主成分分析法在上市公司盈利能力评价中的应用

主成分分析法是一种采用降维的思想,将多个指标组合成较少个综合指标的统计方法.本文应用主成分分析法对15家计算机软件公司的盈利能力进行分析,得蜜线性方程作为评价公司盈利能力的依据,为评价上市公司的盈利能力提供了一种有效手段,可供投资者参考.     

企业客户知识管理研究

客户知识是企业一项重要的知识资源,客户知识管理是将客户与知识作为企业的核心资产,从而创造和维持企业的核心竞争力.研究客户知识管理首先需要分析客户知识的内涵,其次对客户知识管理的特性、意义和过程三个方面进行分析,从而为客户知识管理的有效实施奠定了理论基础.     

影响网络调查适用性的因素分析

针对国内国外网络调查失败率高的问题,提出了影响网络调查适用性的20个因素,通过层次分析法确定了这20个因素的权重,分析得出在影响网络调查适用性上起主要作用的9个因素。在实施网络调查之前应通过重点考察这些因素来确定实施网络调查的可行性,从而可以有效地避免网络调查的盲目性。     

基于信用因素的客户生命周期价值研究

对客户价值的计算是有效实施客户关系管理的基础,许多学者在客户生命周期价值方面进行过深入研究。本文在此基础上提出在客户生命周期价值下引入信用因素,并得出在计算群体客户生命周期价值时不用考虑信用问题,而在计算单个客户生命周期价值时需要考虑客户信用问题的结论。本文使用了任意个体客户生命周期价值定量计算模型,对某移动公司的数据进行实证研究,并针对不同类客户提出不同的营销策略。     

基于SOM人工神经网络的客户资源分类方法研究

客户关系管理是近几年来管理学的重要研究课题,有效的客户关系管理是企业提高其核心竞争力的关键手段。客户资源分类是进行客户关系管理的重要前提。本文提出了一种利用SOM人工神经网络进行客户资源分类的方法。该方法充分利用了SOM人工神经网络的自组织映射的特点,并结合客户资源分类的特点,对不同的分类目的采用不同的网络结构,在实践中取得了较好的效果。     

基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测研究

针对不同样本在特征空间中具有不同的区域特性和不同分类算法之间的预测互补性,在电信客户流失预测理论基础上,融合多分类器动态集成理论和成本敏感学习理论,建立了电信客户流失多分类器集成预测的利润函数,并提出了一类新的基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测模型.首先使用K均值聚类法聚类训练样本成多个分区;接着使用NaiveBayes算法、多层感知机算法和J48算法在各分区样本上构建客户流失预测子分类器;最后使用改进人工鱼群算法分别对各分区的子分类器进行成本敏感优化集成.实验结果表明,所提出的基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成模型的分类性能不仅优于由训练集全体样本所构建的3个单模型,也优于基于改进人工鱼群算法优化集成这3个单模型而得到的集成模型.     

基于互联网环境下的企业网络广告投资策略研究

随着网络广告的日益普及,选择投放合适的网络广告已经成为决定广告投放成功的关键,企业在进行网络广告投资决策时,面临着选择投资门户网络广告和长尾网络广告的困境。然而,目前并没有针对投放门户网络广告和长尾网络广告的理论和方法,因此需要投放门户网络广告和长尾网络广告的理论、方法和模型以有效指导企业广告投放的运作管理,为企业创造更高的价值。本文引进柯布-道格拉斯销售函数 S（a,q）=α-βa^-γq^-δ,尝试应用博弈论方法构建基于门户网络广告和长尾网络广告的非合作静态Nash投资模型、合作静态Nash投资模型和Stackelberg主从博弈投资决策模型,并通过模型均衡分析求出广告的投资小收益大的条件。与非合作的纳什均衡情况相比,Stackelberg主从博弈模型中,优先投资的网络广告投资小收益大,次后投资的网络广告投资大收益小。但总的投资和收益关系不确定。同其他三种投资情况相比,基于合作的投资策略比非合作和Stackelberg先后投资策略所获得的收益要大。同时,文中运用一个数值算例进一步验证了结论的有效性。解决了企业面临投资门户网络广告和长尾网络广告决策的困境,研究结论为企业投资网络广告提供理论依据和决策方法。     

中国电子商务发展分析与研究

本文分析和研究了电子商务的特点,发达国家发展电子商务所采取的政策和措施,我国电子商务的发展阶段、现状与问题。最后对发展我国电子商务提出了对策。     

四川省重点旅游景区信息化建设研究——以峨眉山景区的游客管理系统构建为例

旅游信息化是旅游业发展的必然趋势,而作为旅游业最核心的旅游景区,其信息化发展就成为了重中之重。景区信息化如何从合理的角度出发,帮助景区从根本上提升核心竞争力就显得极为重要。本文通过大量文献阅读和实地调研基础上,以四川省峨眉山景区为例,构建基于COM的游客管理系统,在景区实现信息化的同时,着重突出对景区最重要资源游客的管理。本文给出了游客管理系统的框架,并对其它景区的相关系统构建给出了建议。     

网上拍卖中卖者声誉的非对称性研究

本文采用贝叶斯学习分析了网上拍卖中卖方声誉非对称现象产生的原因,并利用从淘宝网站收集的书画和书籍类物品的竞价数据,实证检验了卖方获得的好评次数与差评次数对拍卖物品成交概率和成交价格的影响。研究结果表明,买方对卖方的好评（差评）将增加（减少）新的买方对拍卖物品的预期价值,进而增加（减少）物品的成交概率和成交价格。此外,卖方所获差评的影响大于好评的影响,并且这种非对称性效应在容易辨别其质量的物品拍卖中更为明显。