基于大数据技术和空间矩阵(FASE模型)的智能策略选择

Mohammad Ali Farajian, S. Mohammadi, B. Sadeghi Bigham, Farhad Shamsfakhr
{"title":"基于大数据技术和空间矩阵(FASE模型)的智能策略选择","authors":"Mohammad Ali Farajian, S. Mohammadi, B. Sadeghi Bigham, Farhad Shamsfakhr","doi":"10.2139/ssrn.3620400","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Şirket yoneticileri icin en onemli sorulardan biri, sirketleri icin akilli bir stratejiyi nasil sectikleridir. Bu soruyu cevaplamak icin yoneticiler, kurumun gelecegi uzerinde etkisi olan bazi boyutlari goz onunde bulundurmali ve ardindan sirketleri icin uygun bir strateji secmelidir. Bu makale, stratejik pozisyonu degerlendirmek ve Buyuk Veri teknikleri ve UZAY matrisini temel alan akilli bir strateji secmek icin yeni bir model (FASE modeli) sunmaktadir. Piyasadaki en iyi pozisyonu elde etmek icin FASE modeli, en iyi stratejiyi secmeyi kolaylastirir: saldirgan, muhafazakâr, savunmaci ve rekabetci stratejiler. FASE modeli, Fuzzy-Cmeans, Apriori birlik kural uyaricisi, UZAY matrisi olmak uzere uc ana islemden olusur. Fuzzy-Cmeans algoritmasi, musterileri RFM degerlerine ve davranissal puanlamaya dayali olarak kumelemek icin kullanilir. Kumelenmenin sonuclari daha sonra Apriori birlik kural uyaricisi kullanilarak musterilerin ozelliklerine gore sekillendilir. Stratejik pozisyonu degerlendirmek ve akilli bir strateji secmek icin UZAY matrisi kullanilir. FASE modelini daha iyi anlamak icin, bir bankacilik vakasi secildi ve bunun uzerine FASE modeli uygulandi.","PeriodicalId":283708,"journal":{"name":"InfoSciRN: Big Data (Sub-Topic)","volume":"35 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-03-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"Selecting Smart Strategies Based on Big Data Techniques and SPACE Matrix (FASE model)\",\"authors\":\"Mohammad Ali Farajian, S. Mohammadi, B. Sadeghi Bigham, Farhad Shamsfakhr\",\"doi\":\"10.2139/ssrn.3620400\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Şirket yoneticileri icin en onemli sorulardan biri, sirketleri icin akilli bir stratejiyi nasil sectikleridir. Bu soruyu cevaplamak icin yoneticiler, kurumun gelecegi uzerinde etkisi olan bazi boyutlari goz onunde bulundurmali ve ardindan sirketleri icin uygun bir strateji secmelidir. Bu makale, stratejik pozisyonu degerlendirmek ve Buyuk Veri teknikleri ve UZAY matrisini temel alan akilli bir strateji secmek icin yeni bir model (FASE modeli) sunmaktadir. Piyasadaki en iyi pozisyonu elde etmek icin FASE modeli, en iyi stratejiyi secmeyi kolaylastirir: saldirgan, muhafazakâr, savunmaci ve rekabetci stratejiler. FASE modeli, Fuzzy-Cmeans, Apriori birlik kural uyaricisi, UZAY matrisi olmak uzere uc ana islemden olusur. Fuzzy-Cmeans algoritmasi, musterileri RFM degerlerine ve davranissal puanlamaya dayali olarak kumelemek icin kullanilir. Kumelenmenin sonuclari daha sonra Apriori birlik kural uyaricisi kullanilarak musterilerin ozelliklerine gore sekillendilir. Stratejik pozisyonu degerlendirmek ve akilli bir strateji secmek icin UZAY matrisi kullanilir. FASE modelini daha iyi anlamak icin, bir bankacilik vakasi secildi ve bunun uzerine FASE modeli uygulandi.\",\"PeriodicalId\":283708,\"journal\":{\"name\":\"InfoSciRN: Big Data (Sub-Topic)\",\"volume\":\"35 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2019-03-22\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"1\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"InfoSciRN: Big Data (Sub-Topic)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.2139/ssrn.3620400\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"InfoSciRN: Big Data (Sub-Topic)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.2139/ssrn.3620400","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

摘要

对于公司管理者来说,最重要的问题之一就是如何为公司选择明智的战略。要回答这个问题,管理者需要考虑对组织未来有影响的多个维度,然后为公司选择合适的战略。本文提出了一个新模型(FASE 模型),用于评估战略地位和选择基于大数据技术和 SPACE 矩阵的智能战略。为了获得最佳市场地位,FASE 模型有助于选择最佳战略:进攻型战略、保守型战略、防御型战略和竞争型战略。FASE 模型由三个主要操作组成:模糊均值算法、Apriori 统一规则诱导器和 SPACE 矩阵。模糊均值算法用于根据 RFM 值和行为评分对客户进行排序。然后使用 Apriori 关联规则诱导器根据客户的特征对排序结果进行调整。SPACE 矩阵用于评估战略地位和选择智能战略。为了更好地理解 FASE 模型,我们选择了一个银行案例,并将 FASE 模型应用于该案例。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Selecting Smart Strategies Based on Big Data Techniques and SPACE Matrix (FASE model)
Şirket yoneticileri icin en onemli sorulardan biri, sirketleri icin akilli bir stratejiyi nasil sectikleridir. Bu soruyu cevaplamak icin yoneticiler, kurumun gelecegi uzerinde etkisi olan bazi boyutlari goz onunde bulundurmali ve ardindan sirketleri icin uygun bir strateji secmelidir. Bu makale, stratejik pozisyonu degerlendirmek ve Buyuk Veri teknikleri ve UZAY matrisini temel alan akilli bir strateji secmek icin yeni bir model (FASE modeli) sunmaktadir. Piyasadaki en iyi pozisyonu elde etmek icin FASE modeli, en iyi stratejiyi secmeyi kolaylastirir: saldirgan, muhafazakâr, savunmaci ve rekabetci stratejiler. FASE modeli, Fuzzy-Cmeans, Apriori birlik kural uyaricisi, UZAY matrisi olmak uzere uc ana islemden olusur. Fuzzy-Cmeans algoritmasi, musterileri RFM degerlerine ve davranissal puanlamaya dayali olarak kumelemek icin kullanilir. Kumelenmenin sonuclari daha sonra Apriori birlik kural uyaricisi kullanilarak musterilerin ozelliklerine gore sekillendilir. Stratejik pozisyonu degerlendirmek ve akilli bir strateji secmek icin UZAY matrisi kullanilir. FASE modelini daha iyi anlamak icin, bir bankacilik vakasi secildi ve bunun uzerine FASE modeli uygulandi.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信