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定价模型,该如何做分析

而在众多理论里,定价模型是最常见的一个。 一、理论模型 定价模型在经济学书本上有标准解法。...所以完全没必要遇到点问题就大喊:“读书无用”“都是忽悠人的”…… 定价模型理论与现实的差异,来源于两点 第一:现实中可以制造非理性消费,违反了经济学“理性人”基本假设。...这时候,消费者更多与同类竞品比较,因此竞品远比消费者需求,更能决定价格。 所以,想做好自己企业的定价。更重要的是结合自身企业特点和业务计划的做法,而不是死磕书本,企图找出唯一正确的答案。...第三:测试新品定价。 在上市前,还没有真实价格&销售数据,因此只能通过测试方式获得反馈。...不止定价模型,经典模型如EOQ,AHP、概率决策等,都会遇到问题,后续再和大家慢慢分享,敬请期待哦。

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Airbnb定价算法揭密

这就是为什么我们在2012年开始构建定价工具,并且一直在努力使它们变得更好的原因。今年六月,我们发布了最新的改进版本。我们开始进行动态定价,即根据市场变化情况,每天提供新的价格提示。...eBay的定价问题相对来说比较简单,不管卖方和买方在哪里,或者你是在今天还是下周销售产品,价格都差不多。...在动态定价方面,我们的目标是当房主的房子即将可以接受预定时,给房主一个新的提示价格。动态定价并不新鲜,几十年前,航空公司就开始运用,通常会实时调整价格,以确保每个座位最高的上座率和最大的收益。...我们保留了以前的定价系统所考虑的商品属性,并且我们添加了新的属性。一些新的信号,如“被预定前空闲的时间”,与我们的动态定价能力有关。...我们添加了其他信号,只是因为我们对历史数据的分析结果表明它们很重要。 例如,某些照片更有可能导致预订。

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如何给产品定价

一般给产品定价,主要从三个角度来考虑 一、成本角度 也就是算清楚自己的成本,包括固定成本和变动成本。对一些有规模效应的产品,我们根据不同的规模算出的成本是不一样的。...针对不同象限可以不同定价策略。 第一象限:实用价值高、情感价值也高的产品。这类产品拥有很大的自主定价权。比如苹果,有时候你不得不说,这就是目前全球最好的产品。...它的定价,更多是根据市场人目标收入来制定的,能最大化自己的利润。 第二象限:实用价值低,情感价值高的产品。这类产品,很大的成本都花在情感价值上。比如星巴克的咖啡,一杯30多块钱。...当然还有更多位于中间象限的产品,它们的定价都是根据市场需求慢慢探索出来的。 三、竞争对手角度 这里的竞争对手我更倾向于是那种同一品类,同一目标用户的产品。...那么在定价上就与竞争对手大同小异了。出路就是想办法做差异化。 总结一下,一个新产品可以从成本、客户的需要程度、竞争对手三个角度综合考虑来定价,这样是比较合适的。

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SAP SD 定价过程配置

SD的定价过程:定价过程16个元素的作用: 1.步骤:定价过程中的顺序。 2.计数:对步骤的进一步细化 3.条件类型:定价活动中的定价因素,例如售价、折扣、运费、税费等。...对于定价过程的每一行都可以看做定价因素。 5.From - to :标示当前条件类型的条件范围。 6.手动:是否在创建订单流程中手工输入条件类型。勾选手动标示则代表是。...了解定价过程的16个元素的作用,你才能根据企业的需要设计配置满足需求的销售定价的计算方式 OK,Let's go to design sale pricing procedures....我们先看定价的图例,然后根据图例介绍一下常用的条件类型及其配置所起到的作用。一般企业的定价中的条件类型也就用那几个,售价、税、成本、净价、折扣/返利等。...以上就是常用到的条件类型,基本这样就可以随意设计自己的定价过程了。 这里顺带一提信贷控制在定价过程中配置如图3: ? 如果你启用了信贷控制。

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SAP VOFM例程定价增强

例程,即Fomula,是使用在销售、采购、发票、交货等单据中定价过程的一小段程序。...之所以有Fomula存在,是因为在不同的业务场景下,定价过程可能千差万别,但是却可以拆分为一些关键的组成部分,如复制请求、数据传输、要求、公式,每个例程就是一小段专用程序,这些例程程序会被标准程序动态调用...1、首先打开事务代码VOFM,然后进入菜单:要求>定价,在打开的 屏幕 的表格输入一条新记录,回车输入开发KEY,回车就新增了一条新的计算方案记录, 输入例程编号,描述,应用选择M,因为这个定价增强用在...mm物料模块 选中新建的例程,点击'源文本',就可以在里面写定价的增强代码了 SY-SUBRC = 4.

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二值图像分析之轮廓分析

图像的二值化 在先前的文章二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数)中已经介绍过,什么是图像的二值化以及二值化的作用。 这次,我们借助cv4j来实现简单的基于内容的图像分析。...轮廓分析(Contour Analysis) 轮廓(Contours),指的是有相同颜色或者密度,连接所有连续点的一条曲线。检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用。...轮廓分析一.jpeg 第三步,进行轮廓分析。...矩是描述图像特征的算子,主要应用于图像检索和识别 、图像匹配 、图像重建 、数字压缩 、数字水印及运动图像序列分析等。 一阶矩和零阶矩用来计算某个形状的重心。 ?...该系列先前的文章: 基于边缘保留滤波实现人脸磨皮的算法 二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数) Java实现高斯模糊和图像的空间卷积 Java实现图片滤镜的高级玩法 Java实现图片的滤镜效果

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解密Airbnb的定价算法

虽然在搭乘共享公司Uber和Lyft中,地域和时间都是需要考虑的因素,但是这两家公司仅仅通过法令来确定价格,在定价方面并没有用户选项,也不需要考虑定价的透明性。...最重要的是,旅游是一种季节性很强的活动,所以在进行分析的时候,重要的是基于现在的数据,或者去年这个时候的数据,而上个月的数据可能关联性很小。...在动态定价方面,我们的目标是为每个房主,针对他们的房子计划出租的日期,每天给出一个新的定价提示。动态定价其实并不新鲜。...通过分析哪些价格提示获得了成功,我们的系统开始调整不同房源属性的权重。我们一开始也会做一些假设,例如地理位置非常重要,而是否有热水浴缸没有那么重要。...所有新的信息被考虑到模型中,都是通过我们对历史数据的分析,表明它们与我们的动态定价能力是相关的。 例如,某些照片更可能吸引预订。

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资本资产定价模型 CAPM

fromtitle=capm&fromid=8235513&fr=aladdin 资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model 简称CAPM)是由美国学者夏普(William...基于这样的假设,资本资产定价模型研究的重点在于探求风险资产收益与风险的数量关系,即为了补偿某一特定程度的风险,投资者应该获得多少的报酬率。...按照β的定义,代入均衡的资本市场条件下,得到资本资产定价模型 E(ri)=rf+βim(E(rm)-rf) E(ri) 是资产i 的预期回报率 rf 是无风险利率 βim 是[[Beta系数]],即资产...资本资产定价模型描述了该资产的风险溢价与市场的风险溢价之间的关系 E(ri)-rf =βim (E(rm) − rf) 式中,β系数是常数,称为资产β (asset beta)。...应用 在资产估值方面,资本资产定价模型主要被用来判断证券是否被市场错误定价 E(ri)=rF+[E(rM)-rF]βi 一方面,当我们获得市场组合的期望收益率的估计和该证券的风险 βi的估计时,我们就能计算市场均衡状态下证券

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案例 | 解密Airbnb的定价算法

虽然在搭乘共享公司 Uber 和 Lyft 中,地域和时间都是需要考虑的因素,但是这两家公司仅仅通过法令来确定价格,在定价方面并没有用户选项,也不需要考虑定价的透明性。...最重要的是,旅游是一种季节性很强的活动,所以在进行分析的时候,重要的是基于现在的数据,或者去年这个时候的数据,而上个月的数据可能关联性很小。...在动态定价方面,我们的目标是为每个房主,针对他们的房子计划出租的日期,每天给出一个新的定价提示。动态定价其实并不新鲜。...通过分析哪些价格提示获得了成功,我们的系统开始调整不同房源属性的权重。我们一开始也会做一些假设,例如地理位置非常重要,而是否有热水浴缸没有那么重要。...所有新的信息被考虑到模型中,都是通过我们对历史数据的分析,表明它们与我们的动态定价能力是相关的。 例如,某些照片更可能吸引预订。

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细粒度图像分析_图像分类研究现状

细粒度图像分析任务相对通用图像(General/Generic Images)任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。...细粒度图像分类的挑战 由于分类的粒度很小,细粒度图像分类非常困难,在某些类别上甚至专家都难以区分。...将不同的部位图像进行弯曲,并且使用不同的DCNN(AlexNet)提取其特征。最后拼接各个部位及整张图像的特征训练分类器。 最终,还是将不同级别特征级联作为整张图像的表示。...使用FCN得到conv5中M个关键点的位置之后,将定位结果输入到分类网络,使用两级架构分析图像物体级及部件级的特征。 部件级网络首先通过共享层提取特征,之后分别计算关键点周围的部件特征。...四、高阶特征编码 双线性汇合(bilinear pooling)在细粒度图像分析及其他领域的进展综述 【AAAI2020系列解读 01】新角度看双线性池化,冗余、突发性问题本质源于哪里?

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图像分析及简单算法

所以图像分析实际上是对这些数据的分析及计算” 01 — 图片:3维数据矩阵 图1是一张彩色图片。读取该图片的数据后,会得到三个20✖️30的矩阵(如图2,图3,图4)。 ?...图7 图像分析,是对R,G,B矩阵某一行、某一列或某一区域数据的分析。 02 — 算例:停车位边界判断 图8是一张停车位的照片。...图17 03 — 算例总结 以上仅是个图像识别的简单算例,计算思路及步骤如下: 1)寻找RGB矩阵中图像特征明显的矩阵,或是处理灰度矩阵:Z=0.299R+0.587G+0.114B, (计算后需要对Z...2)对矩阵的某行,某列,或某区域进行信号分析。 3)通过各种计算得到特征位置或特征数值。 04 — 应用展望 图像识别已被广泛使用,本篇只是简单介绍一下最简单的算例及原理,真正的应用远比本例要复杂。...图片特性稳定,则程序简单,计算速度较快;图像特性变化大,则要求程序具有更强的容错能力,程序就越复杂,计算越慢。 目前比较流行的机器学习等算法在图像识别中已广泛应用,使用者不需要对图像特征进行深入了解。

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OpenCV 图像分析之 —— Canny

Canny 是1986年提出的图像边缘检测经典算法,本文记录相关内容与 OpenCV 实现。 简介 通常情况下边缘检测的目的是在保留原有图像属性的情况下,显著减少图像的数据规模。...图像中的任意边缘应该只被标记一次,同时图像噪声不应产生伪边缘。...任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地工作,所以第一步是对原始数据与高斯 mask 作卷积,得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊(blurred)。...找寻图像的强度梯度(intensity gradients) 图像的边缘可以指向不同方向,因此经典Canny算法用了四个梯度算子来分别计算水平,垂直和对角线方向的梯度。...edges 输出边缘图; 单通道8位图像,与图像大小相同。

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AI图像行为分析算法

AI图像行为分析算法通过python+opencv深度学习框架对现场操作行为进行全程实时分析,AI图像行为分析算法通过人工智能视觉能够准确判断出现场人员的作业行为是否符合SOP流程规定,并对违规操作行为进行自动抓拍告警...AI图像行为分析算法轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。...图片AI图像行为分析算法Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。...AI图像行为分析算法使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。...这也使得AI图像行为分析算法与使用Numpy的其他库(如SciPy和Matplotlib)集成更容易。

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OpenCV 图像分析之 —— 分割

图像被“填满”时,所有有标记的区域就被分割开了。这样一来,连通到标记点的盆地就属于这个标记点了,然后就把相应的标记区域从图像中分割出来。...分水岭算法然后通过让标记区域“获取”梯度图中与片段连接的边界确定的峡谷来分割图像。 cv2.watershed 使用分水岭算法执行基于标记的图像分割。...官方文档 在将图像传递给函数之前,您必须用正 (>0) 索引粗略地勾勒出图像标记中所需的区域。因此,每个区域都表示为一个或多个具有像素值 1、2、3 等的连通分量。...函数使用 cv2.watershed( image, # 输入 uint8 三通道图像 markers # 输入/输出标记的 32 位单通道图像。...dst[, # 与源图像格式和大小相同的目标图像。 maxLevel[, # 用于分割的金字塔的最大级别。

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自助餐系统定价策略

以下是一些建议的定价策略,帮助你在自助餐业务中获得更好的盈利: 成本分析: 首先,确保你了解所有经营成本,包括食材采购、厨房设备、人工成本、租金等。确保你的定价能够覆盖所有成本,以确保盈利。...如果你的自助餐主要面向高端市场,你可以定价相对较高,并提供高品质的食材和服务。如果是面向大众市场,你可能需要更实惠的价格。 竞争分析: 调查附近竞争对手的定价策略。...具体策略如下所示,需要根据实际情况来进行定价 成本加成法:定价=成本+(成本×成本加成率)定价=成本+(成本×成本加成率) 成本加成率是你期望的利润百分比。...确保定价能够覆盖所有这些成本,并在产品生命周期内实现盈利。 竞争定价:考虑竞争对手的定价策略。...你可以使用竞争定价公式:定价=竞争对手价格×(1+差异化因素)定价=竞争对手价格×(1+差异化因素) 通过增加差异化因素,你可以在市场中提供额外价值,并在相对竞争对手的基础上定价

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