Discovering important factors of intangible firm value by association rules

It is very important for investors to understand the critical factors affecting the value of firms before making investments. In knowledge-based economy, the method for creating firm value transfers from traditional physical assets to intangible knowledge. As intangible assets value is an important part of firm value, valuation of intangible assets becomes a widespread topic of interest in the future of economy. This paper applies association rules, one data mining technique, to discover critical factors affecting firm value in Taiwan and to provide a more flexible model than the traditional regression method. Based on collecting related factors found in literature, the results indicate that R&D intensity, family, participation in management, pyramids, profitability, and dividend are the six important factors, in which some are consistent with significant important variables in prior literature, but most of them are unique for Taiwan, one emerging economy

Biểu diễn phụ thuộc hàm xấp xỉ theo phân hoạch, ma trận phân biệt được và luật kết hợp

Approximate Functional Dependencies (AFD) and Association Rules are really meaningful knowledge in data mining. In this article, we first recall some basic concepts of rough set theory, error measures $g_1$, $g_2$ and $g_3$ for functional dependencies. Then, based on the method of partitions and expectation in probability theory, we propose an error measure $g_4$ to construct the discernibility matrix in a different way, defined error measures $g_1$, $g_2$, dependency degree $\gamma$ and significance of Attributes $\sigma$ from the discernibility matrix. Finally, a relationship between AFD and Association Rules via error measure $g_4$ and confidence is presented.Các phụ thuộc hàm xấp xỉ và luật kết hợp là những tri thức thực sự có ý nghĩa trong khai phá dữ liệu. Trong bài báo này, đầu tiên, chúng tôi nhắc lại một số khái niệm cơ bản của lý thuyết tập thô, các độ đo lỗi $g_1, g_2, g_3$ của phụ thuộc hàm. Sau đó, chúng tôi đề xuất độ đo lỗi $g_4$ dựa trên phân hoạch. Phần tiếp theo chúng tôi xây dựng ma trận phân biệt theo một cách khác và biểu diễn các độ đo lỗi $g_1, g_2$ độ phụ thuộc $\gamma$ và ý nghĩa thuộc tính $\sigma$ theo ma trận phân biệt được. Cuối cùng, chúng tôi đưa ra mối liên hệ giữa phụ thuộc hàm xấp xỉ và luật kết hợp thông qua độ đo lỗi $g_4$ và độ tin cậy Confidence

Discovery and application of data dependencies

Orientador: Prof. Dr. Eduardo Cunha de AlmeidaTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa : Curitiba, 08/09/2020Inclui referências: p. 126-140Área de concentração: Ciência da ComputaçãoResumo: D ependências de dados (ou, simplesmente, dependências) têm um papel fundamental em muitos aspectos do gerenciam ento de dados. Em consequência, pesquisas recentes têm desenvolvido contribuições para im portante problem as relacionados à dependências. Esta tese traz contribuições que abrangem dois desses problemas. O prim eiro problem a diz respeito à descoberta de dependências com alto poder de expressividade. O objetivo é substituir o projeto m anual de dependências, o qual é sujeito a erros, por um algoritmo capaz de descobrir dependências a partir de dados apenas. N esta tese, estudamos a descoberta de restrições de negação, um tipo de dependência que contorna muitos problemas relacionados ao poder de expressividade de depêndencias. As restrições de negação têm poder de expressividade suficiente para generalizar outros tipos importantes de dependências, e expressar com plexas regras de negócios. No entanto, sua descoberta é com putacionalm ente difícil, pois possui um espaço de busca m aior do que o espaço de busca visto na descoberta de dependências mais simples. Esta tese apresenta novas técnicas na forma de um algoritmo para a descoberta de restrições de negação. Avaliamos o projeto de nosso algoritmo em uma variedade de cenários: conjuntos de dados reais e sintéticos; e núm eros variáveis de registros e colunas. N ossa avaliação m ostra que, em com paração com soluções do estado da arte, nosso algoritmo m elhora significativamente a eficiência da descoberta de restrição de negação em term os de tempo de execução. O segundo problem a diz respeito à aplicação de dependências no gerenciam ento de dados. Primeiro, estudamos a aplicação de dependências na melhoraria da consistência de dados, um aspecto crítico da qualidade dos dados. Uma m aneira comum de m odelar inconsistências é identificando violações de dependências. N esse contexto, esta tese apresenta um m étodo que estende nosso algoritm o para a descoberta de restrições de negação de form a que ele possa retornar resultados confiáveis, m esm o que o algoritm o execute sobre dados contendo alguns registros inconsistentes. M ostram os que é possível extrair evidências dos conjuntos de dados para descobrir restrições de negação que se mantêm aproximadamente. Nossa avaliação mostra que nosso método retorna dependências de negação que podem identificar, com boa precisão e recuperação, inconsistências no conjunto de dados de entrada. Esta tese traz mais um a contribuição no que diz respeito à aplicação de dependências para m elhorar a consistência de dados. Ela apresenta um sistem a para detectar violações de dependências de form a eficiente. Realizam os um a extensa avaliação de nosso sistem a usando comparações com várias abordagens; dados do mundo real e sintéticos; e vários tipos de restrições de negação. Mostramos que os sistemas de gerenciamento de banco de dados comerciais testados com eçam a apresentar baixo desem penho para conjuntos de dados relativam ente pequenos e alguns tipos de restrições de negação. Nosso sistema, por sua vez, apresenta execuções até três ordens de magnitude mais rápidas do que as de outras soluções relacionadas, especialmente para conjuntos de dados maiores e um grande número de violações identificadas. N ossa contribuição final diz respeito à aplicação de dependências na otim ização de consultas. Em particular, esta tese apresenta um sistema para a descoberta automática e seleção de dependências funcionais que potencialmente melhoram a execução de consultas. Nosso sistema com bina representações das dependências funcionais descobertas em um conjunto de dados com representações extraídas de cargas de trabalho de consulta. Essa com binação direciona a seleção de dependências funcionais que podem produzir reescritas de consulta para as consultas de entrada. N ossa avaliação experim ental m ostra que nosso sistem a seleciona dependências funcionais relevantes que podem ajudar na redução do tempo de resposta geral de consultas. Palavras-chave: Perfilamento de dados. Qualidade de dados. Limpeza de dados. Depenência de dados. Execução de consulta.Abstract: Data dependencies (or dependencies, for short) have a fundamental role in many facets of data management. As a result, recent research has been continually driving contributions to central problem s in connection w ith dependencies. This thesis makes contributions that reach two of these problems. The first problem regards the discovery of dependencies of high expressive power. The goal is to replace the error-prone process of m anual design of dependencies with an algorithm capable of discovering dependencies using only data. In this thesis, we study the discovery of denial constraints, a type of dependency that circumvents many expressiveness drawbacks. Denial constraints have enough expressive pow er to generalize other im portant types of dependencies and to express com plex business rules. However, their discovery is com putationally hard since it regards a search space that is bigger than the search space seen in the discovery of sim pler dependencies. This thesis introduces novel algorithm ic techniques in the form of an algorithm for the discovery of denial constraints. We evaluate the design of our algorithm in a variety of scenarios: real and synthetic datasets; and a varying num ber of records and columns. Our evaluation shows that, com pared to state-of-the-art solutions, our algorithm significantly improves the efficiency of denial constraint discovery in terms of runtime. The second problem concerns the application of dependencies in data management. We first study the application of dependencies for improving data consistency, a critical aspect of data quality. A com m on way to m odel data inconsistencies is by identifying violations of dependencies. in that context, this thesis presents a m ethod that extends our algorithm for the discovery of denial constraints such that it can return reliable results even if the algorithm runs on data containing some inconsistent records. A central insight is that it is possible to extract evidence from datasets to discover denial constraints that alm ost hold in the dataset. Our evaluation shows that our method returns denial dependencies that can identify, with good precision and recall, inconsistencies in the input dataset. This thesis makes one m ore contribution regarding the application of dependencies for im proving data consistency. it presents a system for detecting violations of dependencies efficiently. We perform an extensive evaluation of our system that includes comparisons with several different approaches; real-world and synthetic data; and various kinds of denial constraints. We show that the tested com m ercial database m anagem ent systems start underperform ing for relatively small datasets and production dependencies in the form of denial constraints. Our system, in turn, is up to three orders-of-m agnitude faster than related solutions, especially for larger datasets and massive numbers of identified violations. Our final contribution regards the application of dependencies in query optimization. In particular, this thesis presents a system for the automatic discovery and selection of functional dependencies that potentially improve query executions. Our system combines representations from the functional dependencies discovered in a dataset with representations of the query workloads that run for that dataset. This combination guides the selection of functional dependencies that can produce query rewritings for the incoming queries. Our experimental evaluation shows that our system selects relevant functional dependencies, which can help in reducing the overall query response time. Keywords: D ata profiling. D ata quality. D ata cleaning. D ata dependencies. Query execution