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3D Analytics: Opportunities and Guidelines for Information Systems Research
Progress in sensor technologies has made three-dimensional (3D)
representations of the physical world available at a large scale. Leveraging
such 3D representations with analytics has the potential to advance Information
Systems (IS) research in several areas. However, this novel data type has
rarely been incorporated. To address this shortcoming, this article first
presents two showcases of 3D analytics applications together with general
modeling guidelines for 3D analytics, in order to support IS researchers in
implementing research designs with 3D components. Second, the article presents
several promising opportunities for 3D analytics to advance behavioral and
design-oriented IS research in several contextual areas, such as healthcare IS,
human-computer interaction, mobile commerce, energy informatics and others.
Third, we investigate the nature of the benefits resulting from the application
of 3D analytics, resulting in a list of common tasks of research projects that
3D analytics can support, regardless of the contextual application area. Based
on the given showcases, modeling guidelines, research opportunities and
task-related benefits, we encourage IS researchers to start their journey into
this largely unexplored third spatial dimension
An Integrated Methodology for Enhancing Reverse Logistics Flows and Networks in Industry 5.0
Background: This paper explores the potential of Industry 5.0 in driving societal transition to a circular economy. We focus on the strategic role of reverse logistics in this context, underlining its significance in optimizing resource use, reducing waste, and enhancing sustainable production and consumption patterns. Adopting sustainable industrial practices is critical to addressing global environmental challenges. Industry 5.0 offers opportunities for achieving these goals, particularly through the enhancement of reverse logistics processes. Methods: We propose an integrated methodology that combines binary logistic regression and decision trees to predict and optimize reverse logistics flows and networks within the Industry 5.0 framework. Results: The methodology demonstrates effective quantitative modeling of influential predictors in reverse logistics and provides a structured framework for understanding their interrelations. It yields actionable insights that enhance decision-making processes in supply chain management. Conclusions: The methodology supports the integration of advanced technologies and human-centered approaches into industrial reverse logistics, thereby improving resource sustainability, systemic innovation, and contributing to the broader goals of a circular economy. Future research should explore the scalability of this methodology across different industrial sectors and its integration with other Industry 5.0 technologies. Continuous refinement and adaptation of the methodology will be necessary to keep pace with the evolving landscape of industrial sustainability.<br/
Essays on Predictive Analytics in E-Commerce
Die Motivation fĂŒr diese Dissertation ist dualer Natur: Einerseits ist die Dissertation methodologisch orientiert und entwickelt neue statistische AnsĂ€tze und Algorithmen fĂŒr maschinelles Lernen. Gleichzeitig ist sie praktisch orientiert und fokussiert sich auf den konkreten Anwendungsfall von Produktretouren im Onlinehandel.
Die âdata explosionâ, veursacht durch die Tatsache, dass die Kosten fĂŒr das Speichern und Prozessieren groĂer Datenmengen signifikant gesunken sind (Bhimani and Willcocks, 2014), und die neuen Technologien, die daraus resultieren, stellen die gröĂte DiskontinuitĂ€t fĂŒr die betriebliche Praxis und betriebswirtschaftliche Forschung seit Entwicklung des Internets dar (Agarwal and Dhar, 2014). Insbesondere die Business Intelligence (BI) wurde als wichtiges Forschungsthema fĂŒr Praktiker und Akademiker im Bereich der Wirtschaftsinformatik (WI) identifiziert (Chen et al., 2012). Maschinelles Lernen wurde erfolgreich auf eine Reihe von BI-Problemen angewandt, wie zum Beispiel Absatzprognose (Choi et al., 2014; Sun et al., 2008), Prognose von Windstromerzeugung (Wan et al., 2014), Prognose des Krankheitsverlaufs von Patienten eines Krankenhauses (Liu et al., 2015), Identifikation von Betrug Abbasi et al., 2012) oder Recommender-Systeme (Sahoo et al., 2012). Allerdings gibt es nur wenig Forschung, die sich mit Fragestellungen um maschinelles Lernen mit spezifischen Bezug zu BI befasst: Obwohl existierende Algorithmen teilweise modifiziert werden, um sie auf ein bestimmtes Problem anzupassen (Abbasi et al., 2010; Sahoo et al., 2012), beschrĂ€nkt sich die WI-Forschung im Allgemeinen darauf, existierende Algorithmen, die fĂŒr andere Fragestellungen als BI entwickelt wurden, auf BI-Fragestellungen anzuwenden (Abbasi et al., 2010; Sahoo et al., 2012). Das erste wichtige Ziel dieser Dissertation besteht darin, einen Beitrag dazu zu leisten, diese LĂŒcke zu schlieĂen.
Diese Dissertation fokussiert sich auf das wichtige BI-Problem von Produktretouren im Onlinehandel fĂŒr eine Illustration und praktische Anwendung der vorgeschlagenen Konzepte. Viele OnlinehĂ€ndler sind nicht profitabel (Rigby, 2014) und Produktretouren sind eine wichtige Ursache fĂŒr dieses Problem (Grewal et al., 2004). Neben Kostenaspekten sind Produktretouren aus ökologischer Sicht problematisch. In der Logistikforschung ist es weitestgehend Konsens, dass die âletzte Meileâ der Zulieferkette, nĂ€mlich dann wenn das Produkt an die HaustĂŒr des Kunden geliefert wird, am CO2-intensivsten ist (Browne et al., 2008; HalldĂłrsson et al., 2010; Song et al., 2009). Werden Produkte retourniert, wird dieser energieintensive Schritt wiederholt, wodurch sich die Nachhaltigkeit und Umweltfreundlichkeit des GeschĂ€ftsmodells von OnlinehĂ€ndlern relativ zum klassischen Vertrieb reduziert. Allerdings können OnlinehĂ€ndler Produktretouren nicht einfach verbieten, da sie einen wichtigen Teil ihres GeschĂ€ftsmodells darstellen: So hat die Möglichkeit, Produkte zu retournieren positive Auswirkungen auf Kundenzufriedenheit (Cassill, 1998), Kaufverhalten (Wood, 2001), kĂŒnftiges Kaufverhalten (Petersen and Kumar, 2009) und emotianale Reaktionen der Kunden (Suwelack et al., 2011). Ein vielversprechender Ansatz besteht darin, sich auf impulsives und kompulsives (LaRose, 2001) sowie betrĂŒgerisches Kaufverhalten zu fokussieren (Speights and Hilinski, 2005; Wachter et al., 2012). In gegenwĂ€rtigen akademschen Literatur zu dem Thema gibt es keine solchen Strategien. Die meisten Strategien unterscheiden nicht zwischen gewollten und ungewollten Retouren (Walsh et al., 2014). Das zweite Ziel dieser Dissertation besteht daher darin, die Basis fĂŒr eine Strategie von Prognose und Intervention zu entwickeln, mit welcher Konsumverhalten mit hoher Retourenwahrscheinlichkeit im Vorfeld erkannt und rechtzeitig interveniert werden kann.
In dieser Dissertation werden mehrere Prognosemodelle entwickelt, auf Basis welcher demonstriert wird, dass die Strategie, unter der Annahme moderat effektiver Interventionsstrategien, erhebliche Kosteneinsparungen mit sich bringt
2018 SDSU Data Science Symposium Program
Table of Contents:
Letter from SDSU PresidentLetter from SDSU Department of Mathematics and Statistics Dept. HeadSponsorsGeneral InformationKeynote SpeakersInvited SpeakersSunday ScheduleWorkshop InformationMonday ScheduleAbstracts| Invited SpeakersAbstracts | Oral PresentationsPoster PresentationCommittee and Volunteer
VI Workshop on Computational Data Analysis and Numerical Methods: Book of Abstracts
The VI Workshop on Computational Data Analysis and Numerical Methods (WCDANM) is going to be held on June 27-29, 2019, in the Department of Mathematics of the University of Beira Interior (UBI), CovilhĂŁ, Portugal and it is a unique opportunity to disseminate scientific research related to the areas of Mathematics in general, with particular relevance to the areas of Computational Data Analysis and Numerical Methods in theoretical and/or practical field, using new techniques, giving especial emphasis to applications in Medicine, Biology, Biotechnology, Engineering, Industry, Environmental Sciences, Finance, Insurance, Management and Administration. The meeting will provide a forum for discussion and debate of ideas with interest to the scientific community in general. With this meeting new scientific collaborations among colleagues, namely new collaborations in Masters and PhD projects are expected. The event is open to the entire scientific community (with or without communication/poster)
Methodological challenges and analytic opportunities for modeling and interpreting Big Healthcare Data
Abstract
Managing, processing and understanding big healthcare data is challenging, costly and demanding. Without a robust fundamental theory for representation, analysis and inference, a roadmap for uniform handling and analyzing of such complex data remains elusive. In this article, we outline various big data challenges, opportunities, modeling methods and software techniques for blending complex healthcare data, advanced analytic tools, and distributed scientific computing. Using imaging, genetic and healthcare data we provide examples of processing heterogeneous datasets using distributed cloud services, automated and semi-automated classification techniques, and open-science protocols. Despite substantial advances, new innovative technologies need to be developed that enhance, scale and optimize the management and processing of large, complex and heterogeneous data. Stakeholder investments in data acquisition, research and development, computational infrastructure and education will be critical to realize the huge potential of big data, to reap the expected information benefits and to build lasting knowledge assets. Multi-faceted proprietary, open-source, and community developments will be essential to enable broad, reliable, sustainable and efficient data-driven discovery and analytics. Big data will affect every sector of the economy and their hallmark will be âteam scienceâ.http://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/134522/1/13742_2016_Article_117.pd
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