聚类分析视角下生命周期理论的再思考——来自我国信息技术行业的
信息生命周期研究述评价值视角
信息生命周期研究述评（Ⅰ）——价值视角马费成/望俊成2012-9-29 17:55:43 来源：《情报学报》(京)2010年5期【英文标题】The Review of Studies on Information Lifecycle(Ⅰ)：The Perspective of Value【作者简介】马费成，男，1947年生，武汉大学信息资源研究中心主任，教授，博士生导师，研究方向：情报学理论与方法，信息经济与信息资源管理。
E-mail：fchma@，武汉430072；望俊成，男，1984年生，武汉大学信息管理学院博士研究生，研究方向：信息经济与信息资源管理，武汉大学信息资源研究中心，武汉430072【内容提要】如同有机生物体一样，信息也表现出一定的生命现象，其价值会随着时间的推移而逐步衰减。
加之许多学者认为信息资源的开发、管理与利用应该遵循信息资源的自身规律，因此信息价值的老化问题引起了越来越多的关注。
本文在梳理大量信息生命周期相关文献的基础上，发现当前的研究主要是从两个不同的视角展开——“价值视角”与“管理视角”。
本文专门针对价值视角下的信息生命周期研究，依据信息载体的不同，从文献信息生命周期、网络信息生命周期和文件信息生命周期三个方面展开了详细的论述。
最后本文还进一步提出价值视角下的信息生命周期研究的重点和发展方向。
As similar as organisms, information also shows a certain life phenomena that its value will decay gradually over time. In addition, many scholars believe that the development, management and utilization of information resources should follow its own rules, so the aging ofinformation value causes more and more attention. Based on reviewing series of research achievements on information lifecycle, this paper found the current relevant studies were primarily conducted from two different perspectives——the "value-based" and "management-based". This article was specially aimed to value-based information lifecycle researches, and achieved this goal from three respects——document information lifecycle, web information lifecycle, and files information lifecycle based on different information carriers. Finally, the paper further pointed to the primary focus and development trends of studies on information lifecycle.【关键词】生命周期/信息生命周期/信息老化/信息效用/信息生命周期管理Life cycle/Information lifecycle/Informationobsolescence/Information utility/Information lifecycle management“生命周期”这一概念源于生物学领域，指代了一个生物体从出生到成长、衰老直至死亡所经历的各个阶段和整个过程。
行业研究：分析框架与思考维度
行业研究：分析框架与思考维度编辑导语：做好行业研究，有助于企业或个体从业人员更好地洞察市场，进一步发现机会，或者找准产品定位，推动企业战略决策和后续实施。
本篇文章里，作者就行业研究的分析框架与思考维度做了总结和梳理，一起来看一下。
一、行业研究的目的以始为终，构建行业研究的方法论和分析框架，需要从目的出发，下面列举几类典型的行业研究报告目的。
券商的报告（二级市场），分析某个行业是否有投资价值，从行业赛道的选择过渡到这个行业赛道中的值得被投资的公司，说明这个行业中哪些公司更有投资价值。
报告结果是要用于股票投资服务的。
二级市场由于公司财务报告的披露性质，公司的财报分析在行业报告中也是重要的构成部分。
互联网战略投资部门/VC的报告（一级市场），互联网战略投资部门通常以公司的战略发展目标为出发点，布局上/下游产业链，或通过收购竞品公司，巩固和发展公司在行业的竞争力，提升市场占有率，开拓新的市场；VC通过布局细分的赛道，选择合适的投资标的，参与风险投资。
值得注意的是在互联网初创企业的财报分析通常不作为重要参考因素，多数互联网公司在初创期将投入大量资金，长期处于亏损状态，此时，市场份额和估值与传统二级市场的分析方式有较大差异。
咨询公司的报告，目的是为行业内的公司服务的，说明该行业的行业规律、行业风险、行业机会、行业发展趋势等。
在行业研究的内容方面，咨询公司常见的模式还包括访谈调研行业内公司高管。
二、行业研究的常规分析框架基于行业研究的目的，常规的行业研究框架，包括一下几个核心部分：宏观分析、行业分析、公司分析、消费者分析、竞争者分析，其中宏观分析和行业分析的视角都是从赛道链路的角度，进行整体分析，而公司、消费者和竞争者则是从市场参与者的角度进行分析。
1. 宏观分析1）宏观分析思考的维度宏观分析的因素大多非直接影响行业和公司，而是通过影响宏观基本面，进而对行业产生间接影响。
在宏观分析中，多数分析不是仅仅是单因子影响，而是混合因子影响的结合。
《中国机构改革与管理》2020年总目录
2020年总目录《中国机构改革与管理》2020年总目录栏目/标题◊本刊述评打造体制机制新高地促进国家治理现代化勇担先行示范伟大历史使命努力提升治理体系现代化水平发扬地方首创精神加大改革探索力度不断开创机构编制工作新局面推动编制资源下沉夯实基层治理基础不断完善党政机构职能体系有效落实党的领导制度体系做好新时代机构编制工作应树牢“五种理念”加强体制机制保障服务“六稳”“六保”大局突出“四个聚焦”推进基层社会治理现代化深人学习领会习近平总书记重要讲话精神深刻认识把握机构编制工作本质属性突出“四个坚持”有序有力深化事业单位改革在识变应变求变中育新机开新局改善创新环境优化体制机制服务“创新名城”建设大局◊高层论坛全面贯彻落实《条例》提升新时代机构编制工作质量优化完善体制机制提升基层治理水平◊《中国共产党机构编制工作条例》学习解读专栏深人学习贯彻《中国共产党机构编制工作条例》不断提升新时代机构编制工作水平把握新要求坚持新标准深人学习贯彻《中国共产党机构编制工作条例》深入学习贯彻《条例》精神切实提高机构编制管理水平坚持机构编制工作的基本原则确保《条例》落地生效以《条例》落地促改革攻坚提质增效认真贯彻执行机构编制工作条例打造机构编制法治建设首善之区常态化学法规范化管理一体化督查努力提升机构编制法治化水平绍兴推进机构编制工作制度体系建设深人学习贯彻《中国共产党机构编制工作条例》推动机构编制T作高质量发展◊机构编制与国家治理现代化专栏以“八个协同”推进机构编制改革国家治理现代化新要求与机构编制管理改革机构编制与国家治理现代化需要重点研究的若干问题以机构编制工作现代化推进国家治理现代化整体政府的发展与我国行政主体理论的革新◊理论研讨设立与运行行政审批服务局的方法论—以银川市为例新时代机构编制工作的历史方位—学习习近平总书记关于机构编制工作重要论述体会之一作者期数页码梁远第1期1徐波第2期1倪军第3期1边三平第4期1梁海萍第5期1吴毅飚第6期1张萃萍第7期1梁晚晴第8期1潘享清第9期1刘玉华第10期1郭世碧第11期1许宏第12期1王宇燕第8期 6石岱第11期 6刘越高第1期12惠新安第1期14福建省委编办第2期15来鹤第9期6刘泮英第9期8北京市委编办第10期17厦门市委编办第】1期16绍兴市委编办第11期19周长林第12期9杨开峰第1期16王亚华第1期21潘享清第2期6郭本纯第2期9王敬波第2期12宋世明付新惠第1期 6蔡磊第3期 6中国机构改革与管理新应急管理体制下优化防汛抗旱指挥体系和工作运行机制的思考 健全疫情防控体制机制的初步思考从新冠肺炎疫情防控看基层管理体制的基础作用和改革方向 更加关注从“政府职责体系”到“党和国家机构职能体系”的新变化 关于创新开发区管理体制机制的思考 —以东部某省为例关于深化医疗卫生管理体制改革的若干思考 优化疾控机构职能体系浅析进一步完善疾控体系要注重处理好四对关系 党管机构编制：新时代机构编制工作的根与魂 放管服改革视角下行政审批局模式的再思考 —莘于邯郸市市县两级行政审批局的实践提高治理能力实施更加积极全面的扩大内需战略 浦东行政管理体制改革30年回顾与思考 这个时代需要什么样的政府对地方综合行政执法体制改革中几个问题的思考 新时代机构编制工作的总体目标—学习习近平总书记关于机构编制工作重要论述体会之二韩昌宪张萃萍谭景辉孙英伦吕同舟嵇晓雯苏河梁远于海洋 潘享清 俞军赵志远贾义猛左然张长起林石马兴鑫杨新沐◊构建简约高效基层管理体制专栏吉林省深人推进乡镇街道机构改革吉林省委编办第9期46西宁推动落实街道综合管理权西宁市委编办第9期47合肥深人推进街道管理体制改革合肥市委编办第9期48无锡全面构建简约高效的镇街管理体制无锡市委编办第9期50深化镇级体制改革激发基层治理活力汉中市委编办第10期45南京市秦淮区探索“两赋两强”街道集成改革林涛第10期47经济发达镇行政管理体制改革的磁窑实践泰安市宁阳县委编办中共宁阳县磁窑镇委员会第10期50重庆市綦江区有力有序推进经济发达镇行政管理体制改革重庆市綦江区委编办綦江区打通镇第12期41准格尔旗深化苏木乡镇和街道改革实践准格尔旗委编办第12期44东阳探索构建县乡一体治理格局东阳市委编办第12期47潍坊市寒亭区探索推进街道综合执法新模式潍坊市寒亭区委编办第12期48◊深化事业单位改革专栏重庆扎实推进生产经营类事业单位改革重庆市委编办第7期41徐州生产经营类事业单位改革的探索实践王成长第7期43进一步深化公益类事业单位改革的思考烟台市委编办第7期45深人有序推进生产经营类事业单位改革厦门市委编办第8期43精准分类分步创新体制机制推进生产经营类事业单位改革吴伟邹冲第8期45宁波扎实开展事业单位清理整合规范宁波市委编办第11期53广元推进生产经营类事业单位改革广元市委编办第11期54◊应急管理体制改革专栏德国的公民保护SABINE PORSCHE (白思妍）第1期32政府职责体系构建的实践与思考周勤第1期33中国应急管理体系发展与实践陈胜第2期38应急管理体制机制的实践与思考汤敏轩第2期40重构体制机制助推体系建设全力保障新时代应急管理事业高质量发展 刘越高第2期43法国塞韦索控制流程及应急准备的经验Olivier SA LV I (欧利伟）第2期469 61267g i *a --j 三，二一 ▼ 三,期期期期期3 5 5 6 6第第第第第6 9121012f n N l n ， !11;,M l ’au7 8 8 996119136P M . 3J J m 0M .oo 1 1韵韵韵韵g2020年总目录公共安全的体系健全和十四五规划创新—以江阴市公共安全体系总体规划纲要（2019-2025年）为例 河南完善应急管理体系的实践探索 构建适应新时代发展要求的基层应急管理体制 适应“大应急”形势夯实基层“五个能力”全面提升首都应急工作水平重塑机构职能体系全面提升基层应急管理水平 山西高危行业（矿山、危化）安全监管体制改革初探唐钧袭琬M江苏高危行业（矿山、危化）安全监管的实践英国油气行业的安全监管我国矿山安全生产监督管理体制的探讨郭建州 张雅林刘斌 张亮 宋保平江苏省行政体制改革与机构编制管理研究会 David Giles (周大伟）. 张兴凯◊地方工作经验交流专栏创新“吹哨报到”“接诉即办”机制完善超大城市基层社会治理工作体系北京市委编办 深化权责清单制度建设构建权责明确、依法行政的政府治理体系 积极推动基层跨领域整合综合执法资源探索邱县“县乡一支队伍管执法”新模式 深化开发区体制机制改革为山西新转型增添新动力 大规模推进事业单位改革助力辽宁全面振兴全方位振兴 坚持以优化协同高效为着力点推动机构职能真正发生“化学反应”瘦身与健身相结合多措并举统筹编制全面复制推广“1+4”模式探路基层治理体系和治理能力现代化 着力构建“县乡一体、条抓块统”治理模式 积极推进编制周转池制度建设推进职能融合队伍融合机制融合将“化学反应”落到实处打好“四再”举措组合拳做深做实机构改革“后半篇文章”优化集成行政执法资源提高超大型城市行政执法水平 规范县乡“属地管理”推进基层管理创新 盘活编制资源穷实基层基础大力推进人员编制“减县补乡”突出重点精准发力推动生态环境部门深度融合聚力多态融合优化一体服务推动“物理整合”到“化学反应”转变积极推进基层综合行政执法改革坚持问题导向紧扣广东实际构建优化协同高效的市场监管体制着力提升领导力协同力执行力内生力推进南宁城市治理体制创新 创新市县审批服务执法模式助力海南自贸区(港）建设实行“四个统一设置”让机构改革发挥最大效益聚焦贵州经济社会发展因地制宜创新机构设置紧扣云南生态文明建设排头兵定位持续推动机构职能“化学反应”立足西藏实际科学设置机构为长足发展和长治久安提供体制机制保障全面落实“五个扎实”要求为陕西追赶超越提供机构编制保障适应体制调整落实归口管理不断提升机构编制工作水平做增量盘存量建体系放权力全力助推教育综合改革推进开发区管理体制机制创新助力宁夏经济高质量发展统筹做好“规定动作”和“自选动作”构建科学规范的组织架构扎实推进机构改革和团场综合配套改革优化组织实施程序创新改革方式方法高质高效完成机构改革任务全面清理规范开发区管理机构为开发区创新发展提供体制机制保障天津市委编办河北省委编办山西省委编办 辽宁省委编办 吉林省委编办 黑龙江省委编办 江苏省委编办 浙江省委编办 安徽省委编办 福建省委编办 江西省委编办 上海市委编办 山东省委编办 河南省委编办 湖北省委编办 湖南省委编办 重庆市委编办 广东省委编办 广西壮族自治区党委编办海南省委编办 四川省委编办 贵州省委编办 云南省委编办西藏自治区党委编办陕西省委编办 甘肃省委编办 青海省委编办 宁夏自治区党委编办 新疆自治区党委编办 新疆生产建设兵团党委编办 沈阳市委编办 大连市委编办突出地方特色注重统筹兼顾科学谋划机构改革“自选动作”长春市委编办7 1 1 3 5 8 o 344 5 5 5 5 4 5 5 580 2 472468024 5000245791245 7 913524579n 2 2 2 2 1- 1 1i 1. 2 2 x c n 1 11 H 11 1- 2 2 2 2 2 3 3 3 11 1* n 11 n 3J J □-J - -H J 3J 3J i l n > M l - - r .期^期»_捧捧捧势2 23 3 34 4 440 03J 3J 3J J 3J 3J 3J 3J D H V C T D X * E E H H T '1^* 133? 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一 -n , M T J!n .> j j 二r l >U H 'J □,-，n n ，g r l >势舆势势势势樂势势势势66 6 77777777第第第第第第第第第第第期期期期期期期期期期期期期期期期期期期期期期期期期期期期期期期期期 11111222223 3 33334444455555566 6 666第第第第第第第第第第第第第第第第第第第第第第第第第第第第第第第第第2020年总目录强化首倡之地担当发挥部门职能优势为坚决夺取脱贫攻坚战全面胜利提供体制机制保障推动党政机构改革成效评估走深做实三明探索机构编制执行情况评估有效路径曲阜经济开发区体制机制改革实践探索晋城探索生态环境保护“局队合一”模式万源积极探索“三定”规定创新实践吴忠五个领域综合行政执法改革的实践与思考全领域覆盖全流程管控全方位优化—浙江加强编外聘用人员管理江西扎实推进乡镇（街道）机构改革建立编外人员统筹管理机制的有益探索深化乡镇和街道改革构建简约高效基层管理体制威海高质量做好机构改革“后半篇文章”着力构建统一高效行政执法体系湛江扎实推进综合行政执法体制改革创新开展行政执法领域职能运行监管公共安全危机视角下的事业单位深化改革思考青岛探索调整重大疾病和传染病防治工作体制机制厦门综合行政执法改革的探索与思考南通探索省级以上开发园区体制机制改革广州持续改革自贸区南沙片区管理体制探索利用工业互联网思维推进机构编制工作的优化提升改革体制机制完善服务体系全力保障学前教育普惠均衡发展强化制度创新推动机构编制工作与组织工作统筹联动河北全面完成深化乡镇和街道改革沈阳市开发区管理体制机制改革创新探索加快流程再造推进机构职能优化落实归口管理发挥体制优势泉州深人推进新时代机构编制工作推动机构改革往实里走的思考遂宁深化五个领域综合行政执法改革建湖县推进基层整合审批服务执法力量的创新实践全力优化资源配置统筹使用事业编制资源威海探索完善海洋发展管理体制株洲集中整治中小学教职工编制管理突出问题吉安基本完成生产经营类事业单位改革编外聘用人员管理的探索和思考优化升级事业单位登记管理系统的思考刘越高齐齐哈尔市委编办余迭荣曲阜市委编办曲阜经济开发区管委会 晋城市委编办王江胡晓林吴忠市委编办浙江省委编办黄永华付豫南京市委编办王晓燕马绪福满洲里市委编办湛江市委编办临沂市委编办朱飞王晓青章伟厦门市委编办南通市委编办广州市委编办于真子冯敏刚郴州市委编办河北省委编办李运涛宋守林秦存华泉州市委编办袁孝友何洁孙华之丁辉辉冷伟青威海市委编办欧阳瑞丰彭金平吴平盐城市委编办李智◊广东省全面深化改革创新研究专栏创新街道行政管理体制机制研究深圳基层治理体制改革的实践与思考镇街行政管理体制改革的思考—基于云浮市的案例深圳完善其他组织利用国有资产举办事业单位管理的实践与思考 惠州水污染防治体制机制改革的实践与思考中山事业单位改革的实践与思考深圳市光明区加快构建简约高效基层管理体制的实践与思考广州市委编办深圳市委编办云浮市委编办深圳市委编办惠州市委编办中山市委编办深圳市光明区委编办79135694673791824935135791324578223333311122223122212222222233111112692136933444447f f lf if l■■■■8|«8»]8|«_議_咖_咖__撕撕搠溯撕嗍___蝴棚棚职節歡勒勒勒勒制勒制制勒制_制勒勒勒制韵韵韵勘韵勒勘韵韵韵勘勘韵勘韵韵韵韵勒韵勸勒勸勸◊广东省机构编制改革创新实践专栏以“三定”规定备案审查为抓手全面提升机构编制工作法定化水平广东省委编办政策法规处创新机构编制管理方式强化中小学教职工编制保障 全方位打破编制藩篱提升编制资源使用效益 细化配套制度推动《条例》落地落实以“大科室制”改革为抓手探索构建简约高效基层管理体制广东省委编办市县指导处 汕头市委编办佛山市委编办 深圳市福田区委编办◊潍坊市机构编制管理和改革创新探索专栏以贯彻落实《条例》为契机不断开创机构编制工作新局面 潘锡才积极探索事业单位绩效考核新实践杜伟以流程再造为抓手持续释放发展活力蒋兴华多维用力多管齐下推进事业单位履职尽责 葛树涛以规范“属地管理”工作为路径加快推动基层社会治理创新 明军深度挖掘机构编制资源潜力发挥机构编制资源保障作用李笑春_中国机构改革与管理◊金华市机构编制改革创新实践专栏金华市委编办 金华市委编办行政处兰溪市委编办 王志强何松涛樊雪君东阳市委编办 金华市金东区委编办统筹推进各项改革强化编制资源配置服务高质量发展 深化乡镇机构改革激发基层治理活力 兰溪市探索整合“小散弱”公益类事业单位 义乌市大力推进部门间办事“最多跑一次”改革 创新体制机制推动特色产业高质量发展 金东区探索构建基层社会治理新格局◊滨州市机构编制管理与改革创新专栏把握“四大原则”抓好《条例》落地释放体制机制活力 佘春明 第9期 36◊聊城市机构改革与编制管理创新实践专栏以学习贯彻落实《条例》为统领推进机构编制工作法制化规范化科学化商华第6期40聚焦高效履职激励担当作为扎实推进市直机关绩效考核工作聊城市委编办第6期42深化“规范‘属地管理’ ”的实践探索东昌府区委编办第6期43完善基层公共卫生应急管理体制机制临清市委编办第6期45探索构建基层治理体系新模式莘县县委编办第6期47改革招商体制助推开发区创新发展聊城经济技术开发区政治工作部第6期49◊成都创新基层治理体制实践专栏成都探索构建特大城市简约高效基层管理体制成都市委编办第8期33探索产业功能区与街镇融合发展新路径成都市都江堰市委编办 成都市彭州市委编办第8期35探索城市社区智慧治理体系建设新路径成都市成华区委编办第8期37探索打造“微中心+全服务”体系成都市新都区委编办第8期38探索街镇职责“三张清单”精细化管理体系成都市武侯区委编办 成都市温江区委编办第8期40抓统筹优机制强管理不断提升机构编制使用效益成都市郫都区委编办第8期41◊长沙深化改革和制度创新专栏完善基层机构职能体系推进城市精细化管理长沙市委编办第4期29卫生健康系统机构编制管理的思考李哲学肖炅成程第4期31长沙探索推进园区相对集中行政许可权改革长沙市委编办改革与政策法规处第4期34“四个+”改革激发街（镇）工作新动能长沙市雨花区委编办第4期366 8 0 1 32 23 3 3f—^Dl u | 二—k一二」_ ®捧®势 9 9 9 9 9第第第第第8 0 2 3 5 63 4 4 4 4 4I I I -二I ，二 I▼一n，□「•□T J »捧 _»»» 44 44 4 4第第第第第第6 8 0 1 3 44 45 5 5 5I I .Tn 二| 二、| 二r M -I J □-j1»1»1»康1»1»◊广东省乡镇街道体制改专栏大力推进乡镇街道体制改革深人推进镇街体制改革着力构建简约高效基层治理体系 强化体制机制保障推动乡镇街道体制改革任务落细落实 着力推进镇街综合行政执法体制改革广东省委编办 广州市委编办 惠州市委编办 中山市委编办◊聊城市机构改革与编制管理创新实践专栏多措并举全面加强机构编制监督检查做优服务做实成效全力提升事业单位监管水平 推进县级机构职能优化流程再造的实践探索 坚持党建引领探索基层社会治理新格局改革攻坚赋新能实现经济开发区转型升级创新发展聊城市委编办聊城市事业单位监督管理局 聊城市茌平区委编办聊城市阳谷县委编办 聊城市东阿县委编办◊鄂尔多斯市深化机构改革创新实践专栏鄂尔多斯市持续深化党政机构改革 罕台镇大力推进管理体制改革达拉特旗全面深化苏木镇街道机构改革鄂托克旗深化苏木镇改革提升基层治理效能 乌审旗深人推进综合行政执法体制改革鄂尔多斯市委编办 鄂尔多斯市东胜区委编办 鄂尔多斯市达拉特旗委编办 鄂尔多斯市鄂托克旗委编办 鄂尔多斯市乌审旗委编办◊成都深化事业单位改革实践专栏成都纵深推进事业单位改革成都生产经营类事业单位改革全面完成 成都市武侯区探索“两自一包”现代学校管理模式 成都市新都区积极探索事业单位职能运行评估制度 成都市青白江区探索推动医共体建设 邛崃市创新公立医院编制管理模式成都市委编办 罗伟陶冶成都市武侯区委编办欧如章成都市青白江区委编办 成都市邛崃市委编办◊基层天地西咸新区探索街镇综合管理改革深化街道机构改革提升基层治理能力西咸新区党工委组织部 第6期 51郑州市中原区委编办 第6期 53◊济南市规范“属地管理”实践创新专栏济南创新开展规范“属地管理”改革济南市委编办第11期44济南市历下区吹响“营商环境哨”深人推进规范“属地管理”工作济南市历下区委编办第11期46赋权增能以考促效济南市市中区规范“属地管理”探索济南市市中区委编办第11期48创新“属地管理”实现“民呼区应” 济南市天桥区打造网格治理新模式济南市天桥区委编办第11期49济南市莱芜区推动“属地管理”工作机制规范化制度化济南市莱芜区委编办第11期512020年总目录对标改革攻坚任务新要求以硬核作风推动机构编制工作取得新成效 立足职能服务大局全力推动基层减负走深走实围绕中心力促改革扎实做好机构改革“后半篇文章”聚焦四项目标持续靶向发力打造规范“属地管理”升级版 着力推进规范“属地管理”落地见效注重“三个结合”推动事业单位绩效考核取得实效探索构建机关职能运行监管工作新模式全力推进权责清单规范化工作突出“四字”提升机构编制实名制综合管理水平效 曾晓黎第9期38张佃平第9期39滨州市委编办机构改革调研组第9期42滨州市滨城区委编办第9期44滨州市委编办第10期27王普第10期28滨州市沾化区委编办第10期30滨州市邹平市委编办第10期32滨州市博兴县委编办第10期344 57 9 2 22 213 5 7 93 3 3 3 31 二*m l -g 'J - ~-T <il n > H N P H V月期期期期期期»»»2 2 2 2 2 2 2 2 21L- i 11 n •: *l x - a 第第第第第第第第第68 0 1 33 34 4 45 7 8 9 1 23 3 3 34 4t二，I二二 T J 三.> 一二丨，»»»_势 1010101010MT J I 二 > 二 J □|>- I □-1•»»»»»»11 11 11 ^1勘勘韵勘韵勸。
聚类分析的现状与前景研究
影响力传播
通过聚类分析识别社交网络中具 有影响力的用户或群体，预测信 息或行为的传播路径和影响范围。
个性化推荐
聚类分析用于社交网络中的个性 化推荐，根据用户兴趣和行为将 用户划分为不同的群体，提供个
性化的内容推荐和好友推荐。
03
聚类分析的关键技术
K-means聚类
定义
K-means聚类是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数 据划分为K个集群，使得每个数据点与其所在集群的中心 点之间的距离之和最小。
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未来发展方向与前景
深度学习与聚类分析的结 合
深度学习在特征学习和表示方面具有优势， 可以与聚类分析结合，提高聚类的准确性和 效率。
无监督学习与半监督学习的 发展
无监督学习和半监督学习在聚类分析中具有广泛的 应用前景，未来可以进一步发展相关算法和技术。
大数据处理技术
随着大数据时代的到来，如何处理大规模数 据并实现高效的聚类分析是未来的重要研究 方向。
优点
简单易行，计算效率高，适用于大数据集。
缺点
需要预先设定集群数量K，对初始聚类中心敏感，可能陷 入局部最优解。
DBSCAN聚类
定义
DBSCAN聚类是一种基于密度的聚类算法，通过识别高密度区 域和连接这些区域的低密度区域来形成聚类。
优点
能够发现任意形状的聚类，对异常值具有较强的鲁棒性。
缺点
对密度参数和半径参数敏感，需要手动调整。
缺点
需要手动调整密度阈值参数，计算复杂度较高。
基于网格的聚类
定义
01
基于网格的聚类算法将数据空间划分为一系列网格单元，然后
在网格单元上进行聚类。
优点
多维时间序列聚类方法
多维时间序列聚类方法1.引言概述部分的内容可以如下编写：1.1 概述多维时间序列数据是一种在许多领域中常见的数据形式，它包含了多个维度（或特征）上的时间序列观测值。
这些维度可以包括各种类型的数据，如传感器数据、金融数据、医疗数据等。
多维时间序列数据的聚类分析是一个重要的任务，旨在将具有相似趋势或模式的时间序列数据划分为同一聚类群组。
然而，多维时间序列数据的聚类面临着一些挑战。
首先，时间序列数据通常具有高维度和复杂性，这意味着传统的聚类方法可能无法有效地处理。
其次，多维时间序列数据存在着时滞、噪声、缺失值等问题，这些问题可能会影响聚类结果的准确性和稳定性。
因此，针对多维时间序列数据的聚类方法需要考虑这些挑战。
本文旨在综述多维时间序列聚类方法的研究进展，并分析不同方法的优缺点。
首先，我们将介绍常用的多维时间序列数据表示方法，包括基于距离度量和相似度度量的表示方法。
然后，我们将详细讨论两种主要的多维时间序列聚类方法，以及它们的工作原理和应用领域。
最后，我们将总结已有方法的优劣，并对未来的研究方向进行展望。
通过本文的研究，我们希望能够为多维时间序列数据的聚类提供更加准确和有效的方法，为相关领域的决策支持和知识发现提供有力的工具和技术。
1.2文章结构文章结构部分应该包括以下内容：文章结构部分旨在介绍整篇文章的组织框架，使读者能够明确了解各个章节的内容和布局。
本文按照如下结构进行组织：第一部分为引言，共包括三小节。
首先，我们将在引言中对多维时间序列聚类方法进行概述，解释其背景和意义。
接下来，我们将介绍文章的结构和各个部分的内容安排，确保读者能够更好地理解全文的整体结构。
最后，我们将明确本文的目的，即通过研究多维时间序列聚类方法来解决某些问题或取得某些成果。
第二部分为正文，主要讨论两种多维时间序列聚类方法。
在第二节中，我们将详细介绍第一种方法，包括其原理、算法流程和实现步骤。
接着，在第三节中，我们将深入探讨第二种方法的特点、应用场景和优缺点。
聚类分析研究中的若干问题
聚类分析研究中的若干问题一、本文概述聚类分析是一种无监督的机器学习方法，旨在将相似的对象归为一类，不同的对象归入不同的类。
这种方法在数据挖掘、模式识别、图像处理、生物信息学等众多领域都有着广泛的应用。
然而，在实际的研究过程中，聚类分析也面临着一系列的问题和挑战。
本文将对聚类分析研究中的若干问题进行深入探讨。
我们将概述聚类分析的基本概念和原理，包括常见的聚类算法和聚类质量的评估方法。
我们将重点关注聚类分析中的一些关键问题，如聚类数的确定、噪声和异常值的影响、聚类结果的稳定性与一致性、高维数据的聚类以及动态数据的聚类等。
我们将对这些问题的最新研究进展进行总结，并展望未来的研究方向。
通过本文的阐述，我们希望能够为聚类分析的研究者提供一个全面的视角，帮助他们更好地理解和解决聚类分析中的关键问题，推动聚类分析技术的进一步发展和应用。
二、聚类分析的基本方法聚类分析是一种无监督的学习方法，旨在将数据集中的对象按照其内在相似性进行分组。
其基本方法可以分为以下几类：划分方法：这类方法首先创建一个初始的划分，然后通过迭代的方式改进划分。
一个典型的例子是K-means算法，它试图将数据划分为K 个不重叠的子集，每个子集由其内部对象的平均值（即，质心）表示。
然后，算法会重新分配每个对象到最近的质心，并更新质心的位置，直到收敛。
层次方法：这类方法通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。
主要有两种类型：凝聚的层次聚类，它一开始将每个对象作为一个单独的群集，然后逐渐合并最接近的群集，直到满足某种停止条件；分裂的层次聚类，它一开始将所有的对象视为一个群集，然后逐渐分裂最大的群集，直到每个对象都是一个群集或满足某种停止条件。
基于密度的方法：这类方法的主要思想是将足够高密度的区域划分为同一类，并能够发现任意形状的聚类。
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是这类方法的典型代表，它根据邻域内对象的密度进行聚类，并能够将噪声对象（即，密度过低的对象）排除在聚类之外。
回归分析与聚类分析
适用于多个自变量与一个因变量之间存在关系的 情况。
03 聚类分析
K-means聚类分析
定义
K-means聚类是一种无监督学习方法，通过 迭代过程将数据集划分为K个聚类，使得每 个数据点与其所在聚类的中心点之间的距离 之和最小。
优点
缺点
对初始聚类中心敏感，容易陷入局部 最优解；无法处理非凸形状的聚类； 对异常值敏感。
回归分析与聚类分析
目 录
• 引言 • 回归分析 • 聚类分析 • 回归分析与聚类分析的应用场景 • 回归分析与聚类分析的优缺点比较 • 回归分析与聚类分析的未来发展趋势
01 引言
主题简介
• 回归分析是一种统计学方法，用于研究自变量和因变量之间的 关系。通过回归分析，可以确定自变量对因变量的影响程度， 并预测因变量的未来值。聚类分析则是一种无监督学习方法， 用于将相似的对象分组，使得同一组内的对象尽可能相似，不 同组的对象尽可能不同。
金融预测
股票价格预测
通过分析历史股票价格、成交量 、财务数据等，建立回归模型预 测未来股票价格走势，帮助投资 者做出投资决策。
信用风险评估
基于借款人的财务状况、征信记 录等数据，建立回归模型预测借 款人的违约风险，用于信贷审批 和风险控制。
市场细分
消费者行为分析
通过聚类分析将消费者群体细分，了 解不同群体的消费习惯、偏好和需求 ，为产品定位、市场策略制定提供依 据。
简单易行，计算效率高，适合处理大 规模数据集。
层次聚类分析
定义
层次聚类是一种自底向上的聚类 方法，通过不断将相近的数据点 合并为新的聚类，直到满足终止
条件。
优点
能够处理任意形状的聚类；能够识 别不同规模的聚类；能够处理异常 值。
建设项目全寿命周期成本理论及应用研究
建设项目全寿命周期成本理论及应用研究一、本文概述本文旨在系统探讨与深入剖析建设项目全寿命周期成本（LifeCycle Cost, LCC）的理论框架及其在实践中的应用策略。
全寿命周期成本管理作为现代工程项目经济评价的重要手段，强调从项目构思、规划、设计、施工、运营直至废弃处置的全过程视角，全面考虑并优化所有相关成本要素，以实现项目经济效益与社会效益的最大化。
本研究旨在为建设项目各参与方，包括投资者、设计者、建设者、管理者及政策制定者等，提供一套科学、完整的全寿命周期成本理论体系以及实用、可操作的应用方法论。
本文将对建设项目全寿命周期成本的基本概念、构成要素、计算方法进行全面阐述，明确其相较于传统成本分析的显著优势与适用范围。
我们将详细解析直接成本、间接成本、可预见成本、不可预见成本、显性成本、隐性成本等各类成本类型在全寿命周期内的分布特征与相互关系，以及如何通过合理的折现率和时间价值计算，将不同阶段的成本统一到同一基准进行比较与决策。
本文将深入研究全寿命周期成本管理的关键理论与方法，包括但不限于全寿命周期成本预测、成本控制、成本优化、风险评估与应对策略等。
我们将探讨如何运用生命周期评估（Life Cycle Assessment,LCA）、价值工程（Value Engineering, VE）、建筑信息模型（Building Information Modeling, BIM）、可持续性评价指标等先进工具和技术，以提高成本估算的准确性，有效识别与控制成本风险，推动项目决策过程中的成本最小化与价值最大化。
再次，本文将结合具体案例，剖析全寿命周期成本理论在不同类型建设项目（如基础设施、公共建筑、工业设施等）中的实际应用，展示其在项目策划、招投标、施工管理、运维服务、升级改造等不同阶段的具体实施路径与效果评估机制。
通过对成功案例的研究，提炼出适用于不同行业与地域环境的全寿命周期成本管理最佳实践与经验教训。
聚类分析的思路和方法
揭示数据的内在结构和分布规律，为 数据分析和挖掘提供有力支持。
聚类分析的应用领域
01
02
03
04
模式识别
用于图像分割、语音识别等领 域。
数据挖掘
用于发现数据中的隐藏模式、 异常检测等。
生物信息学
用于基因序列分析、蛋白质结 构预测等。
社交网络分析
用于发现社交网络中的社区结 构、用户行为分析等。
聚类分析的基本流程
要点二
戴维森-布尔丁指数（DaviesBouldin In…
DBI通过计算每个簇内样本到簇质心的平均距离与簇质心 到其他簇质心的最小距离之比的最大值来评估聚类效果。 DBI越小表示聚类效果越好。它考虑了簇内的紧密性和簇 间的分离性。
CHAPTER 05
聚类结果的解释与应用
聚类结果的可视化
散点图
将聚类结果以二维或三维散点图 的形式展示，不同类别的样本用 不同颜色或形状表示，可以直观 地看出各类别之间的分布情况和
CHAPTER 03
聚类算法介绍
K-means算法
算法原理
K-means算法是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据点划分为K个簇，使得每个簇 内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。
算法步骤
首先随机选择K个数据点作为初始聚类中心，然后计算每个数据点到各个聚类中心的距离 ，并将其划分到距离最近的聚类中心所在的簇中。接着重新计算每个簇的聚类中心，并重 复上述过程直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
DBSCAN算法
算法原理
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是一种基于密度的聚类 算法，通过寻找被低密度区域分隔的 高密度区域来实现数据的聚类。
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电⼦⽂件第⼀章电⼦⽂件产⽣与发展的社会背景第⼀节信息技术的历史演变与⽂档⼯作⼀、信息技术的定义：凡是能扩展⼈的信息功能的技术，都是信息技术。
从当代的⾓度来看，它主要是指利⽤电⼦计算机和现代通信⼿段实现获取信息、传递信息、存储信息、处理信息、显⽰信息、分配信息等的相关技术。
⼆、与⽂档⼯作相关的信息技术⼯具：1、⽂档物质载体⼯具：纸张、⾦⽯、龟甲、⽵简、⽊牍2、⽂档信息记录符号⼯具：⽂字、图像、声⾳三、信息技术的历史演变的三个阶段：1、⽆技术⼯具时代（⽆⽂档时代）：在信息管理与传播领域⾥，在⽂档⼯作之前，⼈类⾸先经历⼀个⽆体外物质⼯具时代，称“⽰现时代”（⽰现媒介即⾯对⾯传递信息的媒介，如⼝语和表情、动作、眼神等⾮语⾔符号，是由⼈体感官或器官本⾝来执⾏功能的媒介系统，没有任何物质⼯具参与信息的传递过程。
）⼜称“⼝语时代”。
2.单⼀再现技术⼯具时代及其⽂档⼯作：这⼀时代产⽣的信息记录与传播⼯具包括⽂字、印刷、摄影及其相关载体等。
再现时代的技术⼯具具有很强的单⼀性，因此称之为再现技术⼯具时代，其特点如下：1)在信息记录与接受的过程中只需⽤单⼀技术⼯具；2)其所采⽤的物质载体具有较强的单⼀性，纸张就是纸张，胶⽚就是胶⽚，他们之间不存在互通；3)记录⼿段存在单⼀性，绘画、⽂字、摄影等直接表现信息内容，在他们之上并不存在类似数码的另⼀层次的表现⼿段；4)由于信息记录⼿段的不同，其可分为⼿抄时期的⽂档⼯作与印刷时期的⽂档⼯作。
3.叠加技术⼯具时代的⽂档⼯作：主要是指计算机时代，特点如下：1)信息技术与传播的⼯具主要依赖于计算机；2)绘画、⽂字、声像等记录⼯具之上，⼜有了数字、数字化，实现了传统⼯具的集合——多媒体；3)载体可以多种选择，以往信息与载体——对应关系被打破，信息记录与传播⾛向全新时代。
第⼆节现代信息技术的产⽣与发展1.电⼦计算机发展过程2.电⼦计算机趋势3.计算机⽹络：凡是将公布在不同地理位置上的具有独⽴性能的多台计算机，终端及其附属端设备，⽤通信设备和通信线路连接起来，再配有相应的⽹络软件，以实现计算机资源共享的系统。
聚类分析综述范文
聚类分析综述范文聚类分析（Cluster Analysis）是一种数据分析技术，用于将相似的数据点分为不同的组或聚类。
这种统计技术非常有用，在许多领域中都被广泛应用，包括数据挖掘、图像处理、生物信息学、市场研究等。
聚类分析的目标是将数据点分为不同的组，每个组内的数据点彼此相似，而不同组之间的数据点则有较大的差异。
通过聚类分析，我们可以获得数据的结构，发现隐藏的模式和规律，从而对数据进行更深入的理解。
聚类分析的方法主要有两大类：层次聚类和划分聚类。
层次聚类方法将数据点组织成一棵树状结构，从而建立层次结构，同一层次上的数据点具有相似性。
划分聚类方法则将数据点划分为互不重叠的聚类，每个数据点仅属于一个聚类。
层次聚类方法有两种主要的算法：凝聚法和分裂法。
凝聚法从每个数据点作为一个独立的聚类开始，然后将具有最小距离的聚类合并，直到只剩下一个聚类。
分裂法则从所有数据点作为一个聚类开始，然后逐步将数据点分成越来越多的聚类，直到每个数据点都成为一个聚类。
划分聚类方法中最常用的算法是K-means算法。
K-means算法将数据点分成K个非重叠的聚类，其中K是用户定义的聚类数量。
算法开始时，根据初始的聚类中心随机分配数据点，然后通过计算每个数据点与每个聚类中心之间的距离，将数据点重新分配到最近的聚类中心。
然后，更新聚类中心，继续迭代直到满足停止准则。
除了这些经典的聚类方法，还有一些其他的聚类算法被提出，例如DBSCAN、OPTICS、谱聚类等。
这些算法在聚类分析过程中也起着重要的作用，并提供了不同的可选择的方法。
聚类分析在实际应用中具有广泛的应用，其中一个重要的应用领域是市场研究。
通过聚类分析，可以将顾客细分为不同的群体，从而更好地了解他们的需求和偏好。
这可以帮助企业开展有针对性的市场营销，并制定更好的产品策略。
另一个应用领域是图像处理。
聚类分析可以帮助我们对图像进行分割和分析，从而识别出图像中的不同对象和区域。
这对于计算机视觉和模式识别具有重要的意义。
聚类算法在时空数据分析中的应用研究
聚类算法在时空数据分析中的应用研究第一章引言1.1 背景随着移动互联网的快速发展和大数据技术的广泛应用，我们正面临着大规模时空数据的爆发式增长。
时空数据是指时间和空间维度上的数据，并且在很多领域中都具有重要的应用价值，例如城市交通规划、环境监测、灾害管理等。
然而，由于时空数据具有高维特性和复杂性，传统的数据分析方法往往无法充分挖掘其潜在的规律和信息。
因此，开发一种能够高效处理时空数据的分析方法变得尤为重要。
1.2 问题描述时空数据分析面临的主要问题是如何从大规模、高维、复杂的时空数据中提取有用的信息和知识。
为了解决这个问题，聚类算法被广泛应用于时空数据分析中。
聚类算法是一种将相似的对象划分为不同的组或类别的方法，可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构。
第二章时空数据的特点和挑战2.1 时空数据的特点时空数据具有时间和空间维度上的特性，这使得它们相较于传统数据具有更多的特点。
首先，时空数据是动态的，可以随着时间的推移而发生变化。
其次，时空数据是具有位置信息的，可以在地理上进行空间分析。
此外，时空数据还具有多样化和多尺度的特性，需要在不同尺度下进行分析和建模。
2.2 时空数据面临的挑战时空数据的处理面临一些挑战，主要包括以下几点：数据的体量庞大，需要高效地存储和处理；数据的高维性，需要降低维度，以便更好地理解和分析；数据的不完整性和不准确性，需要进行数据清洗和修复；数据的时空相关性，需要考虑时空特征对数据分析的影响。
第三章聚类算法的基本原理3.1 K均值算法K均值算法是最常用的聚类算法之一，其基本原理是将数据对象划分为K个不同的类别，使得同一类别内的对象相似度最大化，不同类别之间的相似度最小化。
算法的步骤主要包括初始化聚类中心、计算对象到聚类中心的距离、更新聚类中心等。
3.2 DBSCAN算法DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，其主要思想是通过定义密度可达和密度相连关系来划分类别。
相比于K均值算法，DBSCAN算法不需要事先确定聚类个数，并且可以有效处理噪声数据。
信息资源管理理论的继承与创新大数据与数据科学视角
信息资源管理理论的继承与创新大数据与数据科学视角一、概述随着信息技术的飞速发展和大数据时代的来临，信息资源管理理论面临着前所未有的挑战和机遇。
传统的信息资源管理理论主要关注信息的组织、存储、检索和利用，而在大数据环境下，数据规模的海量性、类型的多样性、处理的高效性以及对价值发现的新需求，都对信息资源管理理论提出了新的要求。
从大数据与数据科学的视角出发，对信息资源管理理论进行继承与创新，既是适应时代发展的需要，也是推动信息资源管理学科发展的必然。
本文首先回顾了信息资源管理理论的发展历程，分析了其在大数据时代面临的挑战接着，从大数据与数据科学的视角出发，探讨了信息资源管理理论在数据获取、存储、处理、分析和利用等方面的创新结合实际应用案例，分析了创新后的信息资源管理理论在提升组织决策效率、优化资源配置、推动社会经济发展等方面的积极作用。
本文旨在为信息资源管理领域的研究者和实践者提供新的理论视角和实践指导，推动信息资源管理理论的不断发展和完善。
1. 信息资源管理理论的发展历程回顾信息资源管理理论自20世纪70年代后期在美国出现的信息资源管理（Information Resources Management, IRM）概念中孕育而生。
随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，信息资源管理逐渐发展成为一门独立的学科和管理理论。
其发展历程大致可以划分为几个阶段。
在初始阶段，信息资源管理主要关注纸质文献的管理，如图书馆的图书管理和档案馆的档案管理等。
这一时期，信息资源的获取和存储主要依靠人工方式，效率相对较低。
随着计算机技术的出现和普及，信息资源管理开始进入数字化时代。
在这一阶段，信息资源的获取、组织、存储和传输开始依赖计算机和互联网技术，极大地提高了信息处理的效率。
进入21世纪，特别是近年来，大数据技术的崛起为信息资源管理带来了新的挑战和机遇。
大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，其处理和分析需要借助先进的计算机技术和算法。
聚类分析论文
聚类分析及其在新疆经济研究中的应用孙鹿梅（伊犁师范学院数学与统计学院新疆伊宁 835000）摘要：本文论述聚类分析的基础理论和研究方法，包括系统聚类法和K-均值法，并以新疆十四个地州市2009的地区生产总值、人均地区生产总值等十项综合经济指标为样本，利用SPSS软件，对他们的综合发展水平进行类型划分及差异性程度分析.关键词：聚类分析；SPSS软件；综合经济指标；新疆经济区划分一、引言聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程.它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似.聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及经济学等各个领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题.聚类分析可用于对某省各地区经济发展划分为各个经济区、也可用于市场细分、目标客户定位、业绩评估等多方面.在社会经济研究中，经常需要对所研究的区域进行经济区划分，以便进行分类指导.如何进行经济区划分呢？利用世界著名统计软件SPSS（Statistical Program for Social Science）的聚类分析功能，效果比较理想.聚类分析包含的内容很广泛，可以有系统聚类法、动态聚类法、分裂法、最优分割法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报等多种方法，其中应用最为广泛的是系统聚类法和K-均值法.由于西部发开发战略的实施和援疆工作的展开，新疆经济的发展迅速，但由于新疆地广，各地区之间的经济差异很大，要让新疆经济均衡发展，就要对新疆各地区的不同实施不同的经济政策.我分别用了SPSS的聚类分析中的系统聚类法和K-均值法对新疆各地区的进行经济区划分，以对新疆各地区实施不同的经济政策做依据.二、基础知识2.1聚类分析的基本思想由于所研究的样品或变量之间存在着程度不同的相似性，故根据一批样品的多个观测变量，找出能够度量样品或变量之间相似程度的统计量，并以此为根据，采用某种聚类法，将所有的样品或变量分别聚合到不同的类中，使同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体差异较大.2.2聚类分析的种类聚类分析的目的是将所研究对象进行分类.它是在事先不知道类别的情况下对数据进行分类的分析方法.聚类分析不仅可以对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类.对样品的分类常称为Q 型聚类分析，对变量的分类常称为R 型聚类分析. 2.3聚类分析的原理聚类分析是研究多要素事物分类问题的数量方法.基本原理是根据样本自身的属性，用数学方法按照某种相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按这种亲疏关系程度对样本进行聚类.常见的聚类分析方法有系统聚类法、K -均值法和模糊聚类法等. 2.3.1聚类要素的数据处理假设有m 个聚类的对象，每一个聚类对象都有多个要素构成.一般都有不同的量纲，不同的数量级单位，不同的取值范围，为了使不同量纲，不同取值范围的数据能够放在一起比较，通常需要对数据进行变换处理.在聚类分析中，常用的聚类要素的数据处理方法有如下几种.① 总和标准化),2,1,,,2,1(1'n j m i xx x mi ijijij===∑=),2,1(11'n j x mi ij ==∑=且. ② 标准差标准化),,2,1,,,2,1('n j m i s x x x jjij ij==-=，∑==m i ijj x m x 1'1，∑=-=m i j ij j x x m s 12'')(1 .011'==∑=m i ij j x m x 且，1)(112''=-=∑=m i j ij j x x m s .变换后的数据，每个变量的样本均值为0，极差为1，且1*<ij x ，在以后的分析计算中可以减少误差的产生；同时变换后的数据也是无量纲的量. ③ 极大值标准化{}()n j m i x x x ij iijij ,,2,1,,,2,1max '===.经过这种标准化所得的新数据，各要素的极大值为1，其余各数值小于1. ④ 极差的标准化{}{}{}()n j m i x x x x x ij iij iij i ijij ,,2,1,,2,1min max min ===.经过这种标准化所得的新数据，各要素的极大值为1，极小值为0，其余的数值均在0与1之间.2.3.2样品间的距离和相似系数 （1）距离的计算描述样品间的亲疏程度最常用的是距离，设观测数据),,1;,,2,1(m j n i x xj ==列成下列X 矩阵的形式.设有n 个样品，每个样品测得p 个变量，原始资料阵为⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=np n n p p x x x x x x x x x X 212222111211,其中ij x 为i 个样品的第j 个变量的观测数据.用ij d 表示第i 个样品的第j 个样品之间的距离，其值越小表示两个样品接近程度越大. 距离的一般要求：① ;0;,,0)()(j i ij ij X X d j i d =⇔=≥当对一切 ② ;,,j i d d ji ij 对一切=③ ).(,,,三角不等式对一切k j i d d d kj ik ij +≤常用的距离有以下几种：1）闵氏距离qpk qjk ik ij X X q d 11)()(∑=-=,其中常用的距离有绝对距离和欧氏距离.绝对距离)()1(1∑=-=pk jk ik ij X X d .欧氏距离2112)()2(∑=-=pk jk ik ij X X d .欧氏距离是常用的距离，但它也有不足之处，一是它没有考虑到总体的变异对“距离”远近的影响，显然一个变异程度大的总体可能与更多样品近些，即使它们的欧氏距离不一定最近；另外，欧氏距离受变量的量纲影响，这对多元数据的处理是不利的.通常我们需要先对数据近些标准化处理，然后用标准化后的数据计算距离.2）马氏距离设i X 与j X 是来自均值向量为μ，协方差为()∑>0的总体G 中的p 维样品，则两个样品间的马氏距离为)()()(1'2j i j i ij X X X X M d --=∑-.马氏距离又称为广义欧几里得距离，显然马氏距离与上述各种距离的主要不同就是考虑到了观测变量之间的相关性.如果各变量之间相互独立，即观测变量的协方差矩阵是对角矩阵，对马氏距离就退化为用各个观测指标的标准差的倒数作为权数的加权欧几里得距离.马氏距离还考虑了观测变量之间的变异性，不再受各指标变量的影响，将原始数据作线性变换后，马氏距离不变.选择不同的距离，聚类结果会有所差异.在地理分区和分类研究中，往往采用几种距离进行计算、对比，选择一种较为合适的距离进行聚类. （2）相似系数在对多元数据进行分析时，相对于数据的大小，我们更好地对变量的变化趋势或方向感兴趣.因此，变量间的相似性，我们可以从它们的方向趋同性或“相关性”进行考察，我们用相似系数用来测量变量之间的距离，常用的相似系数有以下两种：1）夹角余角变量i X 与j X 是来自均值向量为μ，协方差为()∑>0x 的总体G 在的p 维空间的两个向量，则这两个向量间的夹角余弦可表示为))((cos 12121∑∑∑====pk jk pk ikpk jkikij X X X Xθ.2）相关系数相关系数经常用来试题变量间的相似性.变量i X 与j X 的相关系数定义为∑∑==----=pk j jk i ikpk j jk i ikij X X X XX X X Xr 1221)()())((.在实际问题中，对样品分类常用距离，对变量分类常用相似系数，即Q 型聚类分析常用距离，R 型聚类分析常用相似系数. 2.4聚类分析方法 系统聚类法开始将样品或变量各视为一类，根据类与类之间的距离或相似程度将最近的类加以合并，再计算新类与其他类之间的相似程度，并选择最相似的加以合并，这样每合并一次就减少一类，不断继续这一过程，直至所有样品（或变量）合并为一类.系统聚类分析方法方法包括最短距离法、最长聚类法、类平均法、重心法、ward 法等八种不同的方法. K -均值将给定的样本划分为K 类，K 预先指定，基于使聚类性能指标最小化，所用的聚类准则函数是聚类集中每一个样本点到该类中心的距离平方之和，并使其最小化.比较两种算法，系统聚类是事先并不知道分为几类，根据算法可以直接数据实际情况得出来，K -均值聚类法虽然比较方便迅速，但必须事先定好分类数.两种算法各有优缺点，所以用哪种算法，还要考虑到实际情况.各算法的具体过程在下列实例中有介绍，此处就不做介绍了. 三、实例例 表1 2009年给出能反映新疆十四个地州市综合经济的十项指标分别为：X1 地区生产总值（亿元），X2人均地区生产总值（元），X3第二产业比重（%），X4第三产业比重（%），X5 人口(万人)，X6固定资产投资（亿元），X7规模以上工业总产值（亿元），X8 地方财政一般预算收入（万元），X9 地方财政一般财政支出（万元），X10在岗职工平均货币支出（元）.利用数据对新疆十四个地州市进行综合发展水平进行类型划分及差异性程度分析.表1以 2010年新疆统计局出版的《新疆统计年鉴》（2009年度的数据）为数据来源，运用上述10项指标(表1) 借助于统计分析软件包SPSS17.0进行聚类分析计算.3.1 系统聚类算法对数据进行聚类分析方法选取上，分别用组间联接、最短距离法和和离差平方和(ward)法得出分析结果的聚类图.组间联接法得到的结果和ward方法一致，但，就类和类的之间区别程度而言，组间法的效果没有ward法的好.最短距离法的结果跟ward的不一致，且，就类和类的之间区别程度而言，其效果远差于ward法和质心法.我们也尝试了使用类平均法、最长距离法及中间距离法.他们的聚类图结果类似于ward法，这里为了简洁起见就没有呈现.计算过程如下：①用标准差标准化方法对10项指标的原始数据进行处理.②采用欧氏距离测度个15个地州市之间的样本间距离.③选用组ward法计算类间的距离，并对样本进行归类.经过上述聚类方法，由分析-描述统计-描述，进行数据的标准化，得到下列标准化后的数据.表2表2表示为标准化的数据，由于我我所选的是反映新疆经济综合指标，这些变量在数量级和计量单位上的差别，要让这些不同单位的变量具有可比性.这是就必须采用某种方法对各变量数值进行标准化处理，或者叫无量纲处理，解决各数值不具综合性的问题.SPSS提供了很方便的数据标准化方法，这里我用的是Z标准化方法.即每一变量与其平均值之差除以该变量的标准差.无量纲化后各变量的平均值为0，标准差为1，从而消除量纲和数量级的影响.分析表中的数据，数据大于0的表示高于平均值，小于0的表示低于平均值.我们看从X1地区生产总值，高于平均地区有乌鲁木齐市、克拉玛依市、昌吉州、伊犁直属县市、巴州、阿克苏地区，低于平均值的地区有吐鲁番地区、哈密地区、塔城地区、阿勒泰地区、博州、克州、喀什地区、和田地区.依次再看X2地区人均生产总值，高于平均值的地区乌鲁木齐市、克拉玛依市、哈密地区、昌吉州、巴州.低于平均值的地区吐鲁番地区、伊犁直属县市、塔城地区、阿勒泰地区、博州、阿克苏地区、克州、喀什地区、和田地区.依次再看其他变量指标，哪些地区高于平均值，哪些地区低于平均值.经过上述聚类方法，由分析-分类-系统聚类，得出聚类表表3通过表3，我们可以看出聚类的过程，第一步看出6，11距离最近首先分为一类.也就是伊犁直属县市和阿克苏地区首先分为一类，下一阶表示下次要用到这一类是在第六步时，把6，11和13合并为一类，即把伊犁，阿克苏地区和喀什地区分为一类，第二步看出7，8分为一类，也就是塔城地区和阿勒泰地区分为一类，下一阶再把塔城地区、阿勒泰地区和博州分为一类.以此类推直至把所有的合并为一类.由于一共有十四个地区，所以至少要用十三步才能把它们都归于一类.也可以通过此表看出系统聚类的基本思想：开始将样品或变量各视为一类，根据类与类之间的距离或相似程度将最近的类加以合并，再计算新类与其他类之间的相似程度，并选择最相似的加以合并，这样每合并一次就减少一类，不断继续这一过程，直至所有样品（或变量）合并为一类.图1图1为系统聚类分析得出的冰状图，从此图我们可以直观的看出，左边框的数字代表的是分类数，从下到上我们可以看出，先是将各地区各为一类到14类再到12类再到10类，依次下去，一直到所有地区合为一类.上边框上代表的是分类的各地区.根据新疆实际情况我们把这十五个地州市分为五类.第一类为强经济经济区{乌鲁木齐市}；第二类为较强经济区{克拉玛依市}；第三类为一般经济区{昌吉州、巴州、伊犁直属县市、喀什地区、阿克苏地区}；第四类为较弱经济地区{哈密地区、吐鲁番地区}；第五类为弱经济地区{塔城地区、阿勒泰地区、博州、和田地区、克州}.3.2 K-均值算法对数据进行聚类分析K-均值是一种基于划分的聚类算法，因为它有理论上可靠、算法简单、速度快等优点而被广泛使用.K-均值算法是一个迭代计算“质心”并根据样本和质心的距离把各样本指派到各个簇的过程.主要具体步骤如下：①确定初始质心生成K个质心，K由用户指定.②指派样本计算每一个样本到各个质心的距离，把样本指派给距离最小的簇.③更新质心根据每个簇当前所拥有的所有样本，重新计算每个簇的质心.④检查是否满足停止条件.表4通过表4，我们可以看出最终聚类中心间的的距离，第一类与第二类之间的距离为7.564，第一类和第三类之间的距离为7.463，依次可以看出各类之间的距离.表5根据表5可以看出第一类{乌鲁木齐}；第二类{克拉玛依市}；第三类{巴州、哈密地区、.吐鲁番地区}；第四类{和田地区、克州、博州、塔城地区、阿勒泰地区}；第五类{伊犁直属县市、阿克苏地区、昌吉州}.对所得结果进行差异性分析：乌鲁木齐作为新疆的政治、经济的中心，在经济上的发展上都高于其他各地州市，克拉玛依市由于其石油资源优势和大型央企的进入，使其也获得了较好的发展机遇，具有较强的经济竞争优势.由于政府政策，如进一步加强喀什霍尔果斯两大经济开发区、南疆三地州片区扶贫规划以及其它重点区域战略发展规划的编制和落实执行，积极贯彻落实已出台的区域规划和政策文件，充分发挥重点地区对区域经济的辐射带动作用，培育新的经济增长极.加快制定天山北坡经济带和南坡产业带的发展战略，积极完善扶持南疆三地州、高寒沿边地区加快发展的政策措施，强化的自我发展能力.所以伊犁州，喀什地区，以及阿克苏地区的经济也发展迅速，昌吉州由于受乌鲁木齐经济的带动经济.它们几个地区经济水平都在迅速发展.博州由于人口少，自然资源也少，南疆的克州和和田地区则由于地理原因和经济社会相对落后的发展状态，呈现出较低水平.所以SPSS分类结果较为合理.参考文献[1]高惠璇.应用多元统计分析[M].北京:大学出版社,2005.[2]郝黎仁.SPSS 实用统计分析[M].北京:中国水利水电出版社,2002.[3]李双杰,顾六宝.用聚类分析法评估区域经济[J].中国农村观察,2001(3),52-56.[4]李世伟,丁胜.聚类分析在经济学当中的一个应用[J].商场现代化,2009(3),23-25.[5]卢文岱.SPSS for windows 统计分析[M].北京：电子工业出版社,2002.[6]罗积玉,邢瑛.经济统计分析方法及预测[M].北京:清华大学出版社,1987.[7]Richard A.Johnson，Dean W.Wichern.实用多元统计分析(第四版)[M].北京:清华大学出版社,2001.[8]苏金明.统计软件SPSS系列应用实战篇[M].北京:电子工业出社，2002.[9]吴明隆.SPSS 统计应用实务[M].北京：科学出版社,2003.[10]赵喜仓,吴梦云.江苏城市社会经济发展状况实证分析[J].统计研究,2003(3),32-34.[11]新疆维吾尔自治区统计局,新疆统计年鉴[M],北京：中国统计出版社,2010..伊犁师范学院数学与统计学院毕业设计（论文）报告纸第 12 页共 12 页Clustering Analysis and Its Application to Economic ResearchSUN Lu-mei(School of mathematics and statistics, Ils Normal University,Yining 835000 ,Xinjiang,China)Abstract: This paper discuss the basic theory of cluster analysis and research methods, including cluster analysis and K-means method and prefectures in Xinjiang fourteen 2009 GDP;per capita GDP and other the comprehensive economic indicators as a sample, using SPSS software for their overall development level differences by type and degree of analysis.Keyword: cluster analysis; SPSS software; comprehensive economic indicators; XIinjiang’’s economic zoning。
AIGC赋能高校毕业生高质量就业
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《多元统计分析》第三章聚类分析
图像处理
聚类分析可用于图像分割、目 标检测等任务，提高图像处理 的效率和准确性。
社交网络
通过聚类分析，可以发现社交 网络中的社区结构，揭示用户 之间的关联和互动模式。
聚类分析的常用方法
K-均值聚类
一种迭代算法，通过最小化每个簇内对象与簇质 心的距离之和来实现聚类。需要预先指定簇的数 量K。
DBSCAN
感谢聆听
聚类结果的优化方法
层次聚类法
通过不断合并或分裂簇来优化聚类结果，可以灵活处理不同形状 和大小的簇，但计算复杂度较高。
基于密度的聚类法
通过寻找被低密度区域分隔的高密度区域来形成簇，可以发现任意 形状的簇，但对参数敏感。
基于网格的聚类法
将数据空间划分为网格单元，然后在网格单元上进行聚类，处理速 度较快，但聚类精度受网格粒度影响。
一种基于密度的聚类方法，通过寻找被低密度区 域分隔的高密度区域来实现聚类。可以识别任意 形状的簇，且对噪声数据具有较强的鲁棒性。
层次聚类
通过计算对象之间的距离，逐步将数据集构建成 一个层次结构的聚类树。可以分为凝聚法和分裂 法两种。
谱聚类
利用图论中的谱理论进行聚类分析，将数据集中 的对象表示为图中的节点，节点之间的相似度表 示为边的权重。通过求解图的拉普拉斯矩阵的特 征向量来实现聚类。
药物发现
通过对化合物库进行聚类分析，研究人员可以发现具有相 似化学结构和生物活性的化合物，从而加速新药的发现和 开发过程。
生物信息学
在基因表达谱、蛋白质互作网络等生物信息学研究中，聚 类分析可以帮助研究人员发现基因或蛋白质之间的功能模 块和调控网络。
在社交网络中的应用案例
社区发现
聚类分析可用于识别社交网络中的社区结构，即具有相似兴趣、行为或属性的用户群体。 这有助于社交网络运营商为用户提供更加个性化的推荐和服务。
东财网校23春《数据分析与决策》综合作业
东财《数据分析与决策》综合作业1.绝大多数的数据分析算法均是按照（）的输入来实现的。
A:关系型B:网状型C:树型D:混合型参考选项: A2.两步聚类算法是一种（）算法。
A:分层聚类B:K均值聚类C:凝聚聚类D:Kohonen network参考选项: A3、下列选项中, 对有监督的建模技术理解错误的是（）。
A:有监督的建模技术必须有一个模型的训练过程B:模型训练的目的是“在已知目标值的情况下, 试图找出预测变量与目标值之间的有效推理方式”C:输出数据是预测变量D:有监督的建模技术分为分类或者倾向和估计或回归参考选项: C4、当一个项目集I的相对支持度满足预先指定的（）支持度阈值, 项目集I就是一个频繁项目集。
A:最大B:最小C:固定D:随机参考选项: B5、决策者在使用决策管理系统时, 使用频度最高的是（）。
A:测试B:场景分析C:What-If分析D:验证参考选项: A6.下列说法中关于“分箱”的说法错误的是（）。
A:数据分箱可以用来对数据进行平滑处理与去除噪声B:数据分箱不可以对数据进行离散化处理C:可视化分箱可以将现有字段的连续指进行分组D:优化分箱通过将每个字段的值分布到不同的分箱中参考选项: B7、常见的OLAP使用的数据立方体或多维体, 可以通过（）来降维。
A:二维关系型结构B:网状型结构C:混合型结构D:树型结构参考选项: A8、时间序列的（）是否是离散的决定了一个时间序列的类型。
A:竖轴B:横轴C:时间轴D:数据轴参考选项: C9、时间序列是通过（）测量时间段中某个变量获得的一组观察值。
A:定期B:随机C:不定期D:不确定时期参考选项: A10、传统的统计模式识别方法在进行机器学习时, 强调经验风险（）。
A:最大化B:最小化C:不变化D:随机变化参考选项: B11、当残差的绝对值较大时, 可认为误差的方差（）。
A:变大B:变小C:不变D:不确定参考选项: A12、关联规则中, 当提升度等于（）时, 表明两项交易同时出现属于概率事件, 不具有特别意义。
基于聚类的市场趋势预测模型研究
基于聚类的市场趋势预测模型研究一、市场趋势预测的重要性与挑战市场趋势预测是企业决策过程中的关键环节，它能够帮助企业把握市场动态，制定有效的市场策略，实现资源的最优配置。
随着全球化和信息化的不断深入，市场环境变得更加复杂多变，预测市场趋势的难度也随之增加。
在这样的背景下，研究和开发高效的市场趋势预测模型显得尤为重要。
1.1 市场趋势预测的核心价值市场趋势预测的核心价值在于为企业提供了一种前瞻性的工具，使企业能够根据市场变化做出快速反应。
它可以帮助企业识别潜在的市场机会，规避风险，优化产品策略，提高市场竞争力。
1.2 市场趋势预测面临的挑战市场趋势预测面临的挑战主要包括数据的海量性、信息的不对称性、市场的不确定性等。
海量的数据使得传统的分析方法难以应对，信息的不对称性导致预测模型可能存在偏差，而市场的不确定性更是增加了预测的难度。
二、基于聚类分析的市场趋势预测模型聚类分析是一种无监督学习方法，它能够将数据集中的样本根据相似性分组，而不需要预先指定类别标签。
在市场趋势预测中，聚类分析可以用于识别市场中的潜在模式和结构，为预测模型提供有价值的输入。
2.1 聚类分析在市场趋势预测中的应用聚类分析在市场趋势预测中的应用主要体现在对市场数据的预处理和特征提取上。
通过对市场数据进行聚类，可以发现不同市场细分的特征，为后续的预测分析提供更加精确的数据基础。
2.2 聚类算法的选择与优化选择合适的聚类算法对于市场趋势预测模型的准确性至关重要。
常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN 等。
每种算法都有其优势和局限性，需要根据具体的市场数据和预测目标进行选择和优化。
2.3 聚类结果的解释与应用聚类结果的解释是市场趋势预测中的一个重要环节。
通过解释聚类结果，可以更好地理解市场结构，识别关键的市场驱动因素。
此外，聚类结果还可以用于指导市场策略的制定，如目标市场的选择、产品定位等。
三、基于聚类的市场趋势预测模型的构建与评估构建一个有效的基于聚类的市场趋势预测模型需要综合考虑数据预处理、特征工程、模型选择、模型训练和评估等多个方面。
人口老龄化会影响技术创新吗?——来自G20的经验证据
人口老龄化会影响技术创新吗？——来自G20的经验证据杨校美【摘要】全球大多数国家都面临着严峻的人口老龄化问题,那么,人口老龄化会对技术创新产生怎样的影响？鉴于此,文章首先探讨了人口老龄化影响技术创新的内在机理,并在此基础之上,基于1985-2016年G20的面板数据,运用工具变量两阶段最小二乘法(2SLS)进行了实证检验.研究发现,人口老龄化与技术创新呈现出显著的“倒U型”关系,其临界值为人口老龄化程度达到14.61左右,当人口老龄化程度低于该临界值时,它能促进技术创新;当人口老龄化程度高于该临界值时,它又会抑制技术创新.目前G20中越过该临界值的国家和组织有12个,它们分别为:阿根廷、澳大利亚、加拿大、欧盟、法国、德国、意大利、日本、韩国、俄罗斯、英国和美国.进一步的经验研究表明,人口结构、养老金制度和法定退休年龄也是影响人口老龄化与技术创新临界值的重要因素,且采用现收现付制养老金制度的国家和提高法定退休年龄的国家都能使该临界值增大.这一研究结果对中国建设创新型国家具有重要的借鉴意义.【期刊名称】《华东经济管理》【年(卷),期】2018(032)006【总页数】9页(P115-123)【关键词】人口老龄化;人力资本;技术创新【作者】杨校美【作者单位】河南大学统计学博士后科研流动站,河南开封475004;河南大学经济学院,河南开封475004【正文语种】中文【中图分类】F014.7;F204一、引言人口老龄化是21世纪重要的人口现象。
出生率的下降和预期寿命的提高，将使世界范围内的老龄人口快速增长。
到2020年，全球60岁以上的人口将达到10亿，到2050年这一数字将快速攀升到20亿，占全球总人数的22%。
人口老龄化是人类历史上前所未有的社会经济现象，将带来劳动力需求和供给的巨大改变，并进一步对就业、储蓄、消费、经济增长、资产价值和财政平衡产生潜在的重大影响。
而经济增长通常被认为是解决或者至少是缓解这些严峻挑战的有效方式之一。
大学计算机—大数据思考与练习[1]
![大学计算机—大数据思考与练习[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/dd8d7d321ed9ad51f11df215.png)
大数据思考与练习一、单选题1.当前大数据技术的基础是由（C ）首先提出的。
A.微软B.百度C.谷歌D.阿里巴巴2.大数据的起源是（C）。
A.金融B.电信C.互联网D.公共管理3.智能健康手环的应用开发，体现了（D）的数据采集技术的应用。
A.统计报表B.网络爬虫C.API接口D.传感器4.2012年，（ B）政府发布了《大数据研究和发展倡议》，标志着大数据已经成为重要的时代特征。
A.中国B.美国C.日本D.英国5.大数据的最显著特征是（ A）。
A.数据规模大B.数据类型多样C.数据处理速度快D.数据价值密度高6.下列关于大数据特点的说法中，错误的是（D ）。
A.数据规模大B.数据类型多样C.数据处理速度快D.数据价值密度高7.当前社会中，最为突出的大数据环境是（A ）。
A.互联网B.物联网C.综合国力D.自然资源8.医疗健康数据的基本情况不包括以下哪项？（A ）A.诊疗数据B.个人健康管理数据C.健康档案数据D.公共安全数据8.下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（D）。
A.1KB＜1MB＜1GBB.基本单位是字节（Byte）C.一个汉字需要一个字节的存储空间D.一个字节能够容纳一个英文字符9.在数据生命周期管理实践中，（B ）是执行方法。
A.数据存储和备份规范B.数据管理和维护C.数据价值发觉和利用D.数据应用开发和管理10.大数据时代，数据使用的关键是（D ）。
A.数据收集B.数据存储C.数据分析D.数据再利用11.大数据的本质是（C ）A.联系B.挖掘C.洞察D.搜集12.规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指的是（A ）。
A.大数据B.贫数据C.富数据D.繁数据13.信息技术的发展非常快，表现在（A ）。
A.集成电路的规模每18到24个月翻一倍B.信息的存储能力每9个月翻一番C.信息的存储能力每9个月翻一番D.光通讯的速率和容量每年翻一番14.与大数据密切相关的技术是（B ）。
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Management经管空间0522014年5月 聚类分析视角下生命周期理论的再思考——来自我国信息技术行业的经验数据中国海洋大学管理学院 杜蔷 王旭摘 要：企业生命周期理论是企业理论的基石，为企业研究的其他方向提供了理论支持。
对企业不同阶段的划分是研究企业生命周期问题的前提，但是常用划分方法的假设过于简单，导致研究结果趋向于理想化，对实际问题的解释性不强。
本文详细阐述了K-means聚类分析应用于企业成长性判别的基本原理，并以我国信息技术行业271家上市公司的企业数据为例，说明了此方法的操作步骤，为进一步的企业生命周期研究提供了新的方法。
关键词：聚类分析 企业生命周期 判别方法中图分类号：F715 文献标识码：A 文章编号：1005-5800(2014)05(b)-052-02生命周期不仅是动物或者植物的特性，企业也如生物一样，有其独特的生命周期(Gardner ，1965)。
生命周期理论关注企业的成长过程，注重分析企业不同成长阶段的特征和影响企业成长性的内外因素。
因此在企业生命周期理论研究中，如何科学系统地对企业生命周期的不同阶段进行合理划分是理论研究的重点任务。
但是目前学术界所采用的方法存在指标单一、分类方法过于简单等诸多问题。
本文从数据分类处理的角度，将聚类分析引进企业生命周期理论，探讨一种新的生命周期划分方法。
1 企业生命周期的划分方法综述1.1 企业生命周期划分方法的定性研究定性方法探讨企业发展的决定性因素并据以进行阶段划分。
Gardner(1965)提出企业具有生命周期性质，但生命过程确是不可预期的。
Churchill 提出一个五阶段模型，并试图通过企业规模和管理因素两个维度来描述企业的发展。
企业生命周期理论定性研究中较为著名的是Adizes(1989)的生命周期模型，其按照灵活性和可控性这两个因素将企业的成长划分为十个阶段。
但由于不能量化分析生命周期的各个阶段，Adizes 模型在处理不同情况时较难获得统一。
1.2 企业生命周期的定量研究定量研究借助财务指标和基本数据确定企业所在成长阶段。
Anthony(1992)从会计的角度用销售收入增长、股利支付率、资本支出/企业价值以及企业年龄四个变量来划分企业生命周期。
陈佳贵(1995)以企业规模作为判断标准，将企业划分为孕育期、求生存期、高速成长期、成熟期、衰退期和蜕变期六个阶段。
而单文与韩福荣(2002)则认为之前的模型单纯以质或量来衡量企业的成长，他们提出了包括企业规模、可控性和应变性的三维模型来划分企业的生命周期。
支持这种观点的同样还有孙建强、许秀梅和高洁(2003)，他们认为收入增长率、规模扩张率、市场占有率、成本降低率和科技成果转化率能反映企业的成长阶段。
之后，宋常、刘司慧(2011)提出用销售增长率、资本支出和企业年龄，采用Anthony(1992)的综合评分法，确定企业所在的成长阶段。
目前有关企业生命周期划分的实证文献多采用修正的Anthony 的综合打分方法，即分别四个变量的样本由高到低的排列，用三分位法分别将其分成高中低组，最后按综合得分划分为成长期、成熟期和衰退期。
这种方法大大简化了实际情况。
但是指标不可能完全按照相同的比例在企业不同成长阶段分布，单纯进行等量划分有较高的误差。
因此，需要一种更加科学的方法来划分企业的生命周期。
1.3 引入聚类分析的企业生命周期划分的基本原理聚类分析基本原理是依照事物的数值特征来观察各样本间的亲疏关系，这种亲疏关系由样品之间的距离来衡量，一旦距离定义后，就把距离近的样品归为一类，使类内拥有较高的相似度，类间具有较高的差异度。
K-Means 聚类法与传统的聚类分析不同，它首先确定最终聚类数，当聚类进行到指定的类数时就停止。
将K-Means 聚类分析引入企业生命周期的判别过程，就是假设同一行业的企业在相同的成长阶段具有相同的特性，这些特性可以用关键指标解释。
通过比较企业间关键指标的相似程度，可以将企业划分为不同的类，而各个类的最终中心点的关键指标的特征可以确定该类企业正处于生命周期的哪一个阶段。
具体步骤如下：(1)确定关键指标，若指标不能反映企业成长阶段，其结果的可信度会大大降低；(2)确定聚类数，即企业生命周期的阶段数；(3)开始K-Means 聚类分析，首先算法随机地选择k 个个体作为一个类得初始中心点，同时将数据集划为K 个类；(4)为了测定样本间的相似程度，计算所有样品数据点到K 个中心点的欧式距离，根据距离中心最近原则，寻找与各个个体最为相似的类，完成一次迭代过程；(5)计算每一个类中其所有个体的平均值，作为该类新的中心点；(6)重复(4)的步骤，重新进行所有个体到各个相应类得分配，再次调整中心位置；(7)重复迭代过程，直至达到终止迭代的条件或指定的迭代次数为止；(8)由于最终聚类在某种程度上依赖于最初的划分或凝聚点的选择，为了检验聚类的稳定性，可用一个新的初始分类重新检验整个聚类算法；(9)最后根据结果各类最终中心点特征，判定企业所在生命周期阶段。
Management经管空间 2014年5月053K-Means 方法克服了传统的企业生命周期划分方法的不足，原理更加科学，数值计算均通过统计分析软件运算，操作更加简单。
2 基于聚类分析的企业生命周期判别实例2.1 样本数据的选取和分析由于行业因素对企业的生命周期性有显著性影响，本文仅选取2012年中国信息技术行业231家上市公司的财务指标作为研究样本。
在聚类分析中，如果存在不依附于一般数据行为或模型的数据，就会导致有偏差的聚类结果。
故在数据预处理中，剔除个别离群样本及本期内财务数据不完整和经营情况异常的公司样本，最后得到有效样本企业155家。
本文的样本数据主要来源于国泰安经济金融实证研究数据库和巨潮咨询网。
为了消除量纲过大的影响，预先对所有样本进行标准化处理。
2.2 企业生命周期判别指标的选取和周期的划分本文采用Anthony 和Ramesh 的生命周期划分方法。
因为这种方法的指标能反映成长阶段的特征，且指标之间的相关性低，但由于我国上市公司股利分配具有浓厚政治色彩，股利分配率这一指标不能体现上市公司阶段性特点。
在综合考虑以上特点后，本文选取营业收入增长率、本期资本支出/总资本及企业成立年数三个指标作为K-Means 分析的关键变量。
企业生命周期理论一般将企业划分为初创期、成长期、成熟期和衰退期四个阶段。
按照我国《证券法》的规定，初创期的企业不满足上市条件，故样本中不包含初创阶段。
在企业实际成长的过程中可能存在处于过渡期的企业，这些企业兼具两个周期的特点，为了能将这些企业和其他企业区分开，本文将聚类类数指定为5。
2.3 企业生命周期聚类结果分析表1 聚类结果12345营业收入增长率0.8590.1440.5080.3030.016资本支出率0.0130.0290.0490.1720.030企业年龄16.16713.1799.31412.75020.560数量1856351234数量(比率)11.6%36.1%22.6%7.74%21.94%表1展示了5个类的最终类中心点情况和数量情况：(1)第一类企业处在成长期的后期至成熟期前期。
这类企业的年龄偏小，但不是最小，既具备成长期营业收入增长较快的特点，同时由于现有技术能为企业提供充足的增长空间，这一类企业的资本支出率相对较低。
(2)第二类企业正处于成熟期。
这类企业的年龄在全行业中属于中间水平，在成熟期市场占有率和利润水平都保持在较高程度，故成长机会逐渐减少，处于中偏下的水平；同时内部利润越来越多地用在投资支出上，资本支出率也维持在较低水平。
(3)第三类企业属于快速成长型的企业。
这类企业的年龄最小，但借助于其独特的竞争优势，企业快速成长，营业收入增长率较大，但仍有成长空间，故其在资本支出上的投资仍然很高。
(4)第四类企业属于缓慢成长型企业。
这类企业年龄处于中等水平，许多同年龄的企业已经迈入成熟期，但其具有较高的营业收入增长率和较高的资本支出率，说明企业仍在成长期，但是与第三类企业相比，第四类企业的成长速度较为缓慢。
(5)第五类企业正处于衰退期。
这类企业的年龄最大，同时营业收入增长也最低，部分企业为了挽救这种情况会尽可能地增大资本支出，以求重新获得竞争力，故资本支出率相对在中等水平。
3 结论与不足本文将聚类分析的方法应用于企业生命周期理论，阐述了该应用的基本原理，并在Anthony 生命周期模型的基础上，利用该方法划分了我国信息技术行业上市公司的成长阶段。
研究结果说明了该方法能够科学地识别企业的生命周期阶段，可以为今后的企业生命周期理论研究提供新的思路和方法。
研究主要存在以下不足：(1)本文所选取的样本为信息技术行业，所以本文的研究成果可能不适用于其他行业，因此文章的延展性具有一定的限制。
(2)生命周期理论虽然已经被很多的学者进行过深入的研究，但是将聚类分析方法应用于生命周期判别的研究极为有限，由于个人研究水平的限制使得其在理论研究上还具有一定的不足，还有待进一步大样本实证分析的讨论和检验。
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