金博宝手机版网页大数据收集CSR数据
下方为三分数列第二部分 大数据
金博宝手机版网页我们先前定义了大数据并展示了CSRHub构建的大数据系统可帮助解决在收集企业社会责任和公司可持续性数据方面存在的一些问题。 我们还进一步描述当前主流收集数据方法问题-分析师法
金博宝手机版网页CSRHub使用投资源输入物(环境、社会治理或社会负责任投资SRI)、非政府组织、政府组织和群集源建构360度公司可持续性性能
下图显示进程步骤
步骤如下:
- 将每个数据源测量转换成0(low)至100(high)尺度这需要理解每个源评价公司性能
- 接下去我们把每一评分元素 连接到十二分类评分中 的一个或多个某些元素还可能部分或完全映射到特殊问题,如动物测试、裁剪或核电
- 我们比较每个源评分 和所有其他来源评分每一个公司都给我们更多比较源评分的机会。总比较数非常大并成倍增长。我们用比较结果调整评分分布
- 某些源与我们所有其它数据完全匹配某些源不排队。我们加重那些匹配,但继续计算那些不匹配者
重复步骤A到D次次数次,直到发现可用数据最合宜性。每次加新源头时,我们先经历初始映射、规范化加权重过程
实例
It may help explain our data analysis process by using a specific example. (Note that we are using an example from 2014 for a company that has since been split into two parts. This avoids any risk of an implied criticism of an existing company.) Hewlett Packard was a heavily tracked company prior to its split. We had 154 sources of data for this company that together provided 17,571 individual data elements. Only 62 of these data sources provided data for our July 1, 2014 rating—the rest of the data sources provided data for previous periods (our data set goes back to 2008). The 62 current data sources provided 575 different types of rating elements and a total of 610 different ratings values that did not affect/apply to special issues.
转换成0至100级后,我们绘制评分分分入十二大子类。我们有1 403级因子。我们选择子类允许数据均衡分布可看出休利特打包合理分布
提供评分前,我们需要先检验我们有足够的源码和足够量的源码生成优分 。 一般说来,我们至少需要两个强或三或四弱源方才能提供评分 。 如你所见,我们有大量源码对HP等大公司评分
即使在正常化后,任何一个子类的评分曲线都可能有不少异常之处。然而,我们有足够的数据来提供可用数据中点的良好估计值,供我们收集并调整的评分使用。下文你可以看到某些源对HP棋局有高见,而另一些源则不那么偏向。结果混合得分平均比统一领导道德评分低
总体效果是平滑评分输入并使它们更加一致。从下文插图中可以看出,最终评分分布完全环绕中心峰值组织化。平均总评分64比峰值80下低,原平均评分61
金博宝手机版网页通过对数据错误分布方式做几个假设,人们可以评估评分的精度。前一篇文章显示CSRHUB总体评分精确表示值内1.8点内95%置信区间。错误栏持续下降,目前置信区间小于一分
金博宝手机版网页下一篇文章中,我们将讨论使用复杂数据密集方法测量公司CSR性能的利弊
错过第一部分了吗见第1部分.
金博宝手机版网页Bahar Gidwani是CTOCSRHub的共同创建者多年以来他建设并经营大型技术企业巴哈尔拥有CFA公司与Kidder Peabody公司和McKinsey公司在华尔街工作巴哈尔咨询多大公司并目前服务于数家软件和网络公司板块哈佛商学院MBA物理和天文学本科并总部设在纽约市
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