6、商业信息系统:驱动商业成功的关键要素

商业信息系统:驱动商业成功的关键要素

在当今全球化和数字化的时代,商业环境日新月异,管理信息系统(MIS)在企业的运营和发展中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨全球化不同阶段的特点、弗里德曼的“平坦世界”理论、成功应用程序的商业策略以及一系列商业案例和项目,旨在为读者提供全面的商业洞察和实践指导。

全球化的不同阶段

全球化经历了三个主要阶段,每个阶段都有其独特的特点和商业数据收集重点:
- 全球化 1.0 阶段 :这一阶段主要是国家和企业在全球范围内进行资源和市场的拓展,商业数据主要围绕地理信息、贸易政策和原材料供应等方面。例如,企业会收集不同国家的关税政策、运输成本等数据,以优化国际贸易路线。
- 全球化 2.0 阶段 :随着信息技术的发展,跨国公司成为全球化的主导力量,商业数据更加注重企业内部的运营和管理,如供应链管理、生产效率和客户关系等。企业开始利用信息技术实现全球范围内的资源整合和协同工作。
- 全球化 3.0 阶段 :个人和小型企业也能够参与到全球化的竞争中,商业数据的多样性和实时性成为关键。例如,社交媒体数据、在线销售数据等能够帮助企业更好地了解消费者需求和市场趋势。

弗里德曼的“平坦世界”理论

托马斯·弗里德曼在其著作中提出了“平坦世界”的概念,他认为一系列的技术和社会变革使得全球经济竞争环境变得更加平等。他列举了 10 种推动世界变平的力量:
1. 柏林墙的倒塌 :1989 年 11 月 9 日,柏林墙的倒塌标志着全球权力平衡向民主和自由市场倾斜,

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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