高层管理者社会资本对企业绩效影响的研究

基于文献综述的视角,文章介绍了高层管理者社会资本的概念,并对国内外关于高层管理者社会资本对企业绩效影响的实证研究进行文献梳理。然后在对相关文献进行评述的基础上,提出了未来研究方向的建议。     

浅析数据挖掘及其应用

数据挖掘(Data Mining)是目前IT业界的热点,其身影随处可见,但截止目前还没有一个完整的定义。人们根据各自的理解提出了多种数据挖掘的定义,例如:SAS研究所(1997)提出数据挖掘是“在大量相关数据基础之上进行数据探索和建立相关模型的先进方法”;Bhavani(1999)提出数据挖掘是“使用模式识别技术、统计和数学技术,在大量的数据中发现有意义的新关系、模式和趋势的过程”。与该术语相近似的还有另一术语。从数据库中发现知识(KDD,Knowledge discovery in database)。KDD一词首次出现在1989年举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。…     

数据挖掘方法在传统预测模型中的应用

数学建模领域中,对于解决不同类型的预测问题有一些经典的预测模型。最近日益流行的数据挖掘技术也有一些针对解决预测问题的独特的数学模型和建模方法。在此对使用传统解析式模型的预测方法与应用数据挖掘技术的数据库模型的预测方法进行了对比,重点分析了2种方法在影响因素的确定、数据规律的寻找方法以及模型侧重点选择上的不同之处,并简单讨论了如何结合2种模型的优点,将数据挖掘技术应用于传统解析式模型的建模过程之中,对已有的解析式预测模型进行改进,进而得出更加可靠准确的预测结果。     

Web数据挖掘研究综述

随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,各种信息可以以非常低的成本在网络上获得,如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。Web数据挖掘旨在发现隐藏在Web数据中潜在的有用知识、提供决策支持,已经成为数据挖掘领域中新兴的研究热点。本文综述了基于Web的数据挖掘概念、流程、主要技术及分类,分析了Web数据挖掘的热点研究方向。     

以现场教学促企业管理创新成果转化

企业管理创新成果如何加强推广应用？是否有更为行之有效的转化途径？中国海洋石油总公司（以下简称＂中国海油＂）秉承＂将管理创新成果和管理实践案例转化为课程,将管理创新实践现场转化为课堂,将各级管理创新实践者转化为讲师＂的总体思路,以现场教学为抓手,在集团高层管理者后备干部培训、集团高层管理者专题培训等项目中引入现场教学,不仅使培训成为＂上联战略、下连绩效＂的有效载体,也为管理创新成果的转化应用开创出一条新路。     

战略管控之道——“施工企业战略与组织管控模式高层研讨会”访谈录

战略致胜! 企业高层管理者谋事的能力是定战略。不过，最管用的不是战略规划书，而是企业高层管理者的嗅觉，更是企业高层管理者的胆略。这是本刊记者在由中施企协主办、《施工企业管理》杂志社承办的两期“施工企业战略与组织管控模式高层研讨会”上，与来自业内企业高层管理者对话后的真实感悟，尤其他们的战略性思维是决定企业成败的关键。     

国外企业经理报酬决定理论的研究进展与展望

一、引言所有权和控制权分离促进了职业经理阶层的产生 ,所有者为了激励企业经理必须设定合理的报酬机制。到底如何确定企业经理报酬 ,如何解释现实中经理报酬的现象 ,引起了学术界和企业界长达70多年并有可能继续下去的激烈争论。最早的研究是Ｔａｕｓｓｉｎｇｓ和Ｂａｋｅｒ (192 5 )完成的 ,发现企业经理报酬和企业业绩之间只有很小的相关关系。他们对这个调查结果感到非常吃惊 ,并且呼吁进行更多的研究来检验那些可以预测企业经理报酬的其它变量。在接下来的 70多年里 ,对管理者尤其是高层管理者报酬的研究已引起了经济学家、心理学家、…     

承“管理之功” 谋“发展之局”

"BEST企业高层管理者培训班"是由国家纺织产品开发中心主办,人民大学商学院提供学术支持的培训活动。活动面向国家纺织产品开发基地企业高层管理者及中心项目管理层,针对企业在发展过程     

高管团队搭配有学问:三步走

<正>调查显示,中国中小企业的平均寿命不超过五年,其中一个重要的因素就是高层管理者的原因,要么就是管理者管理无方,要么就是管理者出现内部矛盾,最后只好不欢而散,使得企业的发展受到巨大伤害。企业到底需要什么样的高层管理者,怎样选择搭配高层管理团队,这些都成为很多企业重点思考的问题。     

数据挖掘技术在烟草设备运行管理中的应用

大数据基础上的数据挖掘技术在烟草行业设备运行管理领域的应用情况,数据挖掘技术在设备运行管理中的发展现状。针对目前设备运行管理中常用的数据挖掘方法进行分析,指出不同技术的特点和应用案例,对设备运行数据管理的发展趋势予以展望。     

数据挖掘在员工考评管理信息系统中的应用

针对企业员工综合考评管理信息系统的设计需求,提出了一种基于RBF径向基神经网络的数据挖掘方法,着重讲述了该挖掘方法的构造方案及其在员工考评管理信息系统中的应用。方案首先对员工"德能勤绩"数据仓库进行提炼,抽取形成考评数据挖掘库,然后应用RBF神经网络从大量的员工数据中挖掘有用信息,实现对员工的考评细分,为企业的管理决策提供有力支持。实际应用情况表明了方案的科学性和有效性。     

Web数据挖掘技术探索与应用

Web数据挖掘是当今世界上的热门研究领域,本文从Web数据挖掘的定义开始分析研究Web数据挖掘的难点、过程等相关技术,并计论其在电子商务领域中的相关应用。     

基于数据挖掘技术的电厂运行参数目标值优化

针对电站数据自身的多元性、动态性与相关性给人工分析和处理带来困难的特点,提出了基于数据挖掘算法的电厂运行参数最优值的确定方法,并将其应用于电站实际运行中。     

数据仓库技术

企业在发展的过程中产生并收集了大量的业务数据。如何有效地存储、管理和分析这些数据,从中提取有用信息,帮助决策者在业务管理和发展上作出及时、正确的判断,成为数据仓库所要解决的主要问题。对数据仓库的概念和产生背景、数据仓库系统的功能和作用进行了介绍。     

图书馆数据挖掘服务系统中粗糙集算法的原理及应用

简要论述了粗糙集算法用于数据挖掘系统的原理和可行性,并以实例说明了粗糙集的核心之一——上、下近似规则抽取理论。首次提出了粗糙集在图书馆数据挖掘中的应用。     

数据仓库技术在作物栽培上的应用

为充分利用作物生长及气候、土壤、田间管理、病虫草害等相关数据,发现作物生长、繁育过程中的规律和特点,进一步指导农业科研和生产,阐述了作物栽培数据仓库的实现,包括数据抽取、转换和装载,数据模型建立工具,手工输入数据、元数据管理,数据追加,联机分析处理及结果输出等,并使用作物栽培数据仓库建立了大豆栽培数据仓库系统,有力地推动了大豆育种、种植等科研和生产活动,是数据仓库技术应用于农作物栽培的有益探索。     

基于数据挖掘算法的变压器热点温度时序预测方法

为了解决油浸式电力变压器热点温度预测方法缺乏对短期热点温度走势的预测,无法满足动态增容决策要求的问题,以SFPSZ-180000/220型变压器为研究对象,首先,研究对比发现变压器的热点温度与负载率相关性最大,在此基础上,建立了基于支持向量回归的局部地区负荷预测模型,为变压器热点温度预测提供数据;其次,提出了基于数据挖掘算法的变压器热点温度时序预测方法,并在此基础上分别建立了支持向量回归、BP神经网络、决策树3种数据挖掘预测模型;最后,对一般输入-输出的建模方法的预测结果与基于时间延迟方法的预测结果,以及不同时间延迟下3种数据挖掘模型的预测结果进行了对比分析。结果表明,有外在输入的支持向量回归预测模型结果比BP神经网络和决策树吻合度更高,并且时间延时更小,预测结果精确度更高。有外在输入的支持向量回归预测模型在很大程度上提高了变压器热点温度预测精度,其预测结果可为变压器的动态增容决策提供有效参考。     

基于B/S的考试成绩管理系统设计与实现及数据分析

根据军队任职教育院校成绩管理特点,建立数据模型,采用B/S模式,通过ASP.NET 2.0技术基于三层架构设计开发学员考试成绩管理系统,实现了权限管理、数据维护、数据审核、查询统计、导出打印功能,并应用数据挖掘技术实现对成绩数据的分析,极大提高了工作效率,为管理部门决策提供依据,从而提高教学质量。     

Planning for electronic data interchange

There is an abundance of literature about the impact of the new electronic communications technologies and most of the authors attest to its value and theoretical benefits. Many organizations are working in this area and producing novel implementations, but for the general company there is little that is of help in planning for these systems. In order to overcome this deficiency, this article presents a detailed analysis of electronic data interchange (EDI) undertaken by a large number of U.S. companies. The results suggest a model of strategic implementation which illustrates how factors such as the nature of markets and distribution channels, organizational structure and process and buyer power influence the implementation of EDI with suppliers and customers. Five generic EDI strategies have been identified and the impact of market share and IT expertise on these are discussed. Finally, the authors give their views on some of the long–term issues and suggest some possible outcomes.