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   RePEc:spr:rvmgts:v:17:y:2023:i:6:d:10.1007_s11846-021-00506-4版本.

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2. 理解大数据分析能力与可持续绩效之间的关系：战略敏捷性和企业创造力的作用. (2023). 阿卜杜勒莫提（Abdelmoety），齐亚德·H；戈马阿加格；阿利丹（Aliedan）、梅克贝尔（Meqbel）；曼苏尔·阿利亚亚。
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   RePEc:gam:jsusta:v:15:y:2023:i:9:p:7623-：d:1140474.

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   RePEc:ami：今天：v：21：y：2022：i：2：p：174-199.

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   In：可持续发展。
   RePEc:gam:jsusta:v:13:y:2021:i:18:p:10154-：d:633391.

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5. 可持续供应链中实施大数据分析的相关风险. (2021). 马丁·库克（Martin Kunc）；希曼舒·古普塔；伊菲因瓦·朱丽叶（Ifeyinwa Juliet Orji）；西莫诺夫·库西·沙蓬。
   In:欧米茄。
   RePEc:eee:jomega:v:105:y:2021:i:c:s0305048321001110.

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6. 撒哈拉以南非洲地区的腐败感知、业务流程数字化和中小企业国际化程度. (2021). 扎赫尔·汗（Zaheer Khan）；塔尔巴（Shlomo Y）；约瑟夫·阿曼夸·阿莫阿（Joseph Amankwah-Amoah）；塞缪尔·阿多马科。
   收录：商业研究杂志。
   RePEc:eee:jbrese:v:123:y:2021:i:c:p:196-207.

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7. 走向可持续纺织服装业：探索商业智能系统在工业4.0时代的作用. (2020). 拉纳·阿拉巴丹；苏拉亚米斯科恩；苏美拉·艾哈迈德；伊斯坎德·特里利。
   In：可持续发展。
   RePEc:gam:jsusta:v:12:y:2020:i:7:p:2632-：d:337383.

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   收录：商业研究杂志。
   RePEc:eee:jbrese:v:114:y:2020:i:c:p:1-15.

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95. Teece，D.J.（2014）。基于动态能力的跨国企业创业理论。《国际商业研究杂志》，45（1），8–€“37。

96. Teece，D.J.、Pisano，G.和Shuen，A.（1997年）。动态能力和战略管理。《战略管理杂志》，18（7），509–€“533。

97. Teece，D.、Peteraf，M.和Leih，S.（2016）。动态能力和组织敏捷性。《加州管理评论》，58（4），13-35。
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98. Tsang，A.（2018）。另一家欧洲航空公司倒闭，乘客被困。https://www.nytimes.com/2018/10/02/business/primera-air-collapse.html。
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99. Wamba，S.F.、Akter，S.和De Bourmont，M.（2018年）。大数据分析和公司绩效中的质量主导逻辑。业务流程管理日志。
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100. Wamba，S.F.、Akter，S.、Trinchera，L.和De Bourmont，M.（2018年）。在大数据经济中，将信息质量转化为企业绩效。管理决策。
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101. Wamba，S.F.、Gunasekaran，A.、Akter，S.、Ren，S.J.F.、Dubey，R.和Childe，S.J.（2017）。大数据分析与企业绩效：动态能力的影响。《商业研究杂志》，70，356-365。

102. Wamba，S.F.、Gunasekaran，A.、Dubey，R.和Ngai，E.W.（2018年）。运营和供应链管理中的大数据分析。《运筹学年鉴》，270（1-2），1-4。

103. Wamba，S.F.、Akter，S.、Edwards，A.、Chopin，G.和Gnanzou，D.（2015）。大数据如何产生重大影响：来自系统回顾和纵向案例研究的发现。《国际生产经济学杂志》，165，234-246。

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105. Xiong，G.和Bharadwaj，S.（2013）。广告和营销能力在新闻财务回报中的不对称作用：变坏为好，变好为好。《营销研究杂志》，50（6），706–€“724。
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106. Yadav，M.（2010年）。概念性文章的衰落及其对知识发展的影响。《市场营销杂志》，74（1），1–€“19。
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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。
   In：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；帕迪拉·梅伦德斯，安东尼奥。
   In：可持续发展。
   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:y:2020:i:c:s0040162520310064.

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8. 信息与非市场战略：概念化大数据与企业政治活动之间的相互关系. (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；米纳·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:s09252527320301420.

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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；阿克特，沙赫里亚尔；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:s0925527319303184.

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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；Marcello M.Mariani。
    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. 大数据分析能力和公司绩效：一种集成的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·米卡列夫（Patrick Mikalef）；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）。
    领域：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). 福索·万巴，塞缪尔；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. 大数据分析作为一种战略能力：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）。
    收录：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。
    In：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。
    In：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:y:2019:i:c:s0040162519311242.

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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，万巴；罗宗伟；帕帕佐普洛斯，塔诺斯；斯蒂芬·查尔德。
    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）；塞利姆·扎姆；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·加塞马海。
    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。
    在：Acta Mechanica Malaysia（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。
    收录：《运筹学年鉴》。
    RePEc:spr:annopr:v:270:y:2018: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。
    In：可持续发展。
    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:年：2018年：i：12：p：246-：d：185163.

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42. L？大数据污染了attivit？在意大利农业协会的工作室里. (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）；杰里米·艾泽尔（Jeremy D Ezell）；布拉德利·C·博姆克；本杰明·T·哈森。
    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：2024-08-11 00:35:32||创建引文警报||缺少内容？让我们知道