AROhI: 用于估算数据分析投资回报率的交互式工具
软件工程
2024-07-31 v2
摘要
新技术采购的成本几乎不被分析和讨论，尽管它对全球众多软件公司至关重要。因此，在进行数据分析时必须考虑投资回报率（Return On Investment, ROI）。对于“需要多少数据分析”这一问题的决策极难回答。ROI 可指导针对给定问题的分析的 What？、How？和 How Much？方面的决策支持。本工作详细介绍了一个综合性工具，提供常规和高级机器学习方法以进行演示，作为需求依赖提取及其 ROI 分析的用例。该工具利用诸如主动学习（Active Learning）、迁移学习（Transfer Learning）和原始大语言模型：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）等高级机器学习技术作为其各个组件，用于自动化依赖提取。该工具的输出结果表明，一种计算机器学习算法 ROI 的机制，以清晰呈现技术投资在成本与收益之间的权衡。
引用
@article{arxiv.2407.13839,
title = {AROhI: An Interactive Tool for Estimating ROI of Data Analytics},
author = {Noopur Zambare and Jacob Idoko and Jagrit Acharya and Gouri Ginde},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.13839},
year = {2024}
}
备注
Submitted to a conference