华远地产股份有限公司6007432011共29页PPT资料
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商业地产PPT11[1]
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引进大卖场的不同定位
• 休闲之都：成都的差异； • 北京家乐福与沃尔玛的差异； • 如何看大卖场的不同定位？
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商业地产PPT11[1]
满足一站式购物需求 服务于大众家庭 提供免费停车场 开心购物家乐福 三大处37课
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满足追求高质量生活 的顾客购物需求
服务于白领及中产阶层 如：突出家居用品 提供寿司、海产品等
场所、机关、团体、企事业所在地； • 商圈范围窄小，一般设定在居民徒步购物5—10分钟到达的
范围内； • 商店营业面积在100平方米左右，营业面积利用率高； • 店堂明快、清洁、货架丰满； • 目标顾客主要为居民、单身者、年轻人。80％的顾客为有
目的的购买； • 经营实行信息系统化，开展单品管理； • 便利店的商品价格略高于一般零售业态的商品价格。
10
4.9 5.9 6.9 7.9 9.9
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Metro
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12.9
16.9
TRUST-
5
Mart
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商业地产PPT11[1]
Ladies’ slipper
60030-60039
按这一理论，美国等西方国家零售业大致经历了五个时期。
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商业地产PPT11[1]
零售轮转理论
2.发展一段时间： 高价格、高毛利、高成本
随时间发展补 充更多服务
3.继续发展： 高价格、高毛利、高成本
随时间 推移补 充服务
市场 机会 来临
1.新型组织发展： 低价格、低毛利、低成本
地产策划方案-课件(PPT-精)138页文档
谢谢！
138
地产策划方案-课件（PPT-精）
11、不为五斗米折腰。 12、芳菊开林耀，青松冠岩列。怀此 贞秀姿 ，卓为 霜下杰 。
13、归去来兮，田蜀将芜胡不归。 14、酒能祛百虑，菊为制颓龄。 15、春蚕收长丝，秋熟靡王税。
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
房地产项目半年总结ppt
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我们本着实用美 观的原则，为您 精心设计最专业 的 PPT 作 品 。 模 板内页图表的文 字、色块、图片 均可自由编辑、 改色、替换。
文本
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步骤一
步骤二
步骤三
步骤四
步骤五
步骤六
步骤七
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房地产项目半年总结
√ 框架完整
√ 演绎顺畅
√ 美观整洁
√ 职场必备
房地产企业宣传介绍PPT模板
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Steps Data Analysis
Process Steps Information Analysis
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part 1 介绍
简介 发展历程产业结构 分支结构团队介绍 核心成员
Hashtag fashion axe fingerstache, everyday carry shoreditch pinterest umami authentic brooklyn YOLO heirloom keytar waistcoat kickstarter.
Contact
介绍
01
产品及服务
02
简介 发展历程 产业结构 分支结构 团队介绍 核心成员
产品介绍 主要业务 重点项目 服务项目 核心技术 服务宗旨
文化及荣誉
03
规划与未来
04
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产品及服务
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简介 发展历程 产业结构 分支结构 团队介绍 核心成员
产品介绍 主要业务 重点项目 服务项目 核心技术 服务宗旨
文化及荣誉
03
规划与未来
04
房地产开发成本控制课程..共26页PPT
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
房地产开发成本控制课程..
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6、黄金时代是在我们的前面，而不在 我们的 后面。
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7、心急吃不了热汤圆。
•
8、你可以很有个性，但某些时候请收 敛。
•
9、只为成功找方法，不为失败找借口 (蹩脚 的工人 总是说 工具不 好)。
•
10、只要下定决心克服恐惧，便几乎 能克服 任何恐 惧。因 为，请 记住， 除了在 脑海中 ，恐惧 无处藏 身。-- 戴尔． 卡耐基 。
华润商业地产模式教材课程34页PPT
39、没有不老的誓言，没有不变的承 诺，踏 上旅途 ，义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 的人， 决不会 坚韧勤 勉。
谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·36、“不可能”这个字(法语是一个字 )，只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气，不要看破要突 破，不 要嫉妒 要欣赏 ，不要 托延要 积极， 不要心 动要行 动。 38、勤奋，机会，乐观是成功的三要 素。(注 意：传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素，但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出，乐 观是成 功的第 三要素 。
谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·36、“不可能”这个字(法语是一个字 )，只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气，不要看破要突 破，不 要嫉妒 要欣赏 ，不要 托延要 积极， 不要心 动要行 动。 38、勤奋，机会，乐观是成功的三要 素。(注 意：传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素，但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出，乐 观是成 功的第 三要素 。
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Bayesian approach restricts its prediction to the next (N+1) occurrence of an event given the observed previous (N) events.
Classical approach is to predict likelihood of any given event regardless of the number of occurrences.
Classical probability refers to the true or actual probability of the event and is not concerned with observed behavior.
Bayesian vs. the Classical Approach
Bayesian networks need only one of the values to be present and can infer the absence of the other: Imagine two variables, one for gunowner and the other for peace activist. Data should indicate that you do not need to check both values
incomplete data sets.
2. Bayesian networks allow one to learn about causal relationships
3. Bayesian networks readily facilitate use of prior knowledge
4. Bayesian methods provide an efficient method for preventing the over fitting of data (there is no need for pre-processing).
Example
Imagine a coin with irregular surfaces such that the probability of landing heads or tails is not equal.
Classical approach would be to analyze the surfaces to create a physical model of how the coin is likely to land on any given throw.
Outline
1. Bayesian vs. classical probability methods
2. Advantages of Bayesian techniques 3. The coin toss prediction model from a
Bayesian perspective 4. Constructing a Bayesian network with
太原房产网 52youju
Learning with Bayesian Networks
David Heckerman Presented by Colin Rickert
Introduction to Bayesian Networks
Bayesian networks represent an advanced form of general Bayesian probability
A Bayesian network is a graphical model that encodes probabilistic relationships among variables of interest1
The model has several advantages for data analysis over rule based decision trees1
Bayesian approach simply restricts attention to predicting the next toss based on previous tosses.
Advantages of Bayesian Techniques
How do Bayesian techniques compare to other learning models? 1. Bayesian networks can readily handle
prior knowledge 5. Optimizing a Bayesian network with
observed knowledge (data) 6. Exam questions
Bayesian vs. the Classical Approach
The Bayesian probability of an event x, represents the person’s degree of belief or confidence in that event’s occurrence based on prior and observed facts.
Learning about Causal Relationships
We can use observed knowledge to determine the validity of the acyclic graph that represents the Bayesian network.
Handling of Incomplete Data
Imagine a data sample whtrongly anti-correlated
With decision trees both values must be present to avoid confusing the learning model
Classical approach is to predict likelihood of any given event regardless of the number of occurrences.
Classical probability refers to the true or actual probability of the event and is not concerned with observed behavior.
Bayesian vs. the Classical Approach
Bayesian networks need only one of the values to be present and can infer the absence of the other: Imagine two variables, one for gunowner and the other for peace activist. Data should indicate that you do not need to check both values
incomplete data sets.
2. Bayesian networks allow one to learn about causal relationships
3. Bayesian networks readily facilitate use of prior knowledge
4. Bayesian methods provide an efficient method for preventing the over fitting of data (there is no need for pre-processing).
Example
Imagine a coin with irregular surfaces such that the probability of landing heads or tails is not equal.
Classical approach would be to analyze the surfaces to create a physical model of how the coin is likely to land on any given throw.
Outline
1. Bayesian vs. classical probability methods
2. Advantages of Bayesian techniques 3. The coin toss prediction model from a
Bayesian perspective 4. Constructing a Bayesian network with
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Introduction to Bayesian Networks
Bayesian networks represent an advanced form of general Bayesian probability
A Bayesian network is a graphical model that encodes probabilistic relationships among variables of interest1
The model has several advantages for data analysis over rule based decision trees1
Bayesian approach simply restricts attention to predicting the next toss based on previous tosses.
Advantages of Bayesian Techniques
How do Bayesian techniques compare to other learning models? 1. Bayesian networks can readily handle
prior knowledge 5. Optimizing a Bayesian network with
observed knowledge (data) 6. Exam questions
Bayesian vs. the Classical Approach
The Bayesian probability of an event x, represents the person’s degree of belief or confidence in that event’s occurrence based on prior and observed facts.
Learning about Causal Relationships
We can use observed knowledge to determine the validity of the acyclic graph that represents the Bayesian network.
Handling of Incomplete Data
Imagine a data sample whtrongly anti-correlated
With decision trees both values must be present to avoid confusing the learning model