如何利用波斯顿分析法制订最佳的产品组合
---明阳天下拓展培训
产品或服务的利益是什么？
人们买的是利益。他们想要的不一定是你正想卖的。他们买的是对他们的问题的解决，是对需要和愿望的满足。这种解决和满足就他们买你的产品或服务的利益所在（参见表5-1）。
1．列出你当前销售的产品或服务清单
在你能把产品或服务同市场匹配起来之前，你必须清楚你的产品或服务满足什么需要和愿望。任何产品或服务只可满足同一群人的一定的需要和愿望。同时，人们不是总能知道他们为什么买他们所买的东西。通过调研，你可得出一些很有用的结论。
考虑每种产品或服务的若干种用途以及他们满足的若干组需要和愿望。把这同你的目标市场联系起来，你会大大地增加那些产品与服务的市场吸引力。同你的目标市场相联系的购买理由越多越好。
2．对于每一种产品或服务，弄清楚它的核心用途是什么？
它能满足你的客户怎样的愿望或者需求？其最核心的功用是什么？
3．对于每种产品或服务要弄清楚以下几点：
现在它是主要产品还是将来的主要产品？它已经越过了它的初始阶段吗？让它继续下去并该给予更多的支持（财务上、人事上、促销上）还是放弃它？产品或服务在它的生命周期的什么阶段？
4．你是否应该扩充当前的产品线？
有时一种产品的销售会引起客户对另一种产品的需求。倘若你的
大批客户要求的一种产品是你当前产品线的延伸，可能值得冒这个险。对老客户做交叉销售比开发新客户容易得多。
要一年四季对现有的生产线提出问题或新的创意。这需要的目标市场做细心的观察、分析和研究。如果你不想让你的市场丢失，必须随客户需求的变化和市场环境的变化对老的产品线不断进行调整、更新和改造它，使其能持续保持对客户的吸引力。
5．你的产品或服务的竞争品或可能的替代品是什么？
你的产品或服务的竞争品和替代品有哪些？它们分别构成怎样的威胁？你应制定什么样的策略来化解这些威胁以确保你的产品或服务的竞争地位？可否从中找出可利用的机会进一步提升你的产品或服务的竞争地位？
是否有新的发展机会（诸如新技术、市场需求的变化等）可能导致满足你的市场需求与愿望的新产品或服务的出现？
并不是所有的危险和机遇都显而易见。同可能影响你的经营的因素保持同步的唯一途径就是保持警惕性，并经常参加贸易或其他的商业展示活动，以便更详细把握市场的脉搏。
如果你定期审查和分析你的产品或服务结构，你抓住的机遇远比你的竞争对手多得多。
6．同竞争产品或服务相比较，每种产品或服务的特有优点和缺点是什么？
通过对比分析，找出你的产品或服务相对于你的竞争品的优点和不足（见表5-2）。制定有效的策略进一步突显这些优点，并采取措
施改善其不足，有时你需要吸收你的竞争品的一些优点。
7．你是否正在提供满足客户需求的正确的产品或服务组合？
对客户为什么购买你的产品或服务，在第二章客户分析中曾经做过详细讨论。现在你可以对那些正在使用你的产品或服务的客户或者以前的客户做进一步的访谈或调查，深入了解他们如何看待你的产品或服务。你将会有意想不到的惊人发现，比如新的需求动向，新的市场机会等等。记住：没有十全十美的东西；没有一成不变的事情。你的产品或服务全部满足客户的所有需求；同时客户的需求也会随时变化；恰恰正是这一切，为你提供了诸多改善和创造的机会。
8．你有计划对产品或服务进行改善？
你大概不会听任你的产品或服务因竞争对手的产品或服务改变而变得陈旧、过时，从而丧失竞争力。你要想方设法使你的产品保持“新”，对客户有持久的吸引力。你要根据你所获得的有关市场、客户、竞争品的信息，有计划地对你的产品或服务做持续的改善。
9．你正在计划什么新的产品或服务吗？
你应该开发新的产品或服务还是改善原有的产品线？理由是什么？是否已经做过充分的市场调查？不要忘记，任何新产品或服务的开发都要有很强的营销理由，否则会浪费你的资源，使你的投资一无所获。
10．对你的产品或服务列出五种新用途
重新包装的产品或者老产品的新用途会开创新的营销机会。大量的营销收获来自老产品或老服务的新应用。有时你可将产品或服务重
新包装或重新定位从而吸引更广泛的市场或者向现有市场做进一步渗透。
你可以同你的客户、供应商、经销商以及有关的人士，就你的产品或服务可能的其它用途进行交流探讨。他们的回答可能挖掘出明天销售的新用途。
5-1 产品/服务分析表
表5-2 产品/服务对比表
产品或服务独有的销售特色是什么？
是什么把你的产品或服务同其他竞争品区别开来？答案是：差别化和定位。
你的目的在于树立一种市场上的形象或给人一种感知，认为你的产品或服务的某些东西是特色的，产品或服务的差异化和正确的定位可以帮助你做到这一切。例如，英国贞女航空公司有些从伦敦到香港的班机上配有裁缝和美容师，裁缝把乘客的尺寸传真给香港，乘客在下飞机时就能拿到衣服；美容师提供美容信息和修指甲。在许多航班上，提供电影和冰淇淋，有时还特别安排了生日蛋糕、新婚香槟和途中婚礼仪式。该航班还为头等舱乘客安排到希思机场的摩托车或豪华轿车的接送。这一切将其与竞争对手英国航空公司区分开来。又如，宝洁公司在洗衣粉中推出9个品牌：汰渍、快乐、圭尼、德希、波尔德、洁佛、象牙雪、奥克雪多和伊拉，它为每一种创造了一个品牌。这一战略是建立在不同的人在使用洗衣粉中有不同的利益。汰渍是“强有力，它能洗净任何污渍”；象牙雪是“99.44的纯洁”，因此，它是中性的，可用于尿布和小孩衣服；波尔德是带有柔软剂的洗衣粉，它“清洁、柔软和不带静电”；德希体现了宝洁的价值，它“进攻顽固污渍”并且价格极低。
产品或服务的差别化包括：
●特色
●质量
●式样
●一致性
●耐用性
●可靠性
●设计
●包装
●价格
●广告与促销
●递送或交货
●方便性
●售后服务
1．特色
特色指对产品或服务的基本功能的某些增补。许多公司在为其产品增添新的特色方面拥有了不起的创造力。率先推出某些有价值的新特色无疑是一个最有效的竞争手段。如日本公司成功的一个关键因素就在于他们不断地为其照相机、汽车、计算器、录像机等产品增加特色。
假如你想使你的产品也像日本人所做的那样增加新特色，你应该多接触一些你当前的客户，向他们询问下列一些问题：你觉得这种产品怎么样？不喜欢哪些地方？喜欢哪些地方？是否可以增加一些什么特色从而使你更满意？他们怎样的特色？每一种特色你愿意付多少钱？其它客户提到的那些特色你觉得怎样？
同时，你还要考虑每一个特色有多少人需要，因为这关系到你能否收回成本或有利可图；推出一种特色需要多长时间，竞争者是否会模仿这个特色等等。
2．质量
质量指产品主要特性在使用中的水平。优质产品使其能高价出售，同时还可获得较多的重复购买、客户的忠诚和很好的口碑。如果你想在这方面建立相对与竞争对手的产品差异优势，你必须制定相应的政策，确保你的产品在质量上具有较高的稳定性和相对较低的变异性，并保持在很高的水平上。
质量和速度？质量的重点是把事情做好，而速度是指行动比竞争对手快。如此，会不会导致欲速则不达？
事实上，保证质量和压缩时间是一致的，不矛盾的。追求其中一项会强化另一项。重视时间有助于一家公司发现它的质量问题。大部分流程质量问题表现在时间的浪费，材料或零部件不能用，信息不及时，工作必须返工，客户访问不能为客户解决问题等。能迅速打入市场的公司，是以提高作业流程质量（从新产品的工程设计到生产完成）来实现的。
在巴德里治质量奖的申请书中并没有明确时间的要求，但是几乎所有获奖者都提及缩短时间是他们获奖的关键。在美国国家质量论坛上，摩托罗拉公司董事长提到，在他们处理客户订单所需的时间从44天降到100分钟的同时，产品不良率也急剧下降。另一位得奖人施乐公司的David Kearns谈到他们公司新产品开发时间缩短了60 %。
事实上，新产品开发速度最快的公司，往往也是以高质量产品闻名的公司。本田是新车开发速度最快的公司，并以产品的质量和可靠而闻名；个人电脑业的康柏，飞机制造业的波音，软件业的微软，都是这样。
产品质量与速度携手共进是完全可能的。让我们看看素有优异质量观的企业有什么特点：
1．把公司看作一整套流程
企业高级主管往往把企业看作一整套组织机构和控制体系。
但是追求质量和速度的主管还把企业看作一整套共同把事情做好的流程集合。在产品质量上很认真的公司所提出的问题是：我们的流程是什么？它们的界面在哪里？我们怎么做才能使流程更可靠？如果将基本步骤做好，哪些步骤可以省略？
2．评估流程
企业必须能够评估某个流程，才能去改善它。不管是接单还是出货，工程设计还是现场操作，都是如此。摩托罗拉评估流程的时间周期，就像测评产出率和产品差异一样认真。例如，开发新产品的时候，在构思产品的那一刻就已开始计时了。
3．有共同目标和跨部门的协作
企业的组织方式通常便于行政管理。如销售人员有一位主管和一套报酬制度；工程师又有另一位主管和另一套报酬制度。但是客户不会想用这种方式组织自己的供货商，而是希望所有与业务有关的人员，从销售人员到工程师像一个单位似的为一个共同的目标而工作。当公司可以使员工如此看待问题时，就可以着手提高质量和缩短时间了。客户满意常常是促使公司提高质量和缩短时间的共同目标。
4．授权予员工
来自高层领导的支持是提高质量和缩短时间的第一要件。但如何衡量这种支持？员工们有一个衡量高层主管投入程度的很好的指标：他们是否放手让员工去发现问题，解决问题，并管理新流程？
3．式样
式样是指产品给予客户的视觉和感觉效果。它具有创造某种难以效仿的独特性的优势，它赋予你的产品以个性，使你的产品看起来好像有生命似的。一个引人注目的个性化的式样总会吸引大批的顾客。
例如在时装业，新的式样有时会引发一个新的潮流。
4．一致性
一致性指产品的设计和使用与预定标准的吻合程度。日本制造商享有高质量信誉的重要原因之一就是其产品具有高度的一致性。日本汽车被誉为“合适与完美”的产品，这两个特点使人们都愿意购买。
5．耐用性
耐用性指产品在自然条件下或者在重压的条件下的预期寿命。对大多数客户而言，耐用性是非常重要的产品属性。
6．可靠性
可靠性指在一定时间内产品将保持不坏的可能性。你的客户总想避免产品损坏和修理所带来的不便和花费，所以你必须做相当多的功夫确保你的客户对你的产品在可靠性上有足够的信心，否则他们会转向你的竞争产品或替代品。
摩托罗拉得奎萨分布是生产卫星接收器的。在过去的产品中，每100件有141处缺陷；松下将其收购后，缺陷减少到每100件只有6处。客户的抱怨减少到过去的1/10，而公司的担保责任也下降到1/10。
7．设计
设计指从客户要求出发，能影响一个产品的外观和性能的全部特征的组合。从公司的角度来看，设计良好的产品应该是容易生产和销售的；从客户的角度看，设计良好的产品应该是看上去令人愉快的，同时又是容易使用的。
8．包装
包装是产品成功的外衣。在绝大多数购买决定中，是包装促成了销售。这意味着产品包装很可能是你的市场营销计划中的重要部分。要使你的产品包装有特色、有个性，使之能从竞争品当中显著区别开来，而且能抓住客户的目光。
9．定价
价格是客户愿意并且能够为你的产品或服务支付的金额。价格是你的产品或服务的特色、质量、服务、利润及公司形象等综合的体现。所有你的定价决策都必须确保对你的客户来说，价格是合理的；对你的竞争对手来说，价格是具有竞争力的；对你的公司而言，价格使你有利润可赚。
价格领导者会不得不做出保全市场份额的决策。同时，提高价格还助长了竞争者抢夺市场份额的行为，肯定了它们扩张生产能力的投资决策。
短期看，其他竞争者也可能不追随市场领导者的价格导向。这样，市场领导者不仅要放弃提价行为，而且还会损失一部分市场份额。长期的后果则大相径庭。从长期看，市场份额的多寡取决于生产能力的大小，以及利用这些生产能力的充分性。生产能力是否得以维持或扩张，几乎总是取决于过去的利润，以及这些利润对未来利润预测的影响。
长远看来，利润及利润预测是以预计的相对成本和营业比率为基础的。因此，某个产业短期的高价将会促进生产能力的扩张，并且为这些扩张的成功提供现金流量。
如果在充足的生产能力基础上具备了最低的成本，那么随时把价格压低，低到足以使竞争者打消投资新增生产能力的念头，那就是有利的。当然，如果提价后仍能保住充足的生产能力，则另当别论。另外，一旦有实力就进行投资，增加自己的生产能力、维持价格优势也是有利的。要这样做，新增生产能力必须能以足够高的负荷系数运行，保证成本水平不会超过竞争者的平均成本。实际上，要在活跃的技术领域里保持价格优势，就必须不断扩张生产能力。同竞争者相比，要是你的固定成本较高，而可变成本较低的话，那么你对营运比率的变化会更加敏感。不管是什么原因导致短期价格下跌，只要能产生较高的营运比率，就应该接受。只有在这样的条
件下，你才能保住相对成本的优势。同理，你比没有现款损失的竞争对手更能承受较低的价格水平。新增产能设施往往就是这种情形。
如果你是拥有最新设施的低成本生产商，那么只要是能让这些新设施充分发挥能力，价格水平就是合理的。不仅如此，这样的价格水平还是维持相对成本优势的先决条件。相对来说，更高的价格就会造成不利。相反，高成本生产商则会希望保持高价，或是设法争取一个较高的营运比率。
若想诱使竞争对手接受改变相对成本的行动，竞争战略可以大派用场。拥有新的低成本设施的生产商必须诱使对手相信，自己有能力、也有决心无限制地压低价格，必要的话，还会把价格压到低于他们的成本，而自己的新设施则维持在行业的平均营运水平上。事实上，他也确实有能力做到这一点。不过，要是不必通过压价就能充分利用新的生产能力，则可算是出类拔萃。
对于拥有较高成本的生产设备但占有着市场的生产商，当务之急是要让对手相信高价对大家都有好处。这样，它就能抵消掉自己在相对成本上的劣势。或者，它会觉得很有必要让对手相信通过价格战挤掉自己的既得市场将得不偿失。如果它能诱使对手采用非价格竞争手段，那么这些对手就有可能增添额外的成本，而那些新的高效生产能力的内在优势就要到很长时间之后才能实现。
从短期看，战略的真谛是，通过各种方式诱使对手接受较低的
营运比率，这等于给对手放臵了一道相对成本的障碍，于对手是有百弊而无一利。从长远看，战略的真谛在于控制对手为扩充生产能力而进行资本投资的意愿。任何能拖延这一类投资决策的不确定因素、风险或竞争措施，都将给已把生产能力投入运作的竞争者带来高于平均水平的利润。
综上所述，可以得出以下结论：
1．短期的提价将会加速新生产能力的引入，降低市场需求，从而减少行业的长期利润。
2．相对来说，短期的提价给高成本生产商带来的好处要比低成本生产商多。
3．降价对成本较低的生产商而言，在它充分运用生产能力之前，都是利多弊少。
4．对于成本最低的生产商来说，上上之策是在尽量减小降价幅度的情况下，说服别人容许自己充分利用生产能力。为此，别人将在营运比率和利润上付出代价。
5．高成本生产商的上上之策则是要令人相信，市场份额要经过很长的时间才会有所变动，因此保持一个实际可行的行业最高价对大家都有好处。
然而，有时率先确立高价的往往是实力最强、成本最低的生产商，即便这些生产商自己还未达到最优的生产能力。我们可以把这
10．广告与促销
一流的广告和强有力的促销活动可以使你的产品或服务同别人的区别开来，进而建立起良好的品牌形象。
11．方便性
方便性是指产品或服务的易获得性，包括地点、时间、订货和付款的便利性。
12．售后服务
售后服务是强大的产品或服务差别因素，它包括送货、安装、客户培训、客户咨询、维修等。
产品的定位是公司对产品或服务进行设计，从而使其能在目标客户心目中占有一个独特的、有价值的位臵。产品的定位须清晰明确，要突出最有价值、最具特色并且能在目标市场产生最大震动的差异性。要避免定位过低、定位过高、定位混乱和定位怀疑等错误。例如，强生公司的强生婴儿沐浴露，推出了无泪配方，强调其包含独有的“无泪配方”，纯净温和如水，绝不刺激宝宝还未发育完善的眼睛和泪腺，主题非常明确，解决了妈妈们在给孩子洗澡时的难题；宝洁公司的舒肤佳健康沐浴露，突出其主要功能是去除和抑制可能引起皮肤感染和汗臭细菌，含有“迪保肤”抑菌成份，有助于皮肤健康，适合人们在生活水平提高后对健康的需求；上海家化公司的六神则强调其含麝香等名贵中草药，能有效祛痱止痒，香味清新，能有效去除汗味，塑造在炎热的夏天给人带来清清凉凉的感觉。
产品定位的策略也有许多，常见的定位策略有：
●特色定位，
●利益定位，
●使用定位，
●使用者定位，
●竞争者定位，
●质量定位，
●价格定位。
科技信息 SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION 2010年第17期 1关联度的概念 关联度是事物之间、因素之间关联性大小的量度。它定量地描述 了事物或因素之间相互变化的情况，即变化的大小、方向与速度等的 相对性。如果事物或因素变化的态势基本一致，则可以认为它们之间 的关联度较大，反之，关联度较小。对事物或因素之间的这种关联关 系，虽然用回归、相关等统计分析方法也可以做出一定程度的回答，但 往往要求数据量较大、数据的分布特征也要求比较明显。而且对于多 因素非典型分布特征的现象，回归相关分析的难度常常很大。相对来 说，灰色关联度分析所需数据较少，对数据的要求较低，原理简单，易 于理解和掌握，对上述不足有所克服和弥补。 2关联度的计算 灰色关联度分析的核心是计算关联度。一般说来，关联度的计算 首先要对原始数据进行处理，然后计算关联系数，由此就可计算出关 联度。 2.1原始数据的处理 由于各因素各有不同的计量单位，因而原始数据存在量纲和数量 级上的差异，不同的量纲和数量级不便于比较，或者比较时难以得出 正确结论。因此，在计算关联度之前，通常要对原始数据进行无量纲化 处理。其方法包括初值化、均值化等。 2.1.1初值化。即用同一数列的第一个数据去除后面的所有数据，得 到一个各个数据相对于第一个数据的倍数数列，即初值化数列。一般 地，初值化方法适用于较稳定的社会经济现象的无量纲化，因为这样 的数列多数呈稳定增长趋势，通过初值化处理，可使增长趋势更加明 显。比如，社会经济统计中常见的定基发展指数就属于初值化数列。 2.1.2均值化。先分别求出各个原始数列的平均数，再用数列的所有 数据除以该数列的平均数，就得到一个各个数据相对于其平均数的倍 数数列，即均值化数列。一般说来，均值化方法比较适合于没有明显升 降趋势现象的数据处理。 2.2计算关联系数 设经过数据处理后的参考数列为： {x0(t)}＝{x01，x02，…，x0n} 与参考数列作关联程度比较的p个数列(常称为比较数列)为： {x1(t)，x2(t)，…，x p(t)}＝ x11x12…x1n x21x22…x2n ………… x p1x p2…x pn 上式中，n为数列的数据长度，即数据的个数。 从几何角度看，关联程度实质上是参考数列与比较数列曲线形状的相似程度。凡比较数列与参考数列的曲线形状接近，则两者间的关联度较大；反之，如果曲线形状相差较大，则两者间的关联度较小。因此，可用曲线间的差值大小作为关联度的衡量标准。 将第k个比较数列(k＝1，2，…，p)各期的数值与参考数列对应期的差值的绝对值记为： Δok(t)=x0(t)-x k(t)t＝1，2，…，n 对于第k个比较数列，分别记n个Δok(t)中的最小数和最大数为Δok(min)和Δok(max)。对p个比较数列，又记p个Δok(min)中的最小者为Δ(min)，p个Δok(max)中的最大者为Δ(max)。这样Δ(min)和Δ(max)分别是所有p个比较数列在各期的绝对差值中的最小者和最大者。于是，第k个比较数列与参考数列在t时期的关联程度(常称为关联系数)可通过下式计算： ζok(t)=Δ(min)+ρΔ(max) ok 式中ρ为分辩系数，用来削弱Δ(max)过大而使关联系数失真的影响。人为引入这个系数是为了提高关联系数之间的差异显著性。0＜ρ＜1。 可见，关联系数反映了两个数列在某一时期的紧密程度。例如，在使Δok(t)＝Δ(min)的时期，ζok(t)＝1，关联系数最大；而在使Δok(t)＝Δ(max)的时期，关联系数最小。由此可知，关联系数变化范围为0＜ζok(t)≤1。 显然，当参考数列的长度为n时，由p个比较数列共可计算出n×p个关联系数。 2.3求关联度 由于每个比较数列与参考数列的关联程度是通过n个关联系数来反映的，关联信息分散，不便于从整体上进行比较。因此，有必要对关联信息作集中处理。而求平均值便是一种信息集中的方式。即用比较数列与参考数列各个时期的关联系数之平均值来定量反映这两个数列的关联程度，其计算公式为： r ok=1 n n i=1 Σζok(t) 式中，r ok为第k个比较数列与参考数列的关联度。 不难看出，关联度与比较数列、参考数列及其长度有关。而且，原始数据的无量纲化方法和分辩系数的选取不同，关联度也会有变化。 2.4排关联度 由上述分析可见，关联度只是因素间关联性比较的量度，只能衡量因素间密切程度的相对大小，其数值的绝对大小常常意义不大，关键是反映各个比较数列与同一参考数列的关联度哪个大哪个小。 当比较数列有p个时，相应的关联度就有p个。按其数值的大小顺序排列，便组成关联序。它反映了各比较数列对于同一参考数列的“主次”、“优劣”关系。 灰色关联度分析方法的运用之一，就是因素分析。在实际工作中，影响一个经济变量的因素很多。但由于客观事物很复杂，人们对事物的认识有信息不完全性和不确定性，各个因素对经济总量的影响作用不是一下子就能够看清楚的，需要进行深入的研究，这就是经济变量的因素分析。运用灰色关联度进行因素分析是非常有效的，而且特别适用于各个影响因素和总量之间不存在严格数学关系的情况。 例1：利用关联度分析方法研究某公路施工企业工资序列（表1）。 表1某公路施工企业工资序列表单位：千元 根据表1中数据，以工资总额为参考数列x0(t)，以计时工资x1(t)、档案工资x2(t)和承包工资x3(t)为比较数列，计算三种工资对于工资总额的关联度。 第一步，对各数列作均值化处理。 工资总额和三种工资的均值分别为： 浅议灰色关联度分析方法及其应用 孙芳芳 (濮阳市公路管理局河南濮阳457000) 【摘要】灰色关联度是灰色数学中的一种方法，用来研究事物相互关联、相互作用的复杂因素的影响作用，确定影响事物的本质因素，使各种影响因素之间的“灰色”关系清晰化。本文介绍了灰色关联度在实际工作中的分析方法和步骤，为定量描述事物或因素之间相互变化的情况提供了理论依据。 【关键词】灰色关联度；分析方法；综合评价；应用 年份工资总额计时工资档案工资承包工资 200313974.23831.06587.23556.0 200415997.64228.07278.04491.6 200517681.35017.07717.44946.9 200620188.35288.69102.25797.5 200724020.35744.011575.26701.0 x i軃18372.34821.78450.05098.6○公路与管理○ 880
一、概述 在处理信息时，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠，例如，高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性；学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次数等之间也会存在较高的相关性。而变量之间信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用带来许多障碍。 为了解决这些问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量的个数，但这必然又会导致信息丢失和信息不完整等问题的产生。为此，人们希望探索一种更为有效的解决方法，它既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失。主成分分析正式这样一种能够有效降低变量维数，并已得到广泛应用的分析方法。 主成分分析以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成较少几个综合指标，通常综合指标（主成分）有以下几个特点： ↓主成分个数远远少于原有变量的个数 原有变量综合成少数几个因子之后，因子将可以替代原有变量参与数据建模，这将大大减少分析过程中的计算工作量。 ↓主成分能够反映原有变量的绝大部分信息 因子并不是原有变量的简单取舍，而是原有变量重组后的结果，因此不会造成原有变量信息的大量丢失，并能够代表原有变量的绝大部分信息。 ↓主成分之间应该互不相关 通过主成分分析得出的新的综合指标（主成分）之间互不相关，因子参与数据建模能够有效地解决变量信息重叠、多重共线性等给分析应用带来的诸多问题。 ↓主成分具有命名解释性 总之，主成分分析法是研究如何以最少的信息丢失将众多原有变量浓缩成少数几个因子，如何使因子具有一定的命名解释性的多元统计分析方法。 二、基本原理 主成分分析是数学上对数据降维的一种方法。其基本思想是设法将原来众多的具有一定相关性的指标X1，X2，…，XP （比如p 个指标），重新组合成一组较少个数的互不相关的综合指标Fm 来代替原来指标。那么综合指标应该如何去提取，使其既能最大程度的反映原变量Xp 所代表的信息，又能保证新指标之间保持相互无关（信息不重叠）。 设F1表示原变量的第一个线性组合所形成的主成分指标，即 11112121...p p F a X a X a X =+++,由数学知识可知，每一个主成分所提取的信息量可 用其方差来度量，其方差Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。常常希望第一主成分F1所含的信息量最大，因此在所有的线性组合中选取的F1应该是X1，X2，…，XP 的所有线性组合中方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来p 个指标的信息，再考虑选取第二个主成分指标F2，为有效地反映原信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，即F2与F1要保持独立、不相关，用数学语言表达就是其协方差Cov(F1, F2)=0，所以F2是与F1不
灰色关联分析法原理及解题步骤
灰色关联分析法原理及解题步骤 ---------------研究两个因素或两个系统的关联度（即两因素变化大小,方向与速度的相对性） 关联程度——曲线间几何形状的差别程度 灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。 灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密 1>曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小 2>灰色关联度越大，两因素变化态势越一致 分析法优点 它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。 灰色系统关联分析的具体计算步骤如下 1》参考数列和比较数列的确定 参考数列——反映系统行为特征的数据序列 比较数列——影响系统行为的因素组成的数据序列 2》无量纲化处理参考数列和比较数列 （1）初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到的新矩阵
（2）均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵 （3）区间相对值化 3》求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi） 参考数列X0 比较数列X1、X2、X3…………… 比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数ξ（i） 称为关联系数，其中ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），常取0.5.实数第二级最小差，记为Δmin。两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式： 4》求关联度ri 关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻
附件3： 管理会计应用指引第405号——多维度盈利能力分析 第一章总则 第一条多维度盈利能力分析，是指企业对一定期间内的经营成果，按照区域、产品、部门、客户、渠道、员工等维度进行计量，分析盈亏动因，从而支持企业精细化管理、满足内部营运管理需要的一种分析方法。 第二条多维度盈利能力分析主要适用于市场竞争压力较大、组织结构相对复杂或具有多元化产品（或服务）体系的企业。企业应用多维度盈利能力分析工具方法，还应具备一定的信息化程度和管理水平。 第二章应用环境 第三条企业应用多维度盈利能力分析工具方法，应遵循《管理会计应用指引第400号——营运管理》中对应用环境的一般要求。 第四条企业应用多维度盈利能力分析工具方法，应按照多维度建立内部经营评价和成本管理制度，并按照管理最小颗粒度进行内部转移定价、成本分摊、业绩分成、经济增加值计量等。 管理最小颗粒度，是指企业根据实际管理需要与管理能力所确定的最小业务评价单元。
第五条企业应用多维度盈利能力分析，通常需构建多维度盈利能力分析信息系统、模块或工具，制定统一的数据标准和规范，及时、准确、高效地获取各维度管理最小颗粒度相关信息。 第三章应用程序 第六条企业进行多维度盈利能力分析，一般按照确定分析维度、建立分析模型、制定数据标准、收集数据、加工数据、编制分析报告等程序进行。 第七条企业应根据组织架构、管理能力，以及绩效管理、销售管理、渠道管理、产品管理、生产管理、研发管理等管理需求，确定盈利能力分析各维度的类别，通常包括区域、产品、部门、客户、渠道、员工等。 第八条企业应以营业收入、营业成本、利润总额、净利润、经济增加值（EVA）等核心财务指标为基础，构建多维度盈利能力分析模型（见附录1）。 业财融合程度较高的企业可将与经营业绩直接相关的业务信息，如销售量、市场份额、用户数等，纳入多维盈利能力分析模型。 金融企业在构建多维度盈利能力分析模型时，可加入经风险调整后的经济增加值（EVA）、风险调整资本回报率（RAROC）等指标。 第九条企业应根据盈利能力分析各维度的分类规则和所构建的分析模型制定统一的基础数据标准和数据校验规则，保证各维度盈利能力分析数据基础的一致性和准确性，并通过系统参数配置、数据质
游戏数据分析维度、方法 1通过网上，收集关于游戏数据分析方面的资料。对各资料进行整理，并提出对游戏行业有价值的专题分析内容。欢迎拍砖！ 2数据分析的维度、方法 2.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 2.1.1常规数据分析维度 2.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 2.1.1.1.1用户数量 注册用户 在线人数（最高在线人数；日、周、月活跃人数；活跃用户平均在线时间、平均在线人数） 2.1.1.1.2 ARPU 每个（平均在线人数、付费用户、活跃用户）每月贡献人民币 运营成本（服务器、带宽、客户服务、推广成本） 产品毛收益 时间卡模式的固定ARPU 增值模式的动态ARPU 时间卡+增值模式的动态ARPU 付费率
2.1.1.1.3 推广力度 推广成本（宣传成本、人力成本、时间成本） 推广效果（各个路径的转化率：看广告人数—目标用户看广告人数—目标用户记住人数—目标用户感兴趣人数—目标用户尝试人数） 2.1.1.1.4 流失率 前期流失率 自然流失率 游戏流失率重要节点分布（初始化页、选线+创建角色、1级、5级、6级、7级、累计） 一般流失率（日、周、月） 2.1.1.1.5 用户自然增长率 2.1.1.1.6病毒性 发送邀请人数、发送率 接受邀请人数、比例接受率 K-Factor=感染率*转化率 2.1.1.2微观方面 对微观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（道具销量异常等），并指导开发团队修正游戏版本，为新版本和新功能提供决策依据。 2.1.1.2.1 MMORPG游戏: 职业等级分布 任务统计（每个任务参加、完成和取消次数或人数） 经济系统统计 { 总剩余金钱、背包存放金钱总量、仓库存放金钱总量、邮件存放金钱总量
（一）主成分分析法的基本思想 主成分分析（Principal Component Analysis ）是利用降维的思想，将多个变量转化为少数几个综合变量（即主成分），其中每个主成分都是原始变量的线性组合，各主成分之间互不相关，从而这些主成分能够反映始变量的绝大部分信息，且所含的信息互不重叠。[2] 采用这种方法可以克服单一的财务指标不能真实反映公司的财务情况的缺点，引进多方面的财务指标，但又将复杂因素归结为几个主成分，使得复杂问题得以简化，同时得到更为科学、准确的财务信息。 （二）主成分分析法代数模型 假设用p 个变量来描述研究对象，分别用X 1，X 2…X p 来表示，这p 个变量构成的p 维随机向量为X=(X 1，X 2…X p )t 。设随机向量X 的均值为μ，协方差矩阵为Σ。对X 进行线性变化，考虑原始变量的线性组合： Z 1=μ11X 1+μ12X 2+…μ1p X p Z 2=μ21X 1+μ22X 2+…μ2p X p …… …… …… Z p =μp1X 1+μp2X 2+…μpp X p 主成分是不相关的线性组合Z 1，Z 2……Z p ，并且Z 1是X 1，X 2…X p 的线性组合中方差最大者，Z 2是与Z 1不相关的线性组合中方差最大者，…，Z p 是与Z 1，Z 2 ……Z p-1都不相关的线性组合中方差最大者。 （三）主成分分析法基本步骤 第一步：设估计样本数为n ，选取的财务指标数为p ，则由估计样本的原始数据可得矩阵X=(x ij )m ×p ，其中x ij 表示第i 家上市公司的第j 项财务指标数据。 第二步：为了消除各项财务指标之间在量纲化和数量级上的差别，对指标数据进行标准化，得到标准化矩阵（系统自动生成）。 第三步：根据标准化数据矩阵建立协方差矩阵R ，是反映标准化后的数据之间相关关系密切程度的统计指标，值越大，说明有必要对数据进行主成分分析。其中，R ij （i ，j=1，2，…，p ）为原始变量X i 与X j 的相关系数。R 为实对称矩阵 （即R ij =R ji ），只需计算其上三角元素或下三角元素即可，其计算公式为： 2211)()() ()(j kj n k i kj j kj n k i kj ij X X X X X X X X R -=--=-=∑∑ 第四步：根据协方差矩阵R 求出特征值、主成分贡献率和累计方差贡献率，确定主成分个数。解特征方程0=-R E λ，求出特征值λi （i=1，2，…，p ）。 因为R 是正定矩阵，所以其特征值λi 都为正数，将其按大小顺序排列，即λ1≥λ2≥…≥λi ≥0。特征值是各主成分的方差，它的大小反映了各个主成分的影响力。主成分Z i 的贡献率W i =∑=p j j j 1λλ，累计贡献率为
主成分分析法的步骤和原理[技巧] (一)主成分分析法的基本思想 主成分分析(Principal Component Analysis)是利用降维的思想，将多个变量转化为少数几个综合变量(即主成分)，其中每个主成分都是原始变量的线性组合，各主成分之间互不相关，从而这些主成分能够反映始变量的绝大部分信息， [2]且所含的信息互不重叠。 采用这种方法可以克服单一的财务指标不能真实反映公司的财务情况的缺点，引进多方面的财务指标，但又将复杂因素归结为几个主成分，使得复杂问题得以简化，同时得到更为科学、准确的财务信息。 (二)主成分分析法代数模型 假设用p个变量来描述研究对象，分别用X，X…X来表示，这p个变量12p t构成的p维随机向量为X=(X，X…X)。设随机向量X的均值为μ，协方差矩12p 阵为Σ。假设 X 是以 n 个标量随机变量组成的列向量，并且μk 是其第k 个元素的期望值，即，μk= E(xk)，协方差矩阵然后被定义为: Σ=E{(X-E[X])(X-E[X])}=(如图 对X进行线性变化，考虑原始变量的线性组合: Z1=μ11X1+μ12X2+…μ1pXp Z2=μ21X1+μ22X2+…μ2pXp …… …… ……
Zp=μp1X1+μp2X2+…μppXp 主成分是不相关的线性组合Z，Z……Z，并且Z是X1，X2…Xp的线性组12p1 合中方差最大者，Z是与Z不相关的线性组合中方差最大者，…，Zp是与Z，211Z ……Z都不相关的线性组合中方差最大者。 2p-1 (三)主成分分析法基本步骤 第一步:设估计样本数为n，选取的财务指标数为p，则由估计样本的原始数据可得矩阵X=(x)，其中x表示第i家上市公司的第j项财务指标数据。ijm×pij 第二步:为了消除各项财务指标之间在量纲化和数量级上的差别，对指标数据进行标准化，得到标准化矩阵(系统自动生成)。 第三步:根据标准化数据矩阵建立协方差矩阵R，是反映标准化后的数据之间相关关系密切程度的统计指标，值越大，说明有必要对数据进行主成分分析。其中，R(i，j=1，2，…，p)为原始变量X与X的相关系数。R为实对称矩阵ijij (即R=R)，只需计算其上三角元素或下三角元素即可，其计算公式为:ijji n X(kjX,iX)(kjX,j), k,1Rij, n 22(Xkj,Xi)(Xkj,Xj), k,1 第四步:根据协方差矩阵R求出特征值、主成分贡献率和累计方差贡献率，,E,R,0确定主成分个数。解特征方程，求出特征值λ(i=1，2，…，p)。i 因为R是正定矩阵，所以其特征值λi都为正数，将其按大小顺序排列，即 λ1?λ2?…?λi?0。特征值是各主成分的方差，它的大小反映了各个主成分的p ,,,影响力。主成分Z的贡献率W=，累计 i i jj,1
灰色关联分析法原理及解题步骤 ---------------研究两个因素或两个系统的关联度（即两因素变化大小,方向与速度的相对性） 关联程度——曲线间几何形状的差别程度 灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统因素间的影响程度或因素对系统主行为的贡献测度的一种方法。 灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密 1>曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小 2>灰色关联度越大，两因素变化态势越一致 分析法优点 它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。 灰色系统关联分析的具体计算步骤如下 1》参考数列和比较数列的确定 参考数列——反映系统行为特征的数据序列 比较数列——影响系统行为的因素组成的数据序列 2》无量纲化处理参考数列和比较数列 （1）初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到的新矩阵
（2）均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵 （3）区间相对值化 3》求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi） 参考数列X0 比较数列X1、X2、X3…………… 比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数ξ（i） 称为关联系数，其中ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），常取0.5.实数第二级最小差，记为Δmin。两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式： 4》求关联度ri 关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线
官方网站：https://www.doczj.com/doc/073633243.html, 给人改变未来的力量 公考咨询交流、公考资讯早知道、公考资料获取，尽在中公网 定义判断是国考中非常稳定的题型，对于这一部分的解题方法，相信大家都会非常自然地选择核心成分分析法。然而，对于有些题目，用“主特征分析法”是非常方便快捷的，特别是对于有些文字量很大，让人看起来“有压力”的题目，用此方法更能体味其中之妙。所谓的“主特征分析法”，就是用通俗易懂的语言概括出概念的主要特征。下面，中公教育专家就通过两个真题来让大家体会一下。 例题1：偶然防卫是指在客观上被害人正在或即将对被告人或他人的人身进行不法侵害，但被告人主观上没有认识到这一点，出于非法侵害的目的而对被害人使用了武力，客观上起到了人身防卫的效果。【2010-国考】 根据上述定义，下列行为不属于偶然防卫的一项是： A.甲正准备枪杀乙时，丙在后面对甲先开了一枪，将其打死。而丙在开枪时并不知道甲正在准备杀乙，纯粹是出于报复泄愤的目的杀甲，结果保护了乙的生命。 B.甲与乙积怨很深，某日发生冲突后，甲回家拿了手枪打算去杀乙，两人在路上正好碰上，甲先开枪杀死了乙，但开枪时不知乙的右手已抓住口袋中的手枪正准备对其射击。
官方网站：https://www.doczj.com/doc/073633243.html, 给人改变未来的力量 公考咨询交流、公考资讯早知道、公考资料获取，尽在中公网 C.甲身穿警服带着电警棍，冒充警察去“抓赌”，甲抓住乙搜身时，乙将甲打伤后逃离，甲未能得手。 D.甲与乙醉酒后发生激烈冲突，两人相互厮打至马路上，正当甲要捡起路边砖头击打乙时，围观人群中有人喊“警察来啦”，甲受惊吓不慎跌落路边河沟溺水身亡，乙安全无事。 【答案】D 。中公解析：偶然防卫的主要特征是“对被害人使用了武力”，D 项中被害人甲是自己溺水身亡，因此不属于偶然防卫。A 、B 、C 三项都符合定义。 【中公点评】此题定义读起来比较艰涩，代入选项进行判断的时候也容易产生混乱之感，然而，只需要抓住被害人的主要特征，问题便迎刃而解。 例题2：“翻异别勘”是宋代为防止冤假错案而规定的复审制度，是指犯人如果在录问或行刑时提出申诉，案件必须重新审理。宋代的“翻异别勘”分为原审机关的“移司别勘”和“差官别推”两种形式。“移司别勘”是指由原审机关将案子交给另一个同级的司法机关复审。“差官别推”是指原审机关将案子申报到上级机关，由上级机关负责差派与原审机关不相干的另外一个机关的官员重审理。这种情况下，往往或者是差派上级机关的官员前往原审机关主审，或者将案子移往上级机关复审。【2013-国考】 根据上述定义，下列不属于“翻异别勘”的是： A.犯人对州县审理的案件提出申诉，可以将案件移交至州县的上级——路的长官进行重审。 B.宋代中央司法机关刑部分左、右两厅，对其中一厅审理的案件，若犯人提出申诉，则由另一厅重审。 C.犯人对州县审理的案件提出申诉，州县的上级——路的长官可以亲至州县对案件进行重审。 D.宋代地方司法机关从上至下分为路、州、县三级，对由县上诉至州的案件作出判决后，若犯人提出申诉，则由州发回县重审。 【答案】D 。中公解析：翻异别勘的主要特征是“将案子移交给另一个同级的司法机关复审或者是申报到上级机关复审”。D 项县上诉至州后，犯人提出申诉又发回县重审，是发回下一级机关，不符合定义。故答案选D 。 通过上面两个例题，中公教育专家相信大家已经感受到了这一方法给解题带来的轻松之感，接下来大家要做的事就是拿出真题来分析还有哪些题目
结构化面试中综合分析题目的解题技巧——多维度法 综合分析能力是公务员结构化面试中的重要测评要素，无论是在国考中还是在各个地方考试中，综合分析能力可以说都是必考察的一种能力，在有的地方考试中，甚至有“得综合分析者，得天下”之说，它的重要性，由此可见一斑。反应到题目当中，综合分析能力一般是通过一个社会现象或者观点来考察大家的综合和分析能力。诸如：“谈谈你对地沟油、苏丹红的看法。”；“俗话说‘三个臭皮匠赛过诸葛亮’，谈谈你的看法”。 在考官评分考核中，对于综合分析能力是这样定义的：对事物能从宏观方面进行总体考虑；对事物能从微观方面对其各个组成部分和要素进行考虑；能注意到整体和部分之间的相互关系。所以综合分析题目主要考察的是大家分析和解决问题的能力，一方面，要求考生能够从宏观上把握整个事物，另一方面，又能从微观上把握事物的各个组成部分和组成要素。只有如此，才能把一个综合分析题目回答的理据兼有，点面俱全，才算答的好。 但是很多同学在回家综合分析题目时，经常会遇到一个共性的问题：没话可说。但是为了凑时间，又不得不说，就出现了一句话反反复复地说。给人一种言之无物、空洞苍白的感觉。怎么来克服这一问题呢？ 在这里给大家提供一个方法，多维度答题法。所谓的多维度，意思也就是说对于一个社会现象或者一个观点，我们可以从不同的角度来考虑问题。每一个角度就可以构成我们答题的一个方面。这样，对于每一个方面，我们就不必过多的阐述，也就巧妙地化解了“无话可说”的尴尬局面。 诸如这道题目：80后的小男孩宋华，6岁的时候父亲去逝了，15岁的时候母亲瘫痪了，但他微笑面对生活，终于考上大学，并带着母亲上大学，他的事迹被媒体报道之后引起了巨大反响，对此，你怎么看？ 很多考生在回答这个题目的时候，把注意力都集中在宋华面对困难时的坚强、乐观上，反反复复阐述这个观点，导致说者“无意”，听者“无心”。如果我们采用多维度法来解析这个问题，就可以把这个问题分析的既条理又清晰。对于一个社会现象，如果采用多维度法来解决问题，首先，需要考生明确题目本身说的什么，其次，题目所说的情况背后反映的什么问题，再次，考生还可以考虑一下题目情况反映的问题怎么解决。这样就能有理有据的把这个问题分析清楚。还以这个题目为例，题目中说宋华面对种种困难，选择了微笑面对，最终实现了带着母亲上大学的梦想，这就透露给我们两个讯息：一个是宋华面对困难时所表现出来的坚强、乐观、向上；另一个是宋华带着自己的母亲上大学，体现了其孝的思想。这样我们答题中就可能会出现这两个角度。但是考生可以再深层次地结合当今社会现实考虑一下，那就是社会对于家境贫困的学生应该做些什么？当然，在困难面前我们希望更多的宋华出现，但是面对他们在生活和学习中遇又到的困难，社会难道就可以无动于衷吗？很显然是不行的。那这个考虑就可以成为我们答题的有一个角度。所以对于这个题目，我们可以这样回答：题目当中提到的80后小男孩宋面对生活中的磨难，没有悲观丧气，而是微笑面对，克服种种困难，带着母亲圆了自己的大学梦。我是这样看的： 第一，宋华身上体现出的乐观，坚强，勇敢，是其高尚人格的自然流露，是对我们传统优秀精神文化的传承和坚守，为我们尤其是青少年树立了光辉的榜样和典范，值得我们每个人去赞扬，去学习。 第二、宋华带着母亲上大学，体现出了宋华身上“百善孝为先”的优秀品格，在其成长的整个过程中，对瘫痪的母亲不离不弃，这种精神，可歌可泣。 第三、我认为这个现象也从侧面凸显出了我们社会保障制度的不完善。改革开放以来，我国的社会保障制度建设取得了很大的进步，但是仍然存在很多亟待完善的地方，如对农村人口，贫困人口，弱势群体等存在着覆盖面窄，覆盖率低，政府财政投入少等问题，尽快完善我国的社会保障制度，已经成为促进我国经济社会文化发展过程中必须要重视和解决的一个问题。 第四、这个社会现象也让我意识到发展慈善公益事业势在必行。缩小贫富差距，实现社会公平，除了政府需要作出大量努力之外，慈善公益组织也发挥着重要的作用，但是由于起步晚，
主成分分析
在统计学中，主成分分析（principal components analysis, PCA）是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。 在实证问题研究中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众多影响因素。这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量。因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之间彼此有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。在用统计方法研究多变量问题时，变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂性，人们希望在进行定量分析的过程中，涉及的变量较少，得到的信息量较多。主成分分析正是适应这一要求产生的，是解决这类题的理想工具 主成分分析法是一种降维的统计方法，它借助于一个正交变换，将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量，这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵，在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系，使之指向样本点散布最开的p 个正交方向，然后对多维变量系统进行降维处理，使之能以一个较高的精度转换成低维变量系统，再通过构造适当的价值函数，进一步把低维系统转化成一维系统。 主成分分析的主要作用体现在五个方面，第一，主成分分析能降低所研究的数据空间的维数。第二，可通过因子负荷的结论，弄清X变量间的某些关系。第三，可用于多为数据的一种图形表现方法。第四，可由主成分分析构造回归模型，即把各个主成分作为新自变量代替原来自变量做回归分析。第五，用主成分分析筛选回归变量。
附件3： 管理会计应用指引第405 号——多维度盈利能力分析 第一章总则 第一条多维度盈利能力分析，是指企业对一定期间内的经营成果，按照区域、产品、部门、客户、渠道、员工等维度进行计量，分析盈亏动因，从而支持企业精细化管理、满足内部营运管理需要的一种分析方法。 第二条多维度盈利能力分析主要适用于市场竞争压力较大、组织结构相对复杂或具有多元化产品（或服务）体系的企业。企业应用多维度盈利能力分析工具方法，还应具备一定的信息化程度和管理水平。 第二章应用环境 第三条企业应用多维度盈利能力分析工具方法，应遵循《管理会计应用指引第400 号——营运管理》中对应用环境的一般要求。 第四条企业应用多维度盈利能力分析工具方法，应按照多维度建立内部经营评价和成本管理制度，并按照管理最小颗粒度进行内部转移定价、成本分摊、业绩分成、经济增加值计量等。 管理最小颗粒度，是指企业根据实际管理需要与管理能力所确定的最小业务评价单元
第五条企业应用多维度盈利能力分析，通常需构建多维度盈利能力分析信息系统、模块或工具，制定统一的数据标准和规范，及时、准确、高效地获取各维度管理最小颗粒度相关信息。 第三章应用程序 第六条企业进行多维度盈利能力分析，一般按照确定分析维度、建立分析模型、制定数据标准、收集数据、加工数据、编制分析报告等程序进行。 第七条企业应根据组织架构、管理能力，以及绩效管理、销售管理、渠道管理、产品管理、生产管理、研发管理等管理需求，确定盈利能力分析各维度的类别，通常包括区域、产品、部门、客户、渠道、员工等。 第八条企业应以营业收入、营业成本、利润总额、净利润、经济增加值（EVA ）等核心财务指标为基础，构建多维度盈利能力分析模型（见附录1）。 业财融合程度较高的企业可将与经营业绩直接相关的业务信息，如销售量、市场份额、用户数等，纳入多维盈利能力分析模型。 金融企业在构建多维度盈利能力分析模型时，可加入经风险调整后的经济增加值（EVA ）、风险调整资本回报率（RAROC ）等指标。 第九条企业应根据盈利能力分析各维度的分类规则和所构建的分析模型制定统一的基础数据标准和数据校验规则，保证各维度盈利能力分析数据基础的一致性和准确性，并通过系统参数配置、数据质量管控等在信息系统中予以实施。 第十条企业应根据管理最小颗粒度确定数据源的获取标准，并从信息系
关于关联分析的研究综述 引言 从信息处理的角度，人们更希望计算机帮助我们分析数据、理解数据，帮助我们基于丰富的数据作出决策，做人力所不能及的事情。于是，数据挖掘——从大量数据中用非平凡的方法发现有用的知识——就成了一种自然的需求，它的主要目的便是从庞大的数据库中寻找出有价值的隐藏事件，找出其中的知识，并根据不同的问题建立不同的模型，以提供决策时的依据，数据挖掘对组织及决策行为将有相当大的帮助。 数据挖掘又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases），知识发现的一般步骤为：数据抽取，数据清理，数据设计，算法设计，算法运行，结果分析。 1.数据挖掘 数据挖掘的核心步骤是算法的设计阶段，一个好的算法（速度快、伸缩性好、结果容易使用且符合用户的特定需求）是影响数据挖掘效率的最重要因素。数据挖掘是一个循环过程，如果用户对结果不满意，可对数据库进行重新挖掘。 从数据库中发掘的规则可以有以下几种：特征规则、区分规则、聚类规则、关联规则和进化规则等。关联规则是比较新的一种，它的形式简洁，易于解释和理解并可有效捕捉数据间的重要关系。 2.关联规则 关联规则挖掘最相关的三个重要的研究领域是：统计学（Statistics），机器学习(Machine Learning)（或称人工智能，Artificial Intelligent）及数据库（Database）。关联规则挖掘与统计学和机器学习的共同特点是：都是从数据集中发现知识。 2.1基本概念 Agrawal等人于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，是数据挖掘的一个重要研究领域。它反映出一个事物与其它事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其它事物预测到。具体描述为：设I={i1，i2，…，im}是二进制文字的集合，其中的元素称为项(item)。记任务相关的数据D为交易T(transaction)的集合，这里交易T是项的集合，并且T?I。每个交易都有一个唯一的标识，如交易号，记作TID。设X是一个I中项的集合，如果X?T，
图片简介: 本技术涉及SEO数据分析技术领域，介绍了一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法，包括：设置多个搜索引擎优化标签存储在指定的服务器内并，生成第一系统，将目标数据从第一系统添加至目标当前的数据库中；客户端根据页面类型从服务器中选择相应的页面模板，将第一系统中存在的数据信息在页面中生成指定的占位符，并使用关键词来替换生成的第一占位符。本技术采用多维度的方式对数据信息进行互联，使得数据之间可以完成共享的目的，而且能够根据不同产品页面来设置专用的搜索引擎优化标签模板，优化生成网页的元信息标签，对于搜索引擎优化的管理具有极大地促进和帮助作用，具备一定的市场推广前景。 技术要求 1.一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法，其特征在于，包括： 设置多个搜索引擎优化标签存储在指定的服务器内并，生成第一系统，将目标数据从第 一系统添加至目标当前的数据库中； 客户端根据页面类型从服务器中选择相应的页面模板，将第一系统中存在的数据信息在 页面中生成指定的占位符，并使用关键词来替换生成的第一占位符；
通过服务器来获取与目标数据相互关联的第二系统，并控制获取的目标数据库向第二系统中发送指定的目标数据信息，并使用关键词来替换生成第二占位符； 将通过第一系统中生成的第一占位符和通过第二系统中生成的第二占位符进行信息互联，并建立起关键词管理系统和查询系统； 所述客户端还用于当前页面被访问时，判断出当前页面的被访问类型并记录处当前页面的访问量，同时客户端还包括使用独立的搜索引擎来优化标签信息，并优化当前的标签信息页面； 所述目标数据包括当前的网站站址信息，同时所述目标数据从第一系统添加至目标当前的数据库中前还应检查当前网站站址的可信度是否达标，其中可信度用于评价当前网 站站址信息的质量、使用年限以及用户评价。 2.根据权利要求1所述的一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法，其特征在于，所述目标数据从第一系统添加至目标当前的数据库中后还应查询当前网站站址的下挂数据信息，若当前的下挂数据信息与实际数据值相匹配，则立即更新当前网站站址的可信度。 3.根据权利要求1所述的一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法，其特征在于，所述页面模板为多组不同类型的页面模板，通过所述服务器的管理页面来管理多组不同类型的页面模板，并对多组不同类型的页面模板来输入指定的页面类型、标签内容、关键词标签、网址信息以及网址内容。 4.根据权利要求1所述的一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法，其特征在于，所述关键词管理系统包括编辑关键词、添加关键词和删除关键词，同时关键词管理系统还能够根据用户的需求来绘制出各种关键词分布图表，并将该分布图表实时展示在当前页面上来进行更改。 5.根据权利要求1所述的一种基于SEO数据多维度关联的数据共享和分析方法，其特征在于，所述查询系统采用分布式的系统，分布在多地区的多个节点上，并通过在服务器上执行定时脚本，同时定期查询第一占位符和第二占位符的排名情况是否达标，最后将查询到的结果通过标签分析处理技术格式化后存储在数据库中。
客户关系管理解决方案实践报告 --基于关联分析的商业银行客户关系管 理解决方案
目录 目录 1 前言 (4) 2 相关技术论述 (4) 2.1数据挖掘的概念 (4) 2.2数据挖掘的必要型 (4) 2.3数据挖掘在银行系统的应用 (4) 2.4聚类分析 (5) 2.5 4OLAP在线联机分析处理 (5) 3 客户数据分析流程 (5) 3.1任务目标确定 (5) 3.2客户数据预处理 (6) 3.4 客户数据发现与表达 (6) 3.5数据分析结果 (7) 4 数据分析结果对企业的意义 (8) 4.1 关联规则在客户风险控制中的应用问题 (8) 4.2 具体解决方式 (8) 5 客户关系管理解决方案提出 (9) 5.1客户档案 (9) 5.2 查询功能 (9) 5.3客户关系 (9) 5.4组合对帐单 (9) 5.5信用评级处理 (10) 5.6备忘录／历史记录 (10) 5.7客户安全管理及风险控制 (10) 6 结论 (11)
1 前言 随着数据挖掘技术的发展，如何从海量数据中挖掘有用信息成为倍受关注的一个热点问题。银行信息的数据挖掘也成为非常活跃的应用领域。探讨了数据挖掘分析中的关联规则分析方法及在商业银行的应用，研究了其在分析客户交易行为及产品交叉营销等工作中的算法和模型，并提出了关联规则分析在商业银行应用的若干问题，指出了进一步研究的方向。 2 相关技术论述 2.1数据挖掘的概念 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 2.2数据挖掘的必要型 数据挖掘技术从其诞生初始就是面向应用的。它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用,而且要针对这些数据进行微观及宏观的统计、分析、综合和推理,以指导实际问题的求解,试图发现事件间的相互关联；或者，进一步利用已有的数据对未来的活动进行预测。数据挖掘所能解决的典型问题包括：数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation &Classification)、背景分析(ProfileAnalysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为，以及客户关系管理(Customer Relationship Management)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等。在金融领域，数据量是非常巨大的。因此，有必要利用数据挖掘对客户行为进行分析。 2.3数据挖掘在银行系统的应用
1、主成分法： 用主成分法寻找公共因子的方法如下： 假定从相关阵出发求解主成分，设有p 个变量，则可找出p 个主成分。将所得的p 个主成分按由大到小的顺序排列，记为1Y ，2Y ，…，P Y ， 则主成分与原始变量之间存在如下关系： 11111221221122221122....................p p p p p p p pp p Y X X X Y X X X Y X X X γγγγγγγγγ=+++?? =+++??? ?=+++? 式中，ij γ为随机向量X 的相关矩阵的特征值所对应的特征向量的分量，因为特征向量之间彼此正交，从X 到Y 得转换关系是可逆的，很容易得出由Y 到 X 得转换关系为： 11112121212122221122....................p p p p p p p pp p X Y Y Y X Y Y Y X Y Y Y γγγγγγγγγ=+++?? =+++??? ?=+++? 对上面每一等式只保留钱m 个主成分而把后面的部分用i ε代替，则上式变为： 111121211 2121222221122................. ...m m m m p p p mp m p X Y Y Y X Y Y Y X Y Y Y γγγεγγγεγγγε=++++??=++++????=++++? 上式在形式上已经与因子模型相一致，且i Y （i=1,2，…，m ）之间相互独立，且i Y 与i ε之间相互独立，为了把i Y 转化成合适的公因子，现在要做的工作只是把主成分i Y 变为方差为1的变量。为完成此变换，必须将i Y 除以其标准差，由主成 分分析的知识知其标准差即为特征根的平方根 /i i F Y = ， 12m ，则式子变为：