是一本致力于傳播計算統計和數據分析領域的方法研究和應用的國際期刊。該期刊由四個評審部分組成，分為以下主題領域：

I) 計算統計 - 涉及以下內容的稿件：1) 計算機對統計方法的明確影響（例如，貝葉斯計算、生物信息學、計算機圖形學、計算機密集型推理方法、數據探索、數據挖掘、專家系統、啟發式、基于知識的系統、機器學習、神經網絡、數值和優化方法、并行計算、統計數據庫、統計系統），以及 2) 統計軟件和算法的開發、評估和驗證。軟件和算法可以與稿件一起提交，并與在線文章一起存儲。

II）數據分析的統計方法 - 涉及生物統計學（臨床試驗、流行病學研究、統計遺傳學或遺傳/環境相互作用的設計和分析方法）、化學計量學、分類、數據探索、密度估計、實驗設計、環境計量學、教育、圖像分析、營銷、無模型數據探索、模式識別、心理測量學、統計物理、圖像處理、穩健程序的新穎和原創數據分析策略和方法的稿件。

[...]

III）特殊應用 - [...]

IV）統計數據科學年鑒 [...]

二、內容特色

內容特色：文章風格兼顧專業性與可讀性，適合不同背景的讀者。

三、學科領域與覆蓋范圍

主要學科：數學-統計學與概率論。
覆蓋范圍：該刊發文范圍涵蓋STATISTICS & PROBABILITY等領域。

四、學術影響力與評價

影響因子與分區：《Computational Statistics & Data Analysis》雜志的影響因子為1.5 ，JCR分區：Q2區，中科院分區：大類學科：數學，分區：3區，小類學科：STATISTICS & PROBABILITY統計學與概率論，分區：3區。

發文量與Gold OA占比：年發文量：134，Gold OA文章占比：25.33%。