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Data-Enabled Analytics: DEA for Big Data ISBN 13 : 9783030751616

Data-Enabled Analytics: DEA for Big Data - Couverture rigide

 
9783030751616: Data-Enabled Analytics: DEA for Big Data

Synopsis

This book explores the novel uses and potentials of Data Envelopment Analysis (DEA) under big data. These areas are of widespread interest to researchers and practitioners alike. Considering the vast literature on DEA, one could say that DEA has been and continues to be, a widely used technique both in performance and productivity measurement, having covered a plethora of challenges and debates within the modelling framework.

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À propos de l?auteur

Joe Zhu is a Professor of Operations Analytics in the Foisie Business School, Worcester Polytechnic Institute. He is an internationally recognized expert in methods of performance evaluation and benchmarking using Data Envelopment Analysis (DEA), and his research interests are in the areas of operations and business analytics, productivity modeling, and performance evaluation and benchmarking. He has published and co-edited several books focusing on performance evaluation and benchmarking using DEA and developed the DEAFrontier software. With more than 130 journal articles, books, and textbooks along with over 20,000 Google Scholar citations, he is recognized as one of the top authors in DEA with respect to research productivity, h-index, and g-index.

Vincent Charles is a Professor of Management Science and the Director of Research at Buckingham Business School, University of Buckingham, UK. He has published over 110 research works with Pearson Education, Cambridge ScholarsPublishing, UK and other publishers. His area of research includes productivity, quality, efficiency, effectiveness, competitiveness, innovation, and design thinking. He has the following industry exposure for research and consultancy purposes: advertising, agriculture & agribusiness, transportation, consumer products, banking, education, electronics, and manufacturing.

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9783030751647: Data-Enabled Analytics: DEA for Big Data

Edition présentée

ISBN 10 :  3030751643 ISBN 13 :  9783030751647
Editeur : Springer, 2022
Couverture souple

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ISBN 10 : 3030751619 ISBN 13 : 9783030751616
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Explores novel uses of Data Envelopment Analysis and Big DataIntroduces DEA as a data mining tool, under the big data umbrellaExams DEA models beyond their present scope and mine new insights for better data-driven&nbspdecision-making. N° de réf. du vendeur 460090805

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Zhu, Joe (Edited by)/ Charles, Vincent (Edited by)
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book explores the novel uses and potentials of Data Envelopment Analysis (DEA) under big data. These areas are of widespread interest to researchers and practitioners alike. Considering the vast literature on DEA, one could say that DEA has been and continues to be, a widely used technique both in performance and productivity measurement, having covered a plethora of challenges and debates within the modelling framework. N° de réf. du vendeur 9783030751616

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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book explores the novel uses and potentials of Data Envelopment Analysis (DEA) under big data. These areas are of widespread interest to researchers and practitioners alike. Considering the vast literature on DEA, one could say that DEA has been and continues to be, a widely used technique both in performance and productivity measurement, having covered a plethora of challenges and debates within the modelling framework. 376 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783030751616

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