区域差异理论在聚类对标管理中的应用
区域差异理论在聚类对标管理中的应用
区域差异理论在聚类对标管理中的应用区域差异理论在聚类对标管理中的应用摘要：目前对中国区域经济增长差异的研究大多基于省际宏观数据的分析，缺乏从微观企业视角的研究。
为此，以山西联通为例对企业内部受区域经济差异影响的因素进行了分析和研究，并提出了应对区域差异的评价模型和管理建议。
关键词：区域差异理论；上市公司；对标中图分类号：F2文献标识码：A文章编号：1672-3198（2013）24-0011-02区域间差异是客观存在的，不同层次区域间存在不同程度的地理环境、经济发展、文化教育及生活习惯差距，这些差距直接影响该区域各项经济活动的发展水平。
电信业的发展与当地环境息息相关，不可避免地受到区域因素影响，因此有必要对影响电信业区域发展的差异因素进行研究。
1 山西联通内部经营单元的区域差异及问题山西联通区域间的差距是客观存在的。
2011年北部分公司人均产出20.77万元，南部分公司人均产出21.52万元，中部分公司人均产出32.2万元，最高的分公司人均产出是最低分公司的2.55倍。
从分公司内部经营单元看，产出及资源配置水平也存在较大差异，收入最高与最低的分公司间差距32倍。
区域间发展水平差距较大，客观上要求研究区域差异并建立多层次的区域间评价体系。
目前山西联通本地网公司（即地级市一级公司）及网格（区县级公司及其以下的经营单元）业绩评价体系的现状及问题：（1）业绩考核体系不考虑或欠考虑区域差异，不能根据发展阶段差异而提出个性化管理要求。
如市场饱和的区域应以利润获得和客户维系为主，市场份额不足的区域应以客户获取为主。
（2）考核目标设定因素单一，多采用历史因素法设定考核目标，不能体现发展潜力和发展方向。
（3）尚无本地网内部和跨本地网的对标体系。
基于以上现状及问题，本文通过研究区域差异因素，量化区域要素的优势度，构建区域要素体系，搭建网格间比较平台。
2 区域差异理论、区域界定、数据采集及研究方法2.1 区域差异理论区域差异理论在学术界主要有三种观点：第一，认为区域经济差异是各区域之间经济增长总量上的差异；第二，把区域经济差异视为各区域之间的经济增长总量及其增长速度方面的差异，不仅研究了区域之间某一时间的经济差异状态，还研究了其变化的过程；第三，认为区域经济差异应包括各区域之间在经济增长总量、增长速度、相关人均经济指标、经济结构乃至经济发展条件方面所存在的差异，这种观点企图全面反映区域之间在经济发展中所存在的不相同现象。
基于聚类分析的区域公共服务供给绩效差异研究
改革的 目标 和方 向确定后 ，如何来 实现 改革 的
目标呢？换 言之 ，在多元 治理 结构 下 ，如何选 择有 效的方式 或工具来 激发市 场 、社会 ，特 别是 政府 的 积极性呢？这对 于提升公共事业管理绩效至关 重要。
础教育 、公 共 医疗 、社 会保 障等基 本公共 事业 方 面
和基础 。通过 构建地方公 共事业管理 绩效评价指标和聚类 分析模 型 ，分析 了地 方政府公共 事业 绩效 的区域差距 ，以及造成这 些差距 背后 的治理 因素 ，提 出了实现公 共事业供给 均等化 的具体
对 策。
【 关
键
词】公共 事业 管理 ；管理绩 效；聚类 分析 ；地 区差异
【 中图分类 号】１ ３ 【 ３５ ０ 文献标识码 】Ａ 【 文章编号 】１０ — １８ （００ ６ ０３ 一 ６ ０９ ４４ ２ １）０ — ０３ ｏ
０ Ｙ Ｃ １０ ５ 阶段 研 究 成 果 之 一 ９ Ｊ８０３）
（ 目编 号 ： 项
作者简介 ：盛明科 （ ９ ９一 ） １７ ，湖南 长沙 人 ，湘潭 大学 公共管 理学 院副 教授 ，博士 ，主要研 究方 向 ：政府绩 效评
估 ；李
林 （ ９ ３一 ） １６ ，广西荔浦人 ，湖南大学工 商管理学 院教授 ，博士生导师 ，主要研 究方 向 ：公 共
第２ ６卷 第 １８期 ２
２１ ０ ０年 ｌ 月 ２
湖南财经高等 专科 学校学 报
Ｊ ｕｎ ｌ ｆＨ ｎ ｎＦｎ ｎ ｉｌ ｎ ｃｎ ｍｉ Ｃ ｌｇ ｏ ｒａ ｕ ａ ｉ ｃ ｄＥ ｏｏ ｃ ｏｌ ｅ ｏ ａ ａａ ｅ
Ｉ ２ ７ｌ ２８ ｆ ６ Ｊ０ ． 、 ．１ ７ Ｄｅ ． ０１ ｅ２ ０
聚类分析定义及其应用
在生物信息学中，聚类分析被广泛用于基因组、蛋白质组和代谢组学的研究。 例如，可以将基因表达数据聚类为不同的模式，以发现潜在的生物过程；或者 将蛋白质相互作用网络中的节点聚类为不同的模块，以发现潜在的功能单元
聚类分析的应用
3. 市场细分
在商业中，聚类分析被用来进行市场细分。通过分析消费者的购买行为、人口 统计信息和其他特征，可以将消费者分为不同的群体，并针对每个群体制定不 同的营销策略
20XX
聚类分析定义及其应用
演讲者：xxx
-
聚类分析的定义
目录
聚类分析的应用
聚类分析定义及其应用
聚类分析是一种无监督学习方法，它在统计学、机器 学习、生物信息学等领域有着广泛的应用。聚类分析 的主要目的是将数据集中的对象分组，使得同一组 (即，一个聚类)内的对象相互之间更相似(根据所选 的相似性度量)，而不同组的对象尽可能不同
聚类分析的定义
评估和解释聚类结果
评估聚类结果的常见度量包 括轮廓系数(Silhouette Coefficient)、DaviesBouldin Index、CalinskiHarabasz Index等。此外， 为了解释聚类结果，我们通 常需要使用某种可视化工具 (如散点图、树状图、热力 图等)来展示聚类结果
聚类分析的定义
聚类算法
聚类算法是用于发现聚类的算法。这些算法可以大致分为以下几类 划分方法：这种方法首先将数据集随机划分为K个聚类，然后逐步改进聚类 以更好地匹配数据。代表性的算法有K-Means和K-Medoids
聚类分析的定义
层次方法：这种方法通过反复合 并最相似的聚类来形成一棵聚类 树。用户可以选择合并的次数， 或者通过剪切树来获得不同的聚 类数目。代表性的算法有BIRCH 和Agglomerative Hierarchical
聚类算法的常见应用场景解析(Ⅱ)
聚类算法的常见应用场景解析一、简介聚类算法是一种常见的机器学习算法，它通过对数据进行分组，使得组内的数据相似度较高，组间的数据相似度较低。
在实际应用中，聚类算法有着广泛的应用场景，本文将对聚类算法的常见应用进行解析。
二、市场营销在市场营销领域，聚类算法被广泛应用于客户细分。
通过对客户的消费行为、偏好等数据进行聚类分析，企业可以将客户分为不同的群体，从而针对不同群体的特点和需求，制定相应的营销策略，提高营销效率和客户满意度。
例如，一家电商企业可以利用聚类算法将客户分为价格敏感型、品牌忠诚型、促销活动型等不同类型的客户群体，从而有针对性地进行促销活动和营销策略的制定。
三、医学领域在医学领域，聚类算法常被用于疾病诊断和研究。
通过对患者的临床数据、生化指标等进行聚类分析，可以将患者分为不同的疾病类型或病情严重程度等级，有助于医生对患者进行个性化治疗方案的制定。
此外，聚类算法还可以用于研究疾病的潜在病因、发病机制等，有助于科学家深入了解疾病的特点和规律，为疾病的预防和治疗提供重要的参考。
四、社交网络分析在互联网时代，社交网络已经成为人们日常生活的重要组成部分，聚类算法在社交网络分析中也发挥着重要作用。
通过对用户的社交关系、行为特征等数据进行聚类分析，可以发现不同群体的社交行为模式和趋势，为社交网络平台的运营和管理提供决策支持。
例如，一个社交网络平台可以利用聚类算法将用户分为日常生活型、职业型、兴趣爱好型等不同类型的用户群体，从而有针对性地推荐内容、广告等，提升用户体验和平台价值。
五、图像分析在图像处理领域，聚类算法也有着广泛的应用。
通过对图像中的像素数据进行聚类分析，可以将图像分割为不同的区域或对象，有助于图像内容的识别和理解。
例如，一幅卫星遥感图像可以利用聚类算法将地表分割为不同的地物类型，如水体、植被、建筑等，有助于地质勘测、资源调查等应用。
六、金融风控在金融领域，聚类算法被广泛应用于风险管理和信用评估。
聚类分析法在区域经济划分中的应用_以江苏省作实证研究_魏炜
聚类分析法在区域经济划分中的应用_以江苏省作实证研究_魏炜2008年10月号市场周刊·理论研究一、引言江苏省的经济在全国是处于领先地位的，但是省内各地区的经济发展并不平衡，存在着明显的地区差异。
为了快速、有效地解决差异带来的种种经济问题，姚泽清、赵喜仓等人已经对江苏省作出了区域经济划分并得出了不同的分类标准。
较之已有的区域划分，本文考虑了更全面的指标，搜集了更新的数据，运用主成分分析和聚类分析相结合的方法对数据处理，结合江苏省省情将13市划分为5类，使得分类更为合理、更符合实际，为现阶段地市经济发展和平衡区域差异提供了一定的依据。
二、评价体系的建立评价一个地区的经济发展水平，必须建立适当的指标体系。
结合江苏省省情，参照国内外经济评价的资料，本文选取了有关城市基本情况、经济发展、工业化、城市化、对外贸易、教育通讯、基础设施以及可持续发展的33项指标来进行评价，具体指标如下：1、基本情况：年末总人口（万人）、土地面积（平方公里）。
2、综合经济：地区生产总值（亿元）、第一产业生产总值（亿元）、第二产业生产总值（亿元）、工业生产总值（亿元）、第三产业生产总值（亿元）、人均地区生产总值（元）、利税总额（亿元）、利润总额（亿元）、财政收入（亿元）、财政支出（亿元）。
3、工业化水平：工业企业个数（个）、工业总产值（亿元）、工业增加值（亿元）。
4、对内对外贸易：城镇固定资产投资额（亿元）、进出口总额（亿元）、出口总额（亿元）、实际外商直接投资额（万美元）。
5、生活水平及城市基础设施：教育事业支出（亿元）、社会消费品零售总额（亿元）、在岗职工平均工资（元）、农民人均纯收入（元）、农民人均生活消费品支出（元）、邮电业务总量（亿元）、移动电话用户（万户）、国际互联网用户（万户）、各类技术专业人员（万人）、公共图书馆（个）、卫生机构数（个）。
6、可持续发展：环境污染治理投资额（万元）、工业固体废物综合利用率（%）、三废综合利用产品产值（万元）。
聚类分析及其应用
4.005 9.11 19.409 11.102 4.383 10.706 11.419 9.521 18.106 26.724
4.066 4.484 5.721 3.133 4.615 6.053 6.442 7.881 5.789 7.162
0.015 0.002 5.055 0.01 0.011 0.154 0.012 0.069 0.048 0.092
一、基本思路
概念：根据地理变量（或指标或样品）的属
性或特征的相似性、亲疏程度，用数学的方 法把它们逐步地分型划类，最后得到一个能 反映个体或站点之间、群体之间亲疏关系（ 相似程度）的分类系统。 基本特点：事先无需知道分类对象的分类结 构，而只需要一批地理数据；然后选好分类 统计量，并按一定的方法步骤进行计算；最 后便能自然地、客观地得出一张完整的分类 系统图。
实例：实现我国基本地貌类型的定量化及自动分类
概述：应用系统聚类思想，结合遥感影像的监督、非监督分类法 ，利用我国1：100万DEM数据，有效地实现了我国基本地貌 类型的定量化及自动分类。 基本过程 选取地形起伏度、地表切割度、高程变异系数、地表粗糙度 、平均高程、平均坡度六个地形因子 按极差标准化法对因子进行标准化处理，将标准化后的各因 子作为单波段图像 按平均高程、地形起伏度、地表切割度、粗糙度、高程变异 系数、平均坡度的顺序分别放入6个通道中，组合成多波段图 像 采用遥感中的ISODATA算法进行非监督分类 选择典型样区进行训练，采用Bayes最大似然法作监督分类， 实现对地貌的自动划分 通过分层采样法对实验结果进行精度评估 返回
2、地学中的实例分析
（2）DEM及地学分析中的应用——总结 相似性统计量
• 描述要素间相似程度较常用的指标 • 包括：距离系数，相似系数和相关系数三个量
聚类算法的常见应用场景解析(Ⅰ)
聚类算法的常见应用场景解析一、介绍聚类算法聚类算法是一种常见的数据挖掘技术，主要用于将数据集中的对象划分为不同的组，使得组内的对象之间相似度较高，而组间的相似度较低。
聚类算法能够帮助我们在海量的数据中找到隐藏的模式和结构，为后续的数据分析和决策提供支持。
常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
二、聚类算法在市场营销中的应用在市场营销中，聚类算法被广泛应用于客户分群和市场细分。
通过对客户数据进行聚类分析，可以将客户分为不同的群体，以便企业更好地了解客户需求，制定个性化的营销策略。
比如，可以将客户按照购买行为、偏好特征等进行聚类，从而推出不同的营销方案。
三、聚类算法在医疗领域的应用在医疗领域，聚类算法可以用于疾病诊断和药物研发。
通过对患者的临床数据进行聚类分析，可以找出不同类型的疾病表现和治疗方案，为医生提供个性化的诊断和治疗建议。
同时，聚类算法也可以帮助药企识别不同类型的患者群体，以便进行针对性的药物研发。
四、聚类算法在金融领域的应用在金融领域，聚类算法可以用于风险管理和客户信用评估。
通过对客户的交易数据和信用记录进行聚类分析，可以将客户分为不同的风险等级，从而帮助金融机构更好地管理风险。
同时，聚类算法也可以用于客户信用评估，帮助金融机构识别高风险客户和低风险客户，制定相应的信贷政策。
五、聚类算法在电商领域的应用在电商领域，聚类算法可以用于商品推荐和用户行为分析。
通过对用户的购买记录和点击行为进行聚类分析，可以将用户分为不同的兴趣群体，从而提供个性化的商品推荐。
同时，聚类算法也可以帮助电商企业分析用户行为，发现潜在的用户需求，优化产品设计和营销策略。
六、聚类算法在物联网领域的应用在物联网领域，聚类算法可以用于设备监测和故障诊断。
通过对设备传感器数据进行聚类分析，可以将设备分为不同的运行状态，及时发现异常情况。
同时，聚类算法也可以帮助企业识别设备故障的类型和原因，提高设备的可靠性和维护效率。
四川区域经济差异问题实证研究——基于聚类分析方法
经济论坛四川区域经济差异问题实证研究——基于聚类分析方法罗百英（西北政法大学经济学院，陕西西安710122）摘要：四川经济在西部居龙头地位，但全国只排在第9。
四川本省内部不同地区间的经济发展的不均衡是制约其发展重要原因。
本文首先选取四川各市州的人均GDP、人均固定资产投资、工业产值、人均可支配收入等指标，进行描述统计分析，然后使用聚类分析对四川各市州经济发展程度进行划分，找出分类的显著因素，并提出造成此类差异的原因和促进四川经济发展的建议。
关键词：四川发展;描述统计;聚类分析1引言党的十九大强调要进行区域协调发展和乡村振兴计划，四川作为西部大省，在全国发展大局中具有重要地位。
总的看来，在西部地区，四川经济发展较快，稳中向好，带动了西部地区的发展。
然而，在全国范围来讲，四川的发展远比不上东部省市的发展。
一方面是由于地理位置的制约和经济制度的缺陷，另一方面则是四川辖区内的资源倾斜和发展失衡。
四川既有奢侈品消费全国第一的一线城市成都，也有积年贫困落后的甘孜、阿坝。
坊间传言，四川是在集全省之力发展省会成都，四川的经济发展存在着严重的资源倾斜与失衡。
无论传言真伪，四川的经济发展裹足不前是不争的事实。
近年来四川的GDP增长速度呈下降趋势；2015年四川省内各市州的GDP大不相同，其中成都和攀枝花市尤为突出，远超其他市州。
2四川各市（州）经济发展的聚类分析2.1聚类分析的基本思想聚类分析的基本思想是“物以类聚”——即我们研究的样本之间存在着不同程度的相似性。
根据研究对象的多个方面的特征进行量化分类，用它表示出研究对象间的相似程度。
2.2评价指标的选取与处理（1）评价指标的选取为了条理清晰地分析四川省的经济差异，本文遵循科学性、合理性、可比性和可操作性的原则,选取2015年四川21个市州的人均地区生产总值、第二产业比重、第三产业比重、人均固定资产投资、建筑业总产值、工业增加值，人均可支配收入、进出口总额，城镇化率、地方财政收入这10项指标。
我国区域R&D产出水平差异聚类分析
一
２ １ Ｒ Ｄ产 出强 度 比 较 ． ＆
根据 （０６ ２０ 年中国科技统计 年鉴》中的数据 ，依照
公式 （ ）计算 的 ２０ １ ０５年我 国各地 区主要检索工 具收录
论文相对数量。
表 １ ２１年我国各地 区主要检索工具收 录论文相对数 量比较 Ｘ ５ 主 要检 索 工 主 要 检索 工 地 区 具 收 录论 文 位 次 地 区 具 收 录论 文 位 次 相对数量 相对数量
３６ ．５
Ｏ １ ．７ Ｏ５ ．６
４ ． １７ ．５
８
２ ４ ２ １
６ １ ６
授权专利相对数量 ：地 区授权专利数量／ 全国授权专
利数 量
化 的 能 力
一
（） ２
贵 州 云 南
陕 西 甘 肃
１３ 技 术市 场 相 对 规 模 。用 来 反 映 区 域 Ｒ Ｄ成 果 商 品 ． ＆
（ ） ％ （ ） ％
般来讲 ，地区高 等教育和科 研机构 越集 中 ，Ｒ Ｄ ＆
知识 的产 出越多，具 有创新 的论 文越 多 ，主要 检索工具 收录论文数量越多。 主要检索工具收录论文相对 数量 ＝地 区主 要检索工 具收录论文数量／ 国主要检索工具收录论文数量 （） 全 １
１２ 授 权 专 利相 对 数 量 。 用 来 反 映 区 域 Ｒ Ｄ成 果 产 出 ． ＆ 的能 力
北 京 天 津
２ ．ｏ ４６ ３５ ．９
１
广 东
３６ ．ｏ ０３ ．４
９ ２ ２
１ 广 西 ０
般来讲 ，区域 Ｒ Ｄ ＆ 成果产 出越多 ，授权专利 数量 越多。地 区 Ｒ Ｄ成果 产 出能 力不仅 与地 区科 技实 力有 ＆ 关 ，而且受地区市场化程度和文化的影响。
聚类分析的算法及应用共3篇
聚类分析的算法及应用共3篇聚类分析的算法及应用1聚类分析的算法及应用聚类分析（Cluster Analysis）是一种数据分析方法，它根据数据的相似度和差异性，将数据分为若干个组或簇。
聚类分析广泛应用于数据挖掘、文本挖掘、图像分析、生物学、社会科学等领域。
本文将介绍聚类分析的算法及应用。
聚类分析的算法1. 基于距离的聚类分析基于距离的聚类分析是一种将数据点归类到最近的中心点的方法。
该方法的具体实现有单链接聚类（Single-Linkage Clustering）、完全链接聚类（Complete-Linkage Clustering）、平均链接聚类（Average-Linkage Clustering）等。
其中，单链接聚类是将每个点最近的邻居作为一个簇，完全链接聚类是将所有点的最小距离作为簇间距离，平均链接聚类是将每个点和其他点的平均距离作为簇间距离。
2. 基于密度的聚类分析基于密度的聚类分析是一种将数据点聚集在高密度区域的方法。
该方法的主要算法有密度峰（Density Peak）、基于DBSCAN的算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）等。
其中，密度峰算法是通过计算每个点在距离空间中的密度，找出具有局部最大密度的点作为聚类中心，然后将其余点分配到聚类中心所在的簇中。
而基于DBSCAN的算法则是将高密度点作为聚类中心，低密度点作为噪声，并将边界点分配到不同的聚类簇中。
3. 基于层次的聚类分析基于层次的聚类分析是通过不断将相似的点合并为一个组或将簇一分为二的方法。
该方法的主要算法有自顶向下层次聚类（Top-Down Hierarchical Clustering）和自底向上层次聚类（Bottom-Up Hierarchical Clustering）。
其中，自顶向下层次聚类从所有数据点开始，将数据点分为几个组，并不断通过将组合并为更大的组的方式，直到所有的数据点都被合并。
聚类分析在企业管理中的应用研究
聚类分析在企业管理中的应用研究随着数据处理技术的不断发展和企业数据管理的日益复杂化，聚类分析作为一种数据挖掘方法，在企业管理中的应用越来越广泛。
本文将介绍聚类分析的概念和基本方法，探讨其在企业管理中的应用及意义，并结合案例分析聚类分析在企业管理中的具体应用。
一、聚类分析的概念和基本方法聚类分析是一种无监督学习方法，其主要目的是在不知道类别的情况下对数据进行分类。
聚类分析的基本方法是寻找数据间的相似性，将相似的数据分为一类，不相似的数据分为另一类，以此来构建数据的类别结构。
聚类分析主要分为层次聚类和划分聚类两种方法。
层次聚类是依据数据间的相似性构建一棵树形结构，直到每个数据点都成为一个单独的类别为止，而划分聚类则是将数据分为一定数量的类别，通过最小化误差来划分数据。
二、聚类分析在企业管理中的应用及意义（一）市场细分聚类分析可以帮助企业在市场上做出更精细的定位和营销策略，通过将消费者划分为不同的群体，分析其消费行为和需求特点，从而进行个性化的市场推广和服务。
（二）产品推荐聚类分析可以基于用户的购买历史和行为数据，推荐与其兴趣偏好相似的产品。
通过挖掘用户的隐性需求和行为模式，将用户分为不同的类别，从而提高用户体验和满意度。
（三）供应链管理聚类分析可以针对供应链中的不同节点进行分析和管理，根据供应商的表现和性质对其进行分类和排名，从而更好地进行供应链管理和风险控制。
（四）人力资源管理在人力资源管理中，可以通过聚类分析将员工分为不同的类别，根据其能力、潜力和价值来制定针对性的培养和激励计划，提高员工的工作效率和保留率。
三、聚类分析在企业管理中的具体应用案例以人力资源管理为例，应用聚类分析来优化企业的员工管理。
该企业可以通过聚类分析将员工分为不同的类别，即优秀员工、潜力员工和普通员工，根据每个员工的能力、工作经验和评价，制定个性化的培养和激励计划。
优秀员工：对于优秀员工，公司可以采取针对性的激励措施，例如提供丰厚的薪酬待遇、培训机会或晋升空间，以留住这部分人才。
应用聚类分析法分析我国高等教育发展的地区差异性2700字
应用聚类分析法分析我国高等教育发展的地区差异性2700字摘要：本文基于毕业生数、生师比、每十万人中平均在校生数、在校学生数、教职工人数、高级职称占教职工人数比例、专任教师、生均教育经费、各地区高等学校普通本、专科学校数等9个指标在因子分析的基础上进行聚类分析。
通过聚类分析对各地区的高等教育进行划分，从而能因地制宜的采取切合实际的措施促进各地区高等教育事业的发展。
关键词：聚类分析；高等教育；地区差异；因子分析一、文献综述随着高等教育体制改革的深入，国内学者开始从不同角度进行分析我国高等教育呈现非均衡态势的原因。
赵宏斌（2009）基于泰尔指数比较高等教育规模省级区域分布差异性，研究表明西部地区多数省份的在校生规模差异大于东部和中部地区。
侯龙龙，薛澜（2009）的研究指出：我国高等教育资源在行政区内的分布呈现不均衡状态；城市化率与泰尔指数呈负相关关系。
潘璐璐等（2005）运用GINI模型得出我国东部高等教育明显强于西部。
薛颖慧，薛澜（2002）则认为我国高等教育并不存在东西部分布的严重不均衡，应该将工作重点放在尚无高等教育或高等教育十分薄弱的中小城市及县级市。
李建宁（2007）选取各地区21个指标进行聚类分析，将我国31个省市高等高于水平划分为三大类。
二、指标选择本文将所指标划分为四个层面来构建评价指标体系。
这四个层面分别是：高等院校学生指标、高等院校教师指标、经费投入指标、高等院校规模指标。
其中，高等院校学生指标包括毕业生数、生师、每十万人中平均在校生数、在校学生数；高等院校教师指标包括教职工人数、高级职称占教职工人数比例、专任教师；经费投入指标包括生均教育经费；高等院校规模指标包括各地区高等学校普通本、专科学校数。
数据来源除生均教育经费来源于《2010年全国教育经费执行情况统计表》，其余均来自《2011年中国统计年鉴》。
三、模型分析3.1因子分析为检验是否适合做因子分析，对数据做KMO检验和Bartlett球度检验，得到KMO值为0.771大于0.6；Bartlett球度检验的相伴概率为0.000，小于显著性水平0.05，因此拒绝Bartlett 球度检验的零假设，认为适合做因子分析。
区域市场差异分析与企业区域战略的优化
区域市场差异分析与企业区域战略的优化随着全球化进程的加速和经济发展的不平衡性，不同区域市场之间的差异也日益凸显。
企业在制定区域市场策略时，必须充分了解和分析不同区域市场的差异，并根据差异性优化企业的区域战略，以实现市场占有率的提升和盈利能力的增长。
一、区域市场差异分析1. 经济发展水平差异不同区域的经济发展水平差异较大，包括GDP总量、人均收入、消费水平等方面。
企业需根据不同区域的经济水平调整产品价格、品牌定位和服务水平，以适应消费者的消费能力和需求。
2. 文化背景与价值观差异各地区的文化背景和价值观念存在差异。
企业需要了解不同区域的文化特点，包括宗教信仰、传统习俗、饮食习惯等，并结合市场需求开发符合当地文化背景和价值观的产品，以增加消费者认同感和购买意愿。
3. 市场竞争格局差异不同区域市场的竞争格局存在差异，包括竞争对手数量、市场集中度、渠道结构等方面。
企业需要通过对竞争对手的分析和评估，确定适合的竞争策略，如差异化竞争、成本领先或专注战略等。
二、企业区域战略的优化1. 定位策略的优化企业需要根据区域市场差异重新调整产品或服务的定位，精确定位目标消费群体，并塑造与当地市场需求相匹配的品牌形象。
通过准确定位，企业能够提高竞争力，并有效占领目标市场。
2. 渠道布局的优化针对不同区域的市场特点和消费习惯，企业应合理规划和优化渠道布局。
根据市场需求和渠道效益，选择合适的销售渠道，如直销、代理商、电商平台等，并建立强有力的渠道管理体系。
3. 产品策略的优化企业可通过针对不同区域市场的产品策略优化来满足消费者需求。
具体措施包括产品开发、改良或定制，以提供更符合当地市场需求的产品。
此外，企业还应关注产品质量、售后服务、包装等方面的优化，以提升消费者满意度和品牌认可度。
4. 市场推广策略的优化针对不同区域市场的差异，企业在市场推广策略上需要进行针对性调整。
有效的推广策略可以帮助企业更好地传递产品信息、树立品牌形象，并激发消费者的购买冲动。
城市聚类与对标分组模型及其方法
城市聚类与对标分组模型及其方法什么是城市聚类与对标分组模型以及其方法？在城市规划和发展中，城市聚类与对标分组模型是一种重要的方法和工具，用于对城市进行分析、比较和分类。
这种模型和方法可以帮助决策者更好地了解不同城市之间的共性和差异，并为制定针对性的城市发展策略提供支持和指导。
本文将介绍城市聚类与对标分组模型的概念、方法和应用，并以一步一步的方式回答相关问题。
一、什么是城市聚类与对标分组模型？城市聚类与对标分组模型是一种用于对城市进行分析和比较的方法和模型。
城市聚类是指将具有相似特征和属性的城市归类到同一类别或群组中，以便比较它们之间的异同。
对标分组是指将不同城市之间的差异和共性进行对比和分析，以便找到最佳的城市发展模式和经验。
城市聚类与对标分组模型的基本思想是将城市按照一定的标准和指标进行分类，并通过对城市之间的相似性和差异性进行统计和分析，找到不同城市之间的规律和特点。
这种模型可以帮助决策者更好地了解城市的特点和问题，并为城市的发展和改进提供参考和指导。
二、城市聚类与对标分组模型的方法是什么？城市聚类与对标分组模型的方法主要包括以下几个步骤：1. 选择合适的指标和数据：首先，需要选择合适的指标和数据来描述城市的特征和属性。
这些指标可以包括人口、经济、社会、环境等各个方面的数据。
2. 数据处理和标准化：对选择的指标和数据进行处理和标准化，以确保它们具有可比性和可比较性。
这可以通过归一化、标准化和加权等方法来实现。
3. 聚类分析：使用聚类分析方法对城市进行分类和聚类。
常用的聚类方法包括层次聚类、K-means聚类和DBSCAN聚类等。
4. 对标分析：对不同城市之间的差异和共性进行对比和分析。
可以采用对标指数、对标比较和对标图像等方法来实现。
5. 结果解释和分析：对聚类分组和对标分析结果进行解释和分析，找出城市之间的规律、特点和问题。
可以采用统计分析和可视化分析等方法来帮助解释和分析结果。
三、城市聚类与对标分组模型的应用是什么？城市聚类与对标分组模型可以应用于各个领域和层面的城市规划和发展中。
基于聚类分析的区域创新能力差异研究
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一． 。６ ２ １ ５
０２１ ．６ １
江苏 Ｃ２ Ｌ４ Ｃ２ Ｌ１
Ｃ１ Ｌ８
山东 湖北 海南
安徽
３． ６６
３． ４８
９
１ ０
４
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２０ 年 ４月 ０１
Ａ ｒ ０１ ２０ ｐ．
〔 文章编号」 ０ ８ （ ０） －０２－０ １ ４ ５ ２ １ ２－ ４ ６ ０ －５ ６ ０ ０ － ０
基于聚类分析的区域创新能力差异研究
刘友金‘李洪铭“叶俊杰‘ ， ，
（． １ 湘潭工学院 经管系， 湖南 湘潭 ４１ １２ 哈尔滨进出口集团公司， １ ０；． ２ 黑龙江 哈尔滨 １ ０１ ５ ０） ０
［ 要］ 摘 技术创新是企业生存与发展的根本保证， 也是一个地区、 一个国家经济增长的主要根源。 为了更好地推动我国 各地区的 技术创新， 为宏观政策的制定和宏观管理决策提供依据， 有必要对我国 技 术创新能力的区域差异及其特征进行定性和定童分析， 并探讨其影响因素。 〔 关键词」 区域创新； 聚类； 差异； 原因 【 中图分类号」１ ． Ｆ２ ９ ９ ［ 文献标识码」 Ａ
３． ３２ ３． １６ ３． １０
３． １７
２５ ．
２． ５ ２． １
０２５ ．６ １
０．８ ５ ２９ ０． ５ 加 ９
基于聚类分析模型的区域经济差异性分析
基于聚类分析模型的区域经济差异性分析作者：***来源：《中国市场》2021年第14期[摘要]我国各地区在经济发展过程中，经济发展不协调。
适当的区域经济差异能够使资源得到合理的优化和配置，促进经济的发展。
区域经济差异过大，地区的基尼系数就会提高，容易造成社会矛盾，不利于和谐社会的建设。
文章以四川省为研究对象，利用聚类分析和主成分分析法对区域的经济差异进行了实证研究。
通过研究发现，四川省区域经济差异性较大，有12个市（州）综合经济发展得分为负数，发展水平明显较差，有6个市（州）经济发展综合经济发展水平处于最低水平，仅有3个市（州）的综合经济发展水平处于良好状态。
[关键词]区域经济差异;聚类分析;主成分分析[DOI]10.13939/ki.zgsc.2021.14.0041 引言世界各国在经济发展过程中都存在一定的区域经济差异，我国幅员辽阔，每个地区都拥有独特的自然资源和文化背景，区域经济差异在我国尤为明显[1]。
区域经济差异对地区的发展有积极和消极的影响，要控制在一定的范围内。
适度的区域经济差异的积极影响表现在，区域经济存在一定的差异，可以使一些地区获得发展优势，吸引人才和资源的涌入，能够对资源进行优化和配置，促进经济的发展，经济发展较快的地区可以对其他的地区形成示范效应，激励其他地区采取一定的政策促进经济发展[2]。
然而，区域经济差异较大时，就会产生一系列的消极影响，过度的区域经济差异，各地区经济发展不协调，容易使各地区之间产生矛盾，不利于建设和谐社会[3]。
因此，区域经济差异要控制在一定的范围内，充分发挥区域经济差异的经济作用。
四川地处中国西部，面积居中国第5位，辖21个市（州），是我国的资源大省、人口大省、经济大省，2017年地区生产总值在31个省市自治区中位列第6位，但区域内部地形状况、人口分布和经济规模差异很大。
为了完成全面建成小康社会的目标，有必要对四川省区域经济差异进行分析，从定量角度测量四川省区域经济差异的程度。
差异聚集原理
差异聚集原理
差异聚集原理是一种经济学理论，它描述了不同地区或国家之间的经济发展差异和聚集的现象。
根据这一原理，不同地区或国家的经济发展水平会逐渐形成差异，并且这些差异会因为相似的发展条件和优势而进一步聚集。
这一原理源于人类经济活动的多样性和资源分布的不均衡。
不同地区或国家的资源禀赋、技术水平、产业结构等因素差异巨大，这导致了它们在经济发展上存在着差异。
某些地区或国家可能具备更优越的资源条件或特定的产业优势，从而在经济发展中取得更快的增长速度和更高的产出水平。
当这些差异存在时，经济活动倾向于在有类似的条件和优势的地区或国家集中聚集。
这种聚集会进一步加强地区或国家的经济发展，并带来更多的机会和福利。
例如，一些地区可能因为具备丰富的自然资源而成为资源开发和能源产业的中心，从而吸引了更多的投资和人力资源；某些国家可能因为拥有先进的科技和创新能力而成为科技产业的聚集地，从而带动了更多的研发和创新活动。
然而，差异聚集原理也存在一些负面影响。
聚集可能导致资源的过度集中和不平衡的经济发展。
一些地区或国家可能会因为缺乏特定的资源或条件而被排除在外，从而使发展差距进一步扩大。
此外，随着聚集的加强，可能会出现资源过度利用、环境污染等问题，给地区或国家带来一定的压力和挑战。
因此，对于差异聚集原理的理解和应用需要在平衡地区或国家
间的经济发展差距、资源利用的合理性和环境可持续性之间进行权衡。
通过合理规划和政策引导，可以促进差异聚集的积极效应，并避免其负面影响，实现地区或国家整体经济的协调发展。
我国地方高校教育经费配置区域差异研究——基于因子分析和聚类分析
我国地方高校教育经费配置区域差异研究——基于因子分析
和聚类分析
杨会良;杨雅旭
【期刊名称】《经济研究参考》
【年(卷),期】2018(000)010
【摘要】党的十九大报告提出,今后教育发展的任务就是进一步促进教育均衡发展.本文在我国地方高校教育经费配置存在区域差异的背景下,选取了《2016年中国教育经费统计年鉴》中的教育事业费、基本建设经费、教育费附加等指标及相应的数据,运用因子分析与聚类分析方法,对我国31个省市地方高校教育经费配置水平进行研究,并据此提出相应的对策和建议.
【总页数】8页(P73-80)
【作者】杨会良;杨雅旭
【作者单位】河北大学管理学院;河北大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】G64
【相关文献】
1.基于因子分析和聚类分析的我国高等教育发展差异研究 [J], 苏娜
2.我国就业结构的区域差异研究——基于因子分析 [J], 范玉;
3.我国普通高校教育经费配置的区域分化与差异研究 [J], 鲁佩涛;陶双宾
4.我国普通高校教育经费配置的区域分化与差异研究 [J], 鲁佩涛;陶双宾;
5.基于因子分析的我国区域经济差异研究 [J], 杨婷婷;陈英凤;樊华术
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区域差异理论在聚类对标管理中的应用
区域差异理论在聚类对标管理中的应用
摘要：目前对中国区域经济增长差异的研究大多基于省际宏
观数据的分析，缺乏从微观企业视角的研究。
为此，以山西联通为
例对企业内部受区域经济差异影响的因素进行了分析和研究，并提
出了应对区域差异的评价模型和管理建议。
关键词：
区域差异理论；上市公司；对标
中图分类号：F2
文献标识码：A
文章编号：1672-3198（2013）24-0011-02
区域间差异是客观存在的，不同层次区域间存在不同程度的地
理环境、经济发展、文化教育及生活习惯差距，这些差距直接影响
该区域各项经济活动的发展水平。
电信业的发展与当地环境息息相关，不可避免地受到区域因素影响，因此有必要对影响电信业区域
发展的差异因素进行研究。
1 山西联通内部经营单元的区域差异及问题
山西联通区域间的差距是客观存在的。
2011年北部分公司人均
产出20.77万元，南部分公司人均产出21.52万元，中部分公司人
均产出32.2万元，最高的分公司人均产出是最低分公司的2.55倍。
从分公司内部经营单元看，产出及资源配置水平也存在较大差异，
收入最高与最低的分公司间差距32倍。
区域间发展水平差距较大，
客观上要求研究区域差异并建立多层次的区域间评价体系。
目
前山西联通本地网公司（即地级市一级公司）及网格（区县级公司
及其以下的经营单元）业绩评价体系的现状及问题：（1）业绩考核
体系不考虑或欠考虑区域差异，不能根据发展阶段差异而提出个性
化管理要求。
如市场饱和的区域应以利润获得和客户维系为主，市
场份额不足的区域应以客户获取为主。
（2）考核目标设定因素单一，多采用历史因素法设定考核目标，不能体现发展潜力和发
展方向。
（3）尚无本地网内部和跨本地网的对标体系。
基于以上现状及问题，本文通过研究区域差异因素，量化区域要素的优势度，构建区域要素体系，搭建网格间比较平台。
2 区域差异理论、区域界定、数据采集及研究方法
2.1 区域差异理论
区域差异理论在学术界主要有三种观点：第一，认为区域经济差异是各区域之间经济增长总量上的差异；第二，把区域经济差异视为各区域之间的经济增长总量及其增长速度方面的差异，不仅研究了区域之间某一时间的经济差异状态，还研究了其变化的过程；第三，认为区域经济差异应包括各区域之间在经济增长总量、增长速度、相关人均经济指标、经济结构乃至经济发展条件方面所存在的差异，这种观点企图全面反映区域之间在经济发展中所存在的不相同现象。
本文以第三种观点为基础构建区域差异模型，分总量和人均两个维度选择相关经济指标，仅在个别指标上考虑发展速度的差异。
2.2 本文的区域界定及研究对象
本文主要研究区域为山西地级市和区县两级区域。
按通信行业习惯将地级市分公司统称为本地网，将区县级分公司及下属经营单元统称为网格。
山西本地网区域按地级市行政区划有11个，为第一层次的聚类区域。
以11个县级市、23个市辖区、85个县等119个行政区划，作为第二层次的聚类区域。
本文主要对第二层次搭建聚类模型，将宏观环境差距较小的地区放入同类区域中，实现区域间的对标分析。
2.3 数据采集及研究方法
本文主要数据来源于《山西统计年鉴2012》、各地级市2011年统计年鉴、2008年第二次经济普查数据、各地区统计信息网站、国图经济统计信息库。
根据以上信息进行了归纳、整理、计算与分析，同时运用多指标和综合指标测度的方法，量化了两个层次的聚类区域在用户规模、消费能力、经济实力、服务成本、行业竞争等方面的比较优势，构建的指标体系见表1。
其中，用户规模类要素体现
通信产品的潜在用户规模，消费能力类要素体现个人客户的潜在价格区间，经济能力类要素体现商业客户的潜在价格区间，服务成本类要素体现服务难度、人工成本要素价格区间，信息化程度类要素则体现行业发展空间。
五方面相辅相成，构成对区域要素的评价体系。
3 要素体系描述
3.1 用户规模类要素
总人口是通信用户的发展基础，是影响个人用户规模的关键因素；城镇人口反映相对较高质量的用户群，产业活动单位反映生产经营单位的数量，是影响商务用户规模的关键因素，两者修正总人口要素。
2011年相关数据显示，三个指标的拟合程度较高，119个区域中只有12个区域指标离散度较高。
对离散度较高的区域分析发现，部分地区受矿区影响导致产业单位个数较低，其它地区均因农业化程度较高导致产业单位数量较低，前一种情况对系数进行微调，后一种情况认为符合实际情况。
3.2 消费能力类要素
居民可支配收入水平反映当地个人客户的消费能力，是影响户均通信收入的关键因素；城镇人口比重系数体现非农业人口在总人口中的比重，城镇居民可支配收入水平反映城镇居民的消费能力，两者修正居民可支配收入指标。
3.3 经济能力类要素
地区国民生产总值反映当地的全部最终产品价值的总和，是衡量经济状况的重要指标；地区总值增长系数反映三年平均国民生产总值增幅；非农产业产出率反映不含第一产业的国民生产总值占总国民生产总值的比重。
三者结合体现经济总量、增长速度和经济结构的区域特点。
2011年相关数据显示，三项指标的拟合程度较低，119个区域中有46个区域拟合程度高。
我们选择偏离度最大的40个区域，并与当地实际经济状况验证，发现基本符合经济增长规律，地区生产总值、非农产业产出与产值增长在一定程度呈背离状态运行。
3.4 服务成本类要素
通信行业服务成本与当地生产经营环境及人力资源价格有较大关系。
人口密度为总人口占地域面积的比重，表示每平方公里的人口数量；城镇面积比重为城镇面积占地域面积的比重，表示地域环境的优劣；两者结合表示人口集中度和城镇范围对通信企业经营成本和维护成本的影响。
国有单位劳动报酬则代表当地国企员工的平均收入水平，在一定程度上影响通信企业的人工成本水平。
3.5 信息化程度要素
电话普及率表示每百人拥有的电话数量，是衡量地区信息化程度的标志。
联通的主要产品是固话、移动电话和宽带，三项业务的普及率综合反映当地的通信业务发展难度。
3.6 总体区域比较要素及聚类结果
综合以上五类要素测算，我们将全省119个行政区按系数由高到低排序划分为八类。
存在以下特点：县级区域经济发展程度呈由中部向南北递减的趋势，太原、阳泉、晋城半数左右的区域处于前四类，长治、晋中、朔州半数左右的区域处于五类和六类，吕梁、运城半数左右的区域处于后二类，大同、临汾、忻州70%以上的区域处于后二类。
4 应用建议
（1）宏观要素影响客观存在，在制定对本地网和网格的考核政策中不容忽略。
应根据宏观经济发展阶段，分类制定考核办法；应建立多元素的考核目标设定机制，客观反映当地经营环境。
（2）根据要素禀赋形成的聚类结果，能代表一定程度的当地情况，但为保证适用性，政策制定时要与当地实际反复核实，避免指标的片面性。
（3）根据宏观要素构成合理选择对标指标。
对标指标建议选取收入、用户量和成本使用效率三类。
由于本模型未考虑投资影响因素，不建议应用于投资分析。
（4）通信企业的网格组织，其范围可能小于行政区域，但由于宏观数据的局限性，建议行政区域内的所有网格均适用本档次对标。
参考文献
[1]胡艳君，莫桂青.区域经济差异理论综述[J].生产力研究，2008，（5）.
[2]鹿彦，李玉江.基于要素禀赋和区位环境视角的中国区域比较优势分析[J].西南民族大学学报，2009，（12）.
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