由李海林教授课题组研发的数据驱动分析方法（Data-driven Analysis for studying the influence mechanism of Complex factors, DAC）是面向复杂系统影响机制研究的一套数据分析方法，综合了定量和定性研究的优势，通过机器学习的方法研究复杂系统关键核心因素的机制，分别使用基于云模型的数据校准、聚类、决策树、贝叶斯网络等数据挖掘任务对复杂因素影响机制分析过程中的数据预处理、多元情境识别与分析、影响因素分析和目标提升路径进行研究，进而实现复杂系统影响因素机制研究。DAC已被有效地应用工商管理、管理科学与工程、经济与金融等学科中的复杂系统影响机制的问题。
DAC方法（曾使用名DDA）体现了多学科融合，创新发展了传统管理研究范式。DAC依托于系统论、信息论和控制论原理，将系统的演变视为多个不同因素的综合作用，借助数据挖掘算法找到系统内样本的异质性特征，结合关注的管理决策问题实现不同样本空间内影响因素的决策规则提取，在此基础上进一步实现复杂因素的影响影响机制分析。DAC方法体现了管理学、统计学与计算机科学等相关学科的交叉融合，降低了知识获取的复杂程度。DAC方法对传统管理研究范式带来了一定思考，以决策问题为导向、以数据挖掘算法为技术支撑，为挖掘海量数据背后的重要知识和管理启示提供了一套行之有效的“工具箱”。
DAC方法为复杂管理问题的解决提供了新方法和新思路。DAC方法为大数据时代下经济、管理等学科中复杂因素影响机制研究提供了新的研究路径。大数据时代的到来，使大规模、多变量、非结构化数据不断涌现，某些统计方法和实证分析方法已不再适用于复杂系统研究分析，DAC从数据挖掘角度深入剖析复杂变量间的非线性、异质性和离散性等关系及联动作用机理，不仅能实现样本内的数据拟合，亦能对样本外数据进行精准预测。从数据收集、数据清洗、聚类分析、决策分析、影响机制和敏感度分析等流程剖析复杂系统多因素间的影响机制，并通过可视化手段增强理论模型的可解释性和预测性。运用DAC方法可使研究更科学化、严谨化和精细化，帮助我们在面对问题或难题时做出科学决策。
DAC研究框架如图1所示，主要分为数据采集与预处理、指标构建与量化、聚类分析、决策树分析、贝叶斯网络分析等几大模块。
图1 DAC研究框架图
课题组发表关于DAC成果有：
- 李海林, 徐建宾, 林春培, 张振刚. 合作网络结构特征对创新绩效影响研究. 科学学研究, 2020, 38(8):1528- 1538. （全文）
- 李海林, 廖杨月, 李军伟, 林春培. 高校杰出学者知识创新绩效的影响因素研究. 科研管理, 2022, 43(3): 63-71. （第二十一届全国科技评价学术会议优秀论文）（全文）
- 李海林, 周文浩, 万校基, 林春培. 因素影响机制研究的数据决策分析方法. 第十七届中国管理学年会优秀论文, 中国南京, 2022.
- 王正威, 李海林, 陈多, 万校基. 基于数据决策分析的科研成果关注度影响因素研究. 情报科学, 2022, 40(07): 27-36.（全文）
- 李海林, 龙芳菊, 林春培. 网络整体结构与合作强度对创新绩效的影响. 科学学研究, 2023, 41(01):168-180.（全文）
- 周文浩, 李海林. 合作网络异质性特征与企业创新绩效的关系. 系统管理学报, 2023, 32(02)：367-378.（全文）
- 李海林, 陈多, 林伟滨. 合作网络整体性特征对科研团队创新绩效的影响研究——以（国际）医学信息学领域研究论文为例. 情报科学, 2023, 41(5):59-67.（全文）
- 林春培, 朱晓艳, 余传鹏, 廖杨月, 李海林*. 跨界团队网络特征对其颠覆性创新绩效的影响研究. 情报学报, 2024, 0(0):1-19.（全文）
- Hailin Li, Hongqin Tang, Wenhao Zhou, Xiaoji Wan. Impact of enterprise digitalization on green innovation performance under the perspective of production and operation. Frontiers in Public Health, 2022, 10:971971.（全文）
- Hailin Li, Zhengwei Wang, Weibin Lin. How Sino-foreign Cooperation Networks Affect Innovation Performance of Chinese Enterprises? Evidence from Biomedical Industry[J]. IEEE Transactions on Engineering Management, 2023,7:1-17.（全文）
- Wenhao Zhou, Hailin Li. A study on the multidimensional driving mechanism of cross-regional scientific collaboration network in China[J]. Technology Analysis & Strategic Management, 2023, 8: 1-15.（全文）
- Wenhao Zhou, Hailin Li. R&D team network configurations, knowledge diversity and breakthrough innovation: a combined effect framework. European Journal of Innovation Management, 2024, 1-20. （全文）
- Zhang, Liping, Qiu, Hanhui, Chen, Jinyi, Zhou, Wenhao, Li, Hailin. How Do Heterogeneous Networks Affect a Firm’s Innovation Performance? A Research Analysis Based on Clustering and Classification. Entropy, 2023, 25(11):1-18.（全文）
- Liping Zhang, Hailin Li, Chunpei Lin, Xiaoji Wan. The influence of knowledge base on the dual-innovation performance of firms. Frontiers in Psychology, 2022, 13:879640.
