论清洁餐饮必须集清洁生产、清洁服务与清洁消费于一体

本文从简要分析餐饮业基本特征、地位、作用出发，从分析餐饮业供需矛盾中餐饮供给对餐饮消费主体的身体健康和生命安全可能造成危害的主要环境因素入手．创新提出了要实现清洁餐饮必须集清洁生产、清洁服务与清洁消费于一体。论述了餐饮清洁生产、清洁服务的供给，是实现清洁餐饮消费，即食品安全的根本保障。并提出在清洁生产、清洁服务与清洁餐饮消费三位一体运营全过程中应实现餐饮业节能降耗减排。     

图书管理系统中的数据挖掘应用

结合图书管理信息系统、数据仓库和联机处理原理等方法,在Oracle9i数据仓库平台上构建图书管理信息系统。在此基础上,对读者流通数据库进行了简单的数据挖掘实现。实验证明,将数据仓库和数据挖掘技术应用于图书管理信息系统,能有效的解决原有系统所存在的分析结果不可靠、数据处理效率低、难以将数据转化为信息等问题。     

网络环境下数据挖掘技术在图书馆信息服务中的应用

数据挖掘是一门新兴的数据分析技术,当数据挖掘技术应用于网络环境下的WEB中就成为WEB挖掘。数据挖掘技术对图书馆业务工作的支持主要体现在信息咨询、信息个性化服务等方面。在网络环境下,数字图书馆中图书馆员必须掌握这种数据挖掘技术才能更好地为信息需求者提供有效快捷的信息服务。     

数据挖掘技术在高校教学评估中的应用研究

为解决只能取得单纯的有点片面的教学评估体系,提出了数据挖掘技术在教学评估中的应用研究,应用数据挖掘技术,重点利用关联规则方法中的Apriori算法,对学生的评教数据及教师档案数据进行数据挖掘工作,找出数据的内在规律,分析数据挖掘的结果,把这些规律运用到教学管理中,提高教学质量,提升学院的管理水平、使评估充分发挥对教学的指导作用。为学院的管理提供更多有价值的决策信息。     

论餐饮产品标准化管理

对中国餐饮业的现状、问题以及餐饮产品要素的分析,阐明餐饮企业实施质量标准化管理的根本动因,从餐饮产品的四个要素方面探讨了餐饮产品标准化的构建及标准化管理的主要方式.     

新冠肺炎疫情下的餐饮业：冲击与分化

新冠肺炎疫情对我国消费行业造成极大冲击,但也为消费行业线上业务的发展创造了新机遇。以餐饮业为研究对象,采用菜么么SaaS云餐饮管理系统16 508家餐饮门店2019年12月8日至2020年7月31日的数据,使用描述性统计分阶段刻画新冠疫情对餐饮业的影响,并运用向量自回归方法实证检验新冠肺炎疫情对餐饮业的冲击及疫情期间外卖业务与餐饮整体间的相互影响关系。研究发现,此次疫情对餐饮业的影响具有阶段性和异质性特征,生存时间长的餐饮主体抗风险能力更强;疫情期间,以外卖业务为代表的线上餐饮服务对餐饮业起到了有力补充,并在后疫情时期仍表现强劲。为此,餐饮业应拓展外卖市场,餐饮企业应有效提升自身抗风险能力并实现应急管理常态化。     

函数型主成分分析(FPCA)模型的应用——以北京市行业人口调控为例

为探讨北京市人口就业和人口控制相适应的基本对策,文章利用非参数平滑技术,将原始数据拟合成函数型数据进行分析,采用L2空间上函数型主成分分析(FPCA)方法,得出各行业从业人数变动与经济环境和政策导向关系密切,人口调控的重点是第三产业,尤其是住宿餐饮业、批发零售业、信息传输计算机服务和软件业、租赁和商务服务业.     

餐饮体验营销应用初探

随着我国餐饮市场的竞争日趋激烈,越来越多的餐饮企业开始运用体验营销。围绕体验营销这一新理念,在分析餐饮体验营销特点的基础上,结合餐饮业在实践体验营销过程中出现的问题,就餐饮业实施体验营销的基本途径进行了研究。要在餐饮经营中更好地发挥体验营销的优势,就必须在体验过程、体验主题、体验产品设计、员工内部体验等方面进一步强化。     

我国餐饮企业服务营销策略探索——以海底捞为例

近年来,我国的餐饮服务业发展迅速,越来越凸显市场营销的重要性,相对于以往简单的餐饮服务模式,其营销创新和管理创新有待提高.在本文中,选取海底捞这一餐饮企业,指出了我国餐饮业在服务营销中存在的诸多问题,并提出了改善餐饮业服务的营销手段.     

我国餐饮研究现状分析

通过文献检索法,以中国学术期刊网络出版总库文献为基础,对2007—2011年我国餐饮研究的现状进行了统计分析,并通过与旅游研究、商业研究的对比分析,发现我国餐饮研究存在数量少、质量低、结构不合理和发展趋势不乐观等问题。餐饮教育办学层次偏低,餐饮研究文章可发表的核心期刊较少,餐饮科研项目获得各类基金支持的数量较少,行业管理弱且科研管理部门不重视,忽视餐饮产业和餐饮产品方面的研究等是造成上述问题的主要原因。在此基础上提出几点建议:构建合理的餐饮教育体系,提升餐饮教育档次;组建餐饮研究院,设立餐饮研究专项基金;提高餐饮研究期刊的档次,创建餐饮研究的核心期刊;增强政府管理部门及社会各界对餐饮业的关注与支持。     

石油网格数据挖掘新技术研究

针对石油勘探开发中很多TB级和PB级的数据集在许多情况下分布在一个组织的不同地点或不同组织的多个数据源被集团内所有用户共享的特点,用网格数据挖掘数据集成技术和网格数据挖掘本体技术,作为石油勘探开发行业业务工作流程的信息处理基础设施,以满足石油工业对高性能计算技术的持续需求。提出了Web service与网格技术融合、网格与数据集成技术结合和本体与Web service合成,给出了基于Globus Toolkit 4、开放式网格服务体系结构和Web服务的技术实现方案。研究表明：网格计算中的任务管理、任务调度和资源管理等服务可以为分布式数据挖掘提供极大的便利。     

客户知识管理的数据挖掘方法研究

作为企业信息化的最新发展,客户知识管理实现了由以产品为中心向以客户为中心的转变,客户知识成为企业的重要战略资源,客户知识管理已成为企业提升企业竞争力的有效措施。通过探讨数据挖掘方法在客户知识管理中的应用问题,利用数据挖掘方法以实现客户知识的获取。首先结合数据挖掘技术及客户知识管理相关理论知识,阐明了数据挖掘方法在客户知识管理中的应用流程及应用领域,在此基础上运用聚类分析方法,建立了基于数据挖掘技术的数据仓库模型。最后,通过挖掘聚类分析的实践,明确了在客户知识管理中实施数据挖掘的步骤,认识和总结出实践中出现的问题,验证了数据挖掘方法在客户知识管理中运用的可行性。     

物流业战略管理与产业发展阶段研究——以中国绿色食品产业为例

物流业与产业、企业的发展密切相关,不同类型的产业以及产业和企业不同的发展阶段需要制定和实施不同的物流业发展战略,这是一个动态演变过程。本文利用产业成长分析模型和自回归分布滞后模型,得出中国绿色食品产业已进入成长阶段的中期和第三方物流发展水平已成为影响绿色食品产业发展的重要因素,以及物流业的发展相对滞后,管理水平较低等问题,进而提出加强对物流业的战略管理对策:整体规划物流发展的战略,制定完善的物流产业政策、积极开展物流企业合作竞争的发展战略等,以促进其整体结构优化和产业在国内外市场上的竞争优势等建议。     

利用销售数据的商品影响关系挖掘研究

数据挖掘技术作为一种有效的决策工具正为企业做出科学决策提供依据。该文针对关联规则挖掘商品间相关性的不足,提出了一种新的计算方法利用销售商的商品销售数据挖掘商品之间的相关性及影响关系。该方法根据商品销售数据的变化得到所有商品销售数据的时间序列,然后计算测量序列的相似度,从而确定商品间影响关系。实验证明了该方法的有效性,同时得到了一些有价值的结果,可用于指导具体商业实践。     

唐廷枢开平矿务局创业团队成员分析

唐廷枢的开平矿务局创业团队集中了中国煤炭工业早期发展时期的精英,他们以强烈的创新意识、民族意识,以及对新事物、新技术的敏锐洞察力和感受力,开辟了中国煤炭工业的开平矿务局繁荣时代。其成员有的精通洋务,有的拥有近代实业管理知识,如唐廷枢、丁寿昌、黎兆棠等;有的通晓矿业权融资、知悉近代资金运作模式,如徐润、唐廷植、郑观应等;有的熟习矿务、商务或具有人事协调能力,如吴炽昌、郑藻如、周馥等;有的通晓采矿工艺和煤矿开采技术,如白内特、金达、邝荣光、吴仰曾等,他们的思想和实践促进了中国矿业的近代化进程,使中国早期煤炭工业真正开始摆脱旧式官僚和手工业管理的模式,步入近代企业管理轨道。     

国际商贸中心餐饮业发展的基本经验

餐饮业是北京国际商贸中心建设的重要基础产业,以国际商贸中心发展标准相衡量,北京餐饮业还有较大差距。北京应以巴黎、伦敦、东京等成功的国际商贸中心为标杆,寻找餐饮领域发展的经验,结合北京优势,创造与北京中国特色世界城市和国际商贸中心形象相适应的,能全面代表中华餐饮文化的北京餐饮。     

餐饮服务收益管理研究述评

管理学者从上个世纪末开始关注收益管理在餐饮行业的应用研究,从该领域的主要文献来看,研究成果集中在两个方面,一是核心观点和策略框架;二是方法技术,包括时间控制方法、差别定价策略和存量控制技术。现有成果对预测和超订的研究是一个缺失,在动态定价的定量决策分析、存量控制技术研究以及餐饮服务收益管理系统框架的构建方面有待进一步完善。     

新能源汽车产业公众意识培育策略——北京数据与国际经验

全球新能源汽车产业发展的实践表明,公众意识的培育和提升对于产业发展至关重要。以“态度—行为缺口”为出发点,构建以政策认知、技术与产品认知、环境价值认知3个方面为核心的中国新能源汽车产业公众意识培育缺口的分析框架。应用该分析框架,通过分析和对比北京数据,发现北京新能源汽车领域的公众意识培育关键缺口在于公众意识与政策实施效果、技术与产品性能、环境价值和环境效益等方面存在较大的差距。在此基础上,选取新能源汽车产业发展较好的美国、德国、法国、日本和荷兰等国家,总结和剖析这些国家成功的公众培育经验。结合国际经验和北京实践,认为可以通过完善政策体系及其实施效果、推广新技术和新产品并鼓励商业模式创新、开发示范项目以提升环境价值这3个方面策略来培育和提升北京新能源汽车产业公众意识。