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Structural Workshop Paper: Data Selection and Procurement

机译:结构性研讨会论文:数据选择和采购

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摘要

In this note I overview the data selection and procurement process in the context of structural models. Data selection for structural models presents unique challenges because data and structure often substitute and because it is imperative to consider what information identifies causal effects of interest. I further discuss three types of field data on which to build empirical models: (i) data that are proprietary to firms, (ii) data that can come from the public domain, or (iii) data that can be purchased from private research firms, and I discuss the benefits and limits of each. I then detail a process for obtaining proprietary data and the potential pitfalls inherent in the process.
机译:在本说明中,我概述了结构模型中的数据选择和采购过程。结构模型的数据选择提出了独特的挑战,因为数据和结构经常被替代,并且因为必须考虑哪些信息可以识别感兴趣的因果关系。我将进一步讨论在其上建立经验模型的三种类型的现场数据:(i)公司专有的数据,(ii)可来自公共领域的数据,或(iii)可从私人研究公司购买的数据,然后讨论每种方法的好处和局限性。然后,我详细介绍了获取专有数据的过程以及该过程中固有的潜在陷阱。

著录项

  • 来源
    《Marketing Science》 |2011年第6期|p.965-976|共12页
  • 作者

    Carl F. Mela;

  • 作者单位

    Fuqua School of Business Administration, Duke University, Durham, North Carolina 27708;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    structural models; data;

    机译:结构模型;数据;
  • 入库时间 2022-08-17 23:35:36

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