Использование «дерева решений» в проектной деятельности.
Заказать уникальный доклад- 17 17 страниц
- 0 + 0 источников
- Добавлена 18.04.2015
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Конкурентное преимущество с позиции субъекта рынка - это его активы и различные свойства, дающие ему преимущества над соперниками и конкурентами. В идеале конкурентное преимущество предполагает, что у него нет конкурентов. Традиционно конкурентные преимущества объединяют в две группы - высокого и низкого ранга. Каждая из этих групп дает общую характеристику персонала: так, преимущества высокого ранга предполагают наличие квалифицированного персонала, длительный период его активного использования с целью увеличения доходов и максимизации прибыли, а преимущества низкого ранга связаны с наличием дешевой рабочей силы, ее доступностью. Рассматривая конкурентные стратегии, обеспечивающие конкурентные преимущества, выделяют две основные конкурентные стратегии по М. Портеру - низких издержек и дифференциации. Выбирая ту или иную конкурентную стратегию или их комбинацию, организации, с одной стороны, принимают решение о необходимости формирования, актуализации и поддержания определенного набора качеств у персонала, а с другой - принимают решения об использовании того или иного набора функциональных стратегий (в том числе в области управления персоналом).Список литературыАнализ и решение проблемы удаления узла из АВЛ-дерева / Андреев О.В., Филиппов В.А., Лактионов Ф.В. // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. 2008. № 4 (22). С. 207-210.Аникин И.В., Хумайдан Ш.К. Выявление вредоносного программного обеспечения с помощью деревьев решений // В сборнике: Поиск эффективных решений в процессе создания и реализации научных разработок в российской авиационной и ракетно-космической промышленности Международная научно-практическая конференция. Казань, 2014. С. 353-355.Антипов Е.А. Применения деревьев классификации к решению маркетинговых задач // Маркетинг в России и за рубежом. 2009. № 4. С. 3-6.0Бериков В.Б. Построение ансамбля деревьев решений в кластерном анализе // Вычислительные технологии. 2010. Т. 15. № 1. С. 40-52.Бродецкий Г.Л., Широян К.С. Формирование портфеля клиентов с использованием метода дерева решений // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. 2010. № 1. С. 231-237.Глухова А.И. Сущность метода принятия управленческих решений «дерево решений» // Master'sJournal. 2014. № 2. С. 316-321.0Интеллектуальное диагностирование сложных систем на основе темпоральных деревьев решений / Кривуля Г.Ф., Павлов О.А., Шеремет Е.В. // В книге: СУЧАСНІ ПРОБЛЕМИ І ДОСЯГНЕННЯ В ГАЛУЗІ РАДІОТЕХНІКИ, ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙ ТА ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ Тези доповідей VII Міжнародної науково-практичної конференції. Запоріжжя, 2014. С. 170-172.Марков В.Н., Власенко А.В. Метод построения окрестности глобального оптимума NPC-задач на ранжированном дереве поиска решений // Программные продукты и системы. 2010. № 1. С. 51.0Мифтахова А.А. Целесообразность использования метода деревьев решений для решения задач классификации // Современная наука: актуальные проблемы и пути их решения. 2014. № 12. С. 9-10.Некрасов М.В. Применение метода «дерево решений» при принятии инвестиционных решений // Экономика и управление в XXI веке: тенденции развития. 2013. № 10. С. 171-175.0Параллельная реализация алгоритма предсказания с помощью модели градиентного бустинга деревьев решений / Дружков П.Н., Золотых Н.Ю., Половинкин А.Н. // В сборнике: Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2011) Труды международной научной конференции. Ответственные за выпуск: Л.Б. Соколинский, К.С. Пан. 2011. С. 471-477.0Построение дерева решений при решении задачи классификации факторов, влияющих на востребованность учебной литературы / Болодурина И.П., Болдырев П.А., Дусакаева С.Т. // Сборник научных трудов Sworld. 2013. Т. 44. № 4. С. 86-89.0Программная реализация метода деревьев решений для решения задач классификации и прогнозирования / Зайцева Т.В., Васина Н.В., Пусная О.П., Смородина Н.Н. // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика. 2013. Т. 26. № 8-1. С. 121-127.Прытков Д.В. Решение проблемы роста дерева состояний методом инкапсуляции фрагментов сети петри // Сборник научных трудов Новосибирского государственного технического университета. 2012. № 2 (68). С. 99-104.Решение задачи трассировки с помощью ортогональных деревьев штейнера / Лебедев О.Б., Лебедева Е.М., Орлов А.Н. // Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. 2014. № 2 (17). С. 7-13.0Решение обратных коэффициентных задач с применением нечетких деревьев регрессии на примере обработки кривой восстановления давления / Исмагилов Р.Н., Лялин В.Е., Сидельников К.А. // Известия Тульского государственного университета. Естественные науки. 2009. № 3. С. 255-266.Сальтевский И.В. Метод ранжирования показателей дерева принятия решений при оценке качества данных в автоматизированных телекоммуникационных системах // Теория и техника радиосвязи. 2010. № 3. С. 18-22.
1. Анализ и решение проблемы удаления узла из АВЛ-дерева / Андреев О.В., Филиппов В.А., Лактионов Ф.В. // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. 2008. № 4 (22). С. 207-210.
2. Аникин И.В., Хумайдан Ш.К. Выявление вредоносного программного обеспечения с помощью деревьев решений // В сборнике: Поиск эффективных решений в процессе создания и реализации научных разработок в российской авиационной и ракетно-космической промышленности Международная научно-практическая конференция. Казань, 2014. С. 353-355.
3. Антипов Е.А. Применения деревьев классификации к решению маркетинговых задач // Маркетинг в России и за рубежом. 2009. № 4. С. 3-6. 0
4. Бериков В.Б. Построение ансамбля деревьев решений в кластерном анализе // Вычислительные технологии. 2010. Т. 15. № 1. С. 40-52.
5. Бродецкий Г.Л., Широян К.С. Формирование портфеля клиентов с использованием метода дерева решений // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. 2010. № 1. С. 231-237.
6. Глухова А.И. Сущность метода принятия управленческих решений «дерево решений» // Master's Journal. 2014. № 2. С. 316-321. 0
7. Интеллектуальное диагностирование сложных систем на основе темпоральных деревьев решений / Кривуля Г.Ф., Павлов О.А., Шеремет Е.В. // В книге: СУЧАСНІ ПРОБЛЕМИ І ДОСЯГНЕННЯ В ГАЛУЗІ РАДІОТЕХНІКИ, ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙ ТА ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ Тези доповідей VII Міжнародної науково-практичної конференції. Запоріжжя, 2014. С. 170-172.
8. Марков В.Н., Власенко А.В. Метод построения окрестности глобального оптимума NPC-задач на ранжированном дереве поиска решений // Программные продукты и системы. 2010. № 1. С. 51. 0
9. Мифтахова А.А. Целесообразность использования метода деревьев решений для решения задач классификации // Современная наука: актуальные проблемы и пути их решения. 2014. № 12. С. 9-10.
10. Некрасов М.В. Применение метода «дерево решений» при принятии инвестиционных решений // Экономика и управление в XXI веке: тенденции развития. 2013. № 10. С. 171-175. 0
11. Параллельная реализация алгоритма предсказания с помощью модели градиентного бустинга деревьев решений / Дружков П.Н., Золотых Н.Ю., Половинкин А.Н. // В сборнике: Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2011) Труды международной научной конференции. Ответственные за выпуск: Л.Б. Соколинский, К.С. Пан. 2011. С. 471-477. 0
12. Построение дерева решений при решении задачи классификации факторов, влияющих на востребованность учебной литературы / Болодурина И.П., Болдырев П.А., Дусакаева С.Т. // Сборник научных трудов Sworld. 2013. Т. 44. № 4. С. 86-89. 0
13. Программная реализация метода деревьев решений для решения задач классификации и прогнозирования / Зайцева Т.В., Васина Н.В., Пусная О.П., Смородина Н.Н. // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика. 2013. Т. 26. № 8-1. С. 121-127.
14. Прытков Д.В. Решение проблемы роста дерева состояний методом инкапсуляции фрагментов сети петри // Сборник научных трудов Новосибирского государственного технического университета. 2012. № 2 (68). С. 99-104.
15. Решение задачи трассировки с помощью ортогональных деревьев штейнера / Лебедев О.Б., Лебедева Е.М., Орлов А.Н. // Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. 2014. № 2 (17). С. 7-13. 0
16. Решение обратных коэффициентных задач с применением нечетких деревьев регрессии на примере обработки кривой восстановления давления / Исмагилов Р.Н., Лялин В.Е., Сидельников К.А. // Известия Тульского государственного университета. Естественные науки. 2009. № 3. С. 255-266.
17. Сальтевский И.В. Метод ранжирования показателей дерева принятия решений при оценке качества данных в автоматизированных телекоммуникационных системах // Теория и техника радиосвязи. 2010. № 3. С. 18-22.
Вопрос-ответ:
Какие активы и свойства дают конкурентное преимущество на рынке?
Конкурентное преимущество на рынке обусловлено наличием у субъекта рынка определенных активов и свойств. Это могут быть финансовые ресурсы, технологические возможности, интеллектуальная собственность, высококвалифицированный персонал и др. Важно, чтобы эти активы и свойства были уникальными и труднодоступными для конкурентов, тогда субъект получает преимущество на рынке.
Что предполагает конкурентное преимущество?
Конкурентное преимущество предполагает отсутствие конкурентов у субъекта рынка в определенной сфере или обладание ими в значительно меньшем количестве. Это означает, что субъект имеет возможность предлагать товары или услуги, которые нет возможности получить у других поставщиков. Таким образом, субъект получает больше возможностей для удовлетворения потребностей потребителей и увеличения своей доли на рынке.
В чем заключается разделение конкурентных преимуществ на группы высокого и низкого ранга?
Разделение конкурентных преимуществ на группы высокого и низкого ранга основано на их значимости и уровне влияния на успешность предприятия. Конкурентные преимущества высокого ранга обычно являются основополагающими и включают, например, высококвалифицированный персонал, технологические разработки, уникальные товары или услуги. Конкурентные преимущества низкого ранга, в свою очередь, могут быть связаны с ценовой политикой, лояльностью потребителей или удобством использования продукта.
Какие активы и свойства могут рассматриваться как преимущества высокого ранга?
Преимущества высокого ранга включают различные активы и свойства, определяющие конкурентную позицию субъекта на рынке. Это могут быть высококвалифицированный персонал с уникальными навыками и знаниями, инновационные технологии, эксклюзивные патенты или лицензии, потребительское доверие и лояльность. Все эти факторы способствуют увеличению эффективности и конкурентоспособности предприятия в своей отрасли.
Какие активы и свойства позволяют субъекту рынка иметь конкурентное преимущество?
Субъекты рынка могут иметь конкурентное преимущество благодаря своим активам, таким как инновации, технологии, бренд или стабильные отношения с клиентами, а также различным свойствам, таким как оперативность, гибкость или высокое качество продукции.
Что предполагает конкурентное преимущество по отношению к конкурентам?
Конкурентное преимущество предполагает отсутствие конкурентов у субъекта рынка. Однако это идеальная ситуация, которая редко встречается на практике. В большинстве случаев субъекты рынка имеют конкурентов, но их преимущества позволяют им выделяться на фоне конкурентов.
Какие группы конкурентных преимуществ можно выделить?
Традиционно конкурентные преимущества объединяют в две группы - высокого и низкого ранга. Конкурентные преимущества высокого ранга представляют собой основные факторы успешности субъекта рынка, такие как абсолютное превосходство в какой-то области или уникальные инновации. Конкурентные преимущества низкого ранга включают в себя такие факторы, как более низкие цены, более высокий уровень сервиса или более широкий ассортимент товаров.
Какие преимущества высокого ранга характеризуют персонал субъекта рынка?
Преимущества высокого ранга предполагают наличие высококвалифицированного и опытного персонала. Такой персонал может обладать специализированными знаниями или навыками, которые позволяют субъекту рынка разрабатывать и внедрять инновационные решения, эффективно управлять процессами и обеспечивать высокий уровень качества продукции или услуг.
Какие свойства персонала могут дать конкурентные преимущества низкого ранга?
Персонал субъекта рынка, обладающий свойствами, такими как оперативность, гибкость или высокий уровень обслуживания, может дать ему конкурентные преимущества низкого ранга. Например, оперативная реакция на запросы клиентов или возможность быстро изменять стратегию в ответ на изменения внешней среды могут помочь субъекту рынка выделиться на фоне конкурентов.
Зачем использовать дерево решений в проектной деятельности?
Использование дерева решений позволяет систематизировать и анализировать информацию, принимать обоснованные решения и предсказывать возможные результаты проектной деятельности.
Какие активы и свойства дают предприятию конкурентное преимущество на рынке?
Активы и свойства предприятия, которые могут дать ему конкурентное преимущество, могут быть разнообразными: уникальные технологии, качество продукции, доступ к ресурсам, низкая стоимость производства и другие факторы, которые делают предприятие более привлекательным для потребителей и отличают его от конкурентов.