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大大大华哥呢
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晴空,朗照

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夜场入市避免几大陷阱盲目重金购买夜场看见三大品牌在夜场赚钱就认为自己也能赚钱,殊不知三大品牌的品牌基础、经销商实力和其它渠道对夜场销量起到的平衡作用,形成了极强的抗风险能力,即使遭遇竞争对手的攻击,也不能撼动其市场根基。而新锐品牌去盲目拼抢夜场,短期内是容易见到效益的,某些企业就开始得意忘形,乐不思蜀,就避重就轻的不想开发餐饮和商超渠道了,于是市场经理就不断地跟总部打报告要求开发某某夜场,不同意就推脱销售责任,从此,企业就掉进了市场费用的“黑洞”。因此企业不能被一时的表像蒙蔽,就算是夜场暂时得利,也无法保证长久的优势,因此必须要从自身实际情况出发,制订区域市场渠道模式。经销商与终端赚钱,厂家赔钱另外也要认识到一点,做夜场,常常造成经销商和终端赚钱而厂家赔钱的情况,夜场终端和经销商只赚取加价利润空间,而营销成本主要是由厂家承担的,因此经营风险由厂家承担。单纯地道听途说夜场如何如何赚钱,看到夜场百分之几百的加价率就心跳不已的企业,却一不小心地跳进了陷阱,越陷越深,越套越牢。市场人员、经销商与夜场合伙欺厂家由于夜场的管理随意性,诚信度普遍偏低,夜场收费本身属于一个带有争议的行业问题,夜场在制订进场(专场)费额度时,没有可衡量依据。某些企业由于管理上监控措施不力,常常会出现企业一线销售人员与经销商或终端联手虚报进场费用,欺厂家,导致厂家蒙受巨大损失。辩证看夜场,求长远发展之道由以上分析,夜场在区域整体营销系统中只是一个环节,可以说,只是一个手段而非目的,过度地夸大夜场,或者谈夜场“色变”都是偏颇的。企业必须打造自己的核心竞争力,在竞争中逐渐超越对手。有形的东西容易被模仿,而无形的东西却难以被复制。正如产品、渠道已经高度同质化,企业曾赖以依托的核心竞争力越来越容易被超越,而品牌、管理、企业文化等无形的东西则成为今天企业竞争的最大资本。品牌代表了品质、实力、身份地位等,品牌核心概念将成为可以改变消费者心智模式,引导消费的唯一不可复制的利器,成为一种阻止竞争对手的强大壁垒。品牌为企业和产品的可持续经营制造了发展的空间。单一打造夜场渠道,品牌所起的作用有限,当从全局观看,从夜场与餐饮、商超、流通等领域的战略关系看,品牌则是具有战略价值,不仅为现实的整体营销工作带来帮助,更为可持续发展创造了条件。
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彷徨爱情

2012年电子科技大学中山学院优秀论文 葡萄酒等级划分体系模型的探究 摘 要 针对目前葡萄酒评价体系不完善的现状本文对葡萄酒评价体系作出探究。 对于问题一运用单因素方差分析法利用Matlab软件以Anoval函数求解。求出p-value显著性水平取05作为标准来判断那组有显著性以及通过比较方差来判断那组数据更加可信。 对于问题二在问题一中得到第二组评分更可信因此根据该组的评分进行分级通过用Matlab软件的Corrcoef和Regress函数对该组成分进行相关性验证和用EXCEL画出图表进行分析找出影响葡萄酒分级的成分然后在酿酒葡萄数据中找出与影响葡萄酒分级相同的成分再结合葡萄酒评分对葡萄样品进行分级得出葡萄样品成分的排列结合成分的量和葡萄酒分级得出影响酿酒葡萄分级成分的范围。 对于问题三通过问题二的解答可以知道葡萄酒和酿酒葡萄的划分级别利用附件二的资料对每一种理化指标的数据根据对应的含量建立模型运用matlab软件拟合数据作出拟合线性图并采用多元回归分析法进行回归分析最后根据拟合线性图和回归系数来分析两类理化指标之间的关系。 对于问题四分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。结合题目给出芬香物质的数据对感官指标和理化指标进行综合分析用MABTLE拟合感官指标和理化指标的数据得出结论需要结合葡萄酒的理化指标和感官指标对葡萄酒的质量进行综合评价。关键字方差分析法 分级 理化指标 线性相关 回归分析 一、问题的重述 随着我国经济的快速发展葡萄酒市场竞争也异常激烈和无序“三精一水”、假年份、假产地酒、假酒庄影响消费者的健康虽然我国的GB15037-2006《葡萄酒》国家标准对葡萄酒的质量作了规定但由于相应规范的制定工作限制我国关于葡萄酒质量等级分划的标准还未完善国家迫切需要制定统一的质量等级制度。 确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评。每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分然后求和得到其总分从而确定葡萄酒的质量。酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量文章给出了某一年份一些葡萄酒的评价结果及该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。本文尝试解决以下问题 问题一 由于评酒师对葡萄酒的评分存在主观性需对评酒师的分数进行客观分析分析两组评酒员的评价结果有无显著性差异哪一组结果更可信 问题二葡萄酒的质量离不开原料酿酒葡萄的质量所以酿酒葡萄的理化指标至关重要。需根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级。 问题三酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系可能影响着葡萄酒质量所以需建立模型酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。 问题四分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量能否综合感官指标和理化指标建立模型来评价葡萄酒的质量是问题关键所在。 二、模型假设 品酒员打分相互之间没有影响 品酒员对样品的给的总分是他对该样品所有方面评分的总和并且该样品的最终得分可认为是10位品酒员打分的平均值 题目所给的数据真实可靠 酿酒方式及酿酒过程对葡萄酒的质量没有影响 不同种类葡萄酒的成份数据值统一标准没有差异  所有样品的酿造过程相同。 三、符号说明 n 测试数量 r 测试水平量 A 因素SS 各类数据源的平方和 Df 各类数据相应的自由度 MS 各类的均方值 F 统计量 P 大于F的概率 AS 各组均值对总方差的偏差平方和 ES 各组数据对均值偏差平方和的总和 四、问题分析 问题一的分析 我们要根据附件1的数据可知评酒员对红酒27组样品和白酒28组样品进行评分每件样品都进行了两次评分即是有两组评分数据题目要求分析两组评酒员的评分结果有无显著性差异以及那一组数据更加可信对于显著性的判断我们采用单因素方差分析法Analysis Of Variance。对于每件样品评酒员对外观香气口感及其整体评价进行打分每一组的每件样品都有十名品酒员进行评分故求每个品酒员对样品酒的总分之后求出这十名品酒员给的总分的平均分此平均分就是该样品的总分葡萄酒分为白酒和红酒我们对第一组的红酒和第二组的红酒进行方差分析法运用matlab软件中的anova1函数可得出p-value及F值通过分析就可知道那组更加具有显著性。方差是考察数据的波动性的方差小就说明数据比较稳定方差大就是波动性比较大 故通过比较两组数据的方差大小就知道那一组数据更加可信。 问题二的分析 根据问题一可知第二组的评酒员的评酒分数更可靠所以选择第二组葡萄酒的数据进行处理。从评酒员对葡萄酒评分的分数入手用逆向思维反推葡萄的等级。首先将第一问中第二组的白葡萄酒和红葡萄酒的每一种样品的评分进行分等级依次分为四个等级,然后用EXCEL将每个等级的样品酒的理化指标画成曲线图忽略异常数据点观察各等级间的理化指标有没有相关性如果有相关性找出影响葡萄酒质量的相关因素跟酿酒葡萄的理化指标数据进行对照得出酿酒葡萄的分级依据。 问题三的分析结合葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标作出每两个理化指标间的直观趋势图观察两者之间的大体关系根据曲线拟合的方法得出两者间的函数关系。 问题四的分析 由第三问求解可得出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间是呈线性相关的因此我们要证明酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量是有影响的只需证明酿酒葡萄的理化指标对葡萄酒质量是有影响。在综合附录3给出的芬香物质用MABTLE拟合出理化指标和感官指标的关系图呈相关性所以要综合葡萄酒的理化指标和感官指标一起来评价葡萄酒的质量。 五、模型建立与求解 1问题一的模型建立和求解 对于两组评酒员的评价结果有无显著性差异我们采用单因素方差分析法去解决。 单因素方差分析法: 只考虑一个因素A 对所关心的指标的影响A 取几个水平在每个水平上作若干个试验试验过程中除A 外其它影响指标的因素都保持不变只有随机因素存在),我们的任务是从试验结果推断因素A 对指标有无显著影响即当A 取不同水平时指标有无显著差别。A 取某个水平下的指标视为随机变量,判断A 取不同水平时指标有无显著差别相当于检验若干总体的均值是否相等。 设 A取n 个水平nAAAA,,,321,在水平iA下总体ix 服从正态分步N(iu,2),i=1,,n,这里u,2未知iu可以互不相同但假定ix有相同的方差又设在每个水平iA下作了in次独立试验即从中抽取容量为in的样本记作,,,1,jijnjxijx服从N(iu,2)i=1,…,n,j=1,…, in且且相互独立。将这些数据列成表1单因素试验数据表的形式。 表1 单因素试验数据表 分值 第一组红酒 第二组红酒 第一组白酒 第二组白酒 A1 X12 X21 X12 X21 A2 X21 X22 X21 X22 A3 X31 X32 X31 X32 根据上述理论首先我们对数据进行处理附件1里有四组数据红葡萄酒和白葡萄酒各有两组数据每种酒都有两组人进行对其进行评分每件样品酒有十名品酒员号打分采用单因素方差分析法我们将样品酒的总分作为唯一考虑的因素A运用matlab软件编程求出品酒员对每组样品打的总分的平均分

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