Location Data Analytics in the Business Value Chain: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Context information has become a significant asset to optimize the value obtained from information systems. Location is an important type of context information that refers to the place in which an event occurs. In business environments, the implementation of location-based analytics systems to aid decision making processes is of paramount importance for business development. However, after an exhaustive literature review, we found that researchers and practitioners still lack a comprehensive characterization of location-based data analytics systems that have been effectively applied to business processes. This paper presents the results of a systematic literature review (SLR), in which we characterized a total of 168 location-based and business oriented analytics solutions that were published between 2014 and 2019. To conduct this SLR we defined three characterization dimensions: business aspects, through which we identified value chain business processes or activities that may be benefited with the proposed solution; data source, which allowed us to report on the data used in each of the studies; and data analytics, through which we report on the analytics techniques and validation strategies implemented by the studied approaches. The contribution of our SLR is twofold. First, it provides business and data analytics practitioners with a comprehensive catalog of location-based data analytics approaches that could be applied to improve value generation, at different levels, along their businesses' value chains. And second, it provides researchers with a complete landscape of recent advancements and open challenges in the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».