Given the huge number of data produced by its users, SNS is a great source of customer insights. Since viral trends in SNS reflect customers' direct feedback, companies can draw out highly meaningful business insights when such data is effectively analyzed and managed. However, while the importance of understanding SNS big data keeps growing, the methods for analyzing atypical data such as SNS postings for business insights over product has not been well studied. This study aims to demonstrate the way to exploit topic modeling method to support marketing strategy generation and therefore leverage business process. First, we conducted topic modeling analysis for twitter data of Apple and Samsung smartphones. Then we comparatively examined the analysis results to draw meaningful market insights about each smartphone product. Finally, we draw out a strategic marketing recommendation for each smartphone brand based on the findings.
Purpose: This study is a descriptive research in which the pathological syndromes of the schizophrenic patients in the community mental health centers, the degrees of the insights, and the correlations between them were examined. Method: The subjects included 114 SPR pt. people who were enrolled in community mental health centers located in D City. The research was conducted during the period from Aug. 1st, 2002 to Jul. 30th, 2004. The instruments were PANSS developed by Kay(1987) and SUMD developed by Amador(1993). Results: Among the pathological syndromes, positives ones were $12.64{\pm}3.80$ on the average, negative ones were $32.00{\pm}5.36$, and general pathological syndromes were $30.50{\pm}6.24$. In the evaluation of the insights, the mean score was $11.81{\pm}5.09$. There were some significant correlations between positive syndromes and general pathological ones (r=.572, p=.000), and negative syndromes and general pathological ones(r=.262, p=.029), while there was no significant correlation between the insights and the sub-measures of general pathological syndromes. Conclusion: Therefore, the schizophrenic patients taking advantage of the community mental health centers have more negative syndromes than those in hospitalized, and rehabilitation programs are needed to help them continuously. And the further study of the correlations between the pathological syndromes and the degrees of the insights are required, and still, it should be analyzed what effects the insight acquirement brings about to the improvements of the pathological syndromes after the application of the insight-oriented programs.
This paper describes an attempt to improve and optimize the operational safety level of a domestic research reactor by conducting a probabilistic safety assessment (PSA) under full-power operating conditions. The PSA was undertaken to assess the level of safety at an operating research reactor in Korea, to evaluate whether it is probabilistically safe and reliable to operate, and to obtain insights regarding the requisite procedural and design improvements for achieving safer operation. The technical objectives were to use the PSA to identify the accident sequences leading to core damage, and to conduct sensitivity analyses based thereon to derive insights regarding potential design and procedural improvements. Based on the dominant accident sequences identified by the PSA, eight types of sensitivity analysis were performed, and relevant insights for achieving safer operation were derived. When these insights were applied to the reactor design and operating procedure, the risk was found to be reduced by approximately ten times, and the safety was significantly improved. The results demonstrate that the PSA methodology is very effective for improving reactor safety in the full-power operating phase. In particular, it is a highly suitable approach for identifying the deficiencies of a reactor operating at full power, and for improving the reactor safety by overcoming those deficiencies.
In this paper, we propose a window-based mechanism visualization approach as an alternative way to measure the seriousness of the difference among data-insights extracted from a composite biodata point. The approach is based on two components: undirected graph and Mosaab-metric space. The significant application of this approach is to visualize the segmented genome of a virus. We use Influenza and Ebola viruses as examples to demonstrate the robustness of this approach and to conduct comparisons. This approach can provide researchers with deep insights about information structures extracted from a segmented genome as a composite biodata point, and consequently, to capture the segmented genetic variations and diversity (variants) in composite data points.
Causal maps or cognitive maps have been widely used to get insights for complex systems or decision makers. When insights come from the system behavior rather than its structure, we need simulation of causal maps and cognitive maps. In this paper, a method for directly converting causal maps and cognitive maps into stock-flow diagrams that can be simulated in computers in proposed. This method is called as NUMBER. NUMBER is an abbreviation for 'Normal Unit Modeling By Elementary Relationship'. In this paper, NUMBER is applied to a cognitive map of policy maker to show its usefulness.
Kim, Inn-Seock;Ryu, Yong-Ho;Do, Kyu-Sik;Shin, Won-Ky
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1995.05a
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pp.568-573
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1995
Technical Specifications (TSs) for a nuclear power plant is an important licensing document which defines various operational requirements or conditions. Recently, many researchers have evaluated the risk impacts associated with the TS requirements, using probabilistic safety assessments becoming widely available. This paper presents insights gained km our review of recent risk-based analyses of TSs, focussing on surveillance requirements and AOT (allowed outage time) requirements.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.6
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pp.457-464
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2020
This study aims to recognize customers' real sentiment and then discover the data-driven insights for strategic decision-making in the financial sector of Saudi Arabia. The data was collected from the social media (Facebook and Twitter) from start till October 2018 in financial companies (NCB, Al Rajhi, and Bupa) selected in the Kingdom of Saudi Arabia according to criteria. Then, it was analyzed using a sentiment analysis, one of data mining techniques. All three companies have similar likes and followers as they serve customers as B2B and B2C companies. In addition, for Al Rajhi no negative sentiment was detected in English posts, while it can be seen that Internet penetration of both banks are higher than BUPA, rarely mentioned in few hours. This study helps to predict the overall popularity as well as the perception or real mood of people by identifying the positive and negative feelings or emotions behind customers' social media posts or messages. This research presents meaningful insights in data-driven approaches using a specific data mining technique as a tool for corporate decision-making and forecasting. Understanding what the key issues are from customers' perspective, it becomes possible to develop a better data-based global strategies to create a sustainable competitive advantage.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.3
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pp.90-100
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2020
Our overall society circulates in line with the economical situations characterized by production and consumption and companies play the role of providing products and services, thus taking very significant responsibilities for the socioeconomical and cultural aspects in society. Therefore, when designers attempt to think of a way to enable companies and society to share their values and propose specific concepts and visualize outcomes, it is very critical to be able to understand economical philosophy and management strategies that interconnect companies with society and seek out proper design approaches. Recently, the world's enterprise and management culture tend to connect products and services provided by companies through chains of social values. Based on the abovementioned shift in the management paradigm, the researcher investigates and analyzes actual cases of attempts by Samsung Electronics to achieve its social impacts and studies actual roles and approaches of in-house designers with creativity and insights of humanity with regard to these attempts. Each case is selected from various fields such as the company's products and service development, business systems, culture, and external strategies and the ultimate goal is to learn about actual insights and approaches of designers to make contributions to the company's management with social impacts. Especially, humanity and creative thinking of many designers working in the manufacturing industry can have significant contributions to achieving its management with social impacts and effects of sustainable management.
Approximations such as the delete-term approximation, rare event approximation, and minimal cutset upper bound (MCUB) need to be prudently applied for the quantification of a seismic probabilistic safety assessment (PSA) model. Important characteristics of seismic PSA models indicate that preserving the success branches in a primary seismic event tree is necessary. Based on the authors' experience in modeling and quantifying plant-level seismic PSA models, the effects of applying negate-down to the success branches in primary seismic event trees on the quantification results are summarized along with the following three insights gained: (1) there are two competing effects on the MCUB-based quantification results: one tending to increase and the other tending to decrease; (2) the binary decision diagram does not always provide exact quantification results; and (3) it is identified when the exact results will be obtained, and which combination provides more conservative results compared to the others. Complicated interactions occur in Boolean variable manipulation, approximation, and the quantification of a seismic PSA model. The insights presented herein can assist PSA analysts to better understand the important theoretical principles associated with the quantification of seismic PSA models.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.14
no.3
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pp.77-91
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2024
This article aims to comprehensively analyze the crucial role played by data analytics and business intelligence (BI) strategies in propelling digital transformation within diverse industries. Through an extensive literature review and examination of real-world case studies, the study employs a systematic analysis of scholarly works and industry reports. This approach provides a panoramic view of how organizations utilize data-driven insights for competitive advantages, improved customer experiences, and fostering innovation. The findings underscore the pivotal significance of data analytics and BI strategies in influencing strategic decision-making, enhancing operational efficiency, and ensuring long-term sustainability across various industries. The study stands out in its originality by offering a unique synthesis of insights derived from scholarly works and real-world case studies, contributing to a holistic understanding of the transformative impact of data analytics and BI on contemporary business practices. While the study provides valuable insights, limitations include the scope of available literature and case studies. The implications call for further research to explore emerging trends and evolving challenges in the dynamic landscape of data analytics and BI. The practical implications highlight the tangible benefits organizations can derive from integrating data analytics and BI strategies, emphasizing their role in shaping strategic decisions and fostering operational efficiency. In a broader context, the study delves into the social implications of the symbiotic relationship between data analytics, BI, and digital transformation. It explores how these strategies impact broader societal and economic aspects, influencing innovation and sustainability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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