商业模式书籍推荐

作者从事商业模式&战略咨询工作,推荐《商业模式必读12篇》。市面上多数商业模式书籍内容平庸,而该书能帮助初入此门者搭建知识体系,让职场老鸟刷新知识架构。作者还建议条件允许可看完12Reads所有书。

从毕业后进到第一家咨询公司开始,就一直在从事商业模式&战略咨询方面的工作,因此在「商业模式书籍推荐」这个话题上我想我还是有些许话语权的。

市面上关于商业模式的书还是有不少的,但内容和质量都较为平庸,没有什么出彩的地方。其中有相当大一部分都是东拼西凑而成,难以教人从组织战略的角度去看待商业模式。

而在亲身看过这么多商业模式方面的书籍后,对于一些想要快速学习商业模式相关知识的人而言,我的推荐是:《商业模式必读12篇》这本书(注意,该书只能从其官网购买,请善用百度)。

商业模式书籍推荐,培养商业思维看这本书就够了

 

想想当初自己也是「萌新」一枚,大学虽然读了商业管理相关专业,但遗憾的是并没有专门主攻商业模式方向。好在后来通过集中阅读大量商业模式相关书籍,才打下了一些所谓专业基础的底子。

所以读书一定是个好东西,无论你是职场萌新还是身经百战的商业精英,都能从一本好书中找到攸关个人以及企业发展方向的答案。

而《商业模式必读12篇》正是这样一本值得推荐的「好书」。

商业模式书籍推荐,培养商业思维看这本书就够了

 

很多管理学者都习惯把商业模式看成是一切竞争战略的源头。无论是对一名企业中高层管理者而言,还是一名创业者来说,商业模式的概念都是十分重要的。拥有「高人一等」的商业模式几乎就等于让企业赢在了起跑线上,而商业思维的培养又是多数经理人、企业管理者立足职场的根本。

如果你是初入此门的萌新,那么《商业模式必读12篇》会帮助你迅速搭建与商业模式相关的知识体系;如果你是一名职场老鸟,已在从事这方面的工作或已接触到与商业模式有关的形形色色的概念,那么毫不客气地说,这本《商业模式必读12篇》将会重新刷新你的知识架构,让你的认知和专业能力都能更上一层楼。

总之,建立对商业模式的专业认知及培养商业思维,我认为看这本《商业模式必读12篇》绝对是足够的了。

商业模式书籍推荐,培养商业思维看这本书就够了

 

当然,如果条件允许,我推荐你能看完12Reads所有的书。毕竟严格来讲,商业模式只是整个商业管理中最顶层上的那一环,而商业思维培养的其他部分也同样不可或缺。个人认为,12Reads的教材和课程可能是你能从市场上接触到的最趋近于完美的商科教育了。

你认为还有哪些商业模式书籍值得推荐?欢迎参与讨论。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
### 书籍推荐系统的数据集 对于构建书籍推荐系统,可以从多个公开的数据集中获取资源。以下是几个适合用于开发和测试书籍推荐算法的数据集。 #### Project Gutenberg 数据库 Project Gutenberg 提供了超过36,000本免费电子书的下载服务[^1]。虽然该平台本身不是专门针对机器学习或数据分析设计的,但它提供了丰富的文学作品集合,可用于自然语言处理或其他文本分析任务。如果目标是基于内容的推荐,则可以利用这些书籍的内容来提取特征并建立模型。 #### Goodreads 数据集 尽管未被直接提及于所提供的参考资料列表中,Goodreads 是另一个重要的来源之一。其开放版本包含了大量关于书籍评价的信息(例如星级评分),以及用户的评论等元数据。这类信息非常适合用来训练协同过滤或者混合型推荐引擎。不过需要注意的是,在使用此类外部资源前应确认许可协议是否允许商业用途或广泛分发研究成果等情况。 #### Amazon 商品推荐数据集 Amazon 的商品推荐数据集也包含了大量的图书产品及其关联信息[^2]。此数据集不仅限于书籍类别,还包括其他各种类别的消费品;但对于专注于特定领域如小说、非虚构作品等领域内的个性化建议来说仍然非常有用。通过研究不同类型的购买行为模式之间可能存在的联系,我们可以更好地理解跨品类兴趣转移现象,并据此调整我们的预测策略以提高准确性。 #### Anime Recommendation Database (扩展应用) 虽然名为动画推荐数据库,但实际上它可以作为一个通用框架应用于任何具有相似结构的对象上——即存在用户偏好表达形式(比如打分机制) 和对象属性描述字段的地方都可以借鉴这种方法论来进行迁移学习尝试 。在这个案例里提到的具体实现方式采用了矩阵因数分解技术 ,其中涉及到将项目与使用者映射至同一隐含空间之内以便捕捉他们之间深层次交互关系的本质特性 [^4]. 考虑到两者间存在着共同之处 , 我们完全可以参照上述思路去探索更加精准高效的解决方案出来. ```python import pandas as pd # 假设我们已经加载了一个类似于亚马逊产品的CSV文件 data = pd.read_csv('books_ratings.csv') # 显示前几行记录查看基本信息 print(data.head()) ```
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