进口母婴零售企业采购成本控制研究——以AP公司为例
这是一篇关于所有权总成本,成本分析,成本控制的论文, 主要内容为伴随我国二胎政策的放开实施,母婴市场进一步发展壮大,大批创新型的母婴连锁企业应运而生。在电商平台、社交平台、实体门店、商超卖场等多渠道运营的环境下,企业面临前所未有的竞争和压力。作为经营进口母婴商品的零售企业,除了面对不断提升品质的国产品牌的竞争,还需要面对跨境电商的价格冲击,在应对价格竞争降低毛利的同时,从采购环节控制成本,提升利润空间,从而取得竞争优势成为企业可持续发展以及盈利的关键。本文基于TCO(Total Cost of Ownership)所有权总成本思想,通过分析零售企业AP公司产品采购全过程,即采购前期、采购中期、采购后期的相关采购活动及成本构成,挖掘日常工作中的容易被忽略的隐性成本。针对公司的实际采购管理现状及存在的问题,总结了采购成本控制的必要性。分析影响AP公司采购成本的原因,即采购管理体系不合理、采购控制方法不合理、跨境电商影响分析不足、对销售部门需求预测不准确。并针对性地提出改进方案,即构建完善采购成本控制体系、应用适合AP公司降低采购成本的控制方法、客观分析跨境平台的影响、改善对终端需求预测的差距。实证分析结合AP公司的婴儿推车数据,从采购总成本角度,分析各部分成本要素,并将其中的质量成本及缺货成本进行量化计算。通过不同品牌TCO总成本占比的对比,评估品牌合作供应商的优劣,同时通过各成本要素对比,针对性地提出改进策略,进一步优化品牌结构。
基于决策树算法的研发项目管理系统的设计与实现
这是一篇关于数据挖掘,决策树算法,项目管理,绩效考核,成本分析的论文, 主要内容为随着大数据时代的到来,数据挖掘技术被应用到各个领域中。尤其是现代企业管理中,利用数据挖掘技术分析企业大数据潜在信息,并基于此建立良好的项目管理制度以及绩效考核评价体系,提高企业的经济效益,帮助企业在复杂的市场环境下生存和发展。本文以数据挖掘技术中的决策树算法为技术核心,通过实现项目以及员工管理模块,生成绩效考核数据集,进而生成决策树,根据对决策树的评价与分析,帮助员工提升自己及管理人员实施管理。此外,基于绩效考核成绩以及项目管理信息对企业的成本进行分析,生成多维度的成本分析报表,帮助管理层更加清晰的了解公司运营状况。综合以上功能设计,编程实现了一款软件研发项目的管理系统。决策树算法是数据挖掘技术中常用的分类算法,其结果通常以if-then的规则形式进行表达。其中C4.5算法是决策树算法中的一种,具有易于理解且准确率高的优点,与其前身ID3算法相比较,增加了信息增益率的概念。经过理论分析后,本文选用C4.5算法对绩效考核结果进行分析,通过收集数据、数据预处理、计算信息增益率、确定分裂属性以及后剪枝等步骤,生成用于绩效考核的决策树。进而利用测试数据集对决策树进行检验,得出决策树的准确率在90%以上,高于其他决策树算法的结果。本文基于轻量级MVVM框架Vue.js进行系统开发,采用C#语言、SQL Server数据库等工具对系统进行设计,基于C4.5决策树算法对系统生成的数据集进行挖掘分析,生成绩效考核相关决策树,并利用Echarts等可视化工具生成相关成本报表。系统开发采用的是B/S架构,通过可视化工具、决策树算法、动态网页等手段搭建了一个能够实现绩效考核分析的研发项目管理系统与平台。该系统包含信息存储、任务管理、报表生成、角色权限控制、信息可视化等管理信息系统功能模块,实现了项目的建立与管理、任务的流程流转、员工的相关信息填报以及管理、绩效考核体系的建立、各维度报表的生成、管理驾驶舱的搭建等项目管理功能。该系统以决策树算法为技术核心,获得科学可信且精确度高的项目管理信息结果,并实现了数据可视化,可辅助企业在大数据时代建立良好的管理制度。
基于决策树算法的研发项目管理系统的设计与实现
这是一篇关于数据挖掘,决策树算法,项目管理,绩效考核,成本分析的论文, 主要内容为随着大数据时代的到来,数据挖掘技术被应用到各个领域中。尤其是现代企业管理中,利用数据挖掘技术分析企业大数据潜在信息,并基于此建立良好的项目管理制度以及绩效考核评价体系,提高企业的经济效益,帮助企业在复杂的市场环境下生存和发展。本文以数据挖掘技术中的决策树算法为技术核心,通过实现项目以及员工管理模块,生成绩效考核数据集,进而生成决策树,根据对决策树的评价与分析,帮助员工提升自己及管理人员实施管理。此外,基于绩效考核成绩以及项目管理信息对企业的成本进行分析,生成多维度的成本分析报表,帮助管理层更加清晰的了解公司运营状况。综合以上功能设计,编程实现了一款软件研发项目的管理系统。决策树算法是数据挖掘技术中常用的分类算法,其结果通常以if-then的规则形式进行表达。其中C4.5算法是决策树算法中的一种,具有易于理解且准确率高的优点,与其前身ID3算法相比较,增加了信息增益率的概念。经过理论分析后,本文选用C4.5算法对绩效考核结果进行分析,通过收集数据、数据预处理、计算信息增益率、确定分裂属性以及后剪枝等步骤,生成用于绩效考核的决策树。进而利用测试数据集对决策树进行检验,得出决策树的准确率在90%以上,高于其他决策树算法的结果。本文基于轻量级MVVM框架Vue.js进行系统开发,采用C#语言、SQL Server数据库等工具对系统进行设计,基于C4.5决策树算法对系统生成的数据集进行挖掘分析,生成绩效考核相关决策树,并利用Echarts等可视化工具生成相关成本报表。系统开发采用的是B/S架构,通过可视化工具、决策树算法、动态网页等手段搭建了一个能够实现绩效考核分析的研发项目管理系统与平台。该系统包含信息存储、任务管理、报表生成、角色权限控制、信息可视化等管理信息系统功能模块,实现了项目的建立与管理、任务的流程流转、员工的相关信息填报以及管理、绩效考核体系的建立、各维度报表的生成、管理驾驶舱的搭建等项目管理功能。该系统以决策树算法为技术核心,获得科学可信且精确度高的项目管理信息结果,并实现了数据可视化,可辅助企业在大数据时代建立良好的管理制度。
包钢ERP成本系统的设计与实现
这是一篇关于ERP,库存管理,成本管理,成本核算,成本分析的论文, 主要内容为近几年来,随着钢铁行业的飞速发展,竞争日益激烈,传统的钢铁企业很难再单纯依靠生产技术和产量来获得市场优势。在这样的形势下,提高管理水平、降低不必要成本成为了提高竞争力的重要途径。信息化建设就是提高竞争力的有效手段,因此,提高信息化水平对于钢铁企业来说迫在眉睫。本课题旨在以ERP系统的建设为方法,解决包钢集团的管理水平底下,管理混乱的问题。成本系统是ERP系统中最重要的系统之一,设计完善的成本系统,可以将包钢从采购原料至销售产品的所有步骤整合,并直观的反映出产量、库存量和成本。本次系统设计以JAVA语言为基础,采用J2EE系统架构,MVC开发架构和DB2数据库。本文在深入了解分析公司对成本系统的需求的前提下,分析了成本系统的设计理念,框架搭建方法,核心功能构造,数据收集方式,并在最后说明测试方法并展示了系统功能完成成果。本次成本系统的设计顺利达到了预期的功能,成本数据归集及成本核算功能均可完美运行且结果验证无误。在经历了3个月的试运行后,库存梳理得到了显著成果,成本核算效率从原本的10天核算完成提升到3天核算完成,成本分析报表可以在一天内出具,完全达到了系统设计的预期目的。
基于决策树算法的研发项目管理系统的设计与实现
这是一篇关于数据挖掘,决策树算法,项目管理,绩效考核,成本分析的论文, 主要内容为随着大数据时代的到来,数据挖掘技术被应用到各个领域中。尤其是现代企业管理中,利用数据挖掘技术分析企业大数据潜在信息,并基于此建立良好的项目管理制度以及绩效考核评价体系,提高企业的经济效益,帮助企业在复杂的市场环境下生存和发展。本文以数据挖掘技术中的决策树算法为技术核心,通过实现项目以及员工管理模块,生成绩效考核数据集,进而生成决策树,根据对决策树的评价与分析,帮助员工提升自己及管理人员实施管理。此外,基于绩效考核成绩以及项目管理信息对企业的成本进行分析,生成多维度的成本分析报表,帮助管理层更加清晰的了解公司运营状况。综合以上功能设计,编程实现了一款软件研发项目的管理系统。决策树算法是数据挖掘技术中常用的分类算法,其结果通常以if-then的规则形式进行表达。其中C4.5算法是决策树算法中的一种,具有易于理解且准确率高的优点,与其前身ID3算法相比较,增加了信息增益率的概念。经过理论分析后,本文选用C4.5算法对绩效考核结果进行分析,通过收集数据、数据预处理、计算信息增益率、确定分裂属性以及后剪枝等步骤,生成用于绩效考核的决策树。进而利用测试数据集对决策树进行检验,得出决策树的准确率在90%以上,高于其他决策树算法的结果。本文基于轻量级MVVM框架Vue.js进行系统开发,采用C#语言、SQL Server数据库等工具对系统进行设计,基于C4.5决策树算法对系统生成的数据集进行挖掘分析,生成绩效考核相关决策树,并利用Echarts等可视化工具生成相关成本报表。系统开发采用的是B/S架构,通过可视化工具、决策树算法、动态网页等手段搭建了一个能够实现绩效考核分析的研发项目管理系统与平台。该系统包含信息存储、任务管理、报表生成、角色权限控制、信息可视化等管理信息系统功能模块,实现了项目的建立与管理、任务的流程流转、员工的相关信息填报以及管理、绩效考核体系的建立、各维度报表的生成、管理驾驶舱的搭建等项目管理功能。该系统以决策树算法为技术核心,获得科学可信且精确度高的项目管理信息结果,并实现了数据可视化,可辅助企业在大数据时代建立良好的管理制度。
基于决策树算法的研发项目管理系统的设计与实现
这是一篇关于数据挖掘,决策树算法,项目管理,绩效考核,成本分析的论文, 主要内容为随着大数据时代的到来,数据挖掘技术被应用到各个领域中。尤其是现代企业管理中,利用数据挖掘技术分析企业大数据潜在信息,并基于此建立良好的项目管理制度以及绩效考核评价体系,提高企业的经济效益,帮助企业在复杂的市场环境下生存和发展。本文以数据挖掘技术中的决策树算法为技术核心,通过实现项目以及员工管理模块,生成绩效考核数据集,进而生成决策树,根据对决策树的评价与分析,帮助员工提升自己及管理人员实施管理。此外,基于绩效考核成绩以及项目管理信息对企业的成本进行分析,生成多维度的成本分析报表,帮助管理层更加清晰的了解公司运营状况。综合以上功能设计,编程实现了一款软件研发项目的管理系统。决策树算法是数据挖掘技术中常用的分类算法,其结果通常以if-then的规则形式进行表达。其中C4.5算法是决策树算法中的一种,具有易于理解且准确率高的优点,与其前身ID3算法相比较,增加了信息增益率的概念。经过理论分析后,本文选用C4.5算法对绩效考核结果进行分析,通过收集数据、数据预处理、计算信息增益率、确定分裂属性以及后剪枝等步骤,生成用于绩效考核的决策树。进而利用测试数据集对决策树进行检验,得出决策树的准确率在90%以上,高于其他决策树算法的结果。本文基于轻量级MVVM框架Vue.js进行系统开发,采用C#语言、SQL Server数据库等工具对系统进行设计,基于C4.5决策树算法对系统生成的数据集进行挖掘分析,生成绩效考核相关决策树,并利用Echarts等可视化工具生成相关成本报表。系统开发采用的是B/S架构,通过可视化工具、决策树算法、动态网页等手段搭建了一个能够实现绩效考核分析的研发项目管理系统与平台。该系统包含信息存储、任务管理、报表生成、角色权限控制、信息可视化等管理信息系统功能模块,实现了项目的建立与管理、任务的流程流转、员工的相关信息填报以及管理、绩效考核体系的建立、各维度报表的生成、管理驾驶舱的搭建等项目管理功能。该系统以决策树算法为技术核心,获得科学可信且精确度高的项目管理信息结果,并实现了数据可视化,可辅助企业在大数据时代建立良好的管理制度。
基于决策树算法的研发项目管理系统的设计与实现
这是一篇关于数据挖掘,决策树算法,项目管理,绩效考核,成本分析的论文, 主要内容为随着大数据时代的到来,数据挖掘技术被应用到各个领域中。尤其是现代企业管理中,利用数据挖掘技术分析企业大数据潜在信息,并基于此建立良好的项目管理制度以及绩效考核评价体系,提高企业的经济效益,帮助企业在复杂的市场环境下生存和发展。本文以数据挖掘技术中的决策树算法为技术核心,通过实现项目以及员工管理模块,生成绩效考核数据集,进而生成决策树,根据对决策树的评价与分析,帮助员工提升自己及管理人员实施管理。此外,基于绩效考核成绩以及项目管理信息对企业的成本进行分析,生成多维度的成本分析报表,帮助管理层更加清晰的了解公司运营状况。综合以上功能设计,编程实现了一款软件研发项目的管理系统。决策树算法是数据挖掘技术中常用的分类算法,其结果通常以if-then的规则形式进行表达。其中C4.5算法是决策树算法中的一种,具有易于理解且准确率高的优点,与其前身ID3算法相比较,增加了信息增益率的概念。经过理论分析后,本文选用C4.5算法对绩效考核结果进行分析,通过收集数据、数据预处理、计算信息增益率、确定分裂属性以及后剪枝等步骤,生成用于绩效考核的决策树。进而利用测试数据集对决策树进行检验,得出决策树的准确率在90%以上,高于其他决策树算法的结果。本文基于轻量级MVVM框架Vue.js进行系统开发,采用C#语言、SQL Server数据库等工具对系统进行设计,基于C4.5决策树算法对系统生成的数据集进行挖掘分析,生成绩效考核相关决策树,并利用Echarts等可视化工具生成相关成本报表。系统开发采用的是B/S架构,通过可视化工具、决策树算法、动态网页等手段搭建了一个能够实现绩效考核分析的研发项目管理系统与平台。该系统包含信息存储、任务管理、报表生成、角色权限控制、信息可视化等管理信息系统功能模块,实现了项目的建立与管理、任务的流程流转、员工的相关信息填报以及管理、绩效考核体系的建立、各维度报表的生成、管理驾驶舱的搭建等项目管理功能。该系统以决策树算法为技术核心,获得科学可信且精确度高的项目管理信息结果,并实现了数据可视化,可辅助企业在大数据时代建立良好的管理制度。
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