企业研究
当前话题为您枚举了最新的 企业研究。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
小型企业网站设计方案研究
本研究探讨如何设计一款符合广大用户需求的企业网站及其后台数据库管理系统,以便有效管理前端页面的数据更新和网站维护。研究方案采用了当前流行的ASP技术,并结合Dreamweaver、Fireworks和Flash等工具进行开发。网站功能涵盖公司概况介绍、产品展示、客户留言以及后台管理等关键模块。
Access
12
2024-07-13
供应链核心企业绩效决策优化研究
运用粗糙集和BP神经网络,建立核心企业绩效改进决策模型框架
提出基于分辨矩阵的指标约简方法和基于梯度的BP算法
结合案例分析,验证指标约简后训练结果与原有结果基本一致
依据指标权重,提出核心企业绩效改进决策建议和措施
数据挖掘
19
2024-04-30
环境规制强度、企业环境会计信息披露与企业环境投资异质性研究
本研究基于2009-2019年数据,探讨了环境规制强度对企业环境会计信息披露以及环境投资的影响。
数据来源及变量说明
环境规制强度:
ER1和ER2: 基于环境污染治理投资计算
ER3、ER4、ER5和ER6:基于污染物数据获取
ER7:基于排污费获取
污染物排放数据:
氮氧化物排放量
二氧化硫排放量
颗粒物排放量
污染治理投资数据:
地方财政环境保护支出
工业污染治理完成投资
治理废气、废水、固体废物项目完成投资
工业污染源治理投资(废水、废气、固定废物、噪声、其他)
其他控制变量:
工业总产值
地方财政一般预算支出
地区生产总值
第一、二、三产业增加值
数据处理
统计分析
13
2024-05-24
硅谷高科技企业员工激励机制案例研究
硅谷高科技公司的员工,例如从事娱乐产品项目管理的凯西,展现出与传统工作模式不同的工作方式。他们通常工作时间长,例如凯西每周工作超过100小时,每天工作12小时后还会继续工作。 他们拥有灵活的工作时间安排,可以根据自己的时间安排工作,而不是受限于固定的上下班时间。 这种工作模式也反映了硅谷高科技企业独特的激励机制,例如弹性工作时间和以目标为导向的绩效评估,这些机制有效地激励员工为公司发展做出贡献。
Access
14
2024-05-30
印尼中小企业电子商务实施现状研究
本研究探讨印度尼西亚中小型企业在电子商务领域的具体实施情况。印度尼西亚目前共有4.89亿家中小企业,然而并无统一的电子商务实施数据库。研究通过向受访者发送电子问卷,并将信息自动链接至数据库,分析了227个SME网站的数据。使用SPSS 20版本对数据进行了描述性统计分析。研究结果显示,雅加达的中小企业中,约53.1%已实施电子商务,西爪哇达到94%,中爪哇和日惹地区为12.5%,巴厘岛同样为12.5%,其他城市的情况不一。这表明尽管受限于昂贵和不稳定的网络环境,印度尼西亚仍在积极推动电子商务的实施。
统计分析
6
2024-09-13
企业经营大数据分析案例研究
根据提供的数据进行企业经营大数据分析,探索其潜在商业价值和应用前景。
算法与数据结构
17
2024-07-16
中小企业员工组织社会化影响因素实证研究
基于对 69 家中小企业 764 个样本的实证分析,运用探索性因子分析、描述性统计分析和多元回归分析等统计方法,深入探讨了中小企业员工组织社会化的影响因素及其作用机制。
统计分析
17
2024-05-29
基于数据挖掘的煤炭企业协同办公平台的研究
在煤炭行业信息化进程中,针对煤炭企业办公自动化系统的研究现状,提出了构建协同办公平台的方案。详细介绍了该平台的总体架构,阐述了各层面及保障体系,以及数据挖掘技术在平台应用的重要性。经过潞安集团和同煤集团的实证应用,显示协同办公平台显著提升了煤炭企业的工作效率和管理水平,具备广泛推广应用的潜力。
数据挖掘
8
2024-08-22
互联网+大数据时代企业经营分析模式研究
传统的企业经营分析模式通常依赖于固定的会计周期,例如月度或年度。这种模式存在明显的滞后性,难以适应快速变化的市场环境。具体表现为:
信息滞后: 分析依赖于财务结算数据,导致信息严重滞后,无法及时反映企业经营的实时状况。
缺乏灵活性: 固定的分析周期难以适应企业不同的经营节奏和决策需求,缺乏灵活性。
分析维度单一: 主要依赖财务数据进行分析,缺乏对市场趋势、客户行为等多维度的洞察。
在互联网+大数据时代,企业需要构建全新的经营分析模式,以应对挑战,抓住机遇。 新的模式应具备以下特点:
实时性: 利用大数据技术,实时采集、处理和分析企业内外部数据,实现经营状况的实时监控和预警。
灵活
算法与数据结构
21
2024-05-29
钢铁企业生产成本关键工序数据挖掘应用研究
钢铁企业成本分析中,关键工序的消耗分析和控制是生产成本决策中的关键任务。通过工艺路线和企业成本分析项目,对生产成本工序进行了数据仓库维度建模。采用基于抽样的C4.5算法挖掘生产成本工序数据,发现了影响钢铁企业成本的关键工序和分类规则,为成本管理提供了科学依据。
数据挖掘
17
2024-07-17