数据集概述
本数据集聚焦零售行业，研究商业分析与智能、大数据、预测分析、数据质量及数据分析五大数据技术对决策有效性的影响。通过结构化问卷采集雅加达地区455个样本数据，采用结构方程模型（SEM）分析变量关系，包含观测数据与潜在构念，为验证假设和模型提供统计基础。
文件详解
- 文件名称：An Examination of the Roles of Business Analytics & Intelligence, Big Data, Predictive Analytics, Data Quality, and Data Analysis in Enhancing Decision-Making Effectiveness within the Retail Industry.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含零售行业决策有效性相关的观测变量数据（如数据技术应用程度、决策效果评分等）与潜在构念（由验证指标推导的商业分析能力、数据质量水平等综合变量），支持结构方程模型分析所需的变量关系检验。
适用场景
- 零售决策优化研究：分析数据技术对零售企业决策有效性的直接与间接影响，识别关键驱动因素。
- 商业分析应用评估：评估商业分析与智能、预测分析等技术在零售场景的实际应用价值。
- 数据质量影响研究：探究数据质量对零售决策效果的作用机制，为数据治理提供参考。
- 结构方程模型实践：作为SEM分析案例，用于商业研究方法教学或实证分析参考。
- 零售行业数字化转型分析：支撑零售企业数字化转型中数据技术应用策略的制定。
