要約
製品の美観分析やデザインへの関心が高まっています。しかし、様々な変数や情報を網羅した利用可能な大規模データの不足は、アナリストや研究者が直面する最大の課題の1つである。本論文では、様々なオンラインソースとフォーマットから包括的な自動車データセットを開発するための、我々の学際的な取り組みを紹介します。具体的には、作成されたデータセットには、英国市場における10年以上前の899車種の140万枚の画像と、それに対応するモデルの仕様や販売情報が含まれています。我々の研究は、(i)自動車産業における研究と応用、(ii)ビッグデータの作成と共有、(iii)データベース設計、(iv)データ融合に大きく貢献するものである。我々の動機、技術的な詳細、データ構造とは別に、我々のデータがどのようにビジネスの研究やアプリケーションで使用できるかを示すために、さらに3つの簡単な例を紹介する。
要約(オリジナル)
There is a growing interest in product aesthetics analytics and design. However, the lack of available large-scale data that covers various variables and information is one of the biggest challenges faced by analysts and researchers. In this paper, we present our multidisciplinary initiative of developing a comprehensive automotive dataset from different online sources and formats. Specifically, the created dataset contains 1.4 million images from 899 car models and their corresponding model specifications and sales information over more than ten years in the UK market. Our work makes significant contributions to: (i) research and applications in the automotive industry; (ii) big data creation and sharing; (iii) database design; and (iv) data fusion. Apart from our motivation, technical details and data structure, we further present three simple examples to demonstrate how our data can be used in business research and applications.
arxiv情報
| 著者 | Jingmin Huang,Bowei Chen,Lan Luo,Shigang Yue,Iadh Ounis |
| 発行日 | 2023-01-09 15:36:23+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |