张家界将率先推出全新旅游电子商业模式 种全新的旅游电子商务模式——“易程天下关怀自由行”将于5月正式上线,首个旅 游线路是张家界。接下来,易程天下将陆续开发桂林、凤凰等旅游目的地,全面进军电子商 旅市场。旅游电子商务作为电子商务同传统旅游产业融合的产物,已经成为电子商务市场最 大的一块蛋糕。根据国家旅游局的统计数据,目前国内网上旅游交易额已达到40亿至50 亿元人民币,约占所有互联网电子商务总量的20%,预计未来一两年内比重还将提至30% 张家界是世界自然遗产和世界地质公园所在地,去年接待中外游客超过1250万人次,接待 境外客人达90万人次

中小企业是国民经济的重要组成部分,促进中小企业的协调发展,形成合理的经济布 局是保持国民经济稳定发展的战略选择。近年来,省委、省政府积极实施“抓大放小”的 战略,本着“放中求活”的原则,加大了中小企业放开搞活的力度,有效地促进了全省中 小企业的发展和运行质量的提高。 为了更进一步了解我省中小企业发展变化的情况,深入地研究中小企业发展中存在的 问题,为政府有关部门制定发展政策提供可靠的依据,省企业调查队、省经贸委共同对全 省确定的100户重点扶持的成长型中小企业进行了专项调查,并对收到的74户有效调查资 料进行了分析

江苏沿江8市企业集团发展对比分析 2003-05-29(江苏省统计网) 沿江八市包括苏南地区的苏州、无锡、常州、南京、镇江以及苏中地区的南通、扬州 和泰州,这一区域是我省经济发展势头最猛、增长潜力最大、贡献份额最高的地区,也是 大企业、大集团最为密集的地区。省内一些规模较大的企业集团如金陵石化、苏源集团、 熊猫电子集团、春兰(集团)公司、南钢集团、沙钢集团、中石化江苏石油分公司、小天 鹅集团、江苏移动通信等,均集中于沿江地区。近年来,沿江各市充分发挥资源优势,积 极扶持和培育大企业、大集团,促进了国民经济持续

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的 个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数( discriminant function)o然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量( grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因”变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量。它们与类型变量的关系从本质上并没有越过相关的范畴。 不过,既然我们要参照其值来进行分组,权且称之为自变量

本文梳理了国内外专家、学者对全渠道零售、全渠道整合、供应链管理等相关文献，通过分析安乐美公司的渠道现状，剖析了产生渠道不融合的具体原因，提出了全渠道融合策略及实施保障措施。主要包括：一是介绍了安乐美公司的概况。用PEST法分析了安乐美公司所处的外部宏观环境，并运用波特五力分析模型对安乐美公司所在的国内花草茶行业的基本竞争态势进行了分析。二是对安乐美公司的渠道现状进行了分析和研究，剖析了产生渠道不融合的具体原因。三是针对乐安美公司的渠道不融合问题，提出全渠道整合策略，并就产品整合、服务整合、支付方式整合、终端会员资源整合和全渠道业务流程整合，给出了相应的实施路径。四是制定了乐安美公司全渠道整合策略的实施计划，并提出了实施全渠道整合策略的六大保障措施

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量

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•本章内容介绍了数据可视化的相关知识。数据可视化在大数据分析中具有非常重要的作用，尤其从用户角度而言，它是提升用户数据分析效率的有效手段。•可视化工具包括入门级工具、信息图表工具、地图工具、时间线工具和高级分析工具，每种工具都可以帮助我们实现不同类型的数据可视化分析，可以根据具体应用场合来选择适合的工具。•介绍了一些典型的数据可视化案例，从中可以深刻感受到数据可视化的魅力和重要作用。 10.1 可视化概述 10.1.1 什么是数据可视化 10.1.2 可视化的发展历程 10.1.3 可视化的重要作用 10.2 可视化工具 10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具 10.3 可视化典型案例 • 10.3.1 全球黑客活动 • 10.3.2 互联网地图 • 10.3.3 编程语言之间的影响力关系图 • 10.3.4 百度迁徙 • 10.3.5 世界国家健康与财富之间的关系 • 10.3.6 3D可视化互联网地图APP 10.4 可视化工具实践 • 10.4.1 D3可视化库使用指南 • 10.4.2 Easel.ly信息图制作实践 • 10.4.3 数据可视化之魔镜 • 10.4.4 数据可视化之ECharts