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第七章市场营销调研与预测一、市场营销信息系统➢➢信息含义❖❖从认识论的角度说,信息是事物运动状态以及运动方式的表象.❖❖广义的信息由数据、文本、声音和图像4种形态组成.❖❖信息按照内容可分为消息、资料和知识三类.➢➢信息的功能与特征❖❖信息的一般功能✓✓中介功能✓✓联结功能✓✓放大功能❖❖信息的一般特征✓✓可扩散性✓✓可共享性✓✓可存贮性✓✓可扩充性✓可转换性➢营销信息系统及其特点➢➢市场营销信息系统（Marketing information system，MIS)是由人、设备和程序组成，它为营销决策者收集、挑选、分析、评估、分配所需要的适时准确的信息。
❖❖特点：✓✓目的性✓✓及时性✓✓系统性✓社会性➢➢营销信息系统的构成➢➢❖❖能向各级管理人员提供所必需的信息。
❖❖能使各级管理人员方便地选择所需要的信息。
❖❖能满足管理人员对所需信息的时限要求.❖❖能提供各种形式的信息。
❖能向管理人员提供易于理解的最新信息二、营销调研二、营销调研➢➢营销调研的含义及作用❖❖市场营销调研（Marketing Research），就是运用科学的方法，有目的、有计划地系统地收集、整理和分析研究有关市场营销方面的信息。
❖❖作用：✓✓有利于制定科学的营销规划;✓✓有利于优化营销组合；✓✓有利于开拓新的市场。
&营销备忘1市场调研的任务⏹明确营销中的经营决策问题；⏹详细规定研究这些问题所需的信息；⏹设计信息收集的方法;⏹管理并实施数据收集过程；⏹分析调查结果；⏹报告调查结果和解释结果的含义.➢➢营销调研的内容❖❖产品调研❖❖顾客调研❖❖销售调研❖❖促销调研➢营销调研的步骤:案例美国航空公司对飞机上提供电话服务的调研（1)美国航空公司注意探索为航空旅行者提供他们需要的新服务。
一位经理提出在高空为乘客提供电话通信的想法。
其他的经理们认为这是激动人心的，并同意应对此做进一步的研究。
于是，提出这一建议的营销经理自愿为此做初步调查。
现金流量练习题、案例题和参考答案【习题一】（一）目的：练习现金流量的分类。
（二）资料：甲公司2008年度有关现金流量的业务如下：（1）购买原材料付现（5）变卖设备收入（9）支付水电费（2）获得银行贷款（6）收回应收账款（10）取得现金股利（3）支付营业税（7）并购子公司付现（11）支付贷款利息（4）支付现金股利（8）发行股票收现（12）购买股票付现（三）要求：判断上述现金流量分别属于经营活动产生的现金流量、投资活动产生的现金流量还是筹资活动产生的现金流量。
【习题二】（一）目的：练习现金流量的计算。
（二）资料：甲公司2008年12月有关现金流量的业务如下：（1）发行普通股500万股，每股5元，收到现金；（2）发放职工工资8万元；（3）缴纳所得税款40万元；（4）支付银行贷款利息20万元；（5）购买设备一台，用现金支付30万元；（6）建造厂房，用银行存款支付120万元；（7）取得1年期银行贷款200万元（8）购买一块商业用地的土地使用权，用银行存款支付500万元；（9）出租生产设备，获得租金15万元；（10）销售商品收现90万元；（11）支付销售场地租金30万元；（12）取得现金股利200万元。
（三）要求：1. 将上述现金流量按经营活动、投资活动和筹资活动进行归类。
2. 分别计算经营活动产生的现金流量净额、投资活动产生的现金流量净额及筹资活动产生的现金流量净额。
【现金流量案例】ABC公司是一家生产汽车用音响的公司。
每套音响的成本为1500元，该成本不随产品数量增多而变动。
另外，公司每月月末须支付本月的管理人员工资50000元以及销售网点的人员工资40000元。
音响的定价为3000元。
到2007年12月31日为止，ABC公司的部分财务数据如下：2007年12月31日ABC公司财务数据摘要单位：元摘自2007年12月31日ABC公司财务报告。
ABC公司的音响采用零售的方式销售，顾客在购买时就能拿到产品。
多模态时间序列数据的序列建模与预测第一章：引言多模态时间序列数据是指包含多种类型的数据，如文本、图像、音频等，这些数据随着时间的推移而变化。
在许多领域，如社交媒体、医疗保健和交通等领域中，多模态时间序列数据的分析和预测具有重要意义。
本章将介绍研究背景、目的和意义，并提出本文的研究问题和方法。
第二章：相关工作本章将综述相关领域内关于多模态时间序列数据建模与预测的研究工作。
首先介绍传统的单一模态时间序列建模与预测方法，如ARIMA、LSTM等。
然后介绍基于深度学习技术的多模态融合方法，包括图像与文本融合、音频与图像融合等。
最后总结现有方法存在的问题，并指出本文要解决这些问题。
第三章：多模态时间序列数据建模在这一章中，我们将详细介绍如何对多模态时间序列数据进行建模。
首先介绍如何对单一类型的时序数据进行预处理和特征提取，并讨论不同类型时序特征的选择和处理方法。
然后介绍如何将多个类型的时序数据进行融合，包括特征融合和模型融合。
最后介绍如何使用深度学习模型进行多模态时间序列数据的建模，包括LSTM、Transformer等。
第四章：多模态时间序列数据预测在本章中，我们将讨论如何使用建立的多模态时间序列数据模型进行预测。
首先介绍预测问题的定义和评价指标，包括均方误差、平均绝对误差等。
然后介绍不同类型时序数据的预测方法，如文本生成、图像生成等。
最后介绍如何使用深度学习模型进行多模态时间序列数据的预测，并讨论不同类型时序数据对预测结果的影响。
第五章：实验与结果在本章中，我们将通过实验验证提出方法的有效性和性能。
首先介绍实验设置和评价指标，并选择适当的实验数据集进行验证。
然后对比不同方法在不同任务上的表现，并分析结果。
最后讨论实验结果中存在的问题，并提出改进方向。
第六章：应用与展望在本章中，我们将探讨多模态时间序列数据建模与预测在现实应用中可能遇到的问题和挑战。
首先介绍多模态时间序列数据在社交媒体、医疗保健和交通等领域中的应用案例。
•[案例分析1]甲企业进行评估，有关资料如下：•①账面债券投资50 000元，是另一企业发行三年期一次性还本付息债券，年利率15%，单利记息，评估时点距到期日两年，当时国库券利率为12%。
经评估人员分析调查，发行企业经营业绩较好，两年后有还本付息的能力，风险不大，故取2%风险报酬率，以国库券利率作为无风险报酬率，折现率为14%•②甲企业拥有A企业非上市普通股10 000股，每股面值1元。
在持股期间，每年红利一直很稳定，收益率保持在20%左右，经评估人员了解分析，股票发行企业经营比较稳定，管理人员素质及能力较强，今后收益预测中，保持16%的红利收益是有把握的。
对折现率的确定，评估人员根据发行企业行业特点及宏观经济情况，确定无风险利率为8%(国库券利率)，风险利率为4%，则折现率为12%。
•③甲企业拥有B厂100万股累积性、非分享性优先股，每股面值100元，股息率为年息17%，评估时，国库券利率为10%，评估人员在B厂进行调查过程中，了解到B厂的资本构成不尽合理，负债率较高，可能会对优先股股息的分配产生消极影响。
因此，评估人员对甲企业拥有的B厂的优先股票的风险报酬率定为5%，加上无风险报酬率10%，该优先股的折现率(资本化率)为15%。
•④甲企业两年前曾与C企业进行联营，协议约定联营期10年，按投资比例分配利润。
甲企业投入现金10万元，厂房建筑物作价20万元，总计30万元，甲占C企业总资本的30%。
期满时返还厂房投资，房屋年折旧率为5%，残值率5%。
评估前两年利润分配情况是：第一年净利润15万元，该企业分得4.5万元；第二年实现净利润20万元，甲企业分得6万元。
目前C企业生产已经稳定，今后每年收益率20%是能保证的，期满厂房折余价值10.5万元，尚有8年经营期。
经调查分析，折现率定为10%。
•要求：计算甲企业的评估值。
•解:(1)债券到期值=50 000×(1+3×15%)=72 500(元)•债券评估值=72 500×(1+14%)-2=72 500×0.7695=55.789(元)•(2)非上市普通股评估值=16%×10 000÷12%=13 333(元)•(3)优先股评估值=100×100×17%÷(10%+5%)=11 333(万元)•(4)对C企业投资评估值=300 000×20%×5.3349+105 000×0.4665=369 076.5(元) •(5)甲企业评估总值=55 789+13 333+113 330 000+369 076.5=113768198.5(元)•[案例分析2]甲企业许可乙企业使用其生产可视对讲电话的专利技术，已知条件如下：甲企业与乙企业共同享用可视对讲电话专利，甲乙企业设计能力分别为150万部和50万部：该专利为甲企业外购，账面价值100万元，已使用4年，尚可使用6年，假设前4年技术类资产累计价格上涨率为15%；该专利对外许可使用对甲企业生产经营有较大影响，由于失去垄断地位，市场竞争会加剧，预计在以后6年，甲企业减少收益按折现值计算为50万元，增加研发费用以提高技术含量、保住市场份额的追加成本按现值计算为20万元。
工业互联网平台工业大数据应用实践案例分享第一章工业互联网平台概述 (3)1.1 工业互联网平台简介 (3)1.2 工业大数据应用价值 (3)第二章平台架构与关键技术 (4)2.1 平台架构设计 (4)2.1.1 总体架构 (4)2.1.2 关键模块设计 (4)2.2 关键技术解析 (4)2.2.1 数据采集技术 (5)2.2.2 数据存储技术 (5)2.2.3 数据处理技术 (5)2.2.4 数据安全技术 (5)2.3 技术应用实例 (5)第三章数据采集与接入 (5)3.1 数据采集方法 (5)3.1.1 传感器数据采集 (6)3.1.2 工控系统数据采集 (6)3.1.3 网络数据采集 (6)3.1.4 人工录入数据采集 (6)3.2 数据接入流程 (6)3.2.1 数据源识别与接入协议制定 (6)3.2.2 数据传输与存储 (6)3.2.3 数据清洗与转换 (6)3.2.4 数据索引与查询 (6)3.3 数据预处理 (7)3.3.1 数据完整性检查 (7)3.3.2 数据一致性检查 (7)3.3.3 数据归一化处理 (7)3.3.4 数据降维处理 (7)3.3.5 数据加密与安全 (7)第四章数据存储与管理 (7)4.1 数据存储策略 (7)4.2 数据管理技术 (7)4.3 数据安全性保障 (8)第五章数据分析与挖掘 (8)5.1 数据分析流程 (8)5.2 数据挖掘算法 (9)5.3 应用案例分享 (9)第六章智能制造与应用 (9)6.1 智能制造概述 (9)6.2 智能制造应用场景 (10)6.2.1 生产线智能化改造 (10)6.2.2 供应链管理 (10)6.3 应用案例分享 (10)第七章个性化定制与优化 (11)7.1 个性化定制方法 (11)7.1.1 定制需求分析 (11)7.1.2 定制方案设计 (11)7.1.3 定制流程实施 (11)7.2 优化策略与应用 (11)7.2.1 生产过程优化 (11)7.2.2 资源配置优化 (11)7.2.3 供应链协同优化 (11)7.3 应用案例分享 (12)第八章预测性维护与故障诊断 (12)8.1 预测性维护技术 (12)8.1.1 传感器监测技术 (12)8.1.2 数据挖掘与分析技术 (12)8.1.3 机器学习与人工智能技术 (13)8.2 故障诊断方法 (13)8.2.1 信号处理方法 (13)8.2.2 机理分析方法 (13)8.2.3 数据驱动方法 (13)8.3 应用案例分享 (13)第九章能源管理与优化 (13)9.1 能源管理策略 (13)9.1.1 引言 (14)9.1.2 能源管理策略制定 (14)9.1.3 能源管理策略实施 (14)9.2 能源优化技术 (14)9.2.1 引言 (14)9.2.2 能源优化技术概述 (14)9.2.3 能源优化技术应用 (14)9.3 应用案例分享 (15)9.3.1 某钢铁企业能源管理案例 (15)9.3.2 某化工企业能源优化案例 (15)9.3.3 某家电企业能源管理案例 (15)第十章工业互联网平台发展趋势与展望 (15)10.1 发展趋势分析 (15)10.2 面临的挑战与机遇 (16)10.3 未来发展展望 (16)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台简介工业互联网平台是指基于云计算、大数据、物联网等现代信息技术，集成工业生产、管理、服务等各个环节的数据资源，实现设备、系统、人三者之间的互联互通，提供数据采集、存储、处理、分析、应用等全流程服务的平台。
