14、电子政务中的公民终身价值:概念、计算与应用

电子政务中的公民终身价值:概念、计算与应用

在当今数字化时代,无论是商业领域还是政府部门,对客户或公民价值的评估都显得至关重要。商业公司关注客户终身价值(CLV)以识别最有价值的客户,而政府机构则需要一种新的方法来衡量公民对组织的价值,这就是公民终身价值(CzLV)。

1. 客户终身价值(CLV)概述

在过去二十年中,企业往往侧重于成本管理或收入增长,采用其中一种方法时往往会在另一个方面有所损失。评估单个客户的价值并根据客户对公司的价值制定客户层面的策略变得越来越重要。许多以客户为导向的公司意识到,客户的价值不仅仅在于每笔交易带来的利润,而应基于他们在与公司的整个关系期间对公司的贡献。

CLV在客户评估中起着重要作用,特别是在客户流失分析和客户保留活动管理方面。在客户流失分析中,客户或客户群体的CLV是其流失概率的重要补充信息,它能让企业了解因客户流失真正损失了多少,以及应该在这个客户群体上投入多少精力。

2. CLV的基本模型

CLV通常被定义为从客户与公司的关系存续期间所获得的所有未来利润的现值。不同的研究人员对CLV有不同的描述,以下是一个简单的数学模型:
[CLV = \sum_{i=1}^{n} \frac{R_i - C_i}{(1 + d)^i}]
其中:
- (i) 是客户交易现金流的周期;
- (R_i) 是客户在第 (i) 期的收入;
- (C_i) 是在第 (i) 期产生收入 (R_i) 的总成本;
- (d) 是利率;
- (n) 是所考虑的客户预计生命周期的总周期数。

这个模型是最基本的模型,它忽略了销售和成本的函数。通过数据挖掘技术

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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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