B售后服务数据的运用 产品质量是企业的生命线,售后服务是产品质量的观测点,如何用好售后 服务的数据是现代企业管理的重要问题之一。 现以某轿车生产厂家为例考虑这个问题假设该厂的保修期是三年即在售 出后三年中对于非人为原因损坏的轿车免费维修。在全国各地的维修站通过网 络将保修记录送到统一的数据库里面,原始数据主要包含哪个批次生产的轿车 (即生产月份)、售出时间、维修时间、维修部位、损坏原因及程度、维修费用 等等。通过这样的数据可以全面了解所有部件的质量情况,若从不同的需求角 度出发科学整理数据库中的数据,可得到不同用途的信息,从而实现不同的管 理目的

一、 学科平台课程 1 《高级语言程序设计》 二、 专业课程 1 《计算机导论》 2 《离散数学》 3 《电子技术》 4 《电子技术实验》 5 《计算机组成原理》 6 《数据结构》 7 《数据库系统原理 A》 8 《软件工程概论》 9 《操作系统》 10《算法设计与分析》 11《计算机网络》 12《软件质量保证与测试》 13《软件项目管理与案例分析》 14《人机交互技术》 15《软件系统分析与设计》 16《软件过程与管理》 17《软件体系结构》 三、 个性化发展课程 1 《可视化项目开发技术》 2 《Web 开发技术》 3 《嵌入式系统原理与应用 A》 4 《移动平台应用开发》 5 《数据挖掘》 6 《Python 程序设计》 7 《人工智能》 8 《深度学习》 9 《大数据处理基础》 10《企业信息化系统分析》 11《三维动画原理与开发技术》 12《编译原理》 13《科技论文写作》 14《工程经济学》 15《前沿知识研讨》 16《职业能力拓展》 17《企业级开发技术》 四、 实践环节 1 《认识实习》 2 《小型软件项目综合课程设计》 3 《软件项目实践》 4 《生产实习》 5 《毕业实习》 6 《毕业设计》

将0. 46%含碳量(质量分数) 的石墨化碳素钢在万能材料试验机上进行室温压缩变形, 试验钢表现出良好的压缩变形性能.根据载荷-位移曲线的变化特点, 试验钢的压缩变形过程以位移7. 0 mm (对应相对压下量为58. 3%) 为节点分为两个阶段: 在位移≤7. 0 mm的压缩阶段, 载荷呈线性增加, 压缩试样的鼓度值逐渐增加而达到一个极大值(14. 6%), 压缩试样中心位置的维氏硬度增幅最大, 为38. 1 HV, 至位移7. 0 mm时试样端面径向伸长率的增幅为34%;而在位移 > 7. 0 mm的压缩阶段, 载荷呈指数增加, 压缩试样的鼓度值从极大值开始逐渐减小, 至位移为10. 72 mm时(相对压下量为89. 3%), 试样端面的径向伸长率相比于位移7. 0 mm时增加了83. 1%, 压缩试样的中心位置的维氏硬度增幅最小, 为32. 7 HV.上述试验数据表明, 在位移≤7. 0 mm的压缩过程中, 压缩试样内的三个不均匀变形区的位置与传统压缩模型一致, 但是当压缩变形进入位移 > 7. 0 mm的压缩过程中, 试样中心位置已不再是传统压缩模中变形程度最大的变形区了, 即在这个阶段试样中的3个不均匀变形区的变形程度发生了改变.正因这种不均匀变形区变形程度的改变导致了变形过程中载荷的急剧增加和鼓度值的减低.另外, 在压缩变形过程中, 三个不均匀变形区中石墨粒子的微观变形量总是高于铁素体基体, 其原因之一可以归结为石墨粒子中层与层之间容易于滑动的结果

红茶是我国生产和出口的主要茶类之一。全国红茶生产占茶叶总产量的1/4:出口 量约占全国茶叶出口总量的半数以上。我国红茶有小种红茶、工夫红茶、切细红茶三 种 红茶是全发酵的茶类。鲜叶经萎凋—揉捻(揉切)-发酵-干燥等工序加工,制出的 茶叶,水色和叶底均为红色,故称为红茶 我国目前以生产工夫红茶为主,小种红茶数量较少,切细红茶的产销量随我国对外贸 易不断发展 几种主要红茶及品质特征:

案例分析一：关于计量经济学方法论的讨论 案例分析二：我国城市居民家庭消费函数——一元线性回归模型 案例分析三：建筑行业工资差异制度因素的分析——一元线性回归模型 案例分析四：中国税收增长的分析——多元线性回归模型的应用 案例分析五：中国 A 股新股抑价率多因素回归分析——多元线性回归模型应用 案例分析六：影响中国旅游市场发展的主要因素——多重共线性问题 案例分析七：医疗机构数与人口数量的关系——异方差问题 案例分析八：中国农村居民消费模型——自相关问题 案例分析九：美国制造业库存量 Y 和销售额 X 的关系——分布滞后模型应用 案例分析十：1978-2003 年我国国民总收入与居民储蓄存款的关系——虚拟变量模型的应用 案例分析十一：影响中国进口量的主要因素分析——模型的设定偏误问题 案例分析十二 ：研究中国城镇居民的生活费支出与可支配收入的关系——时间序列计量经济学模型 案例分析十三 ：美国个人汽油消费支出中的协整问题——时间序列计量经济学模型 案例分析十四：中国宏观经济调控模型——联立方程计量经济学模型

案例 1 张裕用心良苦做市场 案例 2 宝洁公司和一次性尿布 案例 3 三个业务员寻找市场 案例 4 福特的经营观念 案例 5 爱尔琴钟表公司的经营观念 案例 6 非常可乐如何作为 案例 7 “米沙”小玩具熊的滞销 案例 8 小油漆厂如何选择目标市场 案例 9 青啤、燕啤“山东淮海战役”实战 案例 10 有机食品的发展前景 案例 11 宝马汽车公司的营销组合 案例 12 “金利来，男人的世界” 案例 13 娃哈哈的品牌延伸 案例 14 美国的政府采购管理 案例 15 柯达与富士在中国市场上的竞争 案例 16 小灵通冲击中国电信业 案例 17 乐凯挑战国外品牌 案例 18 沪上老年用品市场细分 案例 19 万客隆的定位策略 案例 20 米勒公司是市场定位 案例 21 麦德龙的现购自运配销制 案例 22 罗布麻产品的开发 案例 23 百威啤酒的产品包装创新 案例 24 安利公司的营销策略 案例 25 吉列按刮脸次数卖剃须刀 案例 26 “价格杀手” ——国美的真面目 案例 27 哈尔滨“中央大街”药店大战案例 案例 28 戴尔直销 案例 29 九阳公司是如何选择经销薄的 案例 30 LG 电子公司的渠道策略 案例 31 西安杨森的销售渠道 案例 32 乐华渠道变革：冒进还是过渡 案例 33 百事可乐：抛掉明星 小处着眼 案例 34 借助比较广告中国移动攻击竞争对手 案例 35 本田摩托成功进入美国市场 案例 36 PPA 引发史克危机 案例 37 强生公司的危机处理艺术 案例 38 利用“卖点”理论开拓市场 案例 39 非凡的推销员——乔·吉拉德 案例 40 可口可乐的体育赞助 案例 41 三元公司的营销策略 案例 42 摩托罗拉手机市场营销案例

在实验室工艺硏究、中试放大研究及生产中都涉及化学 反应各种条件之间的相互影响等诸多因素。要在诸多因素中 分清主次,就需要合理的试验设计及优选方法,为找出影响 生产工艺的内在规律以及各因素间相互关系,尽快找出生产 工艺设计所要求的参数和生产工艺条件提供参考。 试验设计及优选方法是以概率论和数理统计为理论基础 ,安排试验的应用技术。其目的是通过合理地安排试验和正 确地分析试验数据,以最少的试验次数,最少的人力、物力 ,最短的时间达到优化生产工艺方案 试验设计及优选方法过程包括:试验设计、试验实施和 对实验结果的分析三个阶段

介绍了几种主要的转炉烟气分析碳含量预报模型，并分析了其中的指数衰减模型及其三种改进算法的基本原理和优缺点。在综合三种模型优点的基础上，提出了基于“极限碳含量拟合+曲线同步更新”算法的改进指数模型。首先，利用历史炉次吹炼后期的脱碳氧效率和碳含量数据，通过指数拟合得到“历史脱碳曲线”和极限碳含量参数；其次，使用当前炉次吹炼中期的最大脱碳氧效率值对“历史脱碳曲线”的特征参数进行替换，得到当前炉次吹炼后期的“参考脱碳曲线”，再对其进行归一化处理，得到归一化的“参考脱碳曲线”；然后，采用多点校正的方法，计算当前炉次吹炼至各等距离校正点时“参考脱碳曲线”的脱碳量，并根据计算脱碳量与转炉实际脱碳量的偏差，对熔池碳含量及脱碳曲线参数进行计算与校正，得到“计算脱碳曲线”；最后，通过逐次迭代计算对“参考脱碳曲线”和“计算脱碳曲线”进行同步更新，进而实现对转炉吹炼后期熔池碳含量的精准预报。研究表明，改进的指数模型具有较高的准确率，终点碳含量预报误差在±0.02%范围内的命中率达到90%

针对340MPM机组（Multi-Stand Pipe Mill限动芯棒连轧管机组）芯棒服役过程建立三维有限元模型，研究芯棒在服役过程中温度场变化规律.同时，通过对热应力的研究，分析了芯棒热疲劳裂纹萌生机理及裂纹在芯棒内部的扩展规律.对比实测数据与模拟结果，认为所建立的有限元模型能够反映芯棒温度变化趋势.芯棒首次脱管后表面最高温度为630℃，此后经历三次反复的水冷降温和空冷返温过程，冷却结束后表面最高温度为98℃.脱管后，芯棒表面轴向和环向压缩热应力均达到900 MPa，第三次水冷结束时刻，轴向拉伸热应力达到186 MPa，环向拉伸热应力达到221 MPa.芯棒的拉压交变热应力使其表面出现热疲劳裂纹并逐渐扩展，环向裂纹扩展至距表面17.5mm深、轴向裂纹扩展至距表面20mm深时会显著受阻，热应力对轴向裂纹的促进作用强于环向裂纹

本章讲的内容很多,要记住的东西很少,关键是熟练。 从应付考试的角度看,通常与第三章解方程合在一起做一个 简单的曲线拟合。即使如此,从过去的经验看,主要是解题步骤 记得不牢,自己的计算器也用得不熟,连用计算器解一个简单的 三元一次方程组都错误连篇,主要原因还是平时偷懒所致。我这 里把话说白了,考试时见分晓,还有人会丢掉不应该丢的分,但 愿只是极个别现象 丛数值计算的角度看,用最小二乘法求矛盾线性方程组 的最小二乘解实在是件再容易不过的事情