基于数据挖掘和QFD的酒店质量管理研究——以广州市“7天连锁酒店”客村店为例

本文通过挖掘广州市"7天连锁酒店"客村店在四家主要网络电商平台——携程、去哪儿、艺龙、飞猪4138条评论中的信息。运用网络爬虫、文本分析、TF-IDF算法等技术提取客户需求关键词,以及QDF(质量功能展开)的方法理论,描述顾客需求,构建经济型连锁酒店质量屋,有针对性地提出此家"7天"连锁酒店服务质量改进方案,探讨QFD技术在酒店服务业中的应用。

重大疫情下疫苗冷链物流在物联网环境中的风险评估

为识别和应对重大疫情下疫苗冷链过程中的风险,研究物联网环境中在人-机-环-管理下,以加工包装、储存、运输、装卸搬运、接种为风险链的评估指标体系,全面分析各个环节风险因素,提炼16个影响疫苗冷链质量安全风险点。根据因果关系将风险评价指标体系转换为贝叶斯网络结构,建立基于贝叶斯网络的风险评估模型,并使用GeNIe软件进行计算,搜索相关数据,以印度新冠疫苗冷链物流为实证案例检验模型。研究结果表明:重大疫情下疫苗冷链物流存在风险敏感点,必须明确防控重点,制定针对性控制措施,如加强人员培训、合理规划路径及接种点位置、加大设施设备检查与更新等,研究结果可为实现疫苗冷链物流的高效安全运转提供参考。

反腐败对经济增长影响的实证分析

为研究中共十八大以来的反腐败力度对广东省经济增长的影响,本项目通过下载和提取最高人民法院设立的“中国裁判文书网”中,中国广东省自2009~2016年间2369份裁判文书中的反腐败变量,整理出广东省市级面板数据,构建反腐败力度评价体系,运用计量经济中面板数据研究方法实证分析研究反腐败对广东省经济增长的影响。经过Hausman检验,采用随机效应模型分析发现,反腐败力度对经济增长有短期抑制效应。这预示着我国至少广东省腐败情形已经十分严重。因此我们要直面反腐败短期可能带来的抑制经济的作用,在加大反腐败力度和保持高效的经济增长之间保持平衡。

重大疫情风险下冷链物流配送中心选址模型

持续至今的新冠肺炎疫情不仅对人民群众正常的生产生活造成了巨大冲击,给物流业也带来严峻考验。由于冷链物流中新冠病毒的高传播性,冷链货物所属配送中心及其货物存在严重的病毒感染的风险。为避免产生巨大损失的可能性,必须在配送中心选址过程中考虑病毒感染这一重要的风险因素。通过系统分析冷链物流配送中心选址问题,在传统CFLP选址模型中加入新冠病毒感染风险系数,提出嵌入新冠病毒感染风险系数的货损成本函数。将考虑病毒感染系数的选址模型应用于疫情下石家庄市冷链物流配送中心选址实例,得到了最佳的选址方案。结果表明,根据冷链产品易感染病毒的特点,将病毒感染风险系数嵌入CFLP模型中是必要且可行的,对重大疫情下冷链物流配送中心选址有着重要的现实意义。

基于SEM的大学生信用评价研究——以广州地区高校为例

本文在国家对青年信用意识逐步加强的背景下,参考已有的个人信用评价体系的基础上,考虑到信用意识与信用行为之间有一定区别,设计了针对大学生信用意识和信用行为两个方面的调查问卷,收集到广州地区四个层次的高校共335份数据。之后运用R语言、SPSS软件进行了因子分析,对变量和数据进行筛选。采用AMOS软件,使用结构方程模型法,提取出学习、生活、工作三个影响较大的因子,描绘变量与因子之间的影响路径,计算综合因子得分,构建大学生信用评价指标体系。