配置模型

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产品服务配置模型方案

产品服务配置模型方案

产品服务配置模型方案产品服务配置模型是指企业在推出新产品或服务时,为了更好地满足客户需求,采用一种系统化的方法来确定以及配置相关的产品和服务的方案。

该模型将客户需求、产品特性、服务提供等因素综合考虑,通过系统化的流程和方法来实现最优化的配置方案。

产品服务配置模型方案包括以下几个步骤:1. 客户需求分析和调研在开始产品服务配置前,企业首先需要了解客户的需求和痛点。

通过市场调研和用户反馈等方式,收集和分析客户的需求信息。

通过定性和定量的分析,找到产品或服务应该具备的关键特性和功能。

2. 产品特性定义和设计根据客户需求,企业可以将关键特性和功能定义为产品的基本要素。

在产品设计阶段,通过需求分析和技术可行性研究,将这些特性和功能转化为实际的产品设计和实施方案。

这包括产品的规格、技术参数、标准和接口等。

3. 服务策略和方案制定除了产品特性,企业还需要为产品提供相应的服务和支持。

在制定服务策略和方案时,企业应该考虑到客户的服务需求、服务等级和标准、服务流程和服务提供方式等。

这些方面的分析可以帮助企业定义出最佳的服务配置方案。

4. 生产和交付组织设计在配置产品和服务时,企业还需要考虑生产和交付的组织设计问题。

这包括生产线的布局设计、组织结构和人员配置、供应链管理、物料和设备管理等方面。

通过这些组织设计,企业可以更好地提供产品和服务,并提高生产效率和客户满意度。

5. 绩效评估和优化产品服务配置方案的最后一个步骤是绩效评估和优化。

通过收集和分析产品和服务的绩效数据,企业可以评估当前方案的效果,并发现潜在的改进点。

通过反馈和调整,不断优化配置方案,以提高客户满意度和企业的商业绩效。

产品服务配置模型方案的优势:1. 有效满足客户需求产品服务配置模型方案以客户需求为导向,通过科学的方法和流程,确保产品和服务能够满足客户的期望。

这使得企业能够提供符合市场需求的产品和服务,从而提高客户满意度和忠诚度。

2. 提高运作效率通过产品服务配置模型方案,企业可以优化产品和服务的设计、生产和交付流程。

Simulink 模型配置管理

Simulink 模型配置管理

模型配置集管理新建模型时,Simunlink自动创建一个默认的模型配置集,设置模型仿真行为和代码生成。

创建配置集由于不同的需要(例如:仿真,代码生成。

或者开发用配置集,生产用配置集),需要创建不同的配置集,以便通过激活不同配置集,快速的切换模型的仿真或代码生成行为。

在模型中创建配置集1.打开Model Explorer。

2.在Model Hierarchy窗格中,选择模型名称。

3.可以通过以下方式之一创建新的配置集:➢从Add菜单中,选择Configuration。

➢在工具栏上,点击Add Configuration按钮。

Configuration->Add Configuration。

激活配置集1.在Contents窗格空白处,右键点击配置集的节点以显示上下文菜单,然后选择Activate。

2.激活的配置在其名称后有(Active)后缀。

在工作空间或数据字典中创建配置集创建方法类似在模型中创建。

在工作空间或数据字典中创建的配置集称为独立配置集。

通过独立配置集可以在开发团队中共享该配置集。

该配置集需要通过配置引用与模型关联,具体查看配置引用章节。

在工作空间中定义的配置集需要导出保存为.mat或.m文件,以便软件关闭时数据不丢失,再次打开模型时加载该配置集。

1.打开Model Explorer。

2.在Model Hierarchy窗格中,选择Base Workspace节点。

3.可以通过以下方式之一创建新的配置集:➢从Add菜单中,选择Configuration。

➢在工具栏上,点击Add Configuration按钮。

➢通过复制现有模型参数配置集创建。

在Model Hierarchy 窗格中,选择需要复制的模型参数配置集复制。

然后选择Base Workspace节点粘贴。

导出配置集1. 选择配置集名,右键点击配置集的节点以显示上下文菜单,然后选择Exported Selected 。

2.输入文件名,点击保存。

资产配置模型

资产配置模型

资产配置模型资产配置,也称为投资组合管理,是指经营者在预先宣布的条件下,将资金分配到不同资产类别,以获得最优的组合投资效果的过程。

它是金融学中重要的一个问题,也是投资组合管理者面对的一个关键课题。

资产配置作为一种理论和实践,它一直以来对投资者控制投资风险和实现最大收益的作用越来越受到重视。

因此,资产配置的研究成为金融复杂性必要的一部分。

2.资产配置模型的基本原理资产配置模型是指利用金融数学方法,建立有效的资产配置组合,以最大化资本回报的投资模型。

它基于股票投资组合理论,以资本资产定价模型(CAPM)建立完整的投资组合,给企业带来了最大,稳定的回报。

资产配置模型以决定投资组合的可靠性和风险量为基础,把风险与收益一起考虑。

它将权衡风险和收益的可能性,并将其用于投资组合的构建。

它的核心考虑是投资者如何在最小的风险水平下获得最大的风险回报。

在资产配置模型中,各类资产之间的组合对风险和收益有很强的关联和影响,并把这种影响最大化,使得投资者在获得最大回报时同时减少风险。

3.资产配置模型的应用资产配置模型可以应用于各种不同的投资情景,以帮助投资者更加有效地管理投资组合。

它可以帮助投资者发现和掌握最佳的投资组合,最大限度地提高投资回报,并降低投资风险。

资产配置模型的应用可以帮助投资者更加有效地管理投资组合,包括投资组合的构建、估值和监控等方面。

从技术上讲,资产配置模型可以分为两类,一类是经典资产配置模型,它利用统计分析投资组合的风险收益特性,以及效果函数的优化技术,来确定最佳的投资组合。

另一类是衍生性资产配置模型,它建立在经典资产配置模型的基础上,结合了衍生品的特性,可以有效地控制风险和释放投资潜力,达到理想的投资收益率。

4.资产配置模型的局限性资产配置模型中存在一些局限性,这些局限性可能会影响投资者获得期望的投资回报。

首先,资产配置模型假定资产类别之间没有相互影响,但实际上,资产类别之间可能会存在非常强的相关性,资产配置模型并不能有效地考虑这种相关性。

金字塔 家庭资产配置模型

金字塔 家庭资产配置模型

金字塔家庭资产配置模型
摘要:
1.金字塔模型的概念和构成
2.家庭资产配置模型的概述
3.金字塔模型在家庭资产配置中的应用
4.结论
正文:
1.金字塔模型的概念和构成
金字塔模型是一种经典的投资模型,其基本构成是一组逐步缩小的方框,形似金字塔。

这个模型主要由四个部分构成,分别是:底层资产(占比最大)、中间层资产(占比适中)、顶层资产(占比较小)和顶端资产(占比最小)。

2.家庭资产配置模型的概述
家庭资产配置模型是指在家庭财务管理中,对各类资产进行合理分配和调整的一种方法。

其目的是在保证家庭财务安全的前提下,实现资产的增值。

家庭资产配置模型主要包括:固定收益类资产、权益类资产、现金及现金等价物和其他资产。

3.金字塔模型在家庭资产配置中的应用
在家庭资产配置中,金字塔模型可以作为一种有效的参考工具。

家庭可以根据自己的收入、年龄、风险承受能力等因素,合理分配各类资产。

首先,底层资产是家庭资产配置的基础,主要包括现金及现金等价物、定期存款等,其占比最大,保证了家庭基本的生活支出和应急资金需求。

其次,中间层资产是家庭资产配置的主要部分,主要包括权益类资产(如股票、基金等)和固定收益类资产(如债券、理财产品等),其占比适中,可以在保证一定收益的同时,追求资产的增值。

顶层资产和顶端资产分别是家庭资产配置中的次要部分,主要包括房地产、黄金、外汇等,其占比较小,可以根据家庭的具体情况进行适当调整。

4.结论
金字塔模型作为一种经典的投资模型,在家庭资产配置中具有很好的参考价值。

模型训练配置方案

模型训练配置方案

模型训练配置方案模型训练配置方案是指在进行机器学习模型训练时,针对数据、算法、硬件等方面的配置方案,包括数据预处理、特征提取、模型选择、超参数调优、并行计算等一系列步骤。

一个合理的模型训练配置方案不仅可以提高模型的准确性和泛化能力,还能有效利用计算资源和时间,提高训练效率。

本文将从数据准备、模型选择、超参数调优、硬件资源等方面对模型训练配置方案进行详细探讨。

一、数据准备1. 数据清洗:在进行模型训练之前,需要对数据进行清洗,包括处理缺失值、异常值和重复值等,以保证数据的质量和准确性。

2. 数据划分:在进行模型训练之前,需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集,以便用来训练模型、调优模型和评估模型的性能。

二、模型选择1. 确定模型类型:根据任务的特点和目标,选择合适的模型类型,可以是经典的机器学习模型如逻辑回归、决策树、随机森林,也可以是深度学习模型如卷积神经网络、循环神经网络等。

2. 模型架构设计:根据数据的特点和任务的要求,设计合适的模型架构,包括网络层数、每层的节点数、激活函数的选择等。

三、超参数调优1. 学习率调优:学习率是深度学习模型中非常重要的超参数,在训练过程中需要不断调整学习率以保证模型稳定和收敛。

2. 正则化参数选择:正则化参数可以控制模型的复杂度,需要通过交叉验证等方法选择合适的正则化参数。

3. 批量大小选择:批量大小会直接影响模型的训练速度和性能,需要根据数据的大小和计算资源选择合适的批量大小。

四、硬件资源1. GPU加速:在进行深度学习模型训练时,可以考虑使用GPU进行加速,可以大大提高训练速度。

2. 分布式训练:对于大规模的数据和复杂的模型,可以考虑使用分布式训练框架,如TensorFlow的分布式训练方案,充分利用集群中的计算资源。

一个合理的模型训练配置方案需要充分考虑数据的准备、模型的选择、超参数的调优和硬件资源的利用。

在实际应用中,需要根据具体的任务和场景不断调整和优化配置方案,以获得最佳的训练效果。

配置模型设计(CMDB构建)

配置模型设计(CMDB构建)

三级分类3
三级分类4
属性7
属性8
属性9
属性10
属性11
属性12
属性13
属性14
一个CI分类为三级分类2时,其属性集=(属性9+属性10+属性3+属性4+属性1+属性2)
一个CI分类为三级分类3时,其属性集=(属性11+属性12+属性5+属性6+属性1+属性2)
人才 速度 品质 服务 诚信 和谐
CI结构
CMDB
人才 速度 品质 服务 诚信 和谐
CMDB表关系草图
CI分类表 CI分类ID CI分类名称 CI分类层级 父分类ID CI属性表 CI属性ID CI属性名称 CI约束机制ID 所属CI分类ID 约束机制表 约束机制ID 约束机制名称 数据类型 数据字长
CI实例表 客户数据表 客户编码 客户名称 组织ID 联系方式 CI编码 CI名称 CI分类ID CI属性名称 CI属性值 关联客户ID 事件数据表 事件编码 事件类型 事件分类 事件描述
出库管理
功能点 功能点 功能点
库存管理
人才 速度 品质 服务 诚信 和谐
CMDB关键功能
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 实现所有运维对象的有效配置管理 批量创建与维护CI 提醒预警功能(年限、续保) 抽样生成审计任务功能 可实现部份仓库管理职能与资产管理职能 无限制快照功能 单个CI打印与盘点清册打印 多纬度统计与查询功能(类、属性、结构、关系) 实现无缝接入事件管理、变更管理、问题管理、操作管理
服 务 目 录
组件 1、可多层级扩展 3、运维对象的任意节点与 客户组织、运维组织、服务 目录的任意节点直接关联 4、有父必含子,双流向 5、组件内部含有结构、关 系、状态

资产配置模型

资产配置模型

资产配置模型资产配置,也称为投资组合管理,是投资者在确定投资组合结构的基础上,确定投资组合中各资产比例和种类,实现满足自身投资目标的过程。

资产配置模型是一种定量分析工具,目的是让投资者从投资组合的角度去思考指定的投资行为。

资产配置模型的应用至今仍然很普遍,在现代金融市场中,它是理解金融风险和投资回报的重要工具,它的定价和风险的理解有助于投资者管理风险,获得预期回报。

二、资产配置模型的基本概念资产配置模型基于资产相关性、资产类别、投资目标和投资时间表等基本概念,它是一种数学模型,它能够用来评估投资组合的风险和收益,帮助投资者决定投资组合结构,并有效地控制风险和投资收益。

投资者可以通过对投资组合中各种资产的加权分配来控制投资组合的总体风险水平,以实现所期望的收益率。

三、资产配置模型的构成1.资者的目标:投资者根据自身的投资需求,确定投资的目标收益和风险水平;2.产类别:资产配置仅限于股票、债券、货币市场指数,以及期货市场的相关资产类别;3.产相关性:通过分析各类资产在时间和空间上的相关性,以确定投资资产间相互作用的程度;4.资时间表:确定投资单位时间的最大投资金额,来决定投资组合的投资规模;5.产配置模型:通过将前面四项基本概念结合起来,形成资产配置模型,从而满足投资者的投资目标并实现预期收益率。

四、资产配置模型的优势1.险控制:资产配置模型可以控制投资者所投资组合中各种资产的风险;2.效把握投资机会:资产配置模型可以根据市场变化,把握投资组合投资机会;3.效分配资金:资产配置模型可以有效地分配投资组合中的资金;4.活性高:资产配置模型可以根据投资者的实际情况实现调整,从而使投资组合能够灵活地应对市场变化;5.益率较高:资产配置模型可以帮助投资者有效地管理风险,从而有效地实现较高的收益率。

五、资产配置模型的实施步骤1.标分析:投资者需要确定自己的投资目标,确定自己的风险承受能力和投资组合的收益目标;2.产选择:根据投资者的投资目标,确定投资资产的种类和投资的比例;3.权分配:确定各类资产的加权分配,以最大限度地提高投资组合的效率;4.施投资策略:根据确定的资产配置模型,实施投资策略,确定投资组合的具体结构;5.测和调整:监测市场的变化,及时调整投资组合,确保投资组合的预期收益率。

工厂规划资源配置 集成测算模型

工厂规划资源配置 集成测算模型

350 10.3 114 300 12 97.5 250 14.4 81.3 9 400 15.4 3 1200 5.1 7.2 500 12.3 120 30 78 120 30 78 3 1200 0.6 120 30 78 12 300 7.8 10 360 6.5
80 45 80 45 80 45 80 45 9 400 3 1200 4 900 5 720 6 600 7 514 8 450 9 400 10 360
5 17 38 38 1 0 2 26 26 26 26 15 5 7 3 4 1 5 6 7
30 8 8 8 200 15 6 8 8 8 8 4 12 6 6 6 200 6 3 50
20 250 4 420 4 ### 4 ### 80 280 5 0 2 16 4 ### 4 ### 4 ### 4 984 1 80 6 108 3 117 3 711 3 711 100 300 3 711 2 40 40 630
设备配置
设备 标准 需求 配置 工时 产能 测算 数量

人力配置
电水容量
辅机及要求
工艺名称
开料 加工-1 加工-2 加工-3 P01 注塑 烘烤 加工-4 加工-5 加工-6 加工-7 研磨 清洗 喷砂 加工-8 加工-9 P02 加工-10 镭雕 包装/出货
自制 比率
% 100% 50% 50% 50% 100% 0% 100% 50% 50% 50% 50% 100% 100% 100% 100% 100% 30% 100% 100% 100%
工厂规划资源配置 集成测算模型
1、规划需求(Input) 生产产品 XXXX 产品 2、参数配置(Config) 工艺流程
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出版社的资源配置模型摘要本文讨论出版社的资源优化问题。

根据出版社的工作流程,我们将问题分为两个阶段。

第一阶段是总出版社如何将总数一定的书号分配给各分出版社;第二阶段是分出版社如何将分得的书号数分配到具体的课程上,以实现利润的最大化。

在建立模型确定第一阶段的书号分配方案时,本文侧重于体现长远发展战略和增加强势出版社支持力度的原则,为此我们引入强势的概念,并以此作为目标函数。

强势是反映各分出版社的市场占有率、满意度、市场排位等的一个综合指标。

我们首先对附件2所给数据提取市场占有率、满意度、市场排位等影响书号数分配的因素,统计出各因素历年的数据,并采用熵权法得到相应的指标权重,然后通过TOPSIS方法得到各分社在总社中的排名强势系数。

最后我们将所得到的强势系数带入目标函数,利用Lingo软件计算出各分社应分配的书号数。

为了取得更好更贴近实际的结果,我们对模型进行优化,通过引入稳定性的概念来约束分配方案中的奇异现象,最后得到更好的分配方案(表4.6)。

在第二阶段的书号分配过程中,我们以各分社利润最大化为目标又建立了一个优化模型。

这里需要解决的难点是预测当年各课程的单位书号的销售量。

通过对附件3,4的分析处理,得到各课程往年的单位书号的销售量,并以此为基础运用灰色预测的方法预测出2006年单位书号的销售量。

最后用Lingo软件包求解得到结果(表4.8与附录3)。

最后我们根据得出的结果,对出版社提出了相应的建议,给出了出版社在分配书号的过程中兼顾短期效益和长远利益时应该考虑的影响因素。

关键词:资源优化,熵权法,TOPSIS方法,灰色预测,强势值。

1 问题的重述出版社资源配置的好坏直接决定着出版社的经济效益和长远的发展战略,所以如何合理的分配出版社的资源,以达到出版社每年获得的利润最大,而且有利于出版社的长远发展,这就是本题所要解决的问题。

出版社最重要的资源就是书号,书号就包括了一个出版社的人力资源、生产资源、资金和管理资源等信息,所以对出版社资源的合理分配就是对出版社的书号进行合理的分配。

书号的分配在每个出版社都有一定的程序,以A 出版社为例,假设A出版社主要出版教材类书本,出版社在机构上分为总出版社和分出版社,其中分出版社的划分是根据学科来划分,例如出版计算机类的书为一个分社,出版英语类书本的为另外一个分社,依此类推将A出版社分为9个分社,其关系如图1.1,分社又按课程的不同进行了细分,总社在整个的过程当中只起一个领导规划的作用,对分社的具体资源分配不参与策划。

书号的具体分配分为两个步骤,首先就是总社根据各分社提出的书号数申请、人力资源状况和历年的市场信息,在综合考虑当年效益和长远规划的前提下将定量的书号数分给其隶属的9个分社,其中的分配还要遵循以下原则,就是总社要加强对9个分社当中的强势产品的支持力度,优化书号的配置。

总社的书号分配完毕之后,各分社再根据各自所分得的书号数按课程进行具体的定量分配,也就是将书号分给每一个课程,其中分配的原则就是要使自身分社在当年获得的利润要最大,分配好之后再安排具体的出版计划进行书本的出版,在分社的具体分配书号的过程当中,总社不参与策划,而且各分社之间的书号分配也是独立的,相互书号的分配没有影响。

从出版行业的实际情况出发,通常市场的信息是不完整的,而且各出版社对资料信息的积累和集也是不完善的,也就是说不管从市场角度来看,还是从出版社自身的角度来考虑,信息量都是不全面的,所以这对书号的分配带来了问题,这在实际当中也是一个比较普遍的问题。

现在要解决的问题就是在给定一定的市场信息和出版社自身的信息,了解出版社的运做情况下,建立数学模型,将书号进行合理的分配,制定出一个明确的分配方案,使出版社的当年利润最大,对长远的发展有利。

2 问题的背景分析随着知识经济社会的到来,知识产业与传媒产业作为新兴产业,正处于飞速发展的进程中。

在中国加入WTO之后,出版行业也逐步开始向国内外开放。

传统的出版单位也正在进行大规模的转型与改革。

巨大的经济效益、良好的投资前景、正在开放的投资机会,使出版发行行业受到投资者的青睐,包括出版发行业在内的传媒产业已经成为最具投资前景的朝阳产业之一。

全国图书销售额基本呈现稳步增长趋势。

1999-2005年,中国图书纯销售金额从355亿元增长到522亿元左右,年均增长率6.7%。

中国图书零售总额从273亿元增长到390亿元左右,年均增长率6.1%。

这两个增长率的差异造成库存数量的增加。

中国的图书总库存金额从241亿元增长到455亿元,年均增长率高达11%。

也就是说,平均每年有30-40亿元的出版新书卖不出去造成库存增加。

另一方面,由于库存的增加,最近几年的全球出版业增长趋缓,利润率下降,行业景气程度走低,竞争也是愈演愈烈,所以怎样在这个充满机遇又充满竞争的市场中站稳自己的脚跟,在竞争中处于领先地位是每一个出版社现如今要解决的问题。

随着出版行业的对外开放和市场经济的冲击,在市场经济中,市场对资源的配置起基础性作用。

根据平均利润率的规律,人们的职业抉择和社会资金会流向获利丰厚、利润率高于社会平均利润率的行业。

出版行业虽然走势下降,但是利润率仍然高于社会平均利润。

怎样在社会平均利润的基础上,调整好自己内部的各种资源分配关系,以达到最大的利润,并对未来长远的发展有益是出版社的最终要求。

3 模型的假设与符号说明3.1模型的假设1.假设问卷调查表的数据客观真实。

2.假设一定时期内A出版社的经营正常,不会出现经营不善的情况,而且教材出版行业的市场运行正常。

3.假设每年各分社按照总社所分配的实际书号数计算的销售量(附件3)为当年的实际销售量。

4.假定同一课程不同书目价格差别不大,同时销售量相近。

3.2符号的说明4 模型的建立与求解4.1问题的总体分析首先对题目进行分析,可以确定该题是一个优化预测的问题。

其中本题给出前5年的相关数据的量相当大,所以数据的统计分析就是一个难点,也是解决本题的一个关键。

如何从大量的数据当中获得需要的信息,是本题要做的一个重要工作。

本题的总目标是2006年的预计销售利润最大和考虑长远的发展战略。

该问题的解决主要分为两个步骤:1)总出版社根据各分出版社提供的信息将总数一定的书号数分配到各个分社,也就是将总社的书号数分为9部分,关键是确立分配的标准与原则;2)分社再根据自己各社的状况对各课程的书号数进行具体的定量分配。

两个步骤的目的就是希望达到利润最大。

4.2 步骤1模型的建立与求解总体思路:总社将书号数分配到各个分社,首先就应该以9个分社的总利润为目标,各个分社所分得的书号数为决策变量。

利用附件的数据对目标函数进行约束,要求目标所得的利润达到最大,最后用Lingo 进行求解。

总体的思路比较明了,也由于数据量的庞大,在模型的求解当中会比较麻烦,还需要建立另外的模型对目标函数中的某些量进行预测计算。

在分配书号使利润达到最大的情况下,必须要体现的一点就是加强对强势产品的支持力度来优化资源配置。

也就要确立强势产品的定义,它与哪些因素有关,定出一个标准来对强势产品进行度量。

4.2.1模型的建立由上面的分析我们对步骤1首先建立一个单目标的优化模型。

在这里我们引入了一个强势的概念。

所谓强势是指反映各分出版社的市场占有率、满意度、市场排位等的一个综合指标。

目标函数为9个分社的强势值Z ,要使得Z 的值达到最大,在目标函数当中我们要体现对强势出版社的支持力度来优化资源的配置,在这当中我们引入一个强势系数i C ,以i C 的大小来体现出强势产品,其中,运用熵权法进行确定熵权值ij w 。

每个分社的强势值为该分社对应的强势系数i C 乘以所分得的书号数i x 。

目标函数表达式如下: 91max iii z C x==∑(1)其中决策变量为每个分社2006年所分得的书号数目i x 。

对目标函数的约束条件首先为总的书号数是一定的,为500。

91500ii x==∑ (2)题目要求每个分出版社所分得的书号数不得小于各分社申请总数的一半,即2i i mx ≥ 1,2,3,...,9i = (3)人力资源对目标的约束,即每个分社每年能完成的书号数有一个上限,上限的确定为各分社三个部门每年能完成书号数的最小值,即11,22,33,min()i i i i i i i x a a a βββ≤ 1,2,3,...,9i = (4)4.2.2模型的求解对于该模型的求解,我们首先要计算出目标函数中的i C ,这样才能运用Lingo 软件求出目标函数的最优解。

a ) 附件2的数据处理由于附件2的数据庞大,我们必须对其数据进行压缩、精简,剔除一些和题意无关的数据,提取出我们需要的信息。

首先我们要对附件2进行处理,方法如下:1. 将附件2中的出版社代号为P115的全部数据提取出来,也就是将A 出版社的全部数据提取出来,得到2001-2005这5年A 出版社的全部统计数据。

2. Q2f 栏为教材的获得方式,由于本题考虑的是从A 出版社出版的书本,所以在书的获得方式当中,对于代号3(高年级学生免费赠送或向高年级学生购买二手教材)、代号4(老师复印的教材或讲义)、代号6(其他)这3类对应的数据我们予以剔除。

3. Q2k 栏为获得的书本是否为新书,由于旧书不能作为当年出版社的一个销售反应量,所以Q2k 栏代号为2(旧书)的数据也要剔除。

4. 在本题当中,附件3和附件4共统计的课程为72个,也就是A (P115)出版社现在统计的是72类课程书目,在题目给出的统计表中每一个课程名称对应一个编号,但是A 出版社所出版的书对应的课程数目却大于72,所以在调查问卷当中,有些课程不在题目所统计的范围之内,也就在调查问卷课程名称一栏当中没有对应的编号,是用中文汉字写出,对于这部分的数据我们也予以剔除。

经过上述的处理,我们就将附件2的数据进行了大量的精简,得到了一个数据量相对较小的统计表格,然后再对统计后的表格的每一栏标题作为影响因素,考虑这些因素是否对所建立的目标函数有影响,能确定对书号分配没影响的先进行剔除,其余的再根据计算的数据进行确定。

b) 强势系数i C 的确定要确定i C ,首先就要从所给的附件当中提取出与权重相关的指标,经过筛选提取出4类指标,分别为:市场占有率、附件2中的Q1栏(A 出版社在你心目中的地位)和Q2l 栏(对该书的满意度)。

其中对书的满意度有4项,所以一共影响i λ确定的指标数为6个。

对于每个指标子我们运用熵权法(参考文献[4])进行确定,熵权法是一种决定指标的方法,我们知道,综合指标取决于单个指标数的确定,一般情况下的权重是根据经验来确定的,但是这种确定权重的方法缺少科学根据,也不能保证确立的综合指标能反映原始指标的大部分信息,且权重的确立因人而异,所以其应用受到了限制,而熵权法就能够避免这些问题,使权重的确立具有科学的根据,具有说服力。

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