移动服务的分类及采纳模型分析

本文对移动服务分类研究进行了综述,阐述了移动服务用户采纳研究的理论基础,对12个不同移动服务用户采纳的研究模型进行分析和比较。对各个模型的理论基础、变量以及数据采样和分析方法列表作分析比较,并指出移动服务用户采纳研究与电子商务领域用户采纳研究的异同及今后相关领域进一步研究的方向。     

互联网环境下基于消费者搜索的酒店入住率预测研究

互联网环境下消费者信息搜索反映了游客潜在的旅游需求。针对酒店入住率的非线性特征,以北京为例,构建BA-SVR@CSQ混合模型对北京星级酒店平均入住率进行预测,其中蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)用于优化SVR模型的自由参数,并利用2011年1月至2017年4月与北京旅游相关的消费者搜索数据(Consumer Search Queries,CSQ)构造SVR模型的输入集。12个月的预测结果表明,与基准模型相比,所构建预测方法能有效提高模型的预测精度,证实了网络搜索数据在酒店入住率预测中的重要价值,预测结果可为旅游相关部门的决策提供必要的参考。     

TAM移动社交媒体使用行为影响因素的统计检验

文章引入移动社交媒体功能、感知趣味性和感知可信性等变量,建立TAM模型对用户微信使用行为进行实证研究.研究表明:对于移动社交媒体的使用行为,经典的技术接受模型依然适用;主观规范和移动社交媒体功能对移动社交媒体行为意向的影响较为显著;感知易用性和感知可信性对其影响显著性程度较低;感知趣味性通过感知有用性间接影响用户行为意向.     

基于百度指数的房地产价格相关性研究

文章以我国大中城市的新建住宅价格为研究对象,以均衡价格理论为基础,使用搜索关键词的百度指数开展研究,分别使用自回归移动平均模型(ARMA)和带搜索项的自回归分布滞后模型对上海市的新建住宅价格指数进行了拟合和预测.实证结果表明:百度搜索指数与价格指数之间存在协整关系,建立的自回归分布滞后模型的拟合度达到0.918,预测精度相较ARMA模型提高23.2％.与传统的预测方法相比,模型具有很强的时效性,能够比国家统计局提前一个月发布房屋价格指数数据.     

效价视域下购票渠道使用转移的意愿因素研究

移动智能终端设备的普及和互联网技术的广泛应用给传统客票业务的渠道管理带来了巨大的改变,电子客票业务的推广不仅有利于提高票务服务商的工作效率,降低运营成本,提高客户购票便利性,而且是建设资源节约型、环境友好型社会的重要举措。近年来,越来越多的票务服务商在保持原有线下购票服务的同时,也开辟了线上购票服务,但研究表明,大量的用户依然倾向于使用线下渠道。因此,聚集客票系统为研究对象,探讨双渠道环境下影响用户从线下到线上使用转移的意愿因素,以效价理论的研究框架为切入点,提出考虑双渠道环境下影响使用转移的意愿因素研究模型。以中国应用最为广泛的火车票务服务为研究对象,对410位火车票用户进行数据收集与分析,结果显示,转移使用时除了路径依赖、感知风险、感知相对优势以及自我效能等因素,均对用户使用意愿有显著影响。     

基于优先度的概率区间型决策

对于不确定条件下决策问题的研究,自然状态发生概率的确定是其难点之一。文章阐述了自然状态发生的概率不能完全确定但可以估计其所在区间的决策问题及其性质,给出了决策方案效益期望值极值的算法和一种新的优先度的算法,最后给出了概率区间型决策问题基于优先度的决策方法。     

风险型决策的一种改进方法──马尔可夫分析法

风险型决策指在环境信息不完备，但各种状态出现的概率已知的条件下作出的决策，其准确性通常高于用先验概率作出的决策．这种决策要冒一定的风险。而不确定型决策是指环境信息不完备，且各种状态出现的概率未知，决策者根据自己的主观判断作出的决策。这种决策的风险更大。贵刊1996年第11期施平同志的《浅谈不确定型决策的改进方法》一文对不确定型决策方法进行了一定的改进，即在各种状态发生的概率未知的情况下．通过一些凭经验和直觉得到的模糊信息，利用期望值最大准则进行决策．实际上，该文的思路是将不确定型决策转化为风段型决策来…     

基于SEM的C2C移动电子商务信任模型

随着移动网络向4G时代迈进和智能移动终端的不断普及,移动电子商务逐步超越传统电子商务,迎来了一个飞跃发展的时期,信任问题也就比较突出的表现在移动电子商务方面。采用问卷调查的方式获取相关数据,使用SPSS软件分析问卷调查数据,并构建C2C移动电子商务中顾客信任影响的多因素综合模型,使用结构方程(SEM)和AMOS软件对所建立的模型进行拟合和参数估计验证了影响买家信任的结果,最终得出C2C移动电子商务信任的一些重要因素,为C2C移动电子商务的市场决策提供了有力参考。     

随机振荡环境下均值、容差及使用寿命的优化设计

文章对随机振荡使用环境下产品的过程均值、容差及使用寿命的优化设计进行了研究.假定在时间区间(0,t]内振荡的发生次数是具有强度为λ的齐次泊松过程{N(t),t≥0},每次振荡使过程均值以概率p发生漂移,结合容差成本和质量损失,提出成本函数模型.数值计算给出了所提模型在单部件和多部件产品设计中的应用,最后研究了模型参数对决策变量的影响.     

消费者重复使用及使用强度的离散随机系数模型构建与应用

建立统计模型,对消费者行为进行深入研究,有利于商家了解用户的规律,制定相应的营销策略,使收益最大化。首先运用随机系数贝塔二项分布回归模型,研究消费者重复使用某种产品或服务的概率,之后运用随机系数贝塔模型研究消费者的使用强度。用模型拟合香港电视观众收视数据,得到了非常好的结果。该模型也可应用到消费者网络购物等其他领域的行为分析。     

统计学指标在财务风险决策中的应用

风险是一个非常重要的财务概念.任何决策都有风险,这使得风险观念在理财中具有普遍意义.对于风险的衡量,需要使用概率和统计方法.统计指标表现为概率、离散型分布和连续型分布、预期值、离散程度、置信概率和置信区间.     

不完全信息下基于成功概率最大化的善意兼并策略

文章基于目标企业股东对于兼并协同度具有不完全信息的现实,在使用实物期权方法求解了兼并参与双方价值函数和决策阈值的基础上,提出了以兼并成功概率最大化为决策目标的主并企业善意兼并策略制定原则,为制定兼并策略提供了非线性规划理论模型。     

如何修补损坏的系统文件

用户可能会经常遇到自己的Windows操作系统文件损坏或者是丢失的情况,遇到这样的情况,不必重新安装整个操作系统,便可以达到修复系统的目的。下面介绍一些方法。 先插入Windows光盘或者插入Window修复盘,然后双击“我的电脑”,右键点击“光盘启动盘”选择“搜索”,这时,在“搜索”栏里的搜索范围一栏中将显示“光盘”。在“要搜索的文件或文件夹名为:”下面的文本区里敲入“*.cab”,然后     

贝叶斯决策的变精度概率粗糙集模型

文章分析讨论了最小风险贝叶斯决策的基本过程,建立了贝叶斯决策的变精度概率粗糙集模型。该模型在处理贝叶斯决策问题时能使决策失误的风险更小。     

互联网使用对家庭旅游消费影响的实证检验

文章利用2016年和2018年中国家庭追踪调查（CFPS）数据,使用两部分模型和工具变量估计实证研究了互联网使用行为对家庭出游决策以及旅游支出的影响。研究结果表明：互联网使用能够显著提高家庭出游概率,促进家庭旅游消费;异质性分析结果表明,互联网使用对高收入家庭、青年家庭以及城镇家庭旅游消费影响更强;影响机制分析发现,互联网使用能够增强社会互动,从而进一步促进家庭旅游消费。     

基于竞争技术采纳模型的用户初始使用意愿研究

文章以技术采纳模型为基础,引入认知理论中的首因效应,将竞争环境纳入考虑范畴,利用"竞争品满意度"来表达原有使用习惯对用户初始采纳意愿的影响。认为用户在信息技术采纳初期的使用意愿源自于个人是否有与该技术相关的"需求",并受到从众心理的影响。选取了移动互联网个人服务为研究对象,通过问卷调查和结构方程模型进行了实证研究。结果表明:需求感知显著正向影响了有用性感知和使用意愿,竞争品满意度显著负向影响了有用性感知和使用意愿。     

酒店入住人数模型研究

酒店入住人数对于酒店经营至关重要,对其进行事前预测,能有效减少管理中的不确定性,有助于酒店的经营管理,实现利润最大化,但由于其影响因素众多,使得对酒店入住人数的预测比较复杂而且具有较大难度,本文采用时间序列分析方法建立模型进行预测,并对该预测问题的复杂性进行了一定的探讨。     

移动社交支付采纳行为影响因素实证研究

以技术接受模型为基础,以移动社交支付应用为研究对象,根据研究情景进行模型拓展,加入网络外部性、感知娱乐性、社会影响三个变量,根据变量间的关系构建研究模型并使用SmartPLS软件检验。研究表明,产品感知(感知有用性、易用性、娱乐性)、社会影响和网络外部性是影响用户行为的重要因素;网络外部性与用户感知(感知有用性、易用性、娱乐性)和行为意向正相关;社会影响对感知有用性、感知易用性、网络外部性和行为意向影响显著;感知易用性与感知娱乐性正相关。     

课程网站的用户使用意愿研究

课程网站是信息技术在教育教学中的重要应用,可以有效提高教学质量,但目前却存在用户持续使用率低等问题。鉴此,从用户角度出发,基于技术接受模型和交互理论,探讨影响课程网站用户使用意愿的因素,并运用结构方程模型对研究假设进行验证。研究发现:课程网站的使用意愿受使用态度、交互性、主观规范三大因素的影响显著,感知有用性和感知娱乐性未对使用意愿产生直接的显著影响,由此提出增强课程网站用户使用意愿的对策建议,以期能够充分发挥课程网站在教学工作中的作用。     

基于购买行为RFM及评论行为RFMP模型的客户终身价值研究

在Web2.0时代,越来越多的消费者在购物网站、点评类网站以及社交类网站上发表自己对产品或服务的相关看法,由此对企业产生了巨大的影响。针对用户在线评论行为所产生的价值,以传统的RFM模型为基础构建了基于评论行为的RFMP模型。同时将购买RFM和评论RFMP模型进行结合,提出了适用于线上企业的客户终身价值评价方法,采用熵值法进行了指标权重的确定,并最终选取大众点评网的实际用户数据进行了传统客户终身价值与改进客户终身价值的对比。通过对用户群进行细分,为企业提供了更加精准的营销决策及管理建议。