1. 通过组织弹性寻求可持续绩效：检查供应链整合和数字技术使用的作用. (2024). 范宇晨；林嘉宝。
   在：技术预测和社会变革。
   RePEc:eee:tefoso:v:198:y:2024:i:c:s0040162523007114.

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2. 让我们开始节俭购物：探索时尚零售业的循环商业模式创新. (2024). 约翰·奥尔森（John Olsson）；丹尼尔，赫尔斯特罗姆。
   在：技术预测和社会变革。
   RePEc:eee:tefoso:v:198:y:2024:i:c:s0404162523006856.

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3. 释放数字赋权：通过宽带中国战略开拓低碳发展. (2024). 刘，尹；陈航；丁昌特·健；穆罕默德·伊尔凡；胡明军。
   In：能源。
   RePEc:eee:能源：v:295:y:2024:i:c:s0360544224008065.

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4. 圆形塑料包装–沿供应链优先考虑资源和能力. (2023). 鲍姆加特纳（Rupert J Baumgartner）；Josef-Peter Schoggl；卢卡斯·斯顿普夫。
   在：技术预测和社会变革。
   RePEc:eee:tefoso:v:188:y:2023:i:c:s004016252200782x.

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5. 循环经济的企业管理视角：现状与未来方向. (2023). 罗宾逊，克雷格五世；西尼州拉里；Anu Bask；法罕·艾哈迈德。
   在：技术预测和社会变革。
   RePEc:eee:tefoso:v:187:y:2023:i:c:s004016252200703x公司.

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6. 开发电子供应商关系管理综合模型，以提高技术创新、社会变革和可持续性绩效. (2023). 阿拉内加、阿尔巴·耶拉；阿杰·库马尔（Ajay Kumar）；兰詹·乔杜里；谢沙德里·查特吉；拜迪亚纳塔·比斯瓦斯。
   在：技术预测和社会变革。
   RePEc:eee:tefoso:v:186:y:2023:i:pb:s004016252200734x.

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7. 资源基础视角下采用技术转让实现循环经济模式：一家高科技公司. (2023). 曾明朗；Lim，Ming K；吴国瑞；任，于。
   摘自：《国际生产经济学杂志》。
   RePEc:eee:proeco:v:264:y:2023:i:c:s0925527323002153.

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8. 面向消费者企业的循环商业模式创新. (2022). Konietzko，Jan；南希·博肯。
   在：技术预测和社会变革。
   RePEc:eee:tefoso:v:185:y:2022:i:c:s0040162522005972.

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9. 纺织品循环经济数据的未来图像. (2022). 托皮宁，安妮；佩特里·塔皮奥；埃斯科·彭廷宁；佩维·洛马。
   在：技术预测和社会变革。
   RePEc:eee:tefoso:v:182:y:2022:i:c:s0040162522003833.

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10. 将循环经济与数字化技术联系起来：过去成就和未来承诺的系统文献综述. (2022). 阿曼迪普·迪尔；帕里达，维尼特；Chetna Chauhan公司。
    在：技术预测和社会变革。
    RePEc:eee:tefoso:v:177:y:2022:i:c:s0040162522000403.

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11. 商业分析能力对循环经济实施、资源协调能力和企业绩效的影响. (2021). 李景岳；布隆玛，芬纳；帕特里克·米卡列夫（Patrick Mikalef）；艾文德·克里斯托弗森。
    摘自：《国际生产经济学杂志》。
    RePEc:eee:proeco:v:239:y:2021:i:c:s092552732100181x.

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3. 阿克特，S；Wamba，S.F.公司；Gunasekaran，A；杜比，R；Childe，S.J.如何利用大数据分析能力和业务战略调整来提高公司绩效？。2016年国际期刊生产经济。。182 113-131

4. Alshenqeeti，H.访谈作为一种数据收集方法：批判性评论。2014年英语语言学家。决议3 39-45
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5. 阿米特·R；Schoemaker，P.J.H.战略资产和组织租金。1993年战略。管理。J..14 33-46
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6. 安提凯宁，M；Uusitalo，T；Kivikytö-Reponen，P.数字化是循环经济的推动者。2018年Procedia CIRP。73 45-49
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7. 安提凯宁，M；乌西塔洛，T；Kivikytö-Reponen，P；Maria Antikainena Päivi Kivikytö-Reponena，T.U.数字化是循环经济的推动者。2018年En:第十届工业产品服务系统CIRP会议：
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12. Bharadwaj，A.S.《基于资源的信息技术能力与企业绩效透视：实证研究》。2000 MIS问题：
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43. EMF人工智能和循环经济。2019 Ellen MacArthur Found:英国考斯
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44. EMF交付循环经济：政策制定者的工具包。2015 Ellen MacArthur Found:英国考斯
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45. EMF内部增长：欧洲竞争的循环经济愿景。2015 Ellen MacArthur Found:英国考斯
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100. Sarker，S；Xiao，X；Beaulieu，T。2013年管理信息系统Q:
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101. 萨文·巴登，M；Howell Major，C.《定性研究：理论与实践的基本指南》。2013年资格。Res.Essent公司。Guid公司。理论实践：劳特利奇
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102. Seale，C.定性研究的质量。1999年资格。墨水。。5 465-478
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1. 数字能力和组织敏捷性对制造企业绿色创新绩效的影响研究——基于知识惯性的调节效应. (2023). 郭宏利；郑莹；京、朱翠。
   收录：行政科学。
   RePEc:gam:jadmsc:v:13:y:2023:i:12:p:250-：d:1297113.

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2. 数据分析与绩效：基于直觉的人力资源管理在美国职业棒球大联盟中的调节作用. (2021). Kim，Jaemin；戴维·马歇尔（David Marshall）；埃伦·卡夫；克莱·迪布雷尔。
   收录：商业研究杂志。
   RePEc:eee:jbrese:v:122:y:2021:i:c:p:204-216.

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3. 基于领域知识的面向现实制造的大数据分析和数据价值评估. (2020). 吴启迪；乔飞；孔伟昌。
   In：计算统计。
   RePEc:spr:compst:v:35:y:2020:i:2:d:10.1007_s00180-019-00919-6.

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4. 大数据与企业绩效：市场导向能力和商业战略的作用. (2020). 德特玛·斯特劳布；亚历克斯·里卡多（Alex Ricardo），扎布拉（Zablah）；安德烈亚斯·蒙泽尔；迈耶·沃登（Meyer-Waarden），拉尔斯（Lars）；桑帕·索尼埃米。
   输入：打印后。
   RePEc:hal:日志：hal-02957479.

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5. 智能农业背景下农业合作社的数字化。数字诊断工具的建议. (2020). 帕迪拉·梅尔©安东尼奥·恩德斯；del Aguila-Obra、Ana Rosa；Ciruela-Lorenzo，Antonio Manuel；Plaza-Angulo，Juan Jose；安东尼奥·帕迪拉·梅伦德斯。
   在：可持续性。
   RePEc:gam:jsusta:v:12:y:2020:i:4:p:1325-：d:319483.

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6. 大数据实现组织绩效的成功因素：理论视角. (2020). 墙壁、坎迪斯；布莱恩·巴纳德。
   收录：商业与管理专家杂志。
   RePEc:exp:bsness:v:8:y:2020:i:1:p:1-16版.

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7. 利用服务系统中的分析功能重塑竞争优势. (2020). 萨缪尔Fosso Wamba；哈尼族，乌姆；巴布，穆贾希德·穆希丁；安加帕·古纳塞卡兰；沙赫里亚尔·阿克特。
   在：技术预测和社会变革。
   RePEc:eee:tefoso:v:159:年：2020年：i：c：s040416252310064.

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8. 信息与非市场战略：大数据与企业政治活动之间的相互关系概念化. (2020). 拉贾瓦尼，塔泽布；Tahiru Azaaviele列东；托马斯·劳顿。
   在：技术预测和社会变革。
   RePEc:eee:tefoso:v:157:y:2020:i:c:s0040162519311795.

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9. 管理数字供应链：智能技术的作用. (2020). 特罗·兰塔拉；明尼苏达州桑尼拉；尤哈尼·乌科；米纳·纳西里。
   附：Technovation。
   RePEc:eee:techno:v:96-97:y:200:i:：s0166497220300110.

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10. 工业4.0背景下数字技术对经济和环境绩效的影响：适度中介模型. (2020). 崔，李；戴静；李莹。
    摘自：《国际生产经济学杂志》。
    RePEc:eee:proeco:v:229:y:2020:i:c:s0925527320301560.

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11. 从大数据分析中获利：行业集中度和公司规模的调节作用. (2020). 费德里科·皮格尼；克劳迪奥·维塔里；伊丽莎白·拉古西奥。
    摘自：《国际生产经济学杂志》。
    RePEc:eee:proeco:v:229:y:2020:i:c:s0925527320301420.

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12. 企业导向和环境动力影响下的大数据分析和人工智能运营绩效路径：对制造业组织的研究. (2020). 杜比，拉梅什瓦尔；本杰明·哈赞（Benjamin T Hazen）；戴维·鲁鲍德（David Roubaud）；福罗朋，西里尔；吉安娜基斯（Giannakis）、米哈利斯（Mihalis）；大卫·J·布莱德；斯蒂芬·查尔德（Stephen J Childe）；安加帕·古纳塞卡兰。
    摘自：《国际生产经济学杂志》。
    RePEc:eee:proeco:v:226:y:2020:i:c:s0925527319304347.

    完整描述位于经济纸||下载大数据分析和供应链双重灵活性的绩效效应：环境动力的调节效应. (2020). 杜比，拉梅什瓦尔；Samuel Fosso Wamba；沙赫里亚尔·阿克特；安加帕·古纳塞卡兰。
    摘自：《国际生产经济学杂志》。
    RePEc:eee:proeco:v:222:y:2020：i:c:s09252527319303184.

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13. 重新审视数据驱动零售业的客户分析能力. (2020). 文卡塔亚纳曼德兰；沙赫里亚尔·阿克特；侯赛因，Md Afnan。
    收录：《零售与消费者服务杂志》。
    RePEc:eee:joreco:v:56:y:2020:i:c:s0969698919314523.

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14. 探索消费品公司如何在数字时代创新：大数据分析公司的作用. (2020). Samuel Fosso Wamba；马里亚尼，马塞洛·M。
    收录：商业研究杂志。
    RePEc:eee:jbrese:v:121:y:2020:i:c:p:338-352.

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15. 机器人将取代你的工作：人工智能时代的创新. (2020). 吉赛尔·兰佩萨德。
    收录：商业研究杂志。
    RePEc:eee:jbrese:v:116:y:2020:i:c:p:68-74.

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16. 大数据分析能力与公司绩效：综合MCDM方法. (2020). 德伦（Delen）、杜森（Dursun）；塞利姆·扎姆；基利奇（Kilic）、胡塞因·塞尔库克（Huseyin Selcuk）；埃克雷姆·塔托格鲁；玛丽亚姆·亚斯明。
    收录：商业研究杂志。
    RePEc:eee:jbrese:v:114:y:2020:i:c:p:1-15.

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17. 评估大数据对企业创新绩效的影响：大数据并不总是更好的数据. (2020). 戈兰·卡利克；玛丽亚姆·加塞马海。
    收录：商业研究杂志。
    RePEc:eee:jbrese:v:108:y:2020:i:c:p:147-162.

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18. 航空网络规划中大数据分析的成熟度模型. (2020). 马克西米利安·肖瑟；艾丽斯·豪斯莱登。
    收录：《航空运输管理杂志》。
    RePEc:eee:jaitra:v:82:y:2020:i:c:s0969699718304988.

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19. 通过员工层面的大数据价值创造中介，将中国跨国企业的大数据管理能力与员工的双重灵活性联系起来. (2020). 曾静；萨吉卜·沙米姆；谢里克·赛义德·穆罕默德（Syed Muhammad Shariq）；乌迈尔·沙菲·乔克西。
    收录：《国际商业评论》。
    RePEc:eee:iburev:v:29:y:2020:i:6:s0969593118305237.

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20. 使用业务分析增强运筹学的动态能力：案例分析和研究议程. (2020). 约翰·克罗格斯蒂（John Krogstie）；丹尼斯·丹尼希；帕特里克·米卡莱夫；基兰·康博伊。
    摘自：《欧洲运筹学杂志》。
    RePEc:eee:ejores:v:281:y:2020:i:3:p:656-672.

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21. 工业4.0的实施——关键因素的系统文献综述. (2020). Indra Gunawan；克里斯蒂安·霍耶（Christian Hoyer）；卡门·豪尔（Carmen Haule Reaiche）。
    在：系统研究和行为科学。
    RePEc:bla:srbeha:v:37:y:2020:i:4:p:557-578.

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22. 大数据和灾害管理：未来研究的系统回顾和议程. (2019). 萨缪尔Fosso Wamba；沙赫里亚尔·阿克特。
    收录：《运筹学年鉴》。
    RePEc:spr:annopr:v:283:y:2019年：i:1:d:10.1007_s10479-017-2584-2.

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23. 作为战略能力的大数据分析：系统综述. (2019). 安卡·博尔扎；米海·博格丹。
    摘自：国际管理会议记录。
    RePEc:rom:mancon:v:13:y:2019年：i:1:p:575-583.

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24. 数据丰富环境中的大数据分析和业务失败：组织框架。. (2019). 约瑟夫·阿曼夸·阿莫阿（Joseph Amankwah-Amoah）。
    单位：MPRA Paper。
    RePEc:pra:mprapa:91264.

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25. 大数据分析业务价值和公司绩效：与环境背景相联系. (2019). 伊丽莎白·拉古西奥；克劳迪奥·维塔里。
    输入：打印后。
    RePEc:hal:journl:hal-02293765.

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26. 从生态系统中的数据创造价值：建立和扩展数据与看似遥远的使用之间的关系. (2019). le Masson，帕斯卡；帕斯卡·勒马松；Weil，Benoit；拉斐尔芭比。
    输入：打印后。
    RePEc:hal:journl:hal-02168086.

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27. 大数据分析能力和性能：来自适度多中介模型的证据. (2019). 阿尔伯托费拉里斯；伊兰·阿龙；兰贝托·佐洛；里卡多·里阿尔蒂。
    在：技术预测和社会变革。
    RePEc:eee:tefoso:v:149:年：2019年：i：c：s040162519311242.

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28. 大数据和预测分析能否提高社会和环境的可持续性？. (2019). 安加帕·古纳塞卡兰；杜比，拉梅什瓦尔；戴维·鲁鲍德（David Roubaud）；Samuel Fosso Wamba；罗宗伟；帕帕佐普洛斯，塔诺斯；斯蒂芬·蔡尔德。
    在：技术预测和社会变革。
    RePEc:eee:tefoso:v:144:y:2019年：i:c:p:534-545.

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29. 推文创造价值吗？制造企业推特使用和推特内容的多期分析. (2019). Bose，Indranil；阿德里亚·马朱姆达尔。
    摘自：《国际生产经济学杂志》。
    RePEc:eee:proeco:v:216:y:2019年：i:c:p:1-11.

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30. 供应链质量管理实践和能力对运营和创新绩效的影响：来自中国制造商的证据. (2019). 廖毅；洪江涛；于哲夫；张宜宾。
    摘自：《国际生产经济学杂志》。
    RePEc:eee:proeco:v:212:y:2019:i:c:p:227-235.

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31. 大数据分析和组织文化是对人道主义供应链中快速信任和协作绩效的补充. (2019). 戴维·鲁鲍德（David Roubaud）；斯蒂芬·查尔德（Stephen J Childe）；安加帕·古纳塞卡兰；杜比，拉梅什瓦尔；福罗朋，西里尔；吉安娜基斯（Giannakis）、米哈利斯（Mihalis）；塞缪尔·福索·万巴。
    摘自：《国际生产经济学杂志》。
    RePEc:eee:proeco:v:210:y:2019年：i:c:p:120-136.

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32. 释放企业大数据分析价值的驱动因素. (2019). 阿莱·波波维；蒂亚戈·奥利维拉；佩德罗·鲁伊沃；纳丁·科尔特·雷尔。
    收录：商业研究杂志。
    RePEc:eee:jbrese:v:97:y:2019年：i:c:p:160-173.

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33. 业务分析与企业绩效：业务流程绩效的中介作用. (2019). 德伦（Delen）、杜森（Dursun）；扎伊姆、塞利姆；Bayraktar，埃尔坎；埃克雷姆·塔托格鲁；阿拉法特·萨利·艾迪纳。
    收录：商业研究杂志。
    RePEc:eee:jbrese:v:96:y:2019年：i:c:p:228-237.

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34. 大数据能增强企业创新能力吗？数据驱动洞察力的中介作用. (2019). 戈兰·卡利克；玛丽亚姆·加塞马加伊。
    收录：商业研究杂志。
    RePEc:eee:jbrese:v:104:y:2019年：i:c:p:69-84.

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35. 制定大数据分析环境评估模型的理论基础. (2018). 塞西莉亚·阿德里安；尤索·尤斯马迪·耶；罗兹亚·阿坦；鲁斯利·阿卜杜拉。
    In:马来西亚机械学报（AMM）。
    RePEc:zib:zbnamm:v:1:y:2018:i:1:p:16-17.

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36. 大数据分析能力：系统的文献综述和研究议程. (2018). 米歇尔·吉安娜科斯（Michail Giannakos）；约翰·克罗格斯蒂（John Krogstie）；巴帕斯，伊利亚斯·O；帕特里克·米卡列夫。
    信息系统和电子商务管理。
    RePEc:spr:infsem:v:16:y:2018:i:3:d:10.1007_s10257-017-0362-y.

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37. 运营和供应链管理中的大数据分析. (2018). 萨缪尔Fosso Wamba；杜比，拉梅什瓦尔；安加帕·古纳塞卡兰。
    收录：《运筹学年鉴》。
    RePEc:spr:annopr:v:270:y:2018:i:1:d:10.1007_s10479-018-3024-7.

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38. 大数据时代考虑数据公司的三级供应链投资决策与协调. (2018). 易树平；刘，潘。
    收录：《运筹学年鉴》。
    RePEc:spr:annopr:v:270:y:2018:i:1:d:10.1007_s10479-018-2783-5.

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39. 大数据环境下供应链投资决策与协调研究. (2018). 易树平；刘，潘。
    摘自：运筹学年鉴。
    RePEc:spr:annopr:v:270:年：2018年：i：1：d：10.1007_s10479-017-2424-4.

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40. 评估组织采用大数据准备情况的概念框架. (2018). 玛丽亚·马奇·克罗尔；Celina M.Olszak。
    在：可持续性。
    RePEc:gam:jsusta:v:10:y:2018:i:10:p:3734-：d:176238.

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41. 工业4.0对巴基斯坦生产和服务部门的影响：来自纺织和物流行业的证据. (2018). 阿德南·哈克；乌尔·瓦西姆；穆罕默德·伊姆兰。
    摘自：《社会科学》。
    RePEc:gam:jscscx:v:7:y:2018:i:12:p:246-：d:185163.

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42. L？大数据污染了attivit？di pianificazione&controllo aziendali：在caso di studio di una PMI agricola Italiana. (2018). 塞巴斯蒂亚诺·库比蒂诺；Gianluca Vitale；安吉洛·里卡波尼。
    In：管理控制。
    RePEc:fan:macoma:v:html10.3280/maco2018-003004.

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43. 供应链管理中大数据分析的未来和社会影响：德尔菲研究结果. (2018). 伯恩哈德·罗斯曼（Bernhard Rossmann）；埃维·哈特曼（Evi Hartmann）；冯·德·格拉赫特，海科；安吉洛·坎扎尼埃洛。
    在：技术预测和社会变革。
    RePEc:eee:tefoso:v:130:y:2018:i:c:p:135-149.

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44. 大数据分析：文献中的理论贡献和工具综述. (2017). 卡尔·阿潘·库马尔（Arpan Kumar Kar）；普瓦·格罗弗。
    收录：全球柔性系统管理杂志。
    RePEc:spr:gjofsm:v:18:y:2017:i:3:d:10.1007_s40171-017-0159-3版本.

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45. 大数据信息安全风险谱的排序. (2017). 维贾亚库马尔·巴拉蒂。
    收录：全球柔性系统管理杂志。
    RePEc:spr:gjofsm:v:18:y:2017:i:3:d:10.1007_s40171-017-0157-5.

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46. 了解与数据质量改进相关的结果. (2017). Bradley，Randy V；弗雷德·魏格尔（Fred K Weigel）；Jeremy D，埃泽尔；Boehmke，Bradley C；本杰明·哈赞（Benjamin T.Hazen）。
    摘自：《国际生产经济学杂志》。
    RePEc:eee:proeco:v:193:y:2017:i:c:p:737-747.

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47. 管理研究中大数据的多学科视角. (2017). 盛杰；王晓军；约瑟夫·阿曼夸·阿莫阿（Joseph Amankwah-Amoah）。
    摘自：《国际生产经济学杂志》。
    RePEc:eee:proeco:v:191:y:2017:i:c:p:97-112.

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48. MRP和JIT中的信息处理结构和决策延迟. (2017). 王慧；龚其国。
    摘自：《国际生产经济学杂志》。
    RePEc:eee:proeco:v:188:y:2017:i:c:p:41-49.

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报告日期：2024-07-13 17:52:05||创建引文警报||缺少内容？让我们知道