title: Exploratory data analysis and university performance assessment using DEA and SFA modeling
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Кузнецова Ольга Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kuznecova Olga Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Глухов Вадим Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Gluhov Vadim Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Парилина Елена Михайловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Parilina Elena Mihajlovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:54:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:54:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 070674
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26682
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Исследование посвящено разработке рейтинга эффективности российских университетов, входящих в мировые рейтинги университетов, с помощью математических подходов оценки эффективности - data envelopment analysis и stochastic frontier analysis. В исследование проведён полный цикл разработки рейтинга - от сбора данных на веб-сайтах с помощью веб-скрепинга до применения моделей. Важными составляющими проведённого анализа также является доказание несостоятельности мировых рейтингов университетов с помощью статистических методов, исследовательский анализ данных и использование метода главных компонент для снижения размерности данных. Для решения указанных задач реализованы программы на языках программирования Python и R.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The research is devoted to the development of a performance ranking of Russian universities included in world university rankings using mathematical approaches to assessing efficiency - data envelopment analysis and stochastic frontier analysis. The study conducted a full ranking development cycle - from collecting data on websites using web scraping to application of models. An important component of the analysis is the proof of the inconsistency of world university rankings using statistical methods as well as exploratory data analysis and the usage of the principal component analysis for dimensionality reduction. Programming languages such as Python and R were used to solve these problems.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: бенчмаркинг
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: исследовательский анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: эффективность университетов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data envelopment analysis
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: stochastic frontier analysis
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: мировые рейтинги университетов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: benchmarking
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: exploratory data analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: university efficiencies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data envelopment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: stochastic frontier analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: world university rankings
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Exploratory data analysis and university performance assessment using DEA and SFA modeling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Исследовательский анализ данных и оценка эффективностей университетов с использованием DEA и SFA моделирования
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Research_Final.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26682/1/Research_Final.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 982,23 kB
resources.filename: reviewSV_2020_05_20_052238.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26682/2/reviewSV_2020_05_20_052238.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 719,19 kB