Data Analysis and Decision Making: Foundations, Challenges, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
The digital age has introduced data analysis and decision making as some of the most important elements of the modern world, which stimulates innovations, efficiency, and competitiveness in industries. The increasing data-driven approach allows organizations to convert the massive amounts of structured and unstructured data into knowledge that can be acted upon in order to make more informed, timely, and effective decisions. This survey lays out the basis of data analysis, its practices, and how it is combined with current advanced technologies like artificial intelligence, machine learning, and big data analytics. It also profiles major uses in areas of business intelligence, healthcare, government policy, manufacturing, education, and how predictive modeling, optimization, and real-time decision support systems can be enabled through analytical insights. Other key issues such as data quality, integration, ethical issues, scalability and human-machine collaboration complexities are also discussed in the paper. Moreover, it looks into the new trends and future research directions including explainable and trustworthy decision-making systems, privacy-preserving analytics, the combination of human expertise and AI, and sustainable data processing. Due to the assessment of opportunities and challenges, this survey emphasizes the power of data analysis to create intelligent systems of decision-making and provides the directions toward the creation of resilient, transparent, and future-ready systems.
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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 | 0,036 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,021 |
| Communication savante | 0,015 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».