EPJ数据科学是一个同行评审的开放获取期刊，以SpringerOpen品牌出版。数据驱动科学正迅速成为传统假设驱动方法的补充方法。伴随范式从还原论向复杂系统科学转变而来的这场革命，已经在很大程度上改变了自然科学，而且从广泛的角度来看，即将给技术社会经济科学带来同样的变化。EPJ数据科学杂志探讨了跨学科的数据革命的挑战:·如何从日益复杂的系统中提取有意义的数据·如何分析数据，激发新的见解·如何生成需要但尚未可用的数据·关于复杂的自然或人工系统的功能，如何发展新的经验法则，或更基本的理论EPJ数据科学涵盖了广泛的研究领域和应用，以社会系统为重点，包括那些把人类行为的数字痕迹作为科学研究的一级对象的研究路线。这包括人类和动物的社会行为和相互作用、经济和金融系统、管理和商业网络、社会技术基础设施、卫生和环境系统、科学以及一般风险和危机情景预测。
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 计算机科学 | 3区 | MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS 社会科学：数理方法 | 2区 3区 | 否 | 否 |
| JCR分区等级 | JCR所属学科 | 分区 | 影响因子 |
| Q1 | MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | Q1 | 3.63 |
| SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS | Q1 |
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