دانلود مقاله انگلیسی رایگان:چارچوبی برای رویکرد تحلیل داده های بزرگ برای پیش بینی شکست شرکت های ساختمانی - 2018
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی داده های بزرگ رایگان
  • A framework for big data analytics approach to failure prediction of construction firms A framework for big data analytics approach to failure prediction of construction firms
    A framework for big data analytics approach to failure prediction of construction firms

    دسته بندی:

    داده های بزرگ - big data


    سال انتشار:

    2018


    عنوان انگلیسی مقاله:

    A framework for big data analytics approach to failure prediction of construction firms


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    چارچوبی برای رویکرد تحلیل داده های بزرگ برای پیش بینی شکست شرکت های ساختمانی


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Applied Computing and Informatics, Accepted manuscript: doi:10:1016/j:aci:2018:04:003


    نویسنده:

    Hafiz A. Alaka, Lukumon O. Oyedele, Hakeem A. Owolabi, Muhammad Bilal, Saheed O. Ajayi, Olugbenga O. Akinade


    چکیده انگلیسی:

    This study explored use of big data analytics (BDA) to analyse data of a large number of construction firms to develop a construction business failure prediction model (CB-FPM). Careful analysis of literature revealed financial ratios as the best form of variable for this problem. Because of MapReduce’s unsuitability for iteration problems involved in developing CB-FPMs, various BDA initiatives for iteration problems were identified. A BDA framework for developing CB-FPM was proposed. It was validated by using 150,000 datacells of 30,000 construction firms, artificial neural network, Amazon Elastic Compute Cloud, Apache Spark and the R software. The BDA CB-FPM was developed in eight seconds while the same process without BDA was aborted after nine hours without success. This shows the issue of not wanting to use large dataset to develop CB-FPM due to tedious duration is resolvable by applying BDA technique. The BDA CB-FPM largely outperformed an ordinary CB-FPM developed with a dataset of 200 construction firms, proving that use of larger sample size with the aid of BDA, leads to better performing CB-FPMs. The high financial and social cost associated with misclassifications (i.e. model error) thus makes adoption of BDA CB-FPMs very important for, among others, financiers, clients and policy makers.
    Key Words: Big data analytics; failure prediction models; construction businesses; machine learning; MapReduce/Spark


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 30
    حجم فایل: 811 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 7194 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 7194 :::::::: افراد آنلاین: 85