中种法和直接法之优缺点
中種法和直接法之優缺點
中種法
優點:
1.麵包體積大，組織白細柔軟。
2.更具發酵香味且可節省酵母。
3.發酵時間緩衝性較大。
缺點:
1.二次攪拌手續較煩。
2.需較多勞力來完成操作。
3.需較多場地與發酵設備。
直接法
優點:
1.一次攪拌省人工與機械操作。
2.損耗少，工作場電地少。
3.更具麥香味道。
4.缺點:
1.發酵時間緩衝性較小。
2.工作時間急迫。
3.品質較易受發酵影響，
快速發酵法
優點
1.可節省時間場地發酵設備。
缺點
1.緩衝性小失敗率高易酸。
2.品質差組織粗味差，體小堅硬。
3.不適合室溫高數量多。
目的
1.緊急大量供應，量多速快者。
2.較不注重品質者。
谈多媒体教学与传统的教学模式的优缺点复习进程
谈多媒体教学与传统的教学模式的优缺点
谈多媒体教学与传统的教学模式的优缺点 一、传统教学方法的优缺点 传统的教学方法在我国中学教学实践中，仍然占有主导地位，其实传统的教学方法与素质教育是没有很大矛盾的，其对教师的教学基本功的要求比纯粹的多媒体教学更高更严格，传统的板书设计和板书实践、备课改作等用多媒体是无法达到理想效果的，甚至可以说老师的第一个粉笔字可以让老师在学生中树立起威信。 1、传统教学方法的优点 传统教学是指教师在讲台黑板上讲解并辅以黑板板书，学生在座位上听讲与练习的教学方式。它的主要活动是教师依教学进度，把课本内容依序讲解给全班学生听：学生则经由上课专心听讲、练习和课后的温习来熟练课本与教师所讲授的知识内容，必要时教师补充许多教材或经由考试增加许多练习的机会。 传统教学以“传递—接受”为特征，它主要有以下几个特点：（1）教师是知识的传授者，是整个教学过程的主宰；（2）学生是知识的传授对象，是外部刺激的被动接受者；（3）教材是学生的唯一学习内容，是学生知识的主要来源。传统教学具有以下优势。 （1）有利于师生情感的交流；（2）有利于学生思维能力的培养；（3）是几千年教学模式精华的结晶；（4）有利于教师的教学创新。 2、传统教学方法的缺点 在传统的教学中，教师负责教，学生负责学，教学就是教师对学生单向的“培养”活动，它表现为：一是以教为中心，学围绕教转。教师是知识的占有者
和传授者，对于求知的学生来说，教师就是知识宝库，是活的教科书，是有学问的人，没有教师对知识的传授，学生就无法学到知识。所以教师是课堂的主宰者，所谓教学就是教师将自己拥有的知识传授给学生。传统课堂教学中主要存在以下不足： （1）以教定学，一定程度上忽视了学生作为学习主体的存在；（2）以本为本。忠实地执行教材，教材上怎么写，教师就怎么讲，使教材成为禁锢学生自由创造、大胆创新的枷锁；（3）教路单一。传统课堂教学教师的“教”，是照本宣科，教师只把学生当作接受知识的容器，教师的教和学生的学在课堂上最理想的进程是完成教案，而不是“节外生枝”；（4）学法单一，目标单一，问题单一，评价单一，过程单一等。 二、多媒体教学的优缺点 多媒体教学在教学中的作用也有许多方面是传统教学无法实现的。一是多媒体教学使教学内容由抽象变为直观，便于观察和认识，有利于学习和掌握教材；二是化繁为简、化难为易，提高教学速度、节省课时，减轻了教师的劳动；三是随着科学技术的发展，多媒体技术将与网络技术结合起来，与仿真技术结合起来，与人工技术等高科技结合起来应用在教育教学中，那必将掀起人类教育事业的一场新革命。 1、多媒体教学的优点 多媒体辅助教学与传统教学相比较具有以下几个优点： （1）改变了传统教学中粉笔加黑板的单一、呆板的表现形式，能将抽象、生涩、陌生的知识直观化、形象化，激发学生学习兴趣，调动其主动学习的积极性。
PCA主成分分析原理及应用
主元分析(PCA)理论分析及应用 什么是PCA? PCA是Principal component analysis的缩写，中文翻译为主元分析/主成分分析。它是一种对数据进行分析的技术，最重要的应用是对原有数据进行简化。正如它的名字：主元分析，这种方法可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。它的优点是简单，而且无参数限制，可以方便的应用与各个场合。因此应用极其广泛，从神经科学到计算机图形学都有它的用武之地。被誉为应用线形代数最价值的结果之一。 在以下的章节中，不仅有对PCA的比较直观的解释，同时也配有较为深入的分析。首先将从一个简单的例子开始说明PCA应用的场合以及想法的由来，进行一个比较直观的解释；然后加入数学的严格推导，引入线形代数，进行问题的求解。随后将揭示PCA与SVD(Singular Value Decomposition)之间的联系以及如何将之应用于真实世界。最后将分析PCA理论模型的假设条件以及针对这些条件可能进行的改进。 一个简单的模型 在实验科学中我常遇到的情况是，使用大量的变量代表可能变化的因素，例如光谱、电压、速度等等。但是由于实验环境和观测手段的限制，实验数据往往变得极其的复杂、混乱和冗余的。如何对数据进行分析，取得隐藏在数据背后的变量关系，是一个很困难的问题。在神经科学、气象学、海洋学等等学科实验中，假设的变量个数可能非常之多，但是真正的影响因素以及它们之间的关系可能又是非常之简单的。 下面的模型取自一个物理学中的实验。它看上去比较简单，但足以说明问题。如图表 1所示。这是一个理想弹簧运动规律的测定实验。假设球是连接在一个无质量无摩擦的弹簧之上，从平衡位置沿轴拉开一定的距离然后释放。
企业流程优化的关键成功三大要素
企业流程优化的关键成功三大要素 个企业开展全面的流程管理一般经历流程体系建设、流程实施推广、流程持续评估改进三个阶段,其中第一阶段的流程体系建设是策划和设计阶段,是流程能否落地的基础AMT咨询在为很多企业开展流程体系建设项目时往往会面临以下问题和尴尬: 1、如何形成流程的整体架构,在整个企业范围内建立清晰的流程脉络,而不是各部门独立编写很多零散的相互交叉各自为政的流程。 2、流程和以往的一些文件体系如何融合,很多流程项目最终结果是在ISO体系、企业现有的规章制度之外又多了一套新的文件,但是具体业务执行的人还是不知道具体工作该参考哪个文件 3、流程优化项目结束了,文件柜里产生了一堆流程文件,但在业务部门眼里是流程管理部门的流程,和自己没关系,业务还是按原来的惯性开展… 如何使流程体系建设能够真正落地,为企业带来切实的价值,结合多个咨询项目管理的经验,对项目开展过程中建立流程框架、流程梳理、流程优化三个核心环节的关键成功要素进行分析总结。 一、建立流程框架 构建流程框架本身是一个厘清企业管理结构的过程。通过从企业一级流程框架逐渐往下分类分级细化,形成二级、三级直到完整的企业流程清单。其关键是既能体现流程体系的完整性和逻辑关联性,又清晰的界定流程间的边界。 企业的一级流程框架反映企业的整体业务模式,体现的是从企业最高管理层视角对企业的整体认识。企业的最高管理层的主要职责是制订并传达企业的战略,同时使企业里的各条流程能紧密衔接,通过建立企业各项活动的有机组合,形成整体系统,从而确保战略的实现和整体效益提升。因此这张总体框架图既能反映企业的业务运作特点,又能突出企业的战略或核心竞争力,反映企业各业务领域的定位和相互间的逻辑关系。当流程总图被赋予以上意义,这项工作从专业上升到艺术。 从一级流程总图分解细化形成流程清单,对于进行全面流程体系建设的企业,流程清单的意义重大,如同企业人员管理的“花名册”,是流程管理和持续优化的基础,其分解过程关键是清晰的界定流程范围及流程起点和终点。AMT咨询接触过有的企业在构建流程清单时往往分解到三级、四级流程清单就理不请其中的逻辑关系,或者是以各部门为核心梳理的流程存在很多接口不一致不清晰的地方,其主要问题在于缺乏整体上的策划和流程分类分级的统一视角。 流程的分类分级首先是从管理要求的角度出发对业务的分类,不同分类的业务其管理要求不同,使相应的流程需设置不同的控制点和对应不同的知识经验积累点。如新产品管理,对于全新产品开发管理的重点在于概念评审和过程控制,保证新产品的开发上市成功率;而应对市场竞争的促销及改进类产品,其管理要求是市场响应速度快,因此在流程清单设计时需考虑不同产品的分类而设置不同的流程,即首先是区分管理的差异化,再实现标准化,切忌统一的流程应对所有类型业务。其次流程的分类分级细化需考虑不同细化颗粒度对应的应用对象,使分解的不同层级流程能对应到某一组织或岗位层级。 对于集团管控型企业,可能还会面临一个问题,即流程清单的分层。不同的组织层级对应不同的管理对象,如人力资源管理,集团总部出框架性的流程制度,下属业务单元会再分解细化,但其分解的下层流程制度文件,必须和上一层流程衔接一致形成一体化,同时细化分解的流程清单也可根据流程责任人区分形成下一层组 织的流程清单。 流程清单的表现形式一般类似树状逐级分解,然而现实业务流程整体描绘出来应该是网状结构,即各类不同的业务都有交叉影响作用,从而形成企业的整体系统。因此在流程清单分解时要识别各流程间的相关联系,这些联系包括直接触发关联,即一个流程结束启动下一个流程,或者流程间存在信息交互和时钟协同等。 二、流程梳理 流程框架搭建好后,进入具体流程梳理环节,AMT咨询认为这部分工作有两个关键要素,第一个是建立流程文件描述标准模板;第二个是让流程责任人成为责任中心,保证后续流程梳理优化工作按时按质完成。
主成分分析法精华讲义及实例
主成分分析 类型：一种处理高维数据的方法。 降维思想：在实际问题的研究中，往往会涉及众多有关的变量。但是，变量太多不但会增加计算的复杂性，而且也会给合理地分析问题和解释问题带来困难。一般说来，虽然每个变量都提供了一定的信息，但其重要性有所不同，而在很多情况下，变量间有一定的相关性，从而使得这些变量所提供的信息在一定程度上有所重叠。因而人们希望对这些变量加以“改造”，用为数极少的互补相关的新变量来反映原变量所提供的绝大部分信息，通过对新变量的分析达到解决问题的目的。 一、总体主成分 1.1 定义 设 X 1，X 2，…，X p 为某实际问题所涉及的 p 个随机变量。记 X=(X 1，X 2，…,Xp)T ，其协方差矩阵为 ()[(())(())], T ij p p E X E X X E X σ?∑==-- 它是一个 p 阶非负定矩阵。设 1111112212221122221122T p p T p p T p p p p pp p Y l X l X l X l X Y l X l X l X l X Y l X l X l X l X ?==+++? ==+++?? ??==+++? （1） 则有 ()(),1,2,...,, (,)(,),1,2,...,. T T i i i i T T T i j i j i j V ar Y V ar l X l l i p C ov Y Y C ov l X l X l l j p ==∑===∑= （2） 第 i 个主成分： 一般地，在约束条件 1T i i l l =
及 (,)0,1,2,..., 1.T i k i k C ov Y Y l l k i =∑==- 下，求 l i 使 Var(Y i )达到最大，由此 l i 所确定的 T i i Y l X = 称为 X 1，X 2，…，X p 的第 i 个主成分。 1.2 总体主成分的计算 设 ∑是12(,,...,) T p X X X X =的协方差矩阵，∑的特征值及相应的正交单位化特 征向量分别为 120p λλλ≥≥≥≥ 及 12,,...,, p e e e 则 X 的第 i 个主成分为 1122,1,2,...,,T i i i i ip p Y e X e X e X e X i p ==+++= （3） 此时 (),1,2,...,,(,)0,. T i i i i T i k i k V ar Y e e i p C ov Y Y e e i k λ?=∑==??=∑=≠?? 1.3 总体主成分的性质 1.3.1 主成分的协方差矩阵及总方差 记 12(,,...,) T p Y Y Y Y = 为主成分向量，则 Y=P T X ，其中12(,,...,)p P e e e =，且 12()()(,,...,),T T p Cov Y Cov P X P P Diag λλλ==∑=Λ= 由此得主成分的总方差为 1 1 1 ()()()()(),p p p T T i i i i i i V ar Y tr P P tr P P tr V ar X λ ==== =∑=∑=∑= ∑∑∑ 即主成分分析是把 p 个原始变量 X 1，X 2，…，X p 的总方差
主成分分析、聚类分析、因子分析的基本思想及优缺点
主成分分析：利用降维（线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标（主成分),用综合指标来解释多变量的方差- 协方差结构，即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能（主成分必须保留原始变量90%以上的信息），从而达到简化系统结构，抓住问题实质的目的综合指标即为主成分。 求解主成分的方法：从协方差阵出发（协方差阵已知），从相关阵出发（相关阵R已知）。（实际研究中，总体协方差阵与相关阵是未知的，必须通过样本数据来估计） 注意事项：1. 由协方差阵出发与由相关阵出发求解主成分所得结果不一致时，要恰当的选取某一种方法； 2. 对于度量单位或是取值范围在同量级的数据，可直接求协方差阵；对于度量单位不同的指标或是取值范围彼此差异非常大的指标，应考虑将数据标准化，再由协方差阵求主成分； 3.主成分分析不要求数据来源于正态分布； 4. 在选取初始变量进入分析时应该特别注意原始变量是否存在多重共线性的问题（最小特征根接近于零，说明存在多重共线性问题）。 优点：首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替原始多个变量，这些综合变量集中了原始变量的大部分信息。其次它通过计算综合主成分函数得分，对客观经济现象进行科学评价。再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。 缺点：当主成分的因子负荷的符号有正有负时，综合评价函数意义就不明确。命名清晰性低。 聚类分析：将个体（样品）或者对象（变量）按相似程度（距离远近）划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。 。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。 常用聚类方法：系统聚类法，K-均值法，模糊聚类法，有序样品的聚类，分解法，加入法。 注意事项：1. 系统聚类法可对变量或者记录进行分类，K-均值法只能对记录进行分类；2. K-均值法要求分析人员事先知道样品分为多少类；
(完整版)关键成功因素分析法.
关键成功因素分析法 关键成功因素分析法（Key Successful Factors [KSF]，Critical Success Factors [CSF]）什么是关键成功因素分析法？ 关键成功因素法（key success factors，KSF）是信息系统开发规划方法之一，由1970年由哈佛大学教授William Zani提出。 关键成功因素(key success factors，KSF)，关键成功因素是在探讨产业特性与企业战略之间关系时，常使用的观念，是在结合本身的特殊能力，对应环境中重要的要求条件，以获得良好的绩效。 关键成功因素法是以关键因素为依据来确定系统信息需求的一种MIS总体规划的方法。在现行系统中，总存在着多个变量影响系统目标的实现，其中若干个因素是关键的和主要的（即成功变量）。通过对关键成功因素的识别，找出实现目标所需的关键信息集合，从而确定系统开发的优先次序。 关键成功因素指的是对企业成功起关键作用的因素。关键成功因素法就是通过分析找出使得企业成功的关键因素，然后再围绕这些关键因素来确定系统的需求，并进行规划。 关键成功因素的4个主要来源 关键成功因素的重要性置于企业其它所有目标、策略和目的之上，寻求管理决策阶层所需的信息层级，并指出管理者应特别注意的范围。若能掌握少数几项重要因素(一般关键成功因素有5~9 个)，便能确保相当的竞争力，它是一组能力的组合。如果企业想要持续成长，就必须对这些少数的关键领域加以管理，否则将无法达到预期的目标。即使同一个产业中的个别企业会存在不同的关键成功因素，关键成功因素有4个主要的来源： 个别产业的结构：不同产业因产业本身特质及结构不同，而有不同的关键成功因素，此因素是决定于产业本身的经营特性，该产业内的每一公司都必须注意这些因素。 竞争策略、产业中的地位及地理位置：企业的产业地位是由过去的历史与现在的竞争策略所决定，在产业中每一公司因其竞争地位的不同，而关键成功因素也会有所不同，对于由一或二家大公司主导的产业而言，领导厂商的行动常为产业内小公司带来重大的问题，所以对小公司而言，大公司竞争者的策略，可能就是其生存的竞争的关键成功因素。 环境因素：企业因外在因素(总体环境)的变动，都会影响每个公司的关键成功因素。如在市场需求波动大时，存货控制可能就会被高阶主管视为关键成功因素之一。
教学评课优缺点-听评课缺点
优点 欧阳歌谷（2021.02.01） 1、创设情境，激发学生介入活动的兴趣。 2、体现“以学生为中心”的课程理念，让学生做课堂的主人。 3、课的结构清晰。准备部分、基本部分与整理部分的衔接科学、过渡自然。 4、教学思路清晰，过程流畅。 5、教学内容丰富，联系体育知识，拓展恰当。 6、用音乐融入课堂教学，体现新课标的精神。 8、本节课能够突出立异精神和实践能力的培养。 10、关注学生心理，每一个教学环节都重视学生的心理体验。12、培养学生集意识。使学生在练习中，学会合作学会评价，体验运动的乐趣与胜利的喜悦。 14、课的整体队形整体性特强，基本没有步队的调动，但步队的变更很多。 15、本节课条理清晰，节奏明快，体现了教师的基本功比较扎实。 16、整节课中学生兴趣浓烈，积极主动性较高。 17、教学内容有所立异，是一堂有趣而又有实效的好课。 18、本节课内容的选择上很是新颖，组织严密，内容丰富，形式多样。教师能充分调动学生学习积极性。1、阐扬每一个同学的才干，充分上好体育课。2、巧用场地、器材、丰富自己的专业知识20、
重点、难点掌控到位，教学经验丰富，教师调控能力强，选择的几个活动内容有针对性。21、教学体现了新课标精神，在课中合作、探究性学习获得了充分的体现。 22、学生讨论激烈，情绪活跃。24、教材改革是一个立异。把通过改革运用到了教学实践中。 25、激发运动兴趣，培养学生终生体育的意识。 26、阐扬教师的主导，体现学生的学习主体位置。让学生在入手实践、合作交流中自主探索。 27、培养了学生自主学习、竞争意识，团结合作、勇敢顽强的意志品质也获得了相应的成长。 缺点 1、课堂上细节讲解不敷。 2、对学生的带动性不敷。 3、整个课堂的气氛不是很活跃，学生的兴奋度还不高，上课有点放不开。 4、在课堂教学中，老师没有设置一个适合学生学习的情景，招致这个教学过程不连贯。 5、教师示范少，学生没机会展示。 6、教师没有及时帮忙学生解决练习中呈现的平安问题。 7、在这节课的内容安插上，课中的内容最好减少一个活动内容，不然教学时间有点紧。 一、教学目标体现的“三维”主体性，而课程紧紧围绕进行
主成分分析PCA(含有详细推导过程以及案例分析matlab版)
主成分分析法(PCA) 在实际问题中，我们经常会遇到研究多个变量的问题，而且在多数情况下，多个变量之间常常存在一定的相关性。由于变量个数较多再加上变量之间的相关性，势必增加了分析问题的复杂性。如何从多个变量中综合为少数几个代表性变量，既能够代表原始变量的绝大多数信息，又互不相关，并且在新的综合变量基础上，可以进一步的统计分析，这时就需要进行主成分分析。 I. 主成分分析法(PCA)模型 （一）主成分分析的基本思想 主成分分析是采取一种数学降维的方法，找出几个综合变量来代替原来众多的变量，使这些综合变量能尽可能地代表原来变量的信息量，而且彼此之间互不相关。这种将把多个变量化为少数几个互相无关的综合变量的统计分析方法就叫做主成分分析或主分量分析。 主成分分析所要做的就是设法将原来众多具有一定相关性的变量，重新组合为一组新的相互无关的综合变量来代替原来变量。通常，数学上的处理方法就是将原来的变量做线性组合，作为新的综合变量，但是这种组合如果不加以限制，则可以有很多，应该如何选择呢？如果将选取的第一个线性组合即第一个综合变量记为1F ，自然希望它尽可能多地反映原来变量的信息，这里“信息”用方差来测量，即希望)(1F Var 越大，表示1F 包含的信息越多。因此在所有的线性组合中所选取的1F 应该是方差最大的，故称1F 为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来p 个变量的信息，再考虑选取2F 即第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，1F 已有的信息就不需要再出现在2F 中，用数学语言表达就是要求 0),(21=F F Cov ，称2F 为第二主成分，依此类推可以构造出第三、四……第p 个主成分。 （二）主成分分析的数学模型 对于一个样本资料，观测p 个变量p x x x ,,21，n 个样品的数据资料阵为： ??????? ??=np n n p p x x x x x x x x x X 21 222 21112 11()p x x x ,,21=
主成分分析计算方法和步骤
主成分分析计算方法和步骤： 在对某一事物或现象进行实证研究时,为了充分反映被研究对象个体之间的差异, 研究者往往要考虑增加测量指标,这样就会增加研究问题的负载程度。但由于各指标都是对同一问题的反映,会造成信息的重叠,引起变量之间的共线性,因此,在多指标的数据分析中,如何压缩指标个数、压缩后的指标能否充分反映个体之间的差异,成为研究者关心的问题。而主成分分析法可以很好地解决这一问题。 主成分分析的应用目的可以简单地归结为: 数据的压缩、数据的解释。它常被用来寻找和判断某种事物或现象的综合指标,并且对综合指标所包含的信息给予适当的解释, 从而更加深刻地揭示事物的内在规律。 主成分分析的基本步骤分为: ①对原始指标进行标准化,以消除变量在数量极或量纲上的影响;②根据标准化后的数据矩阵求出相关系数矩阵 R; ③求出 R 矩阵的特征根和特征向量; ④确定主成分,结合专业知识对各主成分所蕴含的信息给予适当的解释;⑤合成主成分,得到综合评价值。 结合数据进行分析 本题分析的是全国各个省市高校绩效评价，利用全国2014年的相关统计数据(见附录)，从相关的指标数据我们无法直接评价我国各省市的高等教育绩效，而通过表5-6的相关系数矩阵，可以看到许多的变量之间的相关性很高。如：招生人数与教职工人数之间具有较强的相关性，教育投入经费和招生人数也具有较强的相关性，教工人数与本科院校数之间的相关系数最高，到达了0.963，而各组成成分之间的相关性都很高，这也充分说明了主成分分析的必要性。 表5-6 相关系数矩阵 本科院校 数招生人数教育经费投入 相关性师生比0.279 0.329 0.252 重点高校数0.345 0.204 0.310 教工人数0.963 0.954 0.896 本科院校数 1.000 0.938 0.881 招生人数0.938 1.000 0.893 教育经费投 0.881 0.893 1.000 入
管理工具关键成功因素分析法资料
精品文档 关键成功因素分析法 关键成功因素分析法（Key Successful Factors [KSF]，Critical Success Factors [CSF]） [编辑] 什么是关键成功因素分析法？ 关键成功因素法（key success factors，KSF）是信息系统开发规划方法之一，由1970年由哈佛大学教授William Zani提出。 关键成功因素(key success factors，KSF)，关键成功因素是在探讨产业特性与企业战略之间关系时，常使用的观念，是在结合本身的特殊能力，对应环境中重要的要求条件，以获得良好的
绩效。 关键成功因素法是以关键因素为依据来确定系统信息需求的一种MIS总体规划的方法。在现行系统中，总存在着多个变量影响系统目标的实现，其中若干个因素是关键的和主要的（即成功变量）。通过对关键成功因素的识别，找出实现目标所需的关键信息集合，从而确定系统开发的优先次序。 关键成功因素指的是对企业成功起关键作用的因素。关键成功因素法就是通过分析找出使得企业成功的关键因素，然后再围绕这些关键因素来确定系统的需求，并进行规划。 精品文档． 精品文档 [编辑] 关键成功因素的4个主要来源 关键成功因素的重要性置于企业其它所有目标、策略和目的之上，寻求管理决策阶层所需的信息层级，并指出管理者应特别注意的范围。若能掌握少数几项重要因素(一般关键成功因素有5~9 个)，便能确保相当的竞争力，它是一组能力的组合。如果企业想要持续成长，就必须对这些少数的关键领域加以管理，否则将无法达到预期的目标。即使同一个产业中的个别企业会存在不同的关键成功因素，关键成功因素有4个主要的来源： 个别产业的结构：不同产业因产业本身特质及结构不同，而有不同的关键成功因素，此因素是决定于产业本身的经营特性，该产业内的每一公司都必须注意这些因素。 竞争策略、产业中的地位及地理位置：企业的产业地位是由过去的历史与现在的竞争策略所决定，在产业中每一公司因其竞争地位的不同，而关键成功因素也会有所不同，对于由一或二家大公司主导的产业而言，领导厂商的行动常为产业内小公司带来重大的问题，所以对小公司而言，大公司竞争者的策略，可能就是其生存的竞争的关键成功因素。 环境因素：企业因外在因素(总体环境)的变动，都会影响每个公司的关键成功因素。如在市场需求波动大时，存货控制可能就会被高阶主管视为关键成功因素之一。 暂时因素：大部份是由组织内特殊的理由而来，这些是在某一特定时期对组织的成功产生重大影响的活动领域。 [编辑] 关键成功因素的8种确认方法 环境分析法（Environmental analysis）：包括将要影响或正在影响产业或企业绩效的政治、经济、社会等外在环境的力量，换句话说，即重视外在环境的未来变化，比公司或产业的总体变化来得重要，惟实际应用到产业或公司上会产生困难。 产业结构分析法：应用Porter所提出的产业结构五力分析架构，作为此项分析的基础。此架构由五个要素构成。每一个要素和要素间关系的评估可提供分析者客观的数据，以确认及检验产业的关键成功因素。产业结构分析的另一个优点是此架构提供一个很完整的分类，另一项优点就是以图形的方式找出产业结构要素及其间的主要关系。 产业/企业专家法：向产业专家、企业专家或具有知识与经验的专家请教，除可获得专家累积的智慧外，还可获得客观数据中无法获得的信息，惟因缺乏客观的数据导致实证或验证上的困难。 竞争分析法（Competitive Analysis）：分析公司在产业中应该如何竞争，以了解公司面临的竞
SPSS软件进行主成分分析的应用例子
SPSS软件进行主成分分析的应用例子
SPSS软件进行主成分分析的应用例子 2002年16家上市公司4项指标的数据[5]见表2，定量综合赢利能力分析如下： 公司销售净利率（X1）资产净利率（X2）净资产收益率（X3）销售毛利率（X4） 歌华有线五粮液用友软件太太药业浙江阳光烟台万华方正科技红河光明贵州茅台中铁二局红星发展伊利股份青岛海尔湖北宜化雅戈尔福建南纸43.31 17.11 21.11 29.55 11.00 17.63 2.73 29.11 20.29 3.99 22.65 4.43 5.40 7.06 19.82 7.26 7.39 12.13 6.03 8.62 8.41 13.86 4.22 5.44 9.48 4.64 11.13 7.30 8.90 2.79 10.53 2.99 8.73 17.29 7.00 10.13 11.83 15.41 17.16 6.09 12.97 9.35 14.3 14.36 12.53 5.24 18.55 6.99 54.89 44.25 89.37 73 25.22 36.44 9.96 56.26 82.23 13.04 50.51 29.04 65.5 19.79 42.04 22.72 第一，将EXCEL中的原始数据导入到SPSS软件中； 注意： 导入Spss的数据不能出现空缺的现象，如出现可用0补齐。 【1】“分析”|“描述统计”|“描述”。 【2】弹出“描述统计”对话框，首先将准备标准化的变量移入变量组中，此时，最重要的一步就是勾选“将标准化得分另存为变量”，最后点击确定。 【3】返回SPSS的“数据视图”，此时就可以看到新增了标准化后数据的字段。 所做工作： a. 原始数据的标准化处理
行业成功的关键因素分析
行业成功的关键因素分析 企业战略咨询主要划分为两大基本阶段 ： 第二阶段，确定企业所处行业的成功的关键因素 。 第二阶段，在对企业所处行业背景的调查研究基础上，进行企业产品-市场的战略分析。 ? 企业所属行业的确定 这是企业战略咨询的前提和诊断工作的第一阶段。目的是通过诊断活动将企业经营活动纳入企业所处行业的范围之内，深入了解企业所处的行业情况。 在此阶段，咨询人员必须能够回答下列问题
： 1.企业所处的行业是什么? 2. 3.企业所处行业的主要产品和主要生产工艺是什么? 4. 3.企业所处行业的历史，当前的主要倾向，影响其发展的主要障碍和限制是什么? 5.企业所处行业的主要经济技术指示性数据是什么?表达 的方法是什么? 6. 5.企业所处行业的主要角色是谁?主要角色的经营战略是什么? 7.一般情况下，企业所处行业的结构如何，其特有的发展 逻辑是什么，也就是使本行业企业生存和发展的关键因 素是什么? 8. 企业可能生产并在各种各样的市场上销售各种各样的产品。因此，了解和判断一个企业的产品和市场处在何种工业行业之中；正确地划分企业的经营活动范围；在上述基础上，使企业处于某种具有独特发展规律和逻辑的地方、地区、国家和国际的工业行业之中是非常重要的。 企业往往非常清楚其产品和市场处于哪些行业。但是企业在进行战略研究时，准确地对行业分类却十分困难。对咨询人员来说，任何错误的分类都可能使战略诊断走上歧途。比如，为化肥工业生产和销售塑料编织袋的企业到底应划为何种行业?将其划为塑料编织袋工业、塑料工业、包装工业、抑或化肥工业。显然将企业定为化肥工业和定为包装工业其结果是完全不同的，必然会影响以后的战略研究和分析。 企业产品和市场所处行业的确定与企业发展战略是不可
主成分分析法matlab实现,实例演示
利用Matlab 编程实现主成分分析 1.概述 Matlab 语言是当今国际上科学界 (尤其是自动控制领域) 最具影响力、也是 最有活力的软件。它起源于矩阵运算，并已经发展成一种高度集成的计算机语言。它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、与其他程序和语言的便捷接口的功能。Matlab 语言在各国高校与研究单位起着重大的作用。主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法，从数学角度来看，这是一种降维处理技术。 1.1主成分分析计算步骤 ① 计算相关系数矩阵 ?? ? ???? ???? ?? ?=pp p p p p r r r r r r r r r R 2 122221 11211 （1） 在（3.5.3）式中，r ij （i ，j=1，2，…，p ）为原变量的xi 与xj 之间的相关系数，其计算公式为 ∑∑∑===----= n k n k j kj i ki n k j kj i ki ij x x x x x x x x r 1 1 2 2 1 )() () )(( （2） 因为R 是实对称矩阵（即r ij =r ji ），所以只需计算上三角元素或下三角元素即可。
② 计算特征值与特征向量 首先解特征方程0=-R I λ，通常用雅可比法（Jacobi ）求出特征值 ),,2,1(p i i =λ，并使其按大小顺序排列，即0,21≥≥≥≥p λλλ ；然后分别求 出对应于特征值i λ的特征向量),,2,1(p i e i =。这里要求i e =1，即112 =∑=p j ij e ，其 中ij e 表示向量i e 的第j 个分量。 ③ 计算主成分贡献率及累计贡献率 主成分i z 的贡献率为 ),,2,1(1 p i p k k i =∑=λ λ 累计贡献率为 ) ,,2,1(11 p i p k k i k k =∑∑==λ λ 一般取累计贡献率达85—95%的特征值m λλλ,,,21 所对应的第一、第二，…，第m （m ≤p ）个主成分。 ④ 计算主成分载荷 其计算公式为 ) ,,2,1,(),(p j i e x z p l ij i j i ij ===λ （3）
浅谈网络教学的优缺点
浅谈信息时代网络教学的优缺点 步入信息化时代，随着网络的迅猛发展和广泛应用，创造出许多全新的理念和文化。计算机和网络也为信息时代的教育带来了诸多的变化，不少学校也顺应时代发展积极开发数字化校园，加入互联网，开展了网络教学的尝试网络教学是学校教育面临信息时代的重大抉择，它以互联网为传输系统，利用网络的特性和资源创造了一种有意义的、不同于传统教学的学习环境，以便更好地促进学生的学习。但由于其在中国的开展还处在起步阶段，不可避免的存在一些缺点，笔者针对网络教学的优缺点 进行了探讨。 网络教学的主要优点 一、提高学生的学习主动性 网络教学以学生为中心，以学生自主学习为主，不受教师和课堂的限制。学生由被动接受变为主动学习，通过信息技术，充分利用各种学习资源去主动构建知识。学生将成为知识的探索者和学习过程中真正的认知主体，从生搬硬套、死记硬背的学到带着任务解决实际问题的学，从按部就班的学到自定步调自定目标的学，有利于学生创新能力的培养。 教师不再以指导者的身份出现，而是学习过程的积极参与者，不是讲坛上的圣人，而是学生亲密的朋友和指路人，学生对教师的恐惧心理消失，主观能动性得以充分发挥。
1、增强教学内容的丰富性 多媒体技术的运用将课本上静态的的教学内容转变为动态的声音、文字、图像、动画、视频等，将丰富的网络多媒体信息融入教学和学习之中，学生可以见其形、闻其声，调动多种感官共同参与学习过程，学习者在链接或教师指导下可冲破书本的局限，轻松自如地在知识的海洋中冲浪，使教学内容更为形象、生动，使学生对所学内容理解透彻、记忆深刻。 由于先进的网络技术，系统的通信、集成和演示功能强大，教学内容来源广泛，几乎不受时空和地域的限制，没有国界和种族的隔阂，是一种全球性的交流和学习，学生可以更快的更新学习观念、学习方法，从而增强学习能力。因特网上资源丰富多彩，很多都是最新的最先进的各学科研究成果，促进了教学内容的更新和现代化。而且还可以使更多的人又更多的机会接受教育。 2、实现教学模式的个性化 过去的课堂上，老师处于主导地位，大家使用同一教材，讲授同一内容，师生之间几乎不存在合作和交流，而现代教育理念认为，最好的学习是自主的个别化探索性学习，计算机网络技术为个性化学习提供了良好的技术支持，学生可以根据自己的需要选择学习的内容及课程的进度，有利于因材施教，极大地提高了学习效率和学习效果，实现了班级授课制
关键成功因素法
关键成功因素法是战略目标分解经常用到的方法，关键成功因素法认为一个组织的信息需求是由管理者的几项关键性成功因素决定的，因此把握好这几个关键性成功因素就可以确保管理目标的实现。关键成功因素法最早使用于企业信息系统规划，后来由于其方法简单易行，慢慢地成为了企业分解战略指标的工具。在绩效管理中，也常常利用关键成功因素法将战略或企业目标转化为关键指标。 关键成功因素法要注重关键和成功两个内容，所谓“成功”即此方法所关注的是促进企业成功的因素，而不是失败因素；所谓“关键”强调要从成功因素中筛选最重要和最具典型性的内容。一般成功关键因素的选择在5-9个。此外，关键成功因素还具有时效性，随着企业发展、环境变化等因素的变化，关键成功因素也会相应发生变化，所以对关键成功因素的总结是一个持续的过程。 确定关键成功因素，可以从以下几个方面考虑： 1.企业所处行业特点。每个行业特点不同，但行业内部企业具有共性。所以关键成功因素的提取首要参照行业间共性因素，通过对行业发展历史、本行业有别于其它行业的特点以及客户对行业需求的分析确定成功要素。 2.本行业竞争对手或领先者。对本行业竞争对手或行业领先者成功过程的分析，可以为本企业关键成功因素的把握提供重要参考。这一点对在行业中尚未处于领先地位的企业意义重大。 3.外部环境。外部环境的变化对企业发展方向、发展模式和管理方法具有重要影响。所以外部环境也是影响关键成功因素的主因，一方面外部客户对公司产品的爱好、需求影响公司产品定位及发展方向，另一方面，企业还应根据外部经济、政治、人文等因素的变化随时调整成功关键因素。
4.暂时因素。暂时因素一般是由企业内部因素影响的，如核心人才的引进、产品创新、技术创新、企业管理模式的创新都可能会影响到企业的成功要素。但这类因素一般只在一段时期内的成功要素产生影响，长期来说，企业发展仍将遵循本行业发展规律。 提炼企业关键成功因素的方法有许多，一般包括： 1.环境分析法，即重点分析外部环境对企业的影响。 2.产业结构分析法，以波特所提出的产业结构五力分析架构为基础。 3.产业/企业专家法，即以相关专家意见为主，确定成功要素。 4.竞争分析法,即通过分析企业的运作方法，了解竞争环境，发展成功要素。 5.产业领导厂商分析法,即根据该产业领先者成功要素的分析，确定本企业的成功要素。 6.企业本体分析法,即根据企业内部优劣势、资源组合及策略能力评估等确定成功要素。 7.突发因素分析法。 8.市场策略对获利影响的分析法。 以上方法各有利弊，企业可以选择其中某一种或几种方法，但无论采用哪儿一种方法，一般都会按照以下步骤： 1.了解企业的战略目标。 2.识别影响战略目标的所有成功要素。 3.确定关键成功要素。 4.确定指标和标准。
传统课程教学的优缺点
传统课程教学的优缺点 我们按照课题计划与研究目标通过实验法、行动法、分析法并结合具体课例分别对传统课程教学与信息技术环境下教学的优势与不足实行了深入系统的研究分析归纳总结，得出了如下结果：传统课程教学注重传授系统的科学知识，有助于学生在短时间内形成知识结构与体系。传统课程教学是以“传递——接受”为特征，强调教师的主导作用，教师能充分驾驭课堂，有助于学生思维的集中。提倡班级授课制，便于教师组织、监控整个教学活动进程。便于师生的情感交流，能充分考虑情感因素在学习中的重要作用，有利于学生语言表达、意志品质、情态目标的培养，等等。传统课程教学不足为：传统课程教学已经不能适合现代教育教学的需要，在培养目标上，只重视传授知识，不注重发展水平，按一个模式培养学生，不利于具有创新思维和创新水平的创造型人材的成长。在教学内容上，教材是学生的唯一学习内容，是学生知识的主要来源。在教学方法上，是注入式、满堂灌，只研究教师如“教”，不重视学生如何“学”，考试主要靠死记硬背，不利于调动学生的学习积极性。在教学形式上，仅仅课堂一个渠道，单一化、模式化，忽视因材施教和课堂外渠道。在师生关系上，重教师作用，教师是主动的施教者，忽视学生的主动性，学生是知识传授对象，是外部刺激的被动接受者。传统教育是保守的、封闭的。在这种传统教育指导下形成的思维方式，已不能满足学生的发展需要，也能让学生适合时代发展的需要。信息技术环境下教学集文字、图案、音乐于一体，通过创设情境，设疑探究，学生主动学习水平能够得到较好锻炼与培养。教学内容得到丰富和发展，信息技术环境下的学习资源是数字化的信息，它包括了文本、网络视频，网络教学课件、学习工具软件等多种形式。有些教学资源内容除了有每节课的精讲资源外，还包括教师的上课讲义、自学光盘、名师讲座、针对性专题讲座及各种相关的网站资源连接。这样使网络教育的教学过程具有信息容量大、资料更新快和多向演示、模拟生动的显著特征，这个点是有限空间、有限时间的其它传统课程教学方式所无法比拟的。多媒体和网络技术能提供界面友好、形象直观的交互式学习环境，能提供图文声像并茂的多种感官综合刺激，而不但有利于学生的主动发现、主动探索，还有利于发展联想思维和建立新旧知识之间的联系。教学形式多元化，信息技术环境下教学过程能够是实时的，也能够是非实时的；能够是在线的，也能够是非在线的，通过多种形式如专题学习网站，网上学习论坛等能够随时随地地实行。任何人、在任何时间、在任何地点，从任何章节开始、学习任何课程，学生完全能够根据自己的基础，学习水平和学习时间等客观条件来自主地选择需要。
关键成功因素的8种确认方法
关键成功因素的8种确认方法 环境分析法（Environmental analysis）：包括将要影响或正在影响产业或企业绩效的政治、经济、社会等外在环境的力量，换句话说，即重视外在环境的未来变化，比公司或产业的总体变化来得重要，惟实际应用到产业或公司上会产生困难。 产业结构分析法：应用Porter所提出的产业结构五力分析架构，作为此项分析的基础。此架构由五个要素构成。每一个要素和要素间关系的评估可提供分析者客观的数据，以确认及检验产业的关键成功因素。产业结构分析的另一个优点是此架构提供一个很完整的分类，另一项优点就是以图形的方式找出产业结构要素及其间的主要关系。 产业/企业专家法：向产业专家、企业专家或具有知识与经验的专家请教，除可获得专家累积的智慧外，还可获得客观数据中无法获得的信息，惟因缺乏客观的数据导致实证或验证上的困难。 竞争分析法（Competitive Analysis）：分析公司在产业中应该如何竞争，以了解公司面临的竞争环境和态势，研究焦点的集中可以提供更详细的资料，且深度的分析能够有更好的验证性，但其发展受到特定的限制。 产业领导厂商分析法：经由该产业领导厂商的行为模式，可当作产业关键成功因素重要的信息来源。因此对于领导厂商进行分析，有助于确认关键成功因素，惟对于其成功的解释仍会受到限制。 企业本体分析法：此项技术乃针对特定企业，对某些构面进行分析，如优劣势评、资源组合、优势稽核及策略能力评估等。由于透过各功能的扫瞄，确实有助于关键成功因素的发展，但实在耗费时间且数据相当有限。 突发因素分析法：此项技术亦是针对特定企业，透过对企业相当熟悉的专家协助。虽然较主观，却常能揭露一些其它传统客观技术无法查觉到的关键成功因素，且不受功能别的限制，甚至可以获得一些短期的关键成功因素，惟难以验证这些短期的关键成功因素。 市场策略对获利影响的分析法（PIMS Results）：针对特定企业，以PIMS（Profit Impact of Market Strategy）研究报告的结果进行分析。此技术的主要优点为其实验性基础，而缺点在于“一般性的本质”，即无法指出这些数据是否可直接应用于某一公司或某一产业，也无法得知这些因素的相对重要性。] 关键成功因素法的步骤 关键成功因素法主要包含以下几个步骤：（一个完整的KSF分析方法主要有五个步骤：1、公司定位；2、识别KSF；3、收集KSF情报；4、比较评估KSF；5、制定行动计划。） 1.确定企业或MIS的战略目标；
浅析主成分分析法及案例分析
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。