忠诚度管理

基于O2O模式下服装网络定制，研究顾客忠诚度。 通过调研分析，构建了顾客忠诚度模型。 结论：线上定制服务信息宣传对满意度有正面影响；线下定制服务增强了满意度；顾客参与定制过程提升了好奇心和体验快感，促进了定制消费。

客户忠诚度的图数据库项目，用的就是开源的 HyperGraphDB，挺冷门但还蛮有意思。它不走传统关系型那套，直接上图结构 —— 节点、边都有，用来建模用户和行为之间的复杂关系，直观。 节点就是用户、产品、订单这些你想追踪的实体，边嘛，就是它们之间的各种联系，比如用户 A 推荐了 B、用户下了订单 C 之类的。这类关系网用文字表不好，图结构就合适。 我用的这个 HyperGraphDB 不同于 OrientDB 那种主流产品，它更偏实验，但也更自由。拿它做复杂的客户行为建模还挺合适。比如想忠诚用户推荐路径，或者挖潜在流失风险，图就比表靠谱多了。 顺带一提，HyperGraphDB 有自己的 I

DCMM 的评估方案文档，结构清晰，内容比较系统。对搞数据治理和信息系统评估的前端或者数据团队挺友好，是涉及企业数字化转型的项目。嗯，内容虽然偏管理一点，但不少模型和框架，用在项目评估和交付流程上，蛮实用的。 成熟度模型的分级方式挺直观，结合实际案例每个等级怎么达成，响应也快，适合快速上手理解概念。你要是做政企项目、需要走评估流程，这份文档还不错，省了你自己翻一堆标准文档的时间。 里面的评估体系，配合一些成熟度评估模型文章，比如数字化转型成熟度模型（看下方链接）一起看，更有感觉。尤其是用在前端配合后台做可视化仪表盘或评估工具页面，能派上不少用场。 建议你：评估内容部分可以抽取成JSON结构，前

偏度描述变量分布形态不对称的方向与程度，由样本偏度系数表示。

使用python实现文本近似度匹配，从b列中查找与a列文本最相似的值及近似度。 例如：a列：白术b列：白术、炒白术、黄芩 输出：相似的值：白术、炒白术近似度：1

已知系统的开环传递函数为num=1，den=[1,0.4,1]，通过MATLAB求解系统的相角裕度和增益裕度。执行命令[bode(num,den)]得到频率响应曲线[mag,phase,w]，然后使用[margin(mag,phase,w)]命令获取系统的相角裕度和增益裕度[gm,pm,wcg,wcp]。

偏度峰度检验法计算器，用于计算偏度和峰度。

两基因度和多基因度遗传算法是遗传算法的两种常见变体。两基因度算法主要用于二维问题，比如 XY 坐标系中的路径优化，适用于较情况。个体由两个基因组成（X 和 Y 坐标），通过选择、交叉和变异等操作，不断优化解的质量。多基因度算法则适用于更复杂的问题，的是多个相关参数的问题。与两基因度相比，它的编码更复杂，适应度函数计算也更精细，能更高维度、更复杂的优化任务。你可以在工程优化、机器学习等领域看到它们的身影。如果你碰到多参数、多维度优化问题，不妨试试多基因度算法，它能带来更强的灵活性和问题的能力。

Breakaway是微生物多样性统计分析的领先软件包。最新版本已实现最新和最大的丰富度估计，以及最常用的估计。了解微生物多样性的驱动因素是微生物生态学的重要前沿领域，调查微生物生态系统样品的多样性是任何微生物组分析的共同步骤。Breakaway专注于丰富度估计，而另一个软件包DivNet则侧重于香农、辛普森和其他α多样性指数以及一些β多样性指数。Breakaway经过重大更新，使其更现代、更易于使用且更强大。如果您以前享受的Breakaway功能已不存在，请提交问题报告！引用Breakaway所述R包Breakaway实现了许多不同的丰富度估计。如果您使用它们，请引用以下内容：breakawa

在通道设计中，管壁粗糙度会影响流体的流动特性。为了考虑粗糙度对压降计算的影响，需要对压降公式进行修正。修正方法是引入粗糙度系数，将实际管道中带粗糙度的压降换算成等效光滑管道中的压降。