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Marina Johnson

助理教授，信息管理和商业分析

Email:
johnsonmari@yinghuiqibao.com
Degrees:
BA, Gazi University
MS, DEU University
PhD, State University of New York at Binghamton
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Bio

Dr. 约翰逊是十大博彩推荐排名州立大学费利西亚诺商学院的助理教授. Dr. Johnson completed her Ph.D. at The State University of New York, Binghamton. During her Ph.D.她专注于机器学习、数据挖掘和元启发式优化.

Before becoming an academic, Dr. Johnson曾在包括Hugo Boss在内的多家公司工作过, and Comcast - NBC Universal. During her industry experience, she extensively used optimization, simulation, and predictive modeling tools.

Dr. 约翰逊还在代顿大学(University of Dayton)担任教职。, 她成为了质量管理辅修课程的项目协调员. 在特拉华大学，约翰逊教授与校园内的其他研究人员合作，获得了几项资助.

Dr. Johnson的研究兴趣在于机器学习和优化的应用领域, ranging from marketing analytics to health informatics.

运用主动学习和创业心态的学习原则. 约翰逊不断探索教育技术工具，以提高学生的学习成果.

Dr. Johnson enjoys traveling, hiking, and doing yoga.

Expertise

Machine Learning,
Metaheuristic Optimization,
Statistics,
Data Mining,
Data Science,
Business Analytics

Professional Experience

  • 代顿大学助理教授(2015 - 2017)
  • Graduate Research Assistant at United Services Hospital & 纽约州立大学宾厄姆顿分校研究生院(2010 - 2014)
  • Hugo Boss高级数据分析顾问(2007 - 2010)
  • 美国十大博彩推荐排名州立大学助理教授(2018年至今)
  • 首席数据科学家/高级经理，康卡斯特- NBC环球(2017 - 2018)

Honors & Awards

  • Alpha Pi Mu荣誉协会准会员(2012年1月)
  • Best Paper Award, 2019年组织和社会中的信息和通信技术(ICTO)会议(2019年10月)

Refereed Published Articles

  • M. Johnson, N. Nagarur, (2015). 检测健康保险索赔欺诈的多阶段方法. Healthcare Management Science
  • P. Appiah-Kubi, M. Johnson, E. Trappe (2019). 工程技术中的服务学习:学生对项目类型有偏好吗?. Journal of Engineering Technology
  • M. Johnson, M. Berenson (2019). 在计算软件工具中选择以加强商业统计入门课程的学习. Decision Sciences Journal of Innovative Education (DSJIE)
  • M. Johnson, A. Albizri, R. Jain (2020). 探索性分析识别概念、技能、知识 & Tools to Educate Business Analytics Practitioners. Decision Sciences Journal of Innovative Education
  • M. Johnson, R. Jain, m. Brennan, E. Swartz, D. Silver, J. Paolini, S. Mamonov, C. Hill (2021). 为数据驱动型经济制定大数据和人工智能劳动力路线图. Global Institute of Flexible Systems Management
  • M. Johnson, A. Albizri, R. Jain (2020). Exploratory analysis to identify concepts, skills, knowledge, and tools to educate business analytics practitioners. Decision Sciences Journal of Innovative Education
  • S. Simsek, A. Albizri, M. Johnson, T. Custis, S. Weikert (2021). 合同续约的预测数据分析:管理决策的决策支持工具. Journal of Enterprise Information Management
  • M. Johnson, R. Jain, M. Brennan-Tonetta, E. Swartz, D. Silver, J. Paolini, S. Mamonov, C. Hill (2021). 大数据和人工智能对工业的影响:为数据驱动经济制定劳动力路线图. Global Journal of Flexible Systems Management
  • M. Johnson, A. Albizri, A. Harfouche (2021). 医疗保健中负责任的人工智能:预测和预防经济和社会福利的保险索赔拒绝. Information Systems Frontiers
  • A. Johnson, M. Johnson, N. Nagarur (2021). 考虑稳健性和弹性风险缓解策略的中断下供应链设计. International Journal of Logistics Systems & Management (IJLSM)
  • R. Jain, M. Johnson, A. Albizri, G. Elias (2022). 面向互操作性的开放系统架构框架(OSAFI). International Journal of Business Information Systems
  • E. Swartz, P. Brennan-Tonetta, R. Jain, M. Johnson, S. Mamonov, M. Hale, J. Jayaraman (2022). 寻找数字化转型时代商业伦理教学方法. Journal of Big Data and Artificial Intelligence
  • M. Johnson, A. Albizri, S. Simsek (2022). 人工智能在医疗保健操作中提高治疗效果:一个预测肺癌预后的框架，用于定制治疗策略. Annals of Operations Research
  • M. Johnson, A. Albizri, A. Harfouche, S. Wamba (2022). 将人类知识整合到复杂和非结构化问题的人工智能中:知情人工智能. International Journal of Information Management
  • M. Johnson, R. Misra, M. Berenson (2022). 在商业分析课程中整合贝叶斯与马尔可夫方法. Decision Sciences Journal of Innovative Education (DSJIE)
  • S. Tutun, M. Johnson, A. Ahmed, A. Albizri, S. Irgil, I. Yesilkaya, E. Ucar, T. Sengun, A. Harfouche (2022). 基于人工智能的心理健康障碍预测决策支持系统. Information Systems Frontiers
  • R. Jain, M. Johnson, A. Albizri, G. Elias (2022). 用于互操作性的开放系统架构框架. International Journal of Business Information Systems
  • S. Tutun, A. Tosyali, H. Sangrody, M. Khasawneh, M. Johnson, A. Albizri, A. Harfouche (2022). 能源行业的人工智能:通过队列智能预测用电量 & Adaptive Neural Fuzzy Inference System. Journal of Business Analytics
  • Y. Alnsour, M. Johnson, A. Albizri, A. Harfouche (2023). 使用人工智能预测患者住院时间，以协助医疗保健专业人员进行资源规划和调度决策. Journal of Global Information Management
  • S. Tutun, A. Harfouche, A. Albizri, M. Johnson, H. He (2023). 一个负责任的人工智能框架减轻器官捐赠危机的后果. Information Systems Frontiers
  • M. Johnson, A. Albizri, A. Harfouche, S. Tutun (2023). 缓解紧急情况的数字化转型:通过可解释的人工智能提高阿片类药物过量的存活率. Industrial Management & Data Systems
  • M. Johnson, R. Malaga (2023). 探索YouTube视频优化实践与在线营销视频排名之间的关系:一种机器学习方法. Journal of Business Analytics
  • A. Dag, M. Johnson, E. Kibis, S. Simsek, B. Cankaya, D. Delen (2023). 用于确定影响癌症生存的主要因素及其时间效应的机器学习决策支持系统. Healthcare Analytics
  • C. Hill, L. Du, M. Johnson, B. McCullough (2024). 比较用于数据分析的编程语言:Python和R中估计的准确性. Wiley跨学科评论:数据挖掘和知识发现

Published Proceedings

  • A. Albizri, M. Johnson, R. Jain (5s). 2018. 商业分析教育的未来:缩小学术界之间的差距 & Industry 2018 DSI Annual Meeting Proceedings
  • M. Johnson, Y. Han, N. Nagarur, (5s). 2013. 血液供应链系统仿真模型[j] . 2013年工业与系统工程研究年会论文集
  • A. Alazzam, M. Johnson, H. Lewis (5s). 2013. 一种新的非凸问题优化算法，2013年工业与系统工程学术会议论文集
  • M. Johnson, A. Johnson, N. Nagarur (5s). 2018. 设计稳健和弹性供应链的概念框架决策科学学会年会
  • M. Johnson, M. Berenson (5s). 2018. 两种免费软件平台在商业统计入门课程教学中的比较
  • E. Swartz, R. Jain, M. Johnson (5s). 2022. 走出非洲:在撒哈拉以南非洲跟踪女性数字企业家戴安娜国际研究会议