【8A版】产业分析模型

一、PEST分析法——宏观环境分析

PEST分析是指宏观环境的分析，P是政治(politics)，E是经济(economy)，S是社会(society)，T是技术(technology)。在分析一个企业集团所处的背景的时候，通常是通过这四个因素来进行分析企业集团所面临的状况。

PEST分析法.d o cx

二、波特五力模型——竞争战略决策

波特五力模型是迈克尔·波特（MichaelPorter）于20世纪80年代初提出，它认为行业中存在着决定竞争规模和程度的五种力量，这五种力量综合起来影响着产业的吸引力以及现有企业的竞争战略决策。五种力量分别为同行业内现有竞争者的竞争能力、潜在竞争者进入的能力、替代品的替代能力、供应商的讨价还价能力、购买者的讨价还价能力。

波特五力模型.d o c

三、麦肯锡7S模型——企业组织七要素-战略执行

麦肯锡7S模型

(Mckinsey7SModel)，简称7s

模型，是麦肯锡顾问公司研

究中心设计的企业组织七要

素，指出了企业在发展过程

中必须全面地考虑各方面的

情况，包括结构（structure）、

制度（system）、风格（style）、

员工（staff）、技能（skill）、

战略（strategy）、共同的价

值观（sharedvalues）。

麦肯锡7S模型.d o c

四、波士顿矩阵——分析和规划企业产品组合

波士顿矩阵认为一般决定产

品结构的基本因素有两个：即市场

引力与企业实力。市场引力包括企

业销售量（额）增长率、目标市场

容量、竞争对手强弱及利润高低等。

其中最主要的是反映市场引力的

综合指标——销售增长率，这是决

定企业产品结构是否合理的外在

因素。

波士顿矩阵.d o cx

五、战略钟模型——企业战略选择

分析工具

战略钟模型（SCM）是由克利夫·鲍

曼（CliffBowman）提出的，"战略钟"

是分析企业竞争战略选择的一种工具，

这种模型为企业的管理人员和咨询顾问

提供了思考竞争战略和取得竞争优势的

方法。

战略钟模型.d o cx

六、价值链分析——衡量企业竞争优势

价值链分析方法视企业为一系列的输入、转换与输出的活动序列集合，每个活动都有可能相对于最终产品产生增值行为，从而增强企业的竞争地位。企业通

过信息技术和关键业

务流程的优化是实现

企业战略的关键。企

业通过在在价值链过

程中灵活应用信息技

术，发挥信息技术的

使能作用、杠杆作用

和乘数效应，可以增

强企业的竞争能力。

价值链分析，需

要身为企业灵魂人物

的企业主、CEO及高

管团队具备相当水平

的组织领导与管理能力。

价值链分析法.d o c

七、管理要素分析模型

管理要素分析模型主要是分析企业的经营

战略、业务流程、组织架构、信息技术和业绩

评价各管理要素之间的相互关系。如下图所示：

内容分析

在管理要素的分析模型中，首先要基于对

企业的市场环境和行业环境的研究，而后再提

出企业的经营战略。在明确企业的经营战略之

后，就应该从企业的业务流程、组织架构和信

息技术几个维度来保证企业的发展战略，而绩

效评价则是对企业战略实现的程度进行检验和

衡量。

八、KMV模型——用来估计借款企业违约概率的方法

KMV模型是美国旧金山市KMV公司于1997年建立的用来估计借款企业违约概率的方法。该模型认为，贷款的信用风险是在给定负债的情况下由债务人的资产市场价值决定的。但资产并没有真实地在市场交易，资产的市场价值不能直接观测到。为此，模型将银行的贷款问题倒转一个角度，从借款企业所有者的角度考虑贷款归还的问题。

K M V模型.d o cx

九、Creditmetrics模型——信用计量模型

Creditmetrics模型（信用计量模型）是J.P.摩根在1997年推出的用于量化信用风险的风险管理产品。与1994年推出的量化市场风险的Riskmetrics一样，该模型引起了金融机构和监管当局的高度重视，是当今风险管理领域在信用风险量化管理方面迈出的重要一步。

由于信用计量模型将单一的

信用工具放入资产组合中衡量其对

整个组合风险状况的作用，而不是孤

立地衡量某一信用工具自身的风险，

因而，该模型使用了信用工具边际风

险贡献这样的概念来反映单一信用

工具对整个组合风险状况的作用。边

际风险贡献是指在组合中因增加某

一信用工具的一定持有量而增加的

整个组合的风险（以组合的标准差表

示）。通过对比组合中各信用工具的边际风险贡献，进而分析每种信用工具的信用等级、与其他资产的相关系数以及其风险暴露程度等各方面因素，可以很清楚地看出各种信用工具在整个组合的信用风险中的作用，最终为投资者的信贷决策提供科学的量化依据。

C red i t m et ri cs模型

分析.d o cx

十、波特竞争战略轮盘模型

迈克尔·波特在其《竞争战略》一书中谈到的

“竞争战略轮盘”。他认为，竞争战略是公司为之奋

斗的一些终点（目标）与公司为达到他们而寻求的途

径（政策）的结合物。“竞争战略轮盘”的轮毂是公

司的总目标，辐条是用来达到这些目标的主要经营方

针。这是一个将公司竞争战略诸关键方面仅以一简图

统一阐明的工具。

波特竞争战略轮盘

模型.d o cx

5最标准全面的马尔可夫模型例题(以中天会计事务所为例)

中天会计事务所马尔可夫模型例题一、问题分析中天会计事务所由于公司业务日益繁忙，常造成公司事务工作应接不暇，解决该公司出现的这种问题的有效办法是要实施人力资源的供给预测技术。根据对该公司材料的深入分析，可采用马尔可夫模型这一供给预测方法对该事务所的人力资源状况进行预测。马尔可夫分析法是一种统计方法，其方法的基本思想是：找出过去人力资源变动的规律，用以来推测未来人力变动的趋势。马尔可夫分析法适用于外在环境变化不大的情况下，如果外在环境变化较大的时候这种方法则难以用过去的经验情况预测未来。马尔可夫分析法的分析过程通常是分几个时期来收集数据，然后在得出平均值，利用这些数据代表每一种职位的人员变动频率，就可以推测出人员的变动情况。二、项目策划（一）第一步是编制人员变动概率矩阵表。根据公司提供的内部资料：公司的各职位人员如下表1所示。表1：各职位人员表职位代号人数合伙人P 40 经理M 80 高级会计师S 120 会计员 A 160 制作一个人员变动概率矩阵表，表中的每一个元素表示从一个时期到另一个时期（如从某一年到下一年）在两个工作之间调动的雇员数量的历年平均百分比（以小数表示）。（注：一般以3—5年为周期来估计年平均百分比。周期越长，根据过去人员变动所推测的未来人员变动就越准确。）表2：历年平均百分比人员变动概率矩阵表职位合伙人 P 经理M 高级会计师S 会计员A 职位年度离职升为合伙人离职升为经理降为会计员离职升为高级会计师离职 2005 0.20 0.08 0.13 0.07 0.05 0.11 0.12 0.11 2006 0.23 0.07 0.27 0.05 0.08 0.12 0.15 0.29 2007 0.17 0.13 0.20 0.08 0.03 0.10 0.17 0.20 2008 0.21 0.12 0.21 0.03 0.07 0.09 0.13 0.19 2009 0.19 0.10 0.19 0.02 0.02 0.08 0.18 0.21 平均0.20 0.10 0.20 0.05 0.05 0.10 0.15 0.20

健康食品产业链分析报告

健康食品产业链分析报告2020年4月

Page 3 目录驱动因素：健康需求倒逼食品行业重塑升级 (6) 消费人群：老龄化继续催化需求，年轻一代崛起发力 (6) 消费意识：健康意识持续提升，疫情之下加速觉醒 (8) 政策引导+科技进步，助力健康食品发展 (9) 制胜关键：“新产品+新包装+新营销”布局健康赛道 (11) 新产品：差异化打法切入市场，功能化和个性化需求凸显 (11) 新包装：“颜值+实用”双管齐下树立品牌形象 (13) 新营销：跨界营销热度火爆，直播电商正当风口 (16) 细分赛道：健康需求正当时，细分领域迎接机遇 (18) 乳制品：场景拓展催生需求，疫情之下逆势增长 (18) 保健品：消费群体年轻化，细分化需求凸显 (21) 休闲食品：从“过嘴瘾”到“养生流”，健康营养需求凸显 (24) 企业分析 (27) 伊利股份：产品升级+渠道深耕，致力打造健康集团 (27) 妙可蓝多：奶酪转型卓有成效，深耕渠道强化优势 (30) 汤臣倍健：大单品策略持续发力，电商渠道助推发展 (33) 三只松鼠：产品布局多元化，积极发力健康品类 (35) 分析建议 (36)

图表目录图1：人均可支配收入和人均消费支出持续提升 (6) 图2：人均食品烟酒支出占比达28% (6) 图3：日本老龄人口（65 岁以上）占比（左）及增长率 (6) 图4：日本老龄人口保健品人均摄入量（g）高于平均 (6) 图5：我国65 岁以上老龄人口占比（左）及增速 (7) 图6：我国60 岁以上人口占比2050 年将达到30% (7) 图7：不同年龄段自评健康得分 (7) 图8：不同年龄段健康困扰问题 (7) 图9：2019 年上半年线上养生类食品核心客群矩阵 (8) 图10：“身体健康”成为最重要的事 (8) 图11：2019 年百度指数搜索增速 (8) 图12：消费者健康类别关注度排名 (9) 图13：饮食健康升级路径 (9) 图14：健康饮食金字塔 (9) 图15：添加健康成分的食品品类增速 (9) 图16：“提高免疫力”搜索指数在疫情期间暴涨 (9) 图17：“提高免疫力”与“提高免疫力的食品”强关联 (9) 图18：科技主导食品行业向营养健康发展 (10) 图19：2017Q3-2019Q2 食品饮料行业融资总额 (11) 图20：2017Q3-2019Q2 食品饮料行业融资项目数 (11) 图21：新锐品牌天猫销售额及复合增速 (12) 图22：消费者对优质产品的关注度 (12) 图23：王饱饱麦片热度火爆 (12) 图24：元气森林健康饮品系列 (13) 图25：消费者对健康个性化定制的需求明显 (13) 图26：不同人群的食品营养需求 (13) 图27：消费者看重新品要素 (14) 图28：消费者对食品包装信息的关注情况 (14) 图29：品牌商在包装上突出健康及营养信息 (14) 图30：消费者注重食品包装的便捷性 (15) 图31：消费者倾向于购买有情感共鸣的商品 (15) 图32：品牌商在包装上突出健康及营养信息 (15) 图33：消费者倾向购买环保包装产品 (16) 图34：品牌商采用天然环保包装 (16) 图35：社交电商市场规模持续增长 (16) 图36：大白兔X 气味图书馆推出快乐童年香氛系列 (17) 图37：奈雪的茶X 旺旺推出新品和周边产品 (17) 图38：中国在线直播用户规模 (17) 图39：中国直播电商销售规模快速提升 (17) 图40：2019H1 直播电商用户观看直播带货频次 (18) 图41：2019H1 用户观看直播带货引起消费欲望 (18) 图42：消费者对乳制品的需求 (19) 图43：乳制品使用场景扩展 (19) 图44：蒙牛“恬醒”葛根风味酸奶 (19) 图45：消费者对乳制品口味的要求 (20) 图46：疫情期间，乳制品是唯一一个消费量提升的非必需品 (21) 图47：低温牛奶渗透率持续提升 (21) 图48：减脂/低糖乳制品增长领先 (21) 图49：中国保健品市场分人群/功能分析（2016） (22) 图50：中国保健品电商销售规模持续增长 (23) 图51：“零食态”保健品代表产品 (23) 图52：消费者对保健品的功能需求愈加细分化 (23) 图53：中国保健品销售渠道分布情况 (23) 图54：2013-2018 年保健品细分渠道CAGR (23) 图55：休闲零食市场规模快速攀升 (24)

中国珠宝首饰行业产业链及主要企业分析

中国珠宝首饰行业产业链及主要企业分析我国珠宝首饰行业起步于20世纪80年代初。当时，世界珠宝首饰产业逐步向亚洲地区转移，香港的珠宝制造业迅速崛起，在世界珠宝业中占据重要地位。而中国大陆低廉的人工成本和巨大的市场潜力，吸引了世界发达国家和地区的知名珠宝商纷纷进入中国。珠宝首饰发展历程我国珠宝首饰行业伴随着改革开发而起步，大致上经历了三个发展阶段：1982年至1993年，珠宝首饰行业处于发展初期；1993年至2003年，承接黄金市场化改革的政策，周生生、周大福等一批优秀的珠宝品牌逐渐进入国内市场，行业发展开始提速。自2003年起，以贵金属制品市场全面开放为标志，行业进入快速发展通道。根据中宝协统计，我国珠宝首饰零售规模超5,000亿，过去5年复合增速约13%，是规模增长最为迅速的可选消费品类之一。珠宝首饰产业链珠宝首饰上游原材料为：贵金属、翡翠玉石、钻石、珍珠、包装材料。珠宝首饰生产商将原材料加工为珠宝饰品。?珠宝饰品分为五大类：宝石饰品、贵金属饰品、珍珠饰品、半宝石饰品、人造珠宝。珠宝首饰行业的下游为产品的最终消费者。珠宝首饰销售渠道为：加盟店、直营店、经销商、电商平台。珠宝首饰发展瓶颈近年来，我国相继出台了多项支持、鼓励珠宝玉石首饰行业发展的政策措施，不断加大对珠宝玉石首饰行业的支持力度。同时中国消费结构升级推动珠宝消费的增长，加上人们对珠宝首饰的消费观念改变，珠宝首饰消费在满足传统婚庆刚性需求外，逐步向情感消费扩展。目前市场建设逐渐完善，各项标准规范得到落实，综合来看，中国珠宝消费市场前景无限。然而中国珠宝首饰行业也遭遇发展以下发展瓶颈： 1、行业竞争激烈由于境内珠宝企业尚处于品牌建设阶段，境内企业品牌意识薄弱，缺乏明确定位和长远的发展战略，缺乏强势品牌，缺乏差异化的产品策略，伴随着终端市场竞争加剧，部分厂商开展低层次的价格竞争，既削弱了企业的竞争力，又制约了行业的发展。 2款式设计、制造等关键人才缺乏珠宝玉石首饰行业是典型的劳动和技术密集型产业，需要大量款式设计、珠宝制造等方面的专业人才。目前国内尚无饰品制造培训的专门学校，对款式设计人才培养也缺乏足够的重视，这是造成相关人员紧缺的主要原因。其次由于钻石饰品制造属于传统手工业，是一项非常依赖人工的行业，而企业内部技术工人培养成本极高，降低了企业的培养意愿，对于行业技术人才的培养非常不利。

零售业如何进行数据分析

零售业如何进行数据分析与策略调整许多企业的生产活动都会产生大量的数据，而对这些数据的深层次挖掘所产生的数据分析报告，对企业的运营及策略调整至关重要。本文对数据的产生、归类、分析方法与关联的策略调整进行了有益的探讨。在零售业中，连锁公司竞争的实质是管理的竞争。其管理的一个核心目标就是有目的、高效率的收集、处理、使用各种信息。而信息是建立在数据的基础上的，也就是说，对管理的对象进行量化处理。数据是对生产的直接记录，而信息则是在数据的基础上人为的反馈及判断，企业策略决策的依据。对某一个行为的分析需要某一群数据组合，对另一个行为的分析又需要另一群数据组合，每一个不同行为分析所需要的数据组合都是不一样的。为了方便抽取数据，我们要对所有的数据进行分类。通常，我们把一些能直接反映商业行为表象的数据，如进货、销售、库存等数据作为直接数据; 把一些能影响商业行为的数据，如客流量、商品项数、费用成本等作为间接数据。我们不仅要分析进销存这些直接数据，更重要的是要分析间接数据，因为间接数据是改变直接数据质量的基础。直接数据的分析

对直接数据进行分析，在现阶段的零售业已经非常普遍了，从中很容易找出数据分析的结果进而调整策略。下面我们来看几个表格和案例: 1．销售额及各分类商品销售比例 ● 案例1: 某商场2004年可口可乐销售记录（见表1) 从这个表格可以看出在6、7、8月份可乐的销售呈大幅度上升的趋势，分析原因我们知道是因为夏季到来的缘故，根据这个直接数据模型我们对门店的指导策略是: 增大备货量，调整店面陈列，做好敏感商品的价格策略。 ● 案例2: 销售日报表（见表2)

基于马尔可夫模型的语言发展趋势预测

基于马尔可夫模型的语言发展趋势预测发表时间：2019-03-14T15:24:06.727Z 来源：《知识-力量》2019年6月中作者：张浩1 姜晓丽1 朱英豪2 [导读] 为了预测世界语言发展趋势，将语言使用者分为两个部分来分别预测其数量。（1.华北理工大学建筑工程学院，河北唐山 063210；2.华北理工大学以升教育创新基地，河北唐山 063210）摘要：为了预测世界语言发展趋势，将语言使用者分为两个部分来分别预测其数量。对于母语使用者，根据语言区域的自然增长率和净移民率计算出随时间变化的母语使用者的人数。对于第二或第三语言使用者，将影响使用者人数的三种因子归一化处理，利用层次分析法赋予相应的权重后得到各种语言的发展强度数值。建立马尔可夫预测模型模拟若干年后的第二或第三语言使用者数量，并模拟50年内排名前十四的语言的母语使用者数量的变化趋势。关键词：层次分析法；马尔可夫模型；聚类分析；语言使用者人类不仅仅只掌握母语这一种语言，越来越多的人开始说第二语言甚至第三语言。在考虑某种语言的总使用人数时，需要在母语使用者人数的基础上加上第二或者第三语言使用者人数。根据可能影响语言的使用的因素，模拟各种语言的使用者随时间变化的分布。建立模型预测在未来50年里，英语的母语使用者的数量和语言的总使用者的数量的变化，并考虑它们是否会被另一种语言替代。 1.模型假设 ●忽略小概率灭绝事件，比如重大自然灾害的影响导致某一语言的灭绝等。 ●在几十年的时间里，各个语言区域都是稳定的发展，不会出现特别大的起伏的情况。 ●假设每个国家的移民一旦定居，他们的子孙都以此国家的官方语言为母语。 2.数量预测模型对于语言使用者数量的预测，我们需要将其分为母语使用者和其它的语言使用者（包括第二和第三语言使用者）两个方向来调查。 2.1母语使用者针对国家而言，母语使用者人数与该国家的居民人数直接相关。根据该国家的移民率，我们可以得到母语使用者人数随时间的变化为： 2.2 总使用者对于一种语言的总使用者人数，我们需要全面考虑它的变化，不仅仅考虑语言区域居民人数的增加或者减少，还需要考虑其它的语言使用者的变化。上文我们已经得知母语使用者的数量随时间的变化，下面我们将解决其它的语言使用者的预测问题。 2.2.1三种影响因子根据上文可得，我们将影响语言发展的因素分为区域的综合实力、商业往来和旅游业的发展状况三个部分。针对这三个部分，我们选取三个指标作为影响因子，分别是区域人均GDP、区域贸易对GDP的贡献度、区域国际游客数量。[1~2] 为进行统一，我们将十种语言的三种影响因子均除以该影响因子中的最大值。将得到的新结果运用层次分析法构造判断矩阵，得出三种影响因子的权重向量分别为0.545、0.272、0.183。我们可以得到关于语言发展强度的方程： 2.2.2马尔科夫模型以其亲代的第二语言作为他的初始状态，余下的九种语言是另外的九种状态，建立马尔科夫预测模型[3]。然后基于语言的发展强度，根据两种语言之间的强度比值来确定一个人的语言从一种状态转移到另一种状态的概率值。定义世界十大母语依次用数字0-9表示其语言状态，由此计算状态转移矩阵。 2.3 模型的应用 2. 3.1英语的语言使用者我们搜集到英语语言区域的平均自然增长率和平均净移民率[4]分别为1.04和0.0039，根据公式1我们可以求解得出英语的母语使用者在五十年以后的数量为：（4）

中药产业链分析报告

中药产业链分析报告2020 年4月

原料药行业全景图上游原材料下游应用基础化工行业医药保健品饲料基础化石油工材料合成原料药行业发酵、提取农林牧渔业动植物中间体原料药食品化妆品大宗原料药解特色原料药专利原料药皮质激素类代表品类造影剂类维生素类抗生素类热镇痛类沙坦类普利类他汀类肝素类无特定品类，根据需求定制 3

Contents 01 02 03 04 05行业概况大宗原料药特色原料药专利原料药未来展望与投资建议

原料药行业处在医药产业链的中上游位置原料药产业链示意图 ? 原料药行业原料药英文名称是API （Active Pharmaceutical Ingredients ），即药物活性成分，是构成药物药理作用的基础物质，原料药无法直接被患者使用，必须经过添加辅料等环节进一步加工制成制剂，病人才能服用。而中间体是原料药工艺步骤中产生的、必须经过进一步分子变化或精制才能成为原料药的一种物料。广义的原料药行业包括API 和中间体。下游应用上游原材料医药制剂基础化工行业保健品饲料石油基础化工材料 ? 上游原材料合成原料药行业原料药上游原材料有两大来源，一是基础化工行业，另一个是种植业。前者主要通过化学合成工艺生产原料药，后者通过生物发酵制成相关中间体，再进行结构修饰。发酵工艺应用较多的是抗生素类、维生素类等原料药，较化学合成工艺有污染小、效率高、成本低等优点。此外，部分原料药可由动植物中提取，如青蒿素。发酵、提取中间体原料药农林牧渔业动植物食品 ? 下游应用领域原料药下游主要应用领域为医药制剂，目前我国仍以化学药为主，可达万亿规模。其次，原料药在饲料、保健品、食品等领域也有较多应用。化妆品 5 资料来源： XXX 市场部

数据挖掘如何提高零售业销售额

客户关系管理课程设计(论文) 题目客户关系管理在中小企业中的重要性分析学院（部）商务策划学院专业电子商务学生姓名徐宁学号2011043126年级2011级指导教师詹川职称博士 2014年4月22日

数据挖掘如何提高零售业销售额 1引言: 总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零售连锁企业沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛利对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！" 这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映数据内在的规律。那么这个结果符合现实情况吗？是否是一个有用的知识？是否有利用价值？于是，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多，于是沃尔玛就在其一个个门店将尿布与啤酒并排摆放在一起，结果是尿布与啤酒的销售量双双增长. 2 零售业概述零售商业企业是指向批发商业企业或生产企业购进商品，再将商品直接出售给最终消费者的商业企业。其特征是： 1) 销售对象是直接消费者，而不是那些进行转卖或生产加工的使用者； 2) 零售商业企业的交易次数颇繁，平均每次交易额较小； 3) 零售商业企业是商品流通的最终环节，零售企业的交易活动一旦成功、便意味着商品脱离了流通领域而进入消费领域，从而实现了商品价值和使用价值； 4) 就商品而言，除了专业的特卖店，一般零售商所包含的商品品种巨大，零售商采取的商品销售方式很多，如经销、代销、联销等。 3 数据挖掘技术数据挖掘（Data Mining）是一个萃取（Extracting）和展现（Presenting）新知识的流程。通过分析具体数据，发现确定有效的、新颖的、有潜在使用价值的、以往不为人知的、最终可理解的信息，为企业良好运营和决策部门做出重要决策提供帮助。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多。根据挖掘任务分可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘方法可分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习方法包括：归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等；统计方法包括：回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等；神经网络方法包括：前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等；数据库方法主要包括多维数据分析（OLAP）。数据挖掘在很多行业都可以有较好的应用。如：零售业、银行金融、制造、保险、公共设施、政府、

HMM隐形马尔可夫模型实验报告(可打印修改)

《模式识别与机器学习》课程实验报告

1实验内容 1. Design an HMM model, and generate sequential data (training and test) with the model. 2. Learning model parameters on the training data. 3. Test the model learned on the test data：Estimate the most probable values for the latent variables. 2实验环境 Window7, matlab 7.11.0 3实验原理 HMM即隐性马尔可夫模型，此模型可认为是状态空间模型的一个特殊情况。当令状态空间模型中的潜变量为离散的时，我们即得到了隐性马尔可夫模型。 3.1模型状态在一个典型的HMM模型中，通常有两个状态集合来描述该模型状态： 1. 隐含状态，通常用S表示。这些状态之间满足马尔可夫性质，是马尔可夫模型中实际所隐含的状态。这些状态通常无法通过直接观测而得到。（例如S1、S2、S3等等)。 2. 可观测状态，通常用O表示。在模型中与隐含状态相关联，可通过直接观测而得到。(例如O1、O2、O3 等等）。可观测状态的数目不一定要和隐含状态的数目一致。

3.2模型参数一个典型的HMM模型包含以下参数： 1. 初始状态概率矩阵π。表示隐含状态在初始时刻t=1时刻的概率矩阵，(例如t=1时，P(S1) =p1、P(S2)=P2、P(S3)=p3，则初始状态概率矩阵π=[ p1 p2 p3 ]). 2. 隐含状态转移概率矩阵A。描述了HMM模型中各个状态之间的转移概率，N代表隐含状态数目。其中Aij = P( Sj | Si ),1≤i,,j≤N。表示在 t 时刻、状态为 Si 的条件下，在t+1 时刻状态是 Sj 的概率。 3. 观测状态发射概率矩阵B。表示在 t 时刻、隐含状态是 Sj 条件下，观察状态为 Oi 的概率。令N代表隐含状态数目，M代表可观测状态数目，则：Bij = P( Oi |Sj ), 1≤i≤M,1≤j≤N. 一般来说，可以用λ=(A,B,π)三元组来表示一个隐性马尔可夫模型。给定了这三个参数，我们便得到了一个HMM模型。在实验过程中，我们在matlab环境下指定各组参数，得到一个HMM后，便可以利用这个模型生成一定量的数据作为训练集与测试集。 3.3相关算法根据实验内容，可以得知这个实验中主要涉及到利用HMM解决的三类问题： 1.给定观察得到的序列O，如何调整参数λ，使P(O|λ)最大。即通过给定 O，不断估算一个适合的参数λ=(A,B,π)，使发生这个O的概率P(O|λ)最大。这个问题的一种有效解决算法是Baum-Welch算法，即EM算法的一种特殊形式。且通过对BW算法的分析可以看出，该算法以前后向算法为基础。前后向算法用于计算在某一时刻t，潜变量处于某一状态的概率。EM 算法的具体过程在此不再赘述。 2.给定观测序列O=O1O2O3…Ot和模型参数λ=(A,B,π)，怎样有效计算某一

竞争分析模型-波特行业竞争结构分析模型

波特行业竞争结构分析模型什么是波特行业竞争结构分析模型？迈克尔·波特在行业竞争五力分析的基础上制定了行业竞争结构分析模型，从而可以使管理者从定性和定量两个方面分析行业竞争结构和竞争状况，以达到以下两个目的： 1、分析确定五力中影响企业成败的关键因素， 2、企业高层管理者从与这一集团因素相关的各因素中找出需要立即对付或处理的威胁，以便及时采取行动。波特行业竞争结构分析模型的应用方法[1] 波特在行业竞争五力分析的基础上制订了行业竞争结构分析模型，从而使企业管理者可以从定性和定量两个方面分析行业竞争结构和竞争状况，以达到以下两个目的：（1）分析确定五力（潜在的进入者、供应者、购买者、替代产品、行业内的竞争者）中哪一个是影响企业成败的关键集团；（2）在确定了关键集团之后，企业高层管理者又需从与这一集团相关的各因素中找出需要立即对付或处理的威胁，以便及时采取行动。下面介绍波特的“行业竞争结构分析模型”，它是一个统计表格。表格的左边是五种竞争力量及其各自所包括的若干内容的陈述。右边是对这些陈述的态度，管理人员可以根据自己的态度进行打分。坚决同意打1分，一般同意打2分，不同意也不反对打3分，一般反对打4分，坚决反对打5分。行业竞争结构分析模型

2）我们的产品有很大的差异性 1 2 3 4 5 3）需要大量资本才能进入这个行业 1 2 3 4 5 4）顾客更换供应者的成本高 1 2 3 4 5 5）取得销售渠道十分困难 1 2 3 4 5 6）很难得到政府批准经营与我们同样的产品 1 2 3 4 5 7）进入这个行业对本企业的威胁性不大 1 2 3 4 5 分数=（各项得到的分数之和/所回答的项数）×（第7项的得分） Ⅱ行业中的竞争者各种竞争力量坚决同意一般同意不同意也不反对一般反对坚决反对 1）本行业中有许多竞争者 1 2 3 4 5 2）本行业中所有竞争者几乎一样 1 2 3 4 5 3）产品市场增长缓慢 1 2 3 4 5 4）本行业的固定成本很高 1 2 3 4 5 5）我们的顾客转换供应者十分容易 1 2 3 4 5 6）在现有生产能力上再增加十分困难 1 2 3 4 5

产业链发展模式研究

27 《华商》Ｂ版【摘要】本文通过分析日、韩运营商产业链发展与建设模式，给出了在３Ｇ时代下，中国电信运营商应如何协调和管理产业链上下游关系以达到产业效益最大化的建议。【关键词】３Ｇ；产业链；运营商３Ｇ产业链的发展，牵动着设备制造商、ＳＰ／ＣＰ商和运营商等各个环节。３Ｇ的发展如同互联网的发展一样，经历了一个从感性到理性的发展历程。因此基于３Ｇ相关产业链的发展和相关模式的研究，对于未来我国３Ｇ的理性发展有着十分重要的意义。本文正是通过分析研究已经开展３Ｇ业务的国外运营商的成功经验和发展模式，以此为基础，在竞争环境、产业链情况，管理模式等方面，进一步对中国移动３Ｇ业务发展，产业链模式与管理进行分析研究，提出在３Ｇ时代的产业链管理、渠道建设和客户服务等方面的经营策略思想观点，建议中国移动，应该如何处理产业链上下游的关系，才是最有效益和效率的。一、３Ｇ业务产业链概述（一）３Ｇ业务产业链模型产业价值链，指在一个产业内部的不同企业承担不同的价值创造职能，产业上下游多个企业共同向最终消费者提供服务（产品）时形成的分工合作关系。产业价值链又称为产业链。不同于２Ｇ时代产业链中的有关企业有明确的分工，３Ｇ时代的业务更复杂，技术和市场充满了不确定性。３Ｇ最大的特征之一就是产业链的延伸，不但出现了新的环节，而且产业链各环节之间的合作要求也更高（如下图所示）。因此，很多技术问题和市场问题需要３Ｇ产业链中的所有企业来共同解决，企业间需要进行紧密的合作，而且这种紧密的合作不是一次性的，而是长期的、经常的。（二）３Ｇ业务产业链成员之间的合作模式整个产业链大概可以分成五部分：运营商、设备提供商、服务提供商、管制机构、用户。设备和服务提供商可以细划成为：设备提供商，终端提供商，软件提供商和ＳＰ／ＣＰ。而设备提供商有可以分成两类：网络设备提供商和测试解决方案提供商。３Ｇ产业链成员之间的合作模式最大的特点就是运营商成为产业链的主导，运营商在整个产业链中扮演着比２Ｇ时代更加重要的角色。可以说３Ｇ产业能否成功跟运营商的主导作用有很大的关系。因此我们从运营商入手，讨论产业各个成员之间的关系。ＮＴＴ　ＤｏＣｏＭｏ、ＳＫＴ作为３Ｇ业务发展的亚洲运营商先锋，其产业链的发展模式与历程可为我国发展３Ｇ产业提供有益的经验。二、ＮＴＴ　ＤｏＣｏＭｏ产业链模式分析（一）“家长式”的运营商在整个３Ｇ产业链中，ＮＴＴ　ＤｏＣｏＭｏ不仅是作为运营商出现，更重要的是充当了一个调控者的角色，具有非常显著的产业影响力和控制力。通过选择合适的战略伙伴，ＮＴＴ　ＤｏＣｏＭｏ增强了在３Ｇ价值链中的影响和地位，充分发挥了各自优势，使整个产业链得以健康发展。 ? 终端设备整合化作为日本移动电话市场中的主导运营商，ＤｏＣｏＭｏ基于其制式存在个性化的考虑，不仅较早就主动介入了手机定制，而且目前已经实现对终端发展的全面控制，具体体现为：１．ＤｏＣｏＭｏ不仅制定包括软硬件规格在内严格的终端规范，把遵守规范作为终端入网的条件，还根据自身需求直接给出手机型号让终端厂商进行排他性的生产；２．手机产品大规模上市前还需要与ＤｏＣｏＭｏ进行网络及业务方面的严格ＩＯＴ测试３．在渠道策略方面，ＤｏＣｏＭｏ只利用各种排他性的合作渠道把手机或手机＋业务包销售给用户，而且手机上主要突出ＤｏＣｏＭｏ的品牌，终端厂商的品牌往往被淡化 ? 网络设备本地化在３Ｇ网络建设上，ＮＴＴ　ＤｏＣｏＭｏ更多地选择了本国制造商为战略合作伙伴。在３Ｇ核心网建设上采用国产化策略，使其在移动数据领域获得巨大成功。这种选择，一方面可扶持本国制造业，实现本地化；另一方面，可得到更多、更实际、更方便的技术及服务支持，节约成本，提升竞争力。 ?与芯片制造商和ＣＰ／ＳＰ双赢合作在与ＣＰ　／　ＳＰ的合作方面，ＮＴＴ　ＤｏＣｏＭｏ负责提供服务与支持，确立技术规范，然后将这个规范公开给所有的服务提供商。在众多的ＳＰ中，ＮＴＴ　ＤｏＣｏＭｏ只选出一部分作为核心战略合作伙伴，提供各种最有优势的内容并且收费，而其他ＳＰ只能提供免费服务。这在相当程度上保护了核心战略合作伙伴的利益，真正实现了双赢。（二）产业链模式形成原因分析目前，全球市场中仅有日本的ＮＴＴ　ＤｏＣｏＭｏ在与终端厂商合作上采取完全控制的“家长式”模式，这种唯一性是由ＤｏＣｏＭｏ采用的技术制式特点、市场地位等因素所共同决定的。１．ＤｏＣｏＭｏ的３Ｇ业务所采用的ＷＣＤＭＡ制式与３ＧＰＰ的ＷＣＤＭＡ版本不相兼容，客观上决定了ＤｏＣｏＭｏ只有主动全面定制手机，２．日本人的合作精神非常好，社会对电信运营商的服务地位也比较认，ＤｏＣｏＭｏ对手机厂商及渠道商等环节有较强的影响力。日韩３Ｇ产业链发展模式研究王文倩　（北京邮电大学经济管理学院，北京　１００８７６）

零售业销售数据分析模型

【零售相关行业】销售数据分析模型 2015-10-27 刘杰数据海洋销售数据分析的重要性已无需赘言，只有通过对销售数据的准确分析我们才有可能真正找准数据变动（增长或下滑）的根本原因，营销专家刘杰称之为“动因”。找准了“动因”也就发现了真正的问题所在，解决问题、发现新的生意机会点才成为可能！那么实际的销售过程中，我们如何才能有效做好数据分析，寻找到真正的“动因”呢？接下来笔者结合一个实际案例阐述一下数据分析的主要维度及如何才能真正找准“动因”。案例：某糖果企业Y公司南京市场8月份销售业绩较去年同期下滑了100万。维度一：分析是那个品类的数据发生了变动？在做销售数据分析的时候，第一个分析的维度就是要看数据变动是来自于哪几个大的品类。回到案例，面对Y公司南京市场8月份销售业绩较同期下滑了100万的数据变动情况，我们首先要确定的是下滑的100万是来自于哪个品类或哪几个品类，每个品类各自的下滑占比是多少，在此基础上进一步分析得出下滑的品类中是哪个规格的产品出现了下滑，从而真正找到造成业绩下滑的“罪魁祸首”。经过维度一的分析我们发现，8月份南京市场销售业绩下滑的100万主要是来自于水果糖和巧克力的下滑，其中水果糖下滑了60万，占比60%，巧克力下滑了40万，占比40%，进一步分析得出，水果糖的下滑主要是来自于128g袋装的下滑，巧克力的下滑主要是来自于散装巧克力的下滑。维度二：分析是哪个区域发生了变动？销售数据分析的第二个维度是要看引起数据变动的销售区域在哪里？是整体销售区域都出现了下滑，还是局部区域市场出现了下滑？回到案例，南京市场下辖南京城区及江宁、六合、溧水、浦口四个县级市场。按此维度分析后，我们得出结论，南京市场销售额下滑100万主要是来自于城区市场和六合县城，其中散装巧克力的下滑主要是来自于南京城区市场，而128g袋装水果糖的下滑主要是来自于六合县城市场。维度三：分析是哪个渠道发生了变动？销售数据分析的第三个维度是要看引起数据变动的主要渠道在哪里？换句话说，是哪个渠道或哪几个渠道出现了销售业绩的变动？每个渠道数据变动的比例各是多少？按此维度分析后，我们进一步得出结论，南京市场8月份销售额下滑的100万主要是来自于两个渠道，一个是城区的喜铺渠道，另一个是六合县城的批发市场渠道，其中散装巧克力下滑的渠道主要来自于城区的喜铺渠道，128g水果糖下滑的渠道主要来自于六合县城的批发市场渠道。经过以上三个维度的分析后，我们就可以确定销售数据变动的基本情况，从而为进一步找准“动因”提供了更加细致、准确的依据！回到案例，面对8月份销售额下滑100万的现状，经过分析后得出的结论是南京市场下滑的100万主要来自于南京城区喜铺渠道散装巧克力和六合批发市场128g袋装水果糖的下滑，其中散装巧克力下滑了40万，占比40%，128g 水果糖下滑了60万，占比60%。整个数据分析维度的模型图如下：

行业研究-分析模型

部资料，严格行业研究中的几个分析模型

目录 1、行业概况 (2) 1.1、**行业简介 (2) 1.2、**行业基本特征 (2) 2、外部因素分析 (2) 2.1、PEST模型 (2) 2.1.1、政治因素（P） (2) 2.1.2、经济因素（E） (2) 2.1.3、社会因素（S） (2) 2.1.4、技术因素（T） (2) 2.1.5、其他因素 (3) 3、需求/供给分析 (3) 3.1、**行业需求分析 (3) 3.2、**行业供给分析 (3) 4、盈利能力分析 (3) 4.1、波特五力模型 (3) 4.1.1、潜在进入者的威胁 (3) 4.1.2、行业对手的竞争 (4) 4.1.3、潜在替代品的威胁 (4) 4.1.4、购买者的议价能力 (4) 4.1.5、供应商的议价能力 (4) 4.2、波特五力评分表 (4) 4.3、其他 (6) 4.3.1、价值链 (6) 4.3.2、行业集中度 (6) 4.3.3、用行业收益对市场收益或其他经济指标做回归分析，以考察行业的总体风险 (6) 5、结论 (6) 6、附录

1、行业概况 1.1、**行业简介（注意子行业的分类）**行业按****的分类标准，属**行业下的子行业 1.2、**行业基本特征 **行业按行业生命周期分类属**期行业，特征有：… **行业按对经济周期的反应分类属**行业，特征有：… **行业属****行业，特征如下 2、外部因素分析 2.1、PEST模型 2.1.1、政治因素（P）政治因素对**行业的影响如下： 1.税收政策 2.劳动法 3.环境保护法规 4.贸易限制和壁垒 5.政治稳定性 6.其他 2.1.2、经济因素（E）经济因素对**行业的影响如下： 1.经济增长率 2.利率 3.汇率 4.通货膨胀率 5.其他 2.1.3、社会因素（S）社会因素对**行业的影响如下： 1.健康意识 2.人口增长率 3.年龄分布 4.职业态度 5.安全意识 6.其他

触摸屏行业及产业链分析报告

平板电脑用触摸屏市场规模预测........................................... 全球平板电脑出货量和触摸屏渗透率....................................... 3.触控板的产业链条.......................................................... 3.1.触控板的产业链条......................................................... TPK介绍............................................................... 联手苹果开创触摸屏历史............................................... TPK对电容式触摸屏的产业链有很强的掌控力 ............................. TPK的outsourcing策略............................................... 其他主要模组公司介绍...................................................

3.8.触屏Sensor制造行业 ..................................................... 全球Sensor销售额预测.................................................. Sensor产业分析........................................................ Glass和Film之争....................................................... 4.3.苹果中小尺寸触摸屏sensor供需分析........................................ 5.In Cell Touch.............................................................. 5.1.概念..................................................................... 5.2.In Cell Touch的现状...................................................... 5.3.In-cell现阶段的机会 ......................................................

1全国网络零售额数据分析

2017年1-12月全国网络零售额数据分析

据统计局最新数据显示，2017年1-12月份，全国网上零售额71751亿元，同比增长32.2%。其中，实物商品网上零售额54806亿元，增长28%。 2017年中国网络零售额及增长速度数据来源：中商产业研究院整理从增长速度来看，随着信息技术的进步和网络覆盖范围的扩大，尤其是国家对农村地区网络建设的支持力度不断加大，网络购物用户规模持续壮大，网络零售额增速远远超过社会商品零售总额的增速。2017年1-12月，网络零售额同比增长速度达到32.2%。

2017年中国网络零售额与社会消费品零售总额增速数据来源：中商产业研究院整理我国零售业线上与线下、批发与零售、城市与乡村流通市场共同发展的新格局形成。中国网络零售额占全社会消费品零售总额比重超过10%，2017年1-12月，实物商品网上零售额54806亿元，增长28%。 2017年网络零售额与社会消费品零售总额增速情况数据来源：中商产业研究院整理

中商产业研究院简介中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。中商行业研究服务内容行业研究是中商开展一切咨询业务的基石，我们通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖

隐马尔可夫模型及其应用

小论文写作: 隐马尔可夫模型及其应用学院：数学与统计学院专业：信息与计算科学学生：卢富毓学号：20101910072 内容摘要：隐马尔可夫模型是序列数据处理和统计学习的重要概率模型，已经成功被应用到多工程任务中。本小论文首先从隐马尔可夫模型基本理论和模型的表达式出发，进一步阐述了隐马尔可夫模型的应用。 HMM 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）作为一种统计分析模型，创立于20世纪70年代。80 年代得到了传播和发展，成为信号处理的一个重要方向，现已成功地用于语音识别，行为识别，文字识别以及故障诊断等领域。隐马尔可夫模型状态变迁图（例子如下） x—隐含状态 y—可观察的输出 a—转换概率（transition probabilities） b—输出概率（output probabilities）隐马尔可夫模型它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。在正常的马尔可夫模型中，状态对于观察者来说是直接可见的。这样状态的转换概率便是全部的参数。而在隐马尔可夫模型中,状态并不是直接可见的，但受状态影响的某些变量则是可见的。每一个状态在可能输出的符号上都有一概率分布。因此输出符号的序列能够透露出状态序列的一些信息。 HMM的基本理论隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。所以，隐马尔可夫模型是一个双重随机过程----具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。自20世纪80年代以来，HMM被应用于语音识别，取得重大成功。到了

行业分析基本模型

行业分析基本模型第一部分：对行业的概述、分析；从市场容量、前景、现有企业、竞争态势以及对行业发展有重要影响的因素的分析来全面了解行业的概况和潜在的机遇。第二部分：财务分析主要使现金流分析，从现金流量表分析看企业存在的问题和行业内企业的财务对比来寻找出行业内最具可可持续现金流的企业。在市场经济条件下，企业现金流量在很大程度上决定着企业的生存和发展能力。即使企业有盈利能力，但若现金周转不畅、调度不灵，也将严重影响企业正常的生产经营，偿债能力的弱化直接影响企业的信誉，最终影响企业的生存。因此，现金流量信息在企业经营和管理中的地位越来越重要，正日益受到企业内外各方人士的关注。主要包括：一、现金净增加额的作用分析对现金流量表的分析，首先应该观察现金的净增加额。一个企业在生产经营正常，投资和筹资规模不变的情况下，现金净增加额越大，企业活力越强。换言之，如果企业的现金净增加额主要来自生产经营活动产生的现金流量净额。可以反映出企业收现能力强，坏账风险小，其营销能力一般较强；如果企业的现金净额主要是投资活动产生的，甚至是由处置固定资产、无形资产和其它长期资产而增加的，这可能反映出企业生产经营能力削弱，从而处置非流动资产以缓解资金矛盾，但也可能是企业为了走出困境而调整资产结构；如果企业现金净增加额主要是由于筹资活动引起的，意味着企业将支付更多的利息或股利，它未来的现金流量净增加额必须更大，才能满足偿付的需要，否则，企业就可能承受较大的财务风险。

现金流量净增加额也可能是负值，即现金流量净额减少，这一般是不良信息，因为至少企业的短期偿债能力会受到影响。但如果企业经营活动产生的现金流量净额是正数，且数额较大，而企业整体上现金流量净减少主要是固定资产、无形资产或其它长期资产引起的，或主要是对外投资所引起的，这一般是由于企业进行设备更新或扩大生产能力或投资开拓市场，这种现金流量净减少并不意味着企业经营能力不佳，而是意味着企业未来可能有更大的现金流入。如果企业现金流量净减少主要是由于偿还债务及利息引起的，这就意味着企业未来用于满足偿付需要的现金可能将减少，企业财务风险变小，只要企业营销状况正常，企业不一定就会走向衰退。当然，短时期内使用过多的现金用于偿债，可能引起企业资金周转困难。二、对企业现金流量来源和现金流量用途及其风险性，偿还债务和支付股利占净现金流量的比重分析 (一)企业自身创造现金能力的比率。计算公式为：经营活动的现金流量/现金流量总额。这个比率越高，表明企业自身创造现金能力越强，财力基础越稳固，偿债能力和对外筹资能力越强。经营活动的净现金流量从本质上代表了企业自身创造现金的能力，尽管企业可以通过对外筹资等途径取得现金流，但企业债务的偿还主要依靠于经营活动的净现金流量。 (二)企业偿付全部债务能力的比率。计算公式为：经营活动的净现金流量/债务总额。这个比率反映企业一定时期，每1元负债由多少经营活动现金流量所补充，这个比率越大，说明企业偿还全部债务能力越强。 (三)企业短期偿债能力的比率。计算公式为：经营活动的净现金流量/流动负债。这个比率越大，说明企业短期偿债能力越强。 (四)每股流通股的现金流量比率。计算公式为：经营活动的净现金流量/流通在外的普通股数。比率越大，说明企业进行资本支出的能力越强。