26、业务流程管理(BPM)市场中的长尾理论应用

业务流程管理(BPM)市场中的长尾理论应用

1. 安德森的创新

克里斯·安德森并非长尾经济学的创造者。早在一个多世纪前,零售商们就已经在这一主题上进行创新。19世纪80年代,理查德·西尔斯偶然发现了邮购目录的概念(利用全球仓储),最终促成了西尔斯·罗巴克公司的诞生,该公司在几十年里一直是全球最大的零售商。

安德森的创新在于对长尾运作原理的分析与综合,他提出了两组与业务流程管理(BPM)讨论相关的原理:

1.1 长尾的三大力量

安德森首先识别出驱动互联网经济的三个优雅原则,并将其称为“三大力量”。尽管这些力量源于互联网带来的新能力,但其应用并不局限于互联网商务。
- 力量1:生产工具的民主化 :个人电脑就是这一新能力的典型例子,它让每个人都能制作书籍、音乐和视频,本质上,如今人人都可以成为生产者。
- 力量2:分销工具的民主化 :互联网使每个人都能将自己的“作品”推向广大受众,为满足小众兴趣提供了必要的受众规模,而这是地理受限的市场或传统分销方式无法做到的。
- 力量3:连接供需 :网站、网络搜索、博客和留言板等互联网技术提供了供应商与消费者连接的平台。虽然广告和口碑等传统方法仍在发挥作用,但规模有限。

1.2 长尾规则

《长尾理论》的最后一章列出了一系列规则,可用于利用塑造新经济的力量。具体规则如下表所示:
| 编号 | 规则 | 描述 |
| — | — | — |
| ➊ | 移动库存 | 集中仓储,或通过电子“比特”产品(如iTunes

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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