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Setting Crunchbase for Data Science: Preprocessing, Data Integration and Feature Engineering
No full text[EN] In order to support equity investors in their decision-making process,
researchers are exploring the potential of machine learning algorithms to
predict the financial success of startup ventures. In this context, a key role is
played by the significance of the data used, which should reflect most of the
variables considered by investors in their screening and evaluation activity.
This paper provides a detailed description of the data management process
that can be followed to obtain such a dataset. Using Crunchbase as the main
data source, other databases have been integrated to enrich the information
content and support the feature engineering process. Specifically, the
following sources has been considered: USPTO PatentsView, Kauffman
Indicators of Entrepreneurship, Academic Ranking of World Universities, CB
Insights ranking of top-investors. The final dataset contains the profiles of
138,637 US-based ventures founded between 2000 and 2019. For each
company the elements assessed by equity investors have been analyzed. Among
others, the following specific areas were considered for each company:
location, industry, founding team, intellectual property and funding round
history. Data related to each area have been formalized in a series of features
ready to be used in a machine learning context.Ferrati, F.; Muffatto, M. (2020). Setting Crunchbase for Data Science: Preprocessing, Data Integration and Feature Engineering. Editorial Universitat Politècnica de València. 221-229. https://doi.org/10.4995/CARMA2020.2020.11633OCS22122
Core Competencies dell’impresa e competenze individuali: processi strategici e operativi
No full textsistema delle imprese dell’Associazione Italiana di Ingegneria Gestionale (AiIG), Torino, Giugn
Reviewing equity investors’ funding criteria: a comprehensive classification and research agenda
No full textVenture capitalists and angel investors usually apply a set of assessment criteria to evaluate the key elements of entrepreneurial projects. However, since each investor considers different criteria, previous researchers who analysed investors’ decision making, ended up analysing a variety of divergent aspects. In this paper, a systematic literature review on the assessment criteria applied by equity investors was carried out. The purpose of this study was to identify and classify all the criteria considered by previous researchers to determine whether some aspects were investigated more extensively than others and to understand the reasons for this type of approach. After screening the abstracts of 894 journal publications, 53 articles were selected for a detailed analysis. In total, 208 unique criteria were identified and were subsequently classified into 35 specific categories, 11 generic classes and 4 main domains of analysis. The high level of detail and granularity of this work is one of its added values and can provide a knowledge base for future researchers who intend to apply new methodologies for the analysis of investors’ decision-making. Starting from the results obtained so far, a new agenda for future research is suggested to encourage a more data-driven approach leveraging data science techniques
Open Source. Strategie, organizzazione, prospettive
No full textIl libro nasce da una riflessione sugli effetti economici e sociali indotti dalla introduzione e diffusione della rete Internet. In particolare delle conseguenze di fenomeni emergenti quali la diffusione di logiche peer-to-peer e quindi di strutture di relazione orizzontale tra una molteplicità di soggetti. Quali sono i motivi del diffuso interesse per l’Open Source? Innanzitutto l’Open Source fa riferimento al prodotto software. Il software è un’entità sempre più pervasiva nelle attività economiche e di relazione sociale. Il software è alla base di moltissime applicazioni, anche molto comuni, ed in particolare della comunicazione. Tutti usano software anche inconsapevolmente e l’utilizzo di software è destinato a crescere.
Il modello di sviluppo Open Source è basato sullo sfruttamento di alcune diversità presenti in una comunità di sviluppo. L’eterogeneità dei soggetti, l’indipendenza e la volontarietà sono caratteristiche che vengono opportunamente valorizzate invece di essere contrastate come in un ambiente di sviluppo tradizionale. La comunità Open Source è un sistema auto-regolato e in grado di garantire efficienza e l’efficacia dei processi e quindi di produrre risultati ma anche di apprendere e quindi di ottenere risultati apprezzabili e di qualità. L’Open Source si propone quindi come un nuovo modo di organizzare la produzione di alcune tipologie di software con ottimi risultati.
Il modello Open Source presenta caratteristiche tali che lo rendono difficilmente definibile come modello organizzativo. Tuttavia i principi e i meccanismi organizzativi su cui è basata la comunità Open Source possono influenzare i modelli organizzativi consolidati. Assumono rilevanza, in accordo con il modello Open Source, alcune caratteristiche quali la dimensione progettuale, la dinamica di entrata e uscita dei soggetti da un network in funzione dell’attrattività dei progetti e la rilevanza di meccanismi di integrazione basati sulla fiducia. Open Source stimola anche una nuova idea di organizzazione.
I modelli concettuali con cui vengono studiate e descritte le organizzazioni non sono sufficienti a definire l’organizzazione di una comunità Open Source. Sono necessari nuovi approcci e modelli emergenti come quello sui sistemi complessi adattivi. Con lo sviluppo delle reti e in particolare di Internet si è osservato che non tutti i fenomeni sociali che si producono sono anche progettabili e pianificabili. In realtà sono in una certa misura “emergenti” e generati dalla rete di interazioni tra i soggetti. L’Open Source può essere interpretato nella logica di un sistema complesso.
In termini di sviluppi e di linee evolutive si può osservare un crescente interesse della Pubblica Amministrazione per l’Open Source ed una parallela estensione del concetto di apertura a campi diversi dal software. In diversi paesi le Amministrazioni Pubbliche hanno iniziato un processo di graduale adozione di piattaforme Open Source. Le motivazioni per un’adozione del software Open Source sono essenzialmente quelle di consentire un più facile e libero accesso da parte dei cittadini ai dati gestiti dall’Amministrazione; la garanzia di continuità di gestione e mantenimento dei dati indipendentemente dalla soluzione e dai fornitori scelti; la garanzia di una maggiore sicurezza; la diffusione e il riuso delle tecnologie e della conoscenza.
Per quanto concerne la diffusione del concetto di apertura si constata l’attivazione di un certo numero di progetti che applicano con successo i principi dell’Open Source in alcune attività legate alla conoscenza ed in particolare la raccolta, l’organizzazione, l’accreditamento, la diffusione e la produzione di conoscenza. Il dato più rilevante riguarda la produzione di contenuti e di conoscenza con modalità aperte in campi di recente sviluppo e dalle prospettive molto promettenti come quello della bioinformatica.
Il lavoro è articolato in tre parti. La prima parte riguarda la descrizione del fenomeno Open Source a partire dalle sue origini storiche. Si descrive la composizione, il funzionamento, le motivazioni di una comunità Open Source. Da queste considerazioni emerge un processo di sviluppo del software notevolmente diverso dai processi tradizionali. Ci addentriamo quindi in una disamina dei modelli consolidati di sviluppo software e relativo confronto con i processi dell’Open Source. Poiché sono i processi che producono la qualità dei risultati il confronto è completato con la valutazione della qualità dei prodotti e dei relativi criteri.
La seconda parte è di natura interpretativa. Si analizza l’impatto dell’Open Source su competizione e strategie delle imprese in relazione anche alla gestione dei diritti di proprietà. Si approfondisce l’analisi del modello Open Source da un punto di vista organizzativo introducendo anche la prospettiva dei sistemi complessi adattativi. E si illustrano i principali aspetti di cambiamento dell’organizzazione del lavoro.
La terza parte riguarda l’evoluzione del fenomeno Open Source. Tale evoluzione riguarda l’entrata in scena di nuovi potenti soggetti come la Pubblica Amministrazione e la diffusione dei concetti portanti dell’Open Source ad altri campi di applicazione
Entrepreneurial finance: Emerging approaches using machine learning and big data
No full textFor equity investors the identification of ventures that most likely will achieve the expected return on investment is an extremely complex task. To select early-stage companies, venture capitalists and business angels traditionally rely on a mix of assessment criteria and their own experience. However, given the high level of risk with new, innovative companies, the number of financially successful startups within an investment portfolio is generally very low. In this context of uncertainty, a data-driven approach to investment decision-making can provide more effective results. Specifically, the application of machine learning techniques can provide equity investors and scholars in entrepreneurial finance with new insights on patterns common to successful startups. This study presents a comprehensive overview of the applications of machine learning algorithms to the Crunchbase database. We highlight the main research goals that can be addressed and then we review all the variables and algorithms used for each goal. For each machine learning algorithm, we analyze the respective performance metrics to identify a baseline model. This study aims to be a reference for researchers and practitioners on the use of machine learning as an effective tool to support decision-making processes in equity investments
Inpacts of information technology on outbound logistics: a case in the automotive industry
No full textValue-based frameworks in consumer internet of things (Ciots): A systematic literature review
No full textMulti-Product Innovation: Emerging Policies in Automotive, Motorcycle, andf Earthmoving Machinery Industries
No full textEmerging Business Model Archetypes in the Circular Economy: A Systematic Literature Review
No full textIn the circular economy, companies design their business models to align with circular principles and explore pathways for sustainable value creation. However, research on the circular economy business model (CEBM) is in its infancy, and existing business models remain incomplete and lack comprehensiveness, failing to encompass all emerging business models, and lack explicit criteria and scientific procedures. Additionally, terminological inconsistencies persist, leading to ambiguity in defining circular strategies and their interconnections. In response to this challenge, our study conducted a rigorous review of 106 scholarly articles on circular business models. Our primary objective was to enhance the understanding of CEBMs with an in-depth review of these models from literature and employ an integrated framework to craft our unique categorization of CEBMs by thoroughly exploring the research purposes, categorization models, and CEBM archetypes outlined in the existing body of literature. Our findings show that research within this field remains to be theoretical. First, the primary aim of studies focuses on developing conceptual frameworks and models, creating supporting tools and methods, and analyzing drivers, enablers, and challenges. Second, among the most referenced frameworks in literature are those developed by the Ellen MacArthur Foundation and Accenture, which serve as foundational tools for practitioners. Third, studies of CEBM concentrate on closing the resource loop of a product life cycle. Future research should prioritize overlooked circular strategies, propose robust classification models, and address gaps in product-centric and resource-efficient business practice
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