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J-GLOBAL ID：202002229121898589   整理番号：20A0064581

ビッグデータの下でのデータ包絡分析に先立つ入力と出力の集約【JST・京大機械翻訳】

Aggregation of inputs and outputs prior to Data Envelopment Analysis under big data

著者 (1件)： Zelenyuk Valentin (School of Economics and Centre for Efficiency and Productivity Analysis, The University of Queensland, Australia)
資料名： European Journal of Operational Research  (European Journal of Operational Research)
巻： 282  号： 1  ページ： 172-187  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0547A  ISSN： 0377-2217  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文の主な目的は,入力-出力データの非常に大きな次元に関連する「大規模データ」問題に対する可能な解決策を探索することである。特に,データ包絡分析を用いる前に次元縮小を必要とする次元問題の厳しい問題の事例に焦点を合わせた。この目的を達成するために,著者らはいくつかの理論的根拠を提示し,非常に大きな次元の問題に対処するための解決策としての価格ベースの凝集を調べた文献シミュレーション研究に対して新しいものを実行した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *次元縮小 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 大規模データ ,  *データ包絡分析 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： データ包絡分析 ,  生産性 ,  効率 ,  ビッグデータ

分類 (3件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q) ,  経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビッグデータ ,  データ包絡分析 ,  集約