我眼中的互联网经济

互联网经济与信息传播
  • 互联网经济就是利用互联网这种通讯技术在消除信息不对称,进行资源的更有效配置,并最终促进生产力的发展的过程中产出的经济行为。

从整个宇宙规律来说,根据热力学第二定律,把宇宙看做一个封闭系统,整个宇宙都是熵增的,人类的所有活动以及宇宙的一切运动都是在熵增过程的过程,我们不过是控制熵增过程的快慢以及形式。

从社会发展规律来说,生产行业解决的是产品(虚指,有可能是某种服务)的产出,是创造性活动,由0到1的过程。商业解决产品/生产资料流通,提高社会的运行效率,由1到10的过程。需要流通的原因是分布不均,包括产品的分布及信息的不对称。商业就是掌握这种不均衡并在解决不均衡过程中牟利的行为。随着信息传播技术(广义,古代人骑马传口信也是信息传播,后来发展到电讯技术)的发展,信息可以在世界范围内实时传播。可是信息并没有充分有效的提取出来,信息不对称还是非常严重的。这导致已经产出的商品不能得到充分的利用,同时也阻碍了生产力的发展。因此信息不对称会变的越来越小,但是永远存在。我们不能改变,但是我们能从这个过程中分一点羹:)。

互联网只是信息传播的一种当下最普遍的方式,因此互联网经济就是从依附于互联网上信息传播而获利的经济行为。

  • 如何发现机会

互联网加速了信息的传播,从信息的传播角度入手

信息传播的三个阶段1:产生 2:传播 3:接收

1:信息产出。传统行业猜刚刚开始进行信息话的过程。据我所知,大多数乡镇企业都没有网站宣传自己,交易全都是纸化的。医疗行业仅仅进行到病例电子话,但是没有联网。很多erp软件就是为此存在的。不过erp产业已经进行成熟期。微软,sap,oracle,IBM都是那个时代的巨人。
2:信息传播。信息的快速传播可以优化原有的商业信息传播流程。比如各种网上交易平台加速了商家和消费者之间的信息传播。将原来商业中的代理商环节省去。更快捷的信息传播可以使原来不可能的事情变为可能,就是催生出很多产业。社交产品属于加速人与人之间的信息传播。团购行业属于广泛搜集消费者的行业。共享经济典型应用就是打车服务。
3:信息的接收。人接收信息的速度是有限的,(最多一目百行),数据的预处理就显的尤其重要。百度,淘宝的搜索就承担的这个作用。个性化广告推荐亦如此。当信息传播不是瓶颈的时候,整个信息传播通路中,信息的接收已经成为瓶颈。从无限的信息中找到对自己最有用的信息,既数据分析会越来越重要。(个人观点,并不是说大数据会很快发展起来。因为整个信息技术才发展到初级阶段,很多简单分析就能产生巨大价值的数据都在闲置,简单处理后充分利用这些数据就会产生巨大的价值,投入产出比更高,更值得我们去分析。大数据适合对数据的终极分析,投入产出比较低)

从可以被优化配置的社会资源角度考虑

社会生产中分为生产者和消费者。
事实一:生产者总希望通过大规模流水线式机中生产来节约成本。
事实二:消费者总希望定制化产品/服务来满足自己的需求。
双方博弈的筹码是产品的价格。

对应事实一,团购业务产生了。它使以前不能被搜集的离散的消费变成了集中消费,降低了生产成本。
对应事实二,这里面很多不能被集中化生产的商品(服务更多)只能寻求社会资源的更有效配置,共享经济诞生了。像打车服务,airbnb这些需要单个服务对象和单个服务提供单元更便捷交流的工具诞生了。

从社会发展的阶段角度,选择合适切入行业

针对走出温饱水平的国家来说(发达国家及中国大部分人),人们关于生活质量的诉求正在别的更为急迫。比如娱乐,教育,婴幼儿培养,旅游等,行业本身在发生变化。而且是正在发展壮大的行业,其中机会更多。可以从中看看有啥机会。
非温饱大多数国家处于中国的三十年前状态,可以复制中国模式。就像我们复制美国模式一样。


  • 总结

互联网加速了信息传播。在这种新态势下

  1. 原有行业固有流程可以优化
  2. 原有行业哪些事不可能实现的事情可用在互联网背景下实现
  3. 在信息加速传播背景下,与信息处理相关的产业处在快速发展期
  4. 选择切入行业时选择正在快速发展,需求空白较多的行业

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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