Integrating rough set theory and medical applications

AbstractMedical science is not an exact science in which processes can be easily analyzed and modeled. Rough set theory has proven well suited for accommodating such inexactness of the medical profession. As rough set theory matures and its theoretical perspective is extended, the theory has been also followed by development of innovative rough sets systems as a result of this maturation. Unique concerns in medical sciences as well as the need of integrated rough sets systems are discussed. We present a short survey of ongoing research and a case study on integrating rough set theory and medical application. Issues in the current state of rough sets in advancing medical technology and some of its challenges are also highlighted

VPRSM Based Decision Tree Classifier

A new approach for inducing decision trees is proposed based on the Variable Precision Rough Set Model. From the rough set theory point of view, in the process of inducing decision trees with evaluations of candidate attributes, some methods based on purity measurements, such as information entropy based methods, emphasize the effect of class distribution. The more unbalanced the class distribution is, the more favorable it is. The rough set based approaches emphasize the effect of certainty. The more certain it is, the better. The criterion for node selection in the new method is based on the measurement of the variable precision explicit regions corresponding to candidate attributes. We compared the presented approach with C4.5 on some data sets from the UCI machine learning repository, which instantiates the feasibility of the proposed method

A Review of Supply Chain Data Mining Publications

The use of data mining in supply chains is growing, and covers almost all aspects of supply chain management. A framework of supply chain analytics is used to classify data mining publications reported in supply chain management academic literature. Scholarly articles were identified using SCOPUS and EBSCO Business search engines. Articles were classified by supply chain function. Additional papers reflecting technology, to include RFID use and text analysis were separately reviewed. The paper concludes with discussion of potential research issues and outlook for future development

Research on Innovation and Strategic Risk Management in Manufacturing Firms

Chinese manufacturing companies in Bangladesh are committed to achieving optimal investment policy for investors in different industries. The purpose of this research is the strategic risk assessment; where the research approach involves collecting qualitative data through questionnaire survey and compute variables with programmed Rough Set Theory. Researchers have identified a set of key internal and external strategic uncertainties and also accessed the most important attributes from strategic risks. Here, Sector regulation, changing the tax law and organizational governance as the most degree of risk factors in strategic risk analysis. Overall, the focus of our research is to identify strategic risk attributes and proposed a risk assessment framework by demonstrating empirical study analysis of specific industries in Bangladesh those are directly invested by Chinese investors

A Scalable and Effective Rough Set Theory based Approach for Big Data Pre-processing

International audienceA big challenge in the knowledge discovery process is to perform data pre-processing, specifically feature selection, on a large amount of data and high dimensional attribute set. A variety of techniques have been proposed in the literature to deal with this challenge with different degrees of success as most of these techniques need further information about the given input data for thresholding, need to specify noise levels or use some feature ranking procedures. To overcome these limitations, rough set theory (RST) can be used to discover the dependency within the data and reduce the number of attributes enclosed in an input data set while using the data alone and requiring no supplementary information. However, when it comes to massive data sets, RST reaches its limits as it is highly computationally expensive. In this paper, we propose a scalable and effective rough set theory-based approach for large-scale data pre-processing, specifically for feature selection, under the Spark framework. In our detailed experiments, data sets with up to 10,000 attributes have been considered, revealing that our proposed solution achieves a good speedup and performs its feature selection task well without sacrificing performance. Thus, making it relevant to big data

A Detailed Study of the Distributed Rough Set Based Locality Sensitive Hashing Feature Selection Technique

International audienceIn the context of big data, granular computing has recently been implemented by some mathematical tools, especially Rough Set Theory (RST). As a key topic of rough set theory, feature selection has been investigated to adapt the related granular concepts of RST to deal with large amounts of data, leading to the development of the distributed RST version. However, despite of its scalability, the distributed RST version faces a key challenge tied to the partitioning of the feature search space in the distributed environment while guaranteeing data dependency. Therefore, in this manuscript, we propose a new distributed RST version based on Locality Sensitive Hashing (LSH), named LSH-dRST, for big data feature selection. LSH-dRST uses LSH to match similar features into the same bucket and maps the generated buckets into partitions to enable the splitting of the universe in a more efficient way. More precisely, in this paper, we perform a detailed analysis of the performance of LSH-dRST by comparing it to the standard distributed RST version, which is based on a random partitioning of the universe. We demonstrate that our LSH-dRST is scalable when dealing with large amounts of data. We also demonstrate * This work is part of a project that has received funding from the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Skłodowska-Curie grant agreement No 702527. 2 Z. Chelly Dagdia, C. Zarges / LSH-RST for an Efficient Big Data Pre-processing that LSH-dRST ensures the partitioning of the high dimensional feature search space in a more reliable way; hence better preserving data dependency in the distributed environment and ensuring a lower computational cost

Statistical methods in Kansei engineering studies

Aquesta tesi doctoral tracta sobre Enginyeria Kansei (EK), una tècnica per traslladar emocions transmeses per productes en paràmetres tècnics, i sobre mètodes estadístics que poden beneficiar la disciplina. El propòsit bàsic de l'EK és descobrir de quina manera algunes propietats d'un producte transmeten certes emocions als seus usuaris. És un mètode quantitatiu, i les dades es recullen típicament fent servir qüestionaris. S'extreuen conclusions en analitzar les dades recollides, normalment usant algun tipus d'anàlisi de regressió. L'EK es pot situar en l'àrea de recerca del disseny emocional. La tesi comença justificant la importància del disseny emocional. Com que el rang de tècniques usades sota el nom d'EK és extens i no massa clar, la tesi proposa una definició d'EK que serveix per delimitar el seu abast. A continuació, es suggereix un model per desenvolupar estudis d'EK. El model inclou el desenvolupament de l'espai semàntic – el rang d'emocions que el producte pot transmetre – i l'espai de propietats – les variables tècniques que es poden modificar en la fase de disseny. Després de la recollida de dades, l'etapa de síntesi enllaça ambdós espais (descobreix com diferents propietats del producte transmeten certes emocions). Cada pas del model s'explica detalladament usant un estudi d'EK realitzat per aquesta tesi: l'experiment dels sucs de fruites. El model inicial es va millorant progressivament durant la tesi i les dades de l'experiment es van reanalitzant usant noves propostes.Moltes inquietuds pràctiques apareixen quan s'estudia el model per a estudis d'EK esmentat anteriorment (entre d'altres, quants participants són necessaris i com es desenvolupa la sessió de recollida de dades). S'ha realitzat una extensa revisió bibliogràfica amb l'objectiu de respondre aquestes i altres preguntes. Es descriuen també les aplicacions d'EK més habituals, juntament amb comentaris sobre idees particularment interessants de diferents articles. La revisió bibliogràfica serveix també per llistar quines són les eines més comunament utilitzades en la fase de síntesi.La part central de la tesi se centra precisament en les eines per a la fase de síntesi. Eines estadístiques com la teoria de quantificació tipus I o la regressió logística ordinal s'estudien amb detall, i es proposen diverses millores. En particular, es proposa una nova forma gràfica de representar els resultats d'una regressió logística ordinal. S'introdueix una tècnica d'aprenentatge automàtic, els conjunts difusos (rough sets), i s'inclou una discussió sobre la seva idoneïtat per a estudis d'EK. S'usen conjunts de dades simulades per avaluar el comportament de les eines estadístiques suggerides, la qual cosa dóna peu a proposar algunes recomanacions.Independentment de les eines d'anàlisi utilitzades en la fase de síntesi, les conclusions seran probablement errònies quan la matriu del disseny no és adequada. Es proposa un mètode per avaluar la idoneïtat de matrius de disseny basat en l'ús de dos nous indicadors: un índex d'ortogonalitat i un índex de confusió. S'estudia l'habitualment oblidat rol de les interaccions en els estudis d'EK i es proposa un mètode per incloure una interacció, juntament amb una forma gràfica de representar-la. Finalment, l'última part de la tesi es dedica a l'escassament tractat tema de la variabilitat en els estudis d'EK. Es proposen un mètode (basat en l'anàlisi clúster) per segmentar els participants segons les seves respostes emocionals i una forma d'ordenar els participants segons la seva coherència en valorar els productes (usant un coeficient de correlació intraclasse). Com que molts usuaris d'EK no són especialistes en la interpretació de sortides numèriques, s'inclouen representacions visuals per a aquests dos nous mètodes que faciliten el processament de les conclusions.Esta tesis doctoral trata sobre Ingeniería Kansei (IK), una técnica para trasladar emociones transmitidas por productos en parámetros técnicos, y sobre métodos estadísticos que pueden beneficiar la disciplina. El propósito básico de la IK es descubrir de qué manera algunas propiedades de un producto transmiten ciertas emociones a sus usuarios. Es un método cuantitativo, y los datos se recogen típicamente usando cuestionarios. Se extraen conclusiones al analizar los datos recogidos, normalmente usando algún tipo de análisis de regresión.La IK se puede situar en el área de investigación del diseño emocional. La tesis empieza justificando la importancia del diseño emocional. Como que el rango de técnicas usadas bajo el nombre de IK es extenso y no demasiado claro, la tesis propone una definición de IK que sirve para delimitar su alcance. A continuación, se sugiere un modelo para desarrollar estudios de IK. El modelo incluye el desarrollo del espacio semántico – el rango de emociones que el producto puede transmitir – y el espacio de propiedades – las variables técnicas que se pueden modificar en la fase de diseño. Después de la recogida de datos, la etapa de síntesis enlaza ambos espacios (descubre cómo distintas propiedades del producto transmiten ciertas emociones). Cada paso del modelo se explica detalladamente usando un estudio de IK realizado para esta tesis: el experimento de los zumos de frutas. El modelo inicial se va mejorando progresivamente durante la tesis y los datos del experimento se reanalizan usando nuevas propuestas. Muchas inquietudes prácticas aparecen cuando se estudia el modelo para estudios de IK mencionado anteriormente (entre otras, cuántos participantes son necesarios y cómo se desarrolla la sesión de recogida de datos). Se ha realizado una extensa revisión bibliográfica con el objetivo de responder éstas y otras preguntas. Se describen también las aplicaciones de IK más habituales, junto con comentarios sobre ideas particularmente interesantes de distintos artículos. La revisión bibliográfica sirve también para listar cuáles son las herramientas más comúnmente utilizadas en la fase de síntesis. La parte central de la tesis se centra precisamente en las herramientas para la fase de síntesis. Herramientas estadísticas como la teoría de cuantificación tipo I o la regresión logística ordinal se estudian con detalle, y se proponen varias mejoras. En particular, se propone una nueva forma gráfica de representar los resultados de una regresión logística ordinal. Se introduce una técnica de aprendizaje automático, los conjuntos difusos (rough sets), y se incluye una discusión sobre su idoneidad para estudios de IK. Se usan conjuntos de datos simulados para evaluar el comportamiento de las herramientas estadísticas sugeridas, lo que da pie a proponer algunas recomendaciones. Independientemente de las herramientas de análisis utilizadas en la fase de síntesis, las conclusiones serán probablemente erróneas cuando la matriz del diseño no es adecuada. Se propone un método para evaluar la idoneidad de matrices de diseño basado en el uso de dos nuevos indicadores: un índice de ortogonalidad y un índice de confusión. Se estudia el habitualmente olvidado rol de las interacciones en los estudios de IK y se propone un método para incluir una interacción, juntamente con una forma gráfica de representarla. Finalmente, la última parte de la tesis se dedica al escasamente tratado tema de la variabilidad en los estudios de IK. Se proponen un método (basado en el análisis clúster) para segmentar los participantes según sus respuestas emocionales y una forma de ordenar los participantes según su coherencia al valorar los productos (usando un coeficiente de correlación intraclase). Puesto que muchos usuarios de IK no son especialistas en la interpretación de salidas numéricas, se incluyen representaciones visuales para estos dos nuevos métodos que facilitan el procesamiento de las conclusiones.This PhD thesis deals with Kansei Engineering (KE), a technique for translating emotions elicited by products into technical parameters, and statistical methods that can benefit the discipline. The basic purpose of KE is discovering in which way some properties of a product convey certain emotions in its users. It is a quantitative method, and data are typically collected using questionnaires. Conclusions are reached when analyzing the collected data, normally using some kind of regression analysis. Kansei Engineering can be placed under the more general area of research of emotional design. The thesis starts justifying the importance of emotional design. As the range of techniques used under the name of Kansei Engineering is rather vast and not very clear, the thesis develops a detailed definition of KE that serves the purpose of delimiting its scope. A model for conducting KE studies is then suggested. The model includes spanning the semantic space – the whole range of emotions the product can elicit – and the space of properties – the technical variables that can be modified in the design phase. After the data collection, the synthesis phase links both spaces; that is, discovers how several properties of the product elicit certain emotions. Each step of the model is explained in detail using a KE study specially performed for this thesis: the fruit juice experiment. The initial model is progressively improved during the thesis and data from the experiment are reanalyzed using the new proposals. Many practical concerns arise when looking at the above mentioned model for KE studies (among many others, how many participants are used and how the data collection session is conducted). An extensive literature review is done with the aim of answering these and other questions. The most common applications of KE are also depicted, together with comments on particular interesting ideas from several papers. The literature review also serves to list which are the most common tools used in the synthesis phase. The central part of the thesis focuses precisely in tools for the synthesis phase. Statistical tools such as quantification theory type I and ordinal logistic regression are studied in detail, and several improvements are suggested. In particular, a new graphical way to represent results from an ordinal logistic regression is proposed. An automatic learning technique, rough sets, is introduced and a discussion is included on its adequacy for KE studies. Several sets of simulated data are used to assess the behavior of the suggested statistical techniques, leading to some useful recommendations. No matter the analysis tools used in the synthesis phase, conclusions are likely to be flawed when the design matrix is not appropriate. A method to evaluate the suitability of design matrices used in KE studies is proposed, based on the use of two new indicators: an orthogonality index and a confusion index. The commonly forgotten role of interactions in KE studies is studied and a method to include an interaction in KE studies is suggested, together with a way to represent it graphically. Finally, the untreated topic of variability in KE studies is tackled in the last part of the thesis. A method (based in cluster analysis) for finding segments among subjects according to their emotional responses and a way to rank subjects based on their coherence when rating products (using an intraclass correlation coefficient) are proposed. As many users of Kansei Engineering are not specialists in the interpretation of the numerical output from statistical techniques, visual representations for these two new proposals are included to aid understanding.Postprint (published version

Statistical methods in Kansei engineering studies

Aquesta tesi doctoral tracta sobre Enginyeria Kansei (EK), una tècnica per traslladar emocions transmeses per productes en paràmetres tècnics, i sobre mètodes estadístics que poden beneficiar la disciplina. El propòsit bàsic de l'EK és descobrir de quina manera algunes propietats d'un producte transmeten certes emocions als seus usuaris. És un mètode quantitatiu, i les dades es recullen típicament fent servir qüestionaris. S'extreuen conclusions en analitzar les dades recollides, normalment usant algun tipus d'anàlisi de regressió. L'EK es pot situar en l'àrea de recerca del disseny emocional. La tesi comença justificant la importància del disseny emocional. Com que el rang de tècniques usades sota el nom d'EK és extens i no massa clar, la tesi proposa una definició d'EK que serveix per delimitar el seu abast. A continuació, es suggereix un model per desenvolupar estudis d'EK. El model inclou el desenvolupament de l'espai semàntic – el rang d'emocions que el producte pot transmetre – i l'espai de propietats – les variables tècniques que es poden modificar en la fase de disseny. Després de la recollida de dades, l'etapa de síntesi enllaça ambdós espais (descobreix com diferents propietats del producte transmeten certes emocions). Cada pas del model s'explica detalladament usant un estudi d'EK realitzat per aquesta tesi: l'experiment dels sucs de fruites. El model inicial es va millorant progressivament durant la tesi i les dades de l'experiment es van reanalitzant usant noves propostes.Moltes inquietuds pràctiques apareixen quan s'estudia el model per a estudis d'EK esmentat anteriorment (entre d'altres, quants participants són necessaris i com es desenvolupa la sessió de recollida de dades). S'ha realitzat una extensa revisió bibliogràfica amb l'objectiu de respondre aquestes i altres preguntes. Es descriuen també les aplicacions d'EK més habituals, juntament amb comentaris sobre idees particularment interessants de diferents articles. La revisió bibliogràfica serveix també per llistar quines són les eines més comunament utilitzades en la fase de síntesi.La part central de la tesi se centra precisament en les eines per a la fase de síntesi. Eines estadístiques com la teoria de quantificació tipus I o la regressió logística ordinal s'estudien amb detall, i es proposen diverses millores. En particular, es proposa una nova forma gràfica de representar els resultats d'una regressió logística ordinal. S'introdueix una tècnica d'aprenentatge automàtic, els conjunts difusos (rough sets), i s'inclou una discussió sobre la seva idoneïtat per a estudis d'EK. S'usen conjunts de dades simulades per avaluar el comportament de les eines estadístiques suggerides, la qual cosa dóna peu a proposar algunes recomanacions.Independentment de les eines d'anàlisi utilitzades en la fase de síntesi, les conclusions seran probablement errònies quan la matriu del disseny no és adequada. Es proposa un mètode per avaluar la idoneïtat de matrius de disseny basat en l'ús de dos nous indicadors: un índex d'ortogonalitat i un índex de confusió. S'estudia l'habitualment oblidat rol de les interaccions en els estudis d'EK i es proposa un mètode per incloure una interacció, juntament amb una forma gràfica de representar-la. Finalment, l'última part de la tesi es dedica a l'escassament tractat tema de la variabilitat en els estudis d'EK. Es proposen un mètode (basat en l'anàlisi clúster) per segmentar els participants segons les seves respostes emocionals i una forma d'ordenar els participants segons la seva coherència en valorar els productes (usant un coeficient de correlació intraclasse). Com que molts usuaris d'EK no són especialistes en la interpretació de sortides numèriques, s'inclouen representacions visuals per a aquests dos nous mètodes que faciliten el processament de les conclusions.Esta tesis doctoral trata sobre Ingeniería Kansei (IK), una técnica para trasladar emociones transmitidas por productos en parámetros técnicos, y sobre métodos estadísticos que pueden beneficiar la disciplina. El propósito básico de la IK es descubrir de qué manera algunas propiedades de un producto transmiten ciertas emociones a sus usuarios. Es un método cuantitativo, y los datos se recogen típicamente usando cuestionarios. Se extraen conclusiones al analizar los datos recogidos, normalmente usando algún tipo de análisis de regresión.La IK se puede situar en el área de investigación del diseño emocional. La tesis empieza justificando la importancia del diseño emocional. Como que el rango de técnicas usadas bajo el nombre de IK es extenso y no demasiado claro, la tesis propone una definición de IK que sirve para delimitar su alcance. A continuación, se sugiere un modelo para desarrollar estudios de IK. El modelo incluye el desarrollo del espacio semántico – el rango de emociones que el producto puede transmitir – y el espacio de propiedades – las variables técnicas que se pueden modificar en la fase de diseño. Después de la recogida de datos, la etapa de síntesis enlaza ambos espacios (descubre cómo distintas propiedades del producto transmiten ciertas emociones). Cada paso del modelo se explica detalladamente usando un estudio de IK realizado para esta tesis: el experimento de los zumos de frutas. El modelo inicial se va mejorando progresivamente durante la tesis y los datos del experimento se reanalizan usando nuevas propuestas. Muchas inquietudes prácticas aparecen cuando se estudia el modelo para estudios de IK mencionado anteriormente (entre otras, cuántos participantes son necesarios y cómo se desarrolla la sesión de recogida de datos). Se ha realizado una extensa revisión bibliográfica con el objetivo de responder éstas y otras preguntas. Se describen también las aplicaciones de IK más habituales, junto con comentarios sobre ideas particularmente interesantes de distintos artículos. La revisión bibliográfica sirve también para listar cuáles son las herramientas más comúnmente utilizadas en la fase de síntesis. La parte central de la tesis se centra precisamente en las herramientas para la fase de síntesis. Herramientas estadísticas como la teoría de cuantificación tipo I o la regresión logística ordinal se estudian con detalle, y se proponen varias mejoras. En particular, se propone una nueva forma gráfica de representar los resultados de una regresión logística ordinal. Se introduce una técnica de aprendizaje automático, los conjuntos difusos (rough sets), y se incluye una discusión sobre su idoneidad para estudios de IK. Se usan conjuntos de datos simulados para evaluar el comportamiento de las herramientas estadísticas sugeridas, lo que da pie a proponer algunas recomendaciones. Independientemente de las herramientas de análisis utilizadas en la fase de síntesis, las conclusiones serán probablemente erróneas cuando la matriz del diseño no es adecuada. Se propone un método para evaluar la idoneidad de matrices de diseño basado en el uso de dos nuevos indicadores: un índice de ortogonalidad y un índice de confusión. Se estudia el habitualmente olvidado rol de las interacciones en los estudios de IK y se propone un método para incluir una interacción, juntamente con una forma gráfica de representarla. Finalmente, la última parte de la tesis se dedica al escasamente tratado tema de la variabilidad en los estudios de IK. Se proponen un método (basado en el análisis clúster) para segmentar los participantes según sus respuestas emocionales y una forma de ordenar los participantes según su coherencia al valorar los productos (usando un coeficiente de correlación intraclase). Puesto que muchos usuarios de IK no son especialistas en la interpretación de salidas numéricas, se incluyen representaciones visuales para estos dos nuevos métodos que facilitan el procesamiento de las conclusiones.This PhD thesis deals with Kansei Engineering (KE), a technique for translating emotions elicited by products into technical parameters, and statistical methods that can benefit the discipline. The basic purpose of KE is discovering in which way some properties of a product convey certain emotions in its users. It is a quantitative method, and data are typically collected using questionnaires. Conclusions are reached when analyzing the collected data, normally using some kind of regression analysis. Kansei Engineering can be placed under the more general area of research of emotional design. The thesis starts justifying the importance of emotional design. As the range of techniques used under the name of Kansei Engineering is rather vast and not very clear, the thesis develops a detailed definition of KE that serves the purpose of delimiting its scope. A model for conducting KE studies is then suggested. The model includes spanning the semantic space – the whole range of emotions the product can elicit – and the space of properties – the technical variables that can be modified in the design phase. After the data collection, the synthesis phase links both spaces; that is, discovers how several properties of the product elicit certain emotions. Each step of the model is explained in detail using a KE study specially performed for this thesis: the fruit juice experiment. The initial model is progressively improved during the thesis and data from the experiment are reanalyzed using the new proposals. Many practical concerns arise when looking at the above mentioned model for KE studies (among many others, how many participants are used and how the data collection session is conducted). An extensive literature review is done with the aim of answering these and other questions. The most common applications of KE are also depicted, together with comments on particular interesting ideas from several papers. The literature review also serves to list which are the most common tools used in the synthesis phase. The central part of the thesis focuses precisely in tools for the synthesis phase. Statistical tools such as quantification theory type I and ordinal logistic regression are studied in detail, and several improvements are suggested. In particular, a new graphical way to represent results from an ordinal logistic regression is proposed. An automatic learning technique, rough sets, is introduced and a discussion is included on its adequacy for KE studies. Several sets of simulated data are used to assess the behavior of the suggested statistical techniques, leading to some useful recommendations. No matter the analysis tools used in the synthesis phase, conclusions are likely to be flawed when the design matrix is not appropriate. A method to evaluate the suitability of design matrices used in KE studies is proposed, based on the use of two new indicators: an orthogonality index and a confusion index. The commonly forgotten role of interactions in KE studies is studied and a method to include an interaction in KE studies is suggested, together with a way to represent it graphically. Finally, the untreated topic of variability in KE studies is tackled in the last part of the thesis. A method (based in cluster analysis) for finding segments among subjects according to their emotional responses and a way to rank subjects based on their coherence when rating products (using an intraclass correlation coefficient) are proposed. As many users of Kansei Engineering are not specialists in the interpretation of the numerical output from statistical techniques, visual representations for these two new proposals are included to aid understanding

Critical Success Factors in Data Mining Projects.

The increasing awareness of data mining technology, along with the attendant increase in the capturing, warehousing, and utilization of historical data to support evidence-based decision making, is leading many organizations to recognize that the effective use of data is the key element in the next generation of client-server enterprise information technology. The concept of data mining is gaining acceptance in business as a means of seeking higher profits and lower costs. To deploy data mining projects successfully, organizations need to know the key factors for successful data mining. Implementing emerging information systems (IS) can be risky if the critical success factors (CSFs) have been researched insufficiently or documented inadequately. While numerous studies have listed the advantages and described the data mining process, there is little research on the success factors of data mining. This dissertation identifies CSFs in data mining projects. Chapter 1 introduces the history of the data mining process and states the problems, purposes, and significances of this dissertation. Chapter 2 reviews the literature, discusses general concepts of data mining and data mining project contexts, and reviews general concepts of CSF methodologies. It also describes the identification process for the various CSFs used to develop the research framework. Chapter 3 describes the research framework and methodology, detailing how the CSFs were identified and validated from more than 1,300 articles published on data mining and related topics. The validated CSFs, organized into a research framework using 7 factors, generate the research questions and hypotheses. Chapter 4 presents analysis and results, along with the chain of evidence for each research question, the quantitative instrument and survey results. In addition, it discusses how the data were collected and analyzed to answer the research questions. Chapter 5 concludes with a summary of the findings, describing assumptions and limitations and suggesting future research