奥运体育营销之路

奥运赞助企业应走中国特色体育营销之路
来源:北京奥组委网站     阅读: 197 次     2006-10-15 16:24:42 

  官方网站1月11日讯 今天下午,在由搜狐公司主办的“奥运中国”论坛上,北京奥组委市场开发部副部长刘军表示,北京奥运会赞助企业应充分利用奥运会平台,在学习借鉴跨国企业体育营销经验的同时,结合企业自身特点,创中国特色体育营销之路。   近年来中国的体育市场从小到大,从弱到强,其发展引人注目。刘军说,一些经济实力雄厚的中国企业已经拥有了先进的市场营销理念和完备的运营系统,但是在体育营销领域,中国企业与很多世界领先跨国企业相比还有一定差距。他建议北京奥运会的赞助企业,应充分利用奥运会平台,学习跨国企业的体育营销经验,同时根据自己企业特点,自主创新,找出一条适合自己的、具有中国特色的体育营销之路,这将是北京奥运会带给中国企业和中国体育市场一笔巨大的财富。   刘军指出,成为北京2008奥运会的赞助企业,意味着企业的品牌、实力和企业的形象都得到了广泛的认可,同时赞助企业可以利用奥运平台来培育国内外的市场,锻炼自己的队伍,为自己的品牌形象和企业文化注入新的激情和活力。   在北京2008年奥运会巨大的品牌价值影响下,企业不仅获得广泛的宣传机会,还将进一步巩固企业的行业领先地位,提升品牌形象,提高客户忠诚度,增强企业凝聚力。当然,奥运也给企业在产品质量、服务水平、运营机制上带来了巨大的挑战和考验。刘军认为,在挑战和考验中成长起来的企业,必将在强手如云的市场经济中立于不败之地,而这也恰恰是北京奥运会市场开发吸引众多中外企业的重要因素。(黎晗)

 
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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