基于聚类分析的战略联盟控制机制研究
关于关联分析与聚类分析的研究详细说明

一、关联分析与规则归纳分析所谓关联分析,在我们商业研究的一个最常的运用就是购物篮分析。
它是根据商家搜集到的某段时间内顾客消费情况的数据,从中找出各个消费品之间的联系,即在海量的消费数据中挑出哪些商品与哪些商品同时被购买的可能性最大,从而为商家作出决策提供重要信息。
因此关联分析对于我们来说在研究业态组合,品类落位等方面意义重大。
当然关联分析最直接适用的地方就是在超市或百货的商品陈列摆放上,好的陈列和摆放对于销量和业绩的增长是不可小觑的。
另外,我们还可以通过规则归纳分析挖掘出最容易消费这些商品的顾客具有什么样的人口统计学特征,从而进行针对性广告设计或者重点营销。
关联分析的方法主要有GRI建模和WEB图形法。
规则归纳分析主要用到C5.0。
(一)、GRI1、目的:从众多的购物篮中找出各个商品之间的关联,确定关联性最强的是哪几类商品。
2、原始数据要求:商家提供出的数据应包括以下几个字段:消费者信息(性别、年龄、家庭、教育、收入等等人口统计学特征,其实可以理解成自变量);每个消费者所购买的商品种类(二分变量,即某一类商品此消费者是否有购买。
标明是/否)。
例如:ID 性别年龄收入……. 酒蔬菜水果肉……..011 男25 50000 是是否是012 女35 45000 是否是否013 男46 100000 是是否是3、具体操作:clementine。
源节点,导入数据→类型节点→GRI节点即可(具体参数设置略)。
如果在输出的过程中不需要哪些信息,还可以在GRI 节点前添加“过滤”节点。
4、解释:最终数据会将关联性较强的几种商品罗列出来。
比如,买了酒和肉,最有可能买的商品会是水果。
如图:(二)、Web1、目的与原始数据要求同GRI方法的要求。
2、操作过程与GRI相同,只是在类型节点后面添加的是WEB图形节点。
3、数据解释:WEB节点是一种图形节点,其输出结果相对于GRI更直观和形象。
如图:它将关联性最强的品类之间的线描绘的最粗。
基于战略群组理论的行业竞争格局分析——以中国保险行业为例

无法获得 的信 息。迄今为止 , 学者们在多个行 业
的实证研究也证明了战略群组能够为深入 了解企 业的战略与绩效 、 分析竞争 的本质与结构带来 新
的启示。 然而, 虽然战略群组 的众多研究 已经覆盖 了
( 战略群组理论 一)
M ca . ut i e S H n 最早提出“ hl 战略群组” 这一概
p ro . h e i s u s a e a d e s d F rt t e e i c lf dn sd mo sr t h ta sait al in f a tr lt n e d T r e man is e r d r s e . i ,h mpr a i i g e n tae t a t t i l sg i c n ea i - i s i n sc y i o
模式——行业结构分析 和企业资源分 析。早期普 层次的关于战略群组 的探讨。具体地 , 本文将基 济学(O 研究 , I) 主要采用 M s ao n和 Bi a n的传统模
型, 结 构 (t c r)一行 为 ( odc)一绩 效 即‘ sut e r u cn ut ( eo ac ) , pr r ne ” 简称 S C— fm — P范式。该派观点 以
Th m p ttv t uc u e An l ss Ba e n t a e i r u e r e Co e i e S r t r a y i s d o S r t g c G o p Th o y: i Ta i i s n ur n e I us r a pl k ng Ch ne e I s a c nd t y a Ex m e s
驱动, 行业绩效取决于行业结构特征 , 而将 同一个 行业 内企业之间的绩效差异笼统地归结为管理的
聚类分析模式下的市场营销策略研究

2014年07期总第746期解总体的基本情况的调查;五是典型调查。
典型调查能够深入实际,同时机动灵活,能够有效节省人力和物力,缺点在于调查的准确性和可信度难以控制。
典型调查适用于专项研究。
随着市场经济体制的日渐完善,我们所面临的统计对象也日渐复杂,因此,实际的调查过程中应该综合运用多种统计调查方法。
根据我国统计法和统计工作提倡的基本原则,我国现代物流统计应该采用“普查为基础,抽样调查为主体,结合统计报表方法”的统计调查方法,获得相应的物流统计资料。
第一,以普查为基础。
我国至今未对现代物流业进行彻底的统计调查,因此,很有必要对现代物流业进行全面普查,以了解整体发展情况,并为将来的统计预测工作打好基础。
定期的普查有利于全面把握物流行业的发展动向,维护市场秩序。
第二,抽样调查为主体。
普查成本相对较高,因此大量的统计信息可以通过抽样调查来获得。
对物流业进行统计就可以采用抽样调查,选取代表性企业进行统计分析,进而估计整个物流行业的相关情况。
第三,结合统计报表方法。
统计报表方法有利于掌握行业全面情况,实际上,大量的物流数据可以直接从日常的报表中获得。
因此,应当完善物流企业的统计报表制度,在此基础上,获得所需的物流统计数据。
2.现代物流统计的分析方法物流统计分析方法实际上就是利用统计分析方法定量和定性的分析物流活动。
常用于物流活动中的统计分析方法有聚类分析法和经济效益综合评价法。
聚类分析法是一种根据对象特征定量分析的多元统计方法。
一般步骤为:首先,将对象各自成类;然后,对相似样本定义并对数据进行初步处理;再次,计算类间距,进行聚类;最后,输出结果。
常见的统计软件如SPSS、SAS 都具有强大的聚类分析功能,故在此不做赘述。
经济效益综合评价法多用于企业效益考评,以及企业之间的横向比较。
目前常用的经济效益综合评价法为经济效益综合率法,它是以企业的占用资金、物流成本、物流收入、利润率等指标为基础形成的评价方法。
常见的计算公式为:经济效益综合率=资金利税率×劳动生产率×成本利润本×物流收入利税率(这些指标可根据实际情况进行增减)现代物流统计指标体系的研究一是为了服务企业和政府,二是试图为加速我国现代物流发展提供一些依据和思路;最后,通过统计指标体系中的主要指标数据,能够有效地反应出我国物流行业的发展进程。
聚类分析详解

聚类分析详解sklearn—聚类分析详解(聚类分析的分类;常⽤算法;各种距离:欧⽒距离、马⽒距离、闵式距离、曼哈顿距离、卡⽅距离、⼆值变量距离、余弦相似度、⽪尔森相关系数、最远(近)距离、重⼼距离)这⼀章总结的很痛苦,打公式费时费⼒。
⽂章⽬录1.聚类分析1.1聚类⽅法1.2 常见聚类算法:1.3 cluster提供的聚类算法及其使⽤范围2. 各种距离2.1 连续性变量的距离2.1.1 欧⽒距离2.1.2 曼哈顿距离2.1.3 切⽐雪夫距离2.1.4 闵可夫斯基距离2.1.5 标准欧式距离2.1.6 马⽒距离2.1.7 补充:距离判别法,同样⽤到马⽒距离2.2 离散型变量距离2.2.1 卡⽅距离2.2.2 Phi距离2.2.3 ⼆值变量距离2.2.4 Jaccard系数2.3基于相似系数的相似性度量(⽤相似度表⽰距离)2.3.1 余弦相似度2.3.2 汉明距离2.3.3 Jaccard相似系数2.3.4 ⽪尔森相关系数2.4 个体与类以及类间的亲疏关系度量2.4.1 最远(近)距离2.4.2 组间平均链锁距离2.4.3 组内平均链锁距离2.4.4 重⼼距离2.4.5 离差平⽅和距离(Ward⽅法)3. 常⽤的聚类⽬标函数3.1 连续属性的SSE3.2 ⽂档数据的SSE计算公式:3.3 簇$E_i$的聚类中⼼$e_i$计算公式:1.聚类分析1.1聚类⽅法类别包括的主要算法划分(分裂)⽅法K-Means算法(均值)、K-medoids算法(中⼼点)、K-modes算法(众数)、k-prototypes算法、CLARANS(基于选择)层次分析BIRCH算法(平衡迭代规约)、CURE算法(点聚类)、CHAMELEON(动态模型)基于密度DBSCAN(基于⾼密度连接区域)、DENCLUE(密度分布函数)、OPTICS(对象排序识别)基于⽹格STING(统计信息⽹络)、CLIOUE(聚类⾼维空间)、WAVE-CLUSTER(⼩波变换)基于模型统计学⽅法、神经⽹络此外还有,最优分割法(有序样本聚类)、模糊聚类法(应⽤模糊集理论)、图论聚类…这个⽔太深了,看了半天是不是发现⾃⼰就只会k均值和birch系统聚类啊…真真真的学⽆⽌境1.2 常见聚类算法:算法名称描述K-Means K均值算法是⼀种快速聚类算法,在最⼩化误差函数的基础上将数据划分为预定的K簇。
聚类分析(ClusterAnalysis)

聚类分析(ClusterAnalysis)(一)什么是聚类聚类,将相似的事物聚集在一起,将不相似的事物划分到不同的类别的过程。
是将复杂数据简化为少数类别的一种手段。
(二)聚类的基本思想:•有大量的样本。
•假定研究的样本之间存在程度不同的相似性,可以分为几类;相同类别的样本相似度高,不同类别的样本相似度差。
•用一些数据指标来描述样本的若干属性,构成向量。
•用某种方法度量样本之间或者类别之间的相似性(或称距离),依据距离来进行分类。
•根据分类来研究各类样本的共性,找出规律。
(三)聚类的应用•商业领域-识别顾客购买模式,预测下一次购买行为,淘宝商品推荐等。
•金融领域-股票市场板块分析•安全和军事领域•o破解GPS伪随机干扰码和北斗系统民用版的展频编码密码o识别论坛马甲和僵尸粉o追溯网络谣言的源头•生物领域•o进化树构建o实验对象的分类o大规模组学数据的挖掘o临床诊断标准•机器学习•o人工智能(四)聚类的对象设有m个样本单位,每个样本测的n项指标(变量),原始资料矩阵:image.png指标的选择非常重要:必要性要求:和聚类分析的目的密切相关,并不是越多越好代表性要求:反映要分类变量的特征区分度要求:在不同研究对象类别上的值有明显的差异独立性要求:变量之间不能高度相关(儿童生长身高和体重非常相关)散布性要求:最好在值域范围内分布不太集中(五)数据标准化在各种标准量度值scale差异过大时,或数据不符合正态分布时,可能需要进行数据标准化。
(1)总和标准化。
分别求出各聚类指标所对应的数据的总和,以各指标的数据除以该指标的数据的总和。
image.png这种标准化方法所得到的的新数据满足:image.png(2)标准差标准化,即:image.png这种标准化方法得到的新数据,各指标的平均值为0,标准差为1,即有:image.pngimage.pngPS:比如说大家的身高差异(3)极大值标准差经过这种标准化所得到的新数据,各指标的极大值为1,其余各数值小于1.image.pngPS:课程难易,成绩高低。
2024年电子商务论文题目

电子商务论文题目1
1、“一带一路”战略下跨境电子商务现状与发展研究
2、北京跨境电子商务企业人才需求状况调查分析
3、不同行业跨境电子商务绩效对比研究
4、大数据背景下跨境电子商务信用评价体系构建
5、当前我国跨境电子商务出口的现状及未来发展的思考
6、高校跨境电子商务人才培养模式研究
11、基于SaaS模式的产业集群协同商务平台研究
12、基于物联网的猪肉溯源及价格预警模型研究
13、电信运营商个性化信息服务体系构建研究
14、基于OFBiz与Android平台的进销存系统设计与实现
15、网络信息服务系统自组织演化发展研究
16、复杂系统可靠性增长管理与评价方法研究
17、中国银行电子银行业务管理研究
22、我国B2C跨境电子商务物流模式选择
23、电子商务能否促进外贸增长——来自我国的证据
24、电子商务时代我国农产品营销研究
25、电子商务快递产业链模式及关联分析
26、电子商务物流体系优化研究
27、电子商务信息生态系统的构建研究
28、美国电子商务税收政策及博弈行为对我国的启示
29、电子商务时代的物流发展分析
75、C2C模式电子商务税收问题探析
76、基于LBS和O2O的移动电子商务业务模式研究
77、电子商务飞速发展背景下快递业发展探讨
78、B2C电子商务环境下的退货逆向物流研究
79、电子商务税收征管研究
80、基于电子商务网络财务会计发展研究
81、简析O2O电子商务模式
82、第三方支付解决电子商务支付安全的博弈分析
64、Xen虚拟机迁移机制和负载均衡策略研究
65、我国第三方互联网支付市场定价机制研究
基于K-Means聚类算法的客户体验管理优化策略研究

基于K-Means聚类算法的客户体验管理优化策略研究
张蕊;张丽红
【期刊名称】《长江信息通信》
【年(卷),期】2024(37)2
【摘要】近年来,中国市场进入存量博弈时代,人口红利向人心红利转变,共同推动产业的迭代升级的迫切性日益凸显,对千人千面服务的要求也越来越高。
为了解决这一问题,提出了结合K-Means聚类算法实现客户分群来优化客户体验管理。
其中,K-Means聚类算法可以寻找出K个不同组别的簇,并将该组别所包含数值的均值作为各组别的核心。
聚类结果可为后续各类客户提供的精细化服务和优化客户体验管理提供重要依据,实验表明,使用K-Means聚类的客户分群比使用其他聚类算法精准度更高,花费时间更短。
【总页数】4页(P217-219)
【作者】张蕊;张丽红
【作者单位】中国移动通信集团云南有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于K-Means聚类算法电池组均衡策略研究
2.基于K-means聚类算法的草莓灌溉策略研究
3.基于K-means聚类算法的电站煤场来煤堆放优化研究
4.基于粒子
群优化K-means聚类算法的快递网点选址方法研究5.基于k-means聚类算法的A商贸公司库存管理优化研究
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《基于强化学习的聚类算法及其应用研究》范文

《基于强化学习的聚类算法及其应用研究》篇一一、引言随着大数据时代的到来,聚类算法作为无监督学习的重要分支,在许多领域得到了广泛的应用。
传统的聚类算法如K-means、层次聚类等在处理复杂数据时存在局限性。
近年来,强化学习作为一种新兴的机器学习方法,为聚类算法的研究提供了新的思路。
本文将探讨基于强化学习的聚类算法及其应用研究。
二、强化学习与聚类算法概述2.1 强化学习概述强化学习是一种基于试错学习的机器学习方法,通过智能体与环境进行交互,以获得最大化的累计奖励。
强化学习主要由状态、动作、奖励和策略等要素组成。
2.2 聚类算法概述聚类算法是一种无监督学习方法,旨在将数据集划分为若干个簇,使得同一簇内的数据具有相似性,不同簇间的数据差异较大。
传统的聚类算法主要包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。
三、基于强化学习的聚类算法3.1 算法原理基于强化学习的聚类算法通过智能体在聚类过程中进行决策,以最大化累计奖励。
智能体通过与环境进行交互,学习如何划分簇以及如何调整簇的参数,以优化聚类效果。
具体而言,智能体在每个状态下选择一个动作,该动作会改变数据点的归属或者簇的参数。
然后,智能体会接收到环境的反馈,即奖励或惩罚,以评估该动作的好坏。
智能体通过不断试错和学习,逐渐找到最优的决策策略。
3.2 算法实现基于强化学习的聚类算法实现主要包括以下几个步骤:(1)定义环境:将聚类问题转化为一个强化学习问题,定义状态、动作和奖励等要素。
(2)初始化智能体:使用适当的强化学习算法(如深度Q 网络、策略梯度等)初始化智能体。
(3)训练智能体:让智能体与环境进行交互,通过试错学习优化聚类效果。
(4)评估与调整:根据聚类效果评估智能体的性能,并根据需要调整参数和策略。
四、应用研究4.1 图像分割基于强化学习的聚类算法可以应用于图像分割领域。
通过将图像数据转化为向量形式,并利用强化学习智能体进行决策和划分簇,可以实现图像的自动分割和标签化。
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求 , 强 了其 在 海尔 业 务 中 的重 要 性 。然 而 , 有 研 究 发 增 也
现 : 略 联 盟 面 临 高 度 的 不 确 定 性 。 因 此 , 业 面 临 的 一 战 企 迫 切问题 是 : 何 有效 协 调 与其 它企 业 的联 盟 伙 伴 关 如
使 用的重要 因素 , 后 根 据 国 内 20组 战 略 联 盟数 据 , 而 3 利
关 系规范 。其 中 , 约被 认 为是 一种 正 式 的 控制 机 制 , 契 而
关 系规范则 被认 为是非 正式控制 机制 。
事实上 , 业 在 战 略联 盟 中不 会 只 使 用 一 种 控 制 方 企 式, 而是 会组 合运 用 多 种 控制 机 制 。同 时 , 来 越 多 的学 越 者 也认 为 , 业 不会 只 依赖 一 种 控制 机 制治 理 战略 联 盟 . 企 而是会 通过 不 同类 型控 制 机 制 的组 合 运 用来 治理 战 略联 盟 。当企业 同时使用 多种控 制 机制 的 时候 , 对 战略 联盟 其
中, 只是 强调 了影 响某 一种 控 制 机制 选 择 和使 尉的 因素 ,
以 及 某 一 种 控 制 机 制 对 战 略 联 盟 的 影 响 。鲜 有 研 究 关 注
不 同控 制机 制组合对 战略联 盟 所带 来 的影 响 , 没有 探讨 也
影 响 不 同控 制 机 制 组 合 模 式 的 因 素 。
现 有 战 略 联 盟 中控 制 机 制 的 研 究 , 对 企 业 实践 具 有 重要 的指 导 意 义 。 并 关 键 词 : 略 联 盟 ; 制 机 制 ; 约 ; 系规 范 ; 类 分 析 战 控 契 关 聚 中图分类号 :94 C 3 文献标识码 : A 文 章 编 号 :0 17 4 ( 0 0 l U 80 1 0 —3 8 2 1 ) 2O l—6
的影 响 必 然 不 同于 单 一 控 制 机 制 的 影 响 。 因 此 , 究 企 业 研
联 盟 申 不 同 类 型 控 制 机 制 的 组 合 模 式 及 其 对 冲 突 和 企 业 绩 效 的 影 响 , 分 析 了 影 响 不 同控 制 机 制 组 合 模 式 并
的因素 。结论显 示 : 契约和 关 系规 范的共 同使 用能 够有 效 降低联 盟 中的 冲突 、 改善 企 业绩 效 ; 互依 赖 、 相 信 任、 忠诚 性 承诺 以 及 私 人 关 系是 影 响 企 业 使 用 不 同 契 约 和 关 系规 范组 合 模 式 的 重 要 原 因。 研 究 结 论 丰 富 了
用 聚 类 分 析 得 出 不 同 控 制 机 制 组 合 模 式 ; 利 用 方 差 分 再
系。 以降低联盟 冲突 、 提高企 业绩效 。 管理实 践和理 论研究 均 表明 : 制机 制 是企 业用 以规 控 范和协调联 盟成员 行 为 、 降低 冲 突 的一种 重 要方 式 。企
业 不 仅可以通过 签 订 正式 契 约 等 正式 的方 式协 调联 盟关 系 , 可 以 利 用 关 系 规 范 等 非 正 式 的 方 式 治 理 关 系 。 不 少 也 研 究关注 了影响企业 不 同类型 控制 机 制选 择 的 因素 , 以及 控 制 机 制 对 战 略 联 盟 的 不 同 影 响 ~ 。但 是 在 这 些 研 究
择 不 同控 制 机 制 组 合 的 因 素 。 目的 在 于 加 深 对 控 制 机 制 的 认 识 和 理 解 , 为 企 业 如 何 使 用 控 制 机 制 来 更 好 地 治 理 并 战略联盟 提供有 益的建议 。 我 们 首 先 将 通 过 梳 理 已 有 的 文 献 。 出 影 响 控 制 机 制 找
略 联 盟 , 保 了 销 量 , 时 也 能 更 为 准 确 地 了 解 海 尔 的 需 确 同
更 为重要 的理论 和实践 意义 。 基 于 以 上 分 析 , 文 着 重 探 讨 企 业 在 战 略 联 盟 中 使 用 本
的不 同控 制机制 组合对 战略 联盟 的影 响 , 以及影 响 企业 选
析 , 察不 同因素对不 同控 制机 制组 合 模式 的影 响 是否 存 考 在差异 ; 后分 析 在不 同的 控制 机制 组 合模 式 下, 业 绩 最 企
效 及联盟 成员 间冲突有何 差异 。
1 理 论 背 景
1 1 控 制 机 制 的 类 型 . 在 战 略 联 盟 中 , 业 可 以使 用 多 种 方 式 来 协 调 与 联 盟 企 伙 伴 的 关 系 , 有 文 献 中 经 常 涉 及 两 种 控 制 方 式 : 约 和 现 契
在治理 战略联盟 中所 使 刷 的不 同控 制机 制 组合 模 式 具 有
0 引 言
在 目前竞争激 烈 、 速 多变 的环 境 中 , 业 越 来 越需 快 企 要 与其 它企 业构建 战略联 盟 , 以便 于有效 应对 市 场环 境 的 蛮化 . 进而提 高企业绩 效…。例如 , 洋通过与海 尔建立 战 三
钱 丽 萍 刘 益 ,
( . 庆 大 学 经 济 与 工 商 管 理 学 院 , 庆 , 0 3 ;2 西 安 交 通 大 学 管 理 学 院 , 西 西 安 7 0 4 ) 1重 重 1 00 . 0 陕 10 9
摘 要 : 集 来 自我 国 家用 电 器 行 业 的 2 0份 调 查 问 卷 , 用 因子 分 析 、 类 分 析 和 方 差 分 析 . 究 了 战 略 收 3 利 聚 研
第2 卷 第 l 期 7 2 2 1年6 0O 月
科 技 进 步 与 对 策
S in e T c n l g r g e s n o iy c e c & e h o o yP o r s dP l a c
V_I2 0 _7N 0. 2 1
J n2 1 u .0 O
基 于 聚 类 分 析 的 战 略 联 盟 控 制 机 制 研 究