Selection of Big Data Monitoring Indicators for Investment Risk in Photovoltaic Projects\*
Yang Chang<sup>1</sup> Lin Hui<sup>1</sup> Hu Guangwei<sup>2</sup>
🤖 gxceed AI 要約
日本語
太陽光発電プロジェクトの投資リスク監視モデル構築のため、ビッグデータ監視指標の体系的選定手法を提案。Solarbaoプラットフォームの多源異種データを統合し、CHAID決定木等を用いてリスク要因を分析。実例で有効性を検証。
English
This study proposes a systematic selection scheme for big data monitoring indicators to assess investment risks in photovoltaic projects. Using multi-source data from the Solarbao platform and CHAID decision trees, it integrates expert judgment to identify key risk factors, validated with real cases.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本では再生可能エネルギー投資拡大に伴い、投資リスク評価の高度化が求められる。本手法はビッグデータとAIを活用したリスク監視の枠組みを提供し、日本の太陽光発電投資におけるデューデリジェンスや融資判断に応用可能。
In the global GX context
Globally, the growth of renewable energy investments necessitates robust risk assessment frameworks. This study demonstrates the use of big data and AI to monitor investment risks in solar projects, offering insights for investors and financial institutions aligning with climate finance goals.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a methodological framework for integrating big data and AI in renewable energy investment risk assessment.
🏢実務担当者:Offers a practical approach to monitor and mitigate investment risks in solar projects using data-driven indicators.
🏛政策担当者:Highlights the importance of data infrastructure for renewable energy investment, informing policy on risk management and transparency.
📄 Abstract（原文）
Objective: In the process of constructing a monitoring model for photovoltaic project investment risks, this study proposes a systematic selection scheme for identifying big data application monitoring indicators for internet finance platforms, and validates it using actual cases. Method: Employing a big data monitoring model, multi-source heterogeneous data from the Solarbao platform was integrated. Expert judgment served as the basis for project investment risk analysis. CHAID decision tree...
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- chinarxiv https://chinaxiv.org/abs/201711.02021first seen 2026-08-02 18:49:02
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。