信息来源： 光华管理学院   原文地址：https://www.gsm.pku.edu.cn/info/1740/26778.htm

近日，光华管理学院商务统计与经济计量系教授陈松蹊、管理科学与信息系统系助理教授王聪与合作者所著论文《大数据情境下的数据完备化：挑战与对策》入选国内管理学顶刊《管理世界》2022年“十佳”优秀论文。

《管理世界》2022年“十佳”优秀论文

论文标题：大数据情境下的数据完备化：挑战与对策

作者：陈松蹊、毛晓军、王聪

随着数字经济时代的到来，数据作为一种重要的生产要素，深刻改变了管理决策范式。对具有超规模、跨领域、流信息的大数据的分析利用成为了赋能管理实践的重要因素，其中数据的质量与完备性是影响后续数据价值提炼的重要前提。然而受限于数据采集方式与过程，被采集主体行为模式特点等因素，数据常常呈现超高缺失率的特点。超高数据缺失会严重影响数据分析及所承载的管理决策效果。因而，预先对大数据进行有效完备化对保证后续分析决策效果具有重要意义。本文对大数据情境下的数据完备化问题进行了系统梳理，重点给出在超高维度，多源异构，时空关联的情境下的大数据完备化问题的主要挑战，求解思路及其对管理学研究的启示，以期为大数据完备化及赋能管理决策奠定理论和方法学基础。

陈松蹊，1961年11月生。1993年获澳大利亚国立大学统计学博士学位。曾先后在澳大利亚、新加坡、美国等高校任职。2008年起任北京大学教授。曾任北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系主任、北京大学统计科学中心联席创始主任。现任光华管理学院、数学科学学院讲席教授，统计科学中心科学委员会主席，中国统计学会常务理事。

王聪，管理科学与信息系统系助理教授。在清华大学经济管理学院取得管理学博士学位，随后在Carnegie Mellon University（卡耐基梅隆大学）从事博士后研究工作。主要学术研究聚焦于机器学习、数据挖掘等技术方法与管理问题的交叉点上，根据不同管理问题需求及其数据特点进行相应的分析方法设计，以提供精准高效的解决方案。目前主要关注于电子商务、金融科技、智慧医疗等领域的决策支持方法设计研究。曾在商学院最为认可的UTD24期刊之一INFORMS Journal on Computing上发表研究论文2篇。