选择符合自己发表要求的部分期刊，研究这些期刊的栏目和对论文的篇幅内容质量要求，结合实际认真撰写论文，反复修改，然后投稿。
1、首先看期刊是否是正规合法期刊2、看期刊收稿方向是否符合自己论文的方向3、了解期刊的需求，同一行业的期刊也有细节上的不同，找更接近自己文章主题的期刊。4、看期刊级别是否合适，作者初稿投刊时，找和自己文章质量相符的期刊，这样才能降低拒稿率。如果是评职称，更要投相对应的级别。5、看期刊的投稿截止日期，了解期刊的选题指南，作者根据自己的能力和兴趣选择某一选题，把握好投稿截止日期前投稿。6、看版面费，根据自己经济状况选择。
在论文投稿的过程中，应该根据对自己论文的主题选择合适的期刊，通常都需要根据大类来分，比如说工科农科，这些都是我们大学所学习的分类。
论文投稿肯定需要根据自己创作的内容先选择大类，然后选择适合我们级别的期刊，通常情况下你要发表核心期刊才可以。
首先，sci投稿须知从官网看每本sci期刊，几乎都有对应的官网。官网是本期刊官方建立的网站，会展示该期刊的相关信息，比如期刊简介、投稿须知、要求等。即作者发表sci，先匹配期刊，可以通过搜索该期刊的官网查看投稿须知。其次，第三方期刊服务平台介绍sci期刊信息的，不止官网，还有一些第三方期刊服务平台。这些平台会展示一部分sci期刊的信息，通常是包括投稿须知的。作者找不到sci期刊官网，可以从这些第三方平台查看。最后，论文发表服务机构论文发表服务机构，通常会与一些sci期刊合作，自然对期刊的投稿须知了如指掌。当作者初次发sci时，为了减少麻烦，节约时间，可以找这些服务机构，为自己匹配sci期刊，也可以获取投稿须知来查看
我们投稿前也要熟悉一下期刊的投稿情况，这些情况主要是从投稿须知里面获取，所以你一定想办法了解期刊的投稿须知。
您可以在网上搜寻您需要投稿的刊物的信息，通常都是可以搜索出来的，您也可以咨询 九品论文，和众多的刊物直接合作，可以为您提供很多的选择，保证正刊发表，希望能够帮助到您，满意请采纳，谢谢!
1、首先知网主页输入关键词检索：2、在检索到的相关文献列表中，可以根据发表时间选择最新文献、根据被引量选择被引次数较高的经典文献，根据文献分类可以选择是期刊论文还是学位论或是会议，在左侧还有工具栏选择年份、作者等选项，左上方还可选择是中文文献还是外文文献
首先在新闻出版总署查询该刊是否是正规期刊 然后再网上搜索此刊物的相关信息 最好是找官方网站上的信息 ---安蕊编辑
简答：就是 检索出处。
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核心期刊：国内七大核心，北核，南核cssci，cscd期刊等等，国内的核心有来源期刊和扩展期刊之分，来源期刊比扩展期刊的认可度更高一点。EI、SCI、CA是属于国外期刊。中州期刊联盟
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个人经验，可以采用如下的两种方式查找杂志： 初步搜集一批潜在的投稿杂志后，通过 letpub 或 梅斯 进一步确定杂志信息，整理包括以下内容的表格： 以上步骤确定投稿杂志后，需要修改手稿满足杂志要求，可以通过网站的作者指引整理为清单进行修改（重点关注上传文件类型，手稿格式，图片的细节要求可以不关注）。 例如Oncogene ( )下的文章指引（如图）可以整理为如下的表格。
1、浏览器搜索“中国知网”进入中国知网。
2、找到“特色导航”然后找到期刊大全。
3、进入期刊大全，可以看到搜索界面。
4、假如，输入“细胞”搜索。可以查看与这有关的期刊。可以直接看到影响因子，包括综合和综合影响因子。
5、进入具体期刊，查看详情，例如，细胞研究。可以查看出版地址，主办单位，被那些数据库收录。
6、另外，还可以查看这个期刊的其它信息，例如评价啦。祝你好运，发表好期刊。
请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么）研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦
1、获取数据
获取数据也有两种途径，要么就是手上有的或者是能直接使用到的现成数据，还有一种就是二手数据。现在的数据分析库主要分为了调查数据和政府数据。
2、整理数据
整理数据就是对观察、调查、实验所得来的数据资料进行检验与归类。得出能够反映总体综合特征的统计资料的工作过程。并且，对已经整理过的资料（包括历史资料）进行再加工也属于统计整理。
3、呈现数据
当数据收集充分且真实过后，研究者可运用数据，但要清楚的说明数据来源以及如何对原始的数据进行加工的。需要尽可能的描述获取数据的过程，提供足够多的细节，以便同行能重复研究过程，并保障原生作者的创作性。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
创建论文数据分析计划提示：
1、系统化
学生可以通过将研究数据系统化来开始论文数据分析。收集想法，思考哪些方面是重要的，而哪些会让自己的想法变得混乱。思考自己所收集信息的真正价值，信息的数量不会帮助论文写作，质量更加重要。
2、结构
组织论文分析。对于学生和读者来说，一切都应该非常清楚。无论主题多么复杂，都应该将其分成几部分，并按顺序排列，使人们能够对问题的所有要点有一个很好的了解。每一章都应该是自己的一个小想法。
3、词汇
论文中不应该有自己不理解的任何词汇，因为很可能读者也不会理解。对于不理解的术语，或者在写作过程中学到的术语，应该在创建论文分析时进行解释。
4、因果关系
在收集数据并将材料系统化后，学生应该退后一步，考虑因果关系。应分析关键点的有效性。如果已经做好了系统和结构部分，这应该不会太复杂。
5、重要性
从理论和实践上思考论文的要点。如果不了解大局，就无法制定好的论文数据分析计划，这就是整篇论文的意义所在。
6、简化
最后，论文数据分析计划可以帮助写作。不要浪费太多时间将已经很复杂的任务复杂化。目标应该清晰，过程要简化。