The main principle of the Lean Startup movement is that static business planning should be replaced by a dynamic development, where products, services, business model elements, business objectives and activities are frequently changed based on constant customer feedback. Our ambition is to empirically measure if such changes of the business idea, the business model elements, the project management and close interaction with customers really increases the success rate of entrepreneurs, and in what way. Our first paper, Does Lean Startup really work? - Foundation for an empirical study presented the first attempt to model the relations we want to measure. This paper will focus on how to build and set up a test harness (from now on called the Entrepreneurship Platform or EP) to gather empirical data from Companies and how to store these data together with demographical and financial data from the PROFF-portal in the Entrepreneurial Data Warehouse (from now called the EDW). We will end the paper by discussing the potential methodological problems with our method, before we document a test run of our set-up to verify that we are actually able to populate the Data Warehouse with time series data


翻译:Lean Startup运动的主要原则是,静态商业规划应当被动态发展所取代,即产品、服务、商业模型要素、商业目标和活动经常根据客户不断反馈而改变。我们的目标是,在商业思想、商业模型要素、项目管理和与客户的密切互动发生这种变化时,实证性衡量企业理念、商业模型要素、项目管理和项目管理的这种变化是否真正提高了企业家的成功率,以及如何提高。我们的第一个文件,即Lean Starts的启动是否真正有效? - 实证研究基金会首次尝试模拟我们想要衡量的关系。 本文将侧重于如何建立和设置一个测试工具(从现在开始称为创业平台或EP),从公司收集经验数据,以及如何将这些数据与从企业家数据仓库(现在称为EDW)PROFF门户网站(从PROFF-portal)中收集的人口和财政数据一起储存。我们最后将讨论我们的方法可能存在的方法问题,然后记录我们设置的测试,以核实我们是否真正能够用时间序列数据来充实数据仓库。

0
下载
关闭预览

相关内容

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
推荐|深度强化学习聊天机器人(附论文)!
全球人工智能
4+阅读 · 2018年1月30日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
Arxiv
92+阅读 · 2020年2月28日
Mobile big data analysis with machine learning
Arxiv
6+阅读 · 2018年8月2日
Arxiv
4+阅读 · 2018年5月14日
Arxiv
6+阅读 · 2016年1月15日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
推荐|深度强化学习聊天机器人(附论文)!
全球人工智能
4+阅读 · 2018年1月30日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员