Four essays on data visualization and anomaly detection of data envelopment analysis problems
La visualización de datos es un tema relativamente descuidado en el campo del Análisis Envolvente de Datos(DEA). En los manuales completos de DEA casi no hay ningún capítulo o sección dedicada a los métodos de visualización de datos, y en las aplicaciones de DEA, generalmente se asigna un papel muy...
| Autor: | |
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| Tipo de documento: | tese |
| Data de publicação: | 2019 |
| País: | España |
| Recursos: | Universitat Autònoma de Barcelona |
| Repositório: | Dipòsit Digital de Documents de la UAB |
| Idioma: | inglês |
| OAI Identifier: | oai:ddd.uab.cat:240333 |
| Acesso em linha: | https://ddd.uab.cat/record/240333 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | Anàlisi envoltant de dades Visualització de dades Detecció anòmala Análisis envolvente de datos Data envelopment analysis Visualización de datos Data visualization Detección anómala Ciències Socials |
| Resumo: | La visualización de datos es un tema relativamente descuidado en el campo del Análisis Envolvente de Datos(DEA). En los manuales completos de DEA casi no hay ningún capítulo o sección dedicada a los métodos de visualización de datos, y en las aplicaciones de DEA, generalmente se asigna un papel muy limitado y nada principal en la visualización de datos. Sin embargo, la representación gráfica de los datos puede tener beneficios definitivos para los profesionales e investigadores del campo, hasta tal punto que la interpretación resultante de los problemas de la DEA a través de la visualización no se puede obtener utilizando métodos analíticos. La visualización de datos, cuando se aplica correctamente, puede revelar regularidades e irregularidades en los datos. Las regularidades pueden ser tendencias o agrupaciones, y las irregularidades son discordantes, como los valores atípicos. En algunos casos, la visualización de datos ayuda a entender-los mucho más rápidamente, ya que el cerebro humano está conectado para absorber la información visual de manera más eficiente que los dígitos, y la visualización de datos puede resumir cargas de dígitos en un gráfico. Además, algunos patrones se hacen visibles cuando el método de investigación retiene todas las variables y sus relaciones, algo que los métodos analíticos no pretenden hacer. Por el contrario, la visualización de datos de alta dimensión se compone de métodos que tienden a retener toda la información y, por lo tanto, están en el centro de esta tesis, para encontrar regularidades e irregularidades en los diversos conjuntos de datos DEA. A pesar del olvido que tiene la visualación de datos DEA, ya hay cosas hechas y ya existen metodos, es más tienen varias herramientas muy útiles. El primer ensayo de esta tesis es una encuesta visual de las herramientas disponibles. Como no existe tal encuesta en la literatura de la DEA, es importante reunir todas las herramientas de visualización en un mismo grupo, e identificar e ilustrar las importantes para ayudar a los profesionales a elegir las herramientas adecuadas así como ayudar a los investigadores a crear nuevas herramientas. El segundo ensayo de esta tesis sugiere una nueva herramienta para esta caja de herramientas. Esta nueva herramienta es un método de visualización para la metodología de "Cross-Evaluation" de la DEA y se puede utilizar para diversos fines, incluida la detección de valores atípicos o unidades de toma de decisiones (DMU) poco comunes. Un tipo de estas DMU poco comunes se denominan "unidades rebeldes", y el tercer ensayo de esta tesis se centra en este tipo de DMU. Las unidades Maverick son el tema del segundo ensayo, y se sugiere un nuevo método visual, basado en el ensayo anterior, para detectar tales DMU, y se crea un nuevo índice para identificarlas numéricamente. En esta tesis se prueba que el nuevo índice inconformista de maverick esta en teoria y en la práctica más justificado y es más robusto que los conocidos índices inconformistas de maverick de la literatura de la DEA. El cuarto y último ensayo es una introducción a DEA-Viz, un nuevo software de visualización desarrollado por el autor de esta tesis. DEA-Viz incluye la implementación del método sugerido de visualización de evaluación cruzada del segundo ensayo, así como una selección de métodos de visualización DEA sugeridos previamente. La importancia de DEA-Viz radica en el hecho de que no hay ningún software DEA con la misma funcionalidad que DEA-Viz, ni ningún software DEA con características similares de DEA-Viz. Por lo tanto, DEA-Viz puede tener un papel incomparable en el análisis de problemas de DEA y en la promoción de la visualización de DEA. |
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