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Big Data Approach to Firm Level Innovation in Manufacturing: Industrial Economics

Big Data Approach to Firm Level Innovation in Manufacturing: Industrial Economics
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
ISBN 978-981-15-6299-0
978-981-15-6301-0
Name Parvin Hosseini, Seyed Mehrshad ¬[VerfasserIn]¬
Azizi, Aydin ¬[VerfasserIn]¬
Name ANZEIGE DER KETTE Azizi, Aydin ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L Big Data Approach to Firm Level Innovation in Manufacturing
Zusatz zum Titel Industrial Economics
Auflage 1st ed. 2020.
Verlagsort Singapore
Singapore
Verlag Springer Singapore
Imprint: Springer
Erscheinungsjahr 2020
2020
2020
Umfang 1 Online-Ressource (VII, 72 p. 11 illus., 1 illus. in color.)
Reihe SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
Titelhinweis Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-981-15-6299-0
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-981-15-6301-0
ISBN ISBN 978-981-15-6300-3
Klassifikation KC
BUS069000
330.9
Kurzbeschreibung Chapter 1: Introduction to innovation activities -- Chapter 2: The role of SME’s in innovation activities -- Chapter 3: Overview of innovation activities in Southeast Asia -- Chapter 4: From Linear model to Chain Linked model of innovation in reaching firm characteristics that facilitate and lowering the cost of innovation -- Chapter 5: Predicting level of innovation -- Chapter 6: Factors affecting the decision to innovate and related policies .
2. Kurzbeschreibung This book discusses utilizing Big Data and Machine Learning approaches in investigating five aspects of firm level innovation in manufacturing; (1) factors that determine the decision to innovate (2) the extent of innovation (3) characteristics of an innovating firm (4) types of innovation undertaken and (5) the factors that drive and enable different types of innovation. A conceptual model and a cost-benefit framework were developed to explain a firm’s decision to innovate. To empirically demonstrate these aspects, Big data and machine learning approaches were introduced in the form of a case study. The result of Big data analysis as an inferior method to analyse innovation data was also compared with the results of conventional statistical methods. The implications of the findings of the study for increasing the pace of innovation are also discussed.
1. Schlagwortkette Big Data
Industrial Engineering
ANZEIGE DER KETTE Big Data -- Industrial Engineering
SWB-Titel-Idn 1728475295
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttps://doi.org/10.1007/978-981-15-6300-3
Internetseite / Link Resolving-System
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