企业构建商业模式基础？

一、企业构建商业模式基础？

商业模式 ，是管理学的重要研究对象之一， MBA、 EMBA等主流商业管理课程均对“商业模式”给予了不同程度的关注。

在分析商业模式过程中，主要关注一类企业在市场中与用户、 供应商、其他合作伙伴的关系，尤其是彼此间的物流、信息流和资金流

二、如何构建高效的餐饮商业模式？

这是个非常难回答的问题，若要回答清楚，三天三夜也说不完。我曾于2017至2019年任两家国有餐饮企业的负责人，下面就把我的一些想法与你分享下：

高效引客流

引流的方向有千万种，从户外广告、电视报纸DM单到本地大V，我只谈两种：

抖音等自媒体：制造仪式感、画面感。

美团点评等本地生活：线上店铺，做爆款套餐引流，造良好口碑。

高效造复购

复购是对餐饮店最高的认可，一定是在口味、价值、环境、服务及位置上吸引了消费者，我仅从以下两个方面聊下：

菜品：口味要邀约检验，不断改进口，口味要标准化、稳定；菜品要周更；在出菜时间，要均衡考虑；菜要有颜值，从盛器到摆盘，需精心设计。

会员：做好会员体系建设，如菜品会员价，积分、折扣等。考虑顾客现实情况，形成固化的话术。

高效控成本

采购：若是一般纳税人企业，与能开增值税的合作社合作，更有竞争力。联合采购是目前较常用的方式，即采购流程标准化后，随机多人参与。

人员：前厅中，一人多厅、多桌，主管机动应急，减员增效，划领域，高提成，建议让前厅负责人持股。后厨中，绩效制，出菜时间，出菜数，好差评；标准化菜品，淘汰劣势菜品。

高效用时空

时：以上海虹桥的“蔡先生”为例，一天不熄火（估计是多户同营），早晨——早餐，中午晚上：中餐正餐，晚上——卤味、宵夜。

空：外卖、外带，团餐，宴会，礼品。

早上早醒，闲来无事，聊聊，见笑了。

三、数据聚合的商业模式？

①扩大市场规模。企业和人口的集中，彼此形成市场，产生较大规模的市场经济，为工商企业增加了潜在市场，有利于它们扩大生产规模。在市场经济发达的地区，商业、金融、科技、信息条件更为优越，适合于企业进行生产经营活动。

②降低运输费用,降低产品成本">产品成本。企业集中在一起,企业之间互为市场，彼此提供原材料、"生产设备和产品。不仅生产协作方便，供销关系固定，而且距离缩短，运输费用降低,销售费用缩减,从而有利于降低产品成本和销售价格。

③促进基础设施、公用事业的建立、发展和充分利用。企业进行生产和经营，需要与之相适应的交通运输、邮政通讯、水电供应等各项设施。集中建设、使用和管理这些设施，比各个企业单独进行建设、使用和管理大大节约费用，而且这些公共设施又为企业和居民所共享,使它们得到充分的利用,产生更大的社会经济效益和环境效益。

④企业的集中必然伴随熟练劳动力、技术人才和经营管理干部的集中。既使企业能够得到它们所需要的各类人员，同时各类人员也容易获得合适的工作岗位，发挥专长，从而创造出更多的社会财富。

⑤便于企业之间直接接触，达到彼此学习，相互交流，广泛协作，推广技术,开展竞争,从而刺激企业改进生产、开发产品、提高质量，创造出巨大的经济效益。

四、数据集构建是什么？

、数据的概念

数据集通常是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测，列表示变量。

2、数据结构

R拥有许多用于储存数据的对象类型，包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表。

3、向量

向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。数组里面的数据要求是同一类型或模式。标量是只有一个元素的向量，例如：f <- 3。用于保存常量。a[c(2,4)]表示访问a中的第二个和第四个元素。R中的元素是从1开始的，Python中的元素是从零开始的。c(2:6)等价于c(2、3、4、5、6)，冒号表示一个区间的元素。

3、矩阵

矩阵是一个二维数组，每个元素都拥有相同的模式。

五、微数据商业模式？

在这个消费升级的时代，只有通过大数据进行实时且深度的分析，才能把握住消费者不断变化的大趋势。讲到大数据，经常会强调“大”，但实际上大数据最根本的核心是“微数据”，即，每个用户的每个行为数据。只有对这些“微数据”加以采集和分析，才可洞察到趋势的变化，实时还原用户的真实画像，挖据更多用户价值，通过多种精准营销的方式，降低获客成本，最终实现业务良性增长。

1、增长是企业生存与发展的核心

“

荷塘理论

一个池塘要长满荷叶，假设第一天你能看到1片荷叶，第二天你能看到2片荷叶，第三天你能看到4片荷叶，第四天你能看到8片荷叶，以此类推，每天以成倍的速度增长，问荷花铺满整个池塘的前一天，池塘里有多少荷花？

无论多么大的荷塘，在长满整个荷塘前一天，一定是大于50%的面积，或者说，仅仅一天时间，就实现了以前无数天期望的成功！现实中，有很多人就在创造奇迹的头一天就放弃了，于是失败在成功的前一天。俗话说“行一百半九十”也是这个道理，行了90里路了，还有10里路往往是成功的关键，但有时候往往在最后关键的一步就放弃了。

根据荷塘理论，达到50%可能需要几年时间，很多创业公司往往不能坚持下来便放弃了，从1到2、4到N-1次方的过程是很痛苦的，如果没有科学的衡量与指导，很容易放弃。在营销中，前面的辛苦可能都是细小的铺垫或者造势，但最后的签约往往都是很短的时间就成功了，如果不能坚持下去可能就在成功一刻前就放弃了，因此唯有不忘初心，始终铭记目标，坚持到底！

六、数据库的商业模式？

一、 企业数据自营模式

        企业自身拥有海量数据和大数据技术，同时具备一定的分析能力，能够根据数据分析结果改进现有产品或预测未来，从而使企业获得利润的商业模式是企业数据自营模式。

二、 数据租售模式

        数据就是资产，通过一定的媒介，将广泛收集、精心过滤的数据销售或者租赁给客户来获取报酬的方式，就是数据租售的商业模式。这需要企业具有强大的收集数据和整合萃取信息的能力，以此形成数据采集、信息萃取、价值传递的完整链条。

三、 数据平台模式

        通过建立平台，实现数据的分析、分享和交易等功能，为用户提供方便快捷的个性化平台服务来获取利润。数据平台模式主要包括数据分析平台模式、数据分享平台模式和数据交易平台模式。

四、 数据仓库模式

        通过整合所有类型的数据来为企业提供决策支持，从而获得利润，这种商业模式被称为数据仓库模式。

五、 数据众包模式

        数据众包模式是从大数据的角度出发，企业从创新设计领域切入，将产品设计转向用户，通过搜集消费者设计的海量数据，进行数据测评找到最佳的产品设计，同时借助社会资源提升自身的创新与研发实力。

六、 数据外包模式

        数据外包模式是指企业将数据收集、数据处理等业务环节剥离出来，外包给专业机构，通过优化资源配置，降低成本增强核心竞争力。数据外包模式主要包括决策外包和技术外包。

七、psv重新构建数据库？

没什么，重新构建数据库之后以前的游戏和记录都在 就是有的卡带游戏的图标没了，但是只要插上卡运行一次，就会恢复图标 我个人认为，有些游戏跟其它游戏有冲突 比如仙境传说奥德赛，跟漫画英雄VS卡扑空在一个机器上时，老出错让我重新构建数据库，但是我只留一个游戏的图标后，就不会有这问题，实际是怎么回事我也不清楚

八、医疗大数据商业模式？

相较人的决策而言，通过对医疗大数据的智能分析，在多条路径中高效选择找出最佳的决策路径，能有效提高医疗效率、降低医疗成本。大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。

1.汇总患者的临床记录和医疗保险数据集汇总患者的临床记录和医疗保险数据集，并进行高级分析，将提高医疗支付方、医疗服务提供方和医药企业的决策能力。比如，对医药企业来说，他们不仅可以生产出具有更佳疗效的药品，而且能保证药品适销对路。临床记录和医疗保险数据集的市场刚刚开始发展，扩张的速度将取决于医疗保健行业完成EMR和循证医学发展的速度。2.个性化治疗通过对大型数据集(例如基因组数据)的分析发展个性化治疗。这一应用考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应的关系，然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。个性化医学可以改善医疗保健效果，比如在患者发生疾病症状前，就提供早期的检测和诊断。很多情况下，病人用同样的诊疗方案但是疗效却不一样，部分原因是遗传变异。针对不同的患者采取不同的诊疗方案，或者根据患者的实际情况调整药物剂量，可以减少副作用。

九、医院大数据平台的构建过程包括？

医院大数据平台的构建过程，

1包括信息的收集 ，建设研究型医院 ，搜集临床研究中动态跟踪观察症状的变化，是研究症状-治疗-效果的关键环节 。

2构建协同创新共同体，引领医学学术发展 。

3创建临床研究新范式，绘制数据工程路线图， 确保医院发展战略目标。

4实施临床数据共享工程，推进临床科研一体化 。

十、数据仓库构建的过程和意义？

数据仓库采集进来的原始数据是杂乱无章的，只有通过构建数据模型，将数据有序的组织和存储起来之后（即模型），才能为上层应用提供高效灵活的支撑，优秀的数据仓库模型对应用的价值主要体现在数据质量、响应速度、成本消耗及健壮水平四个方面：

1、数据质量

通过建模可以准确的理解业务和数据，实现业务和数据的标准映射，从而提升应用的有效性。

比如原始数据对于性别字段的枚举值既有男女，也有01等形式，这种定义的分歧会对上层的应用产生干扰，数据模型应该依据数据标准对原始数据进行标准化，所谓“书同文，车同轨”，数据治理的要求往往要落在具体的数据建模中才能发挥作用。

2、响应速度

通过建模可以提前基于源数据生成应用所需的模型，提升应用响应能力。

宽表就是一种典型的模型，如果没有宽表，应用就要将数据处理的复杂逻辑嵌入在应用中实现，无论是代码的开销、处理的开销及访问的开销都很大，因此往往需要预先生成模型来置换时间，也就是空间换时间。

风险在于应用变化无常，而模型往往后知后觉，现在只管杀不管埋的现象很多了，导致企业中80%的模型没人使用，元数据很大的一个应用场景就是模型生命周期的管理。

3、资源消耗

通过建模可以实现公共数据的共享，提升复用能力。

比如发现某些应用共同需要某个计算字段，则可以将这个计算字段预先生成（即沉淀成模型），这样有新的应用需要时可以直接使用，从而在资源和时间节省上一举两得。

这个角度讲，OLAP的CUBE其实就是一种建模，当然应用（上层模型也可以看成应用）如果不够多，复用无从谈起，建模也就失去了价值，很多时候感觉数据仓库的模型没啥卵用，大多时候是复用的效益不够明显所致。

4、健壮水平

通过建模可以实现应用与源数据的解耦，降低源数据变动对应用的影响，提升应用的健壮性。

比如有100个应用直接依赖某个源数据，如果这个源数据发生变动，则需要对100个应用都进行适配改造，代价非常大。

而如果100个应用都是基于模型支撑的，则可以在保证模型北向应用接口不动的情况下，仅改造模型和源数据的南向接口就可以了，不仅改动的工作量大幅减少（比如原来改100次现在只需要改一次），同时保证了应用的连续性。