• 计算竞争——数字经济时代的企业竞争智能
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计算竞争——数字经济时代的企业竞争智能

经济理论、法规 数字化时代市场游戏规则已根本改变 借助优选数字技术可以精准计量企业间竞争 企业的竞争行为可被数字成功刻画 竞争智能分析方法已成为经营管理利器 新华书店全新正版书籍

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江苏无锡
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作者张瑾

出版社中国人民大学出版社

出版时间2022-05

版次1

装帧其他

货号1202658209

上书时间2023-02-11

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商品描述
叶康涛  中国人民大学商学院院长
    竞争战略管理,以往更像是一门艺术。本书提出了计算竞争的理论与方法,使得竞争战略管理可以被数字刻画,标志着企业竞争的管理实践进入了数据化、网络化、智能化的时代,也意味着竞争战略管理的科学化。近年来,中国人民大学商学院持续探索数字化转型与企业高质量发展的时代命题,形成了一系列支撑我国企业数字化转型和发展创新的有效理论与实践方法。作为这些成果中的典型代表,本书的出版将会为广大读者带来我国企业数字化转型的近期新理念与前沿实践。
徐心  清华大学经济管理学院副院长,国际信息系统学会中国分会主席
    数字经济时代,信息技术正全面重构企业经营管理的方方面面。本书介绍的计算竞争,从数字技术的视角打开了精准计量企业间竞争的大门,不仅可以通过计算了解谁是企业的竞争者,还能够通过计算量化市场上的竞争激烈程度,赋能企业竞争分析从主观认知阶段跃迁到客观计量阶段。当“竞争”可以被“计算”,企业的创新和发展将拥有更加科学的竞争分析工具,同时也意味着优秀的企业可以通过计算竞争实现更多的“妙算”和“胜算”。
图书标准信息
  • 作者 张瑾
  • 出版社 中国人民大学出版社
  • 出版时间 2022-05
  • 版次 1
  • ISBN 9787300304694
  • 定价 65.00元
  • 装帧 其他
  • 开本 其他
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 248页
  • 字数 179千字
【内容简介】
企业的竞争可以计算吗?本书的答案是:可以。计算竞争借助先进数字技术实现对企业竞争的准确计量,是竞争智能在数字经济时代的新范式表达。计算竞争赋予企业竞争分析新的“计算”求解路径,当竞争可以计算,标志着企业的竞争行为已被数字成功刻画,意味着企业的竞争方式、竞争要素、竞争格局需要重新审视,更表明企业竞争分析方法全面升级为新一代的竞争智能分析方法。
  本书将系统介绍数字经济时代的新一代企业竞争智能分析方法,通过翔实的方法步骤讲解,为读者呈现如何通过计算实现企业竞争者识别、企业竞争程度刻画、企业竞争性广告营销。本书不仅帮助读者掌握这些新颖的企业竞争智能分析方法的原理,还助力企业管理者提高应对市场变化的能力,提升把握竞争机遇的概率,做到先于竞争对手“一步”,领先竞争对手“一个身位”。
  本书既面向从事企业竞争和人工智能等方面研究的科研人员,也可为从事竞争战略制定和竞争结构分析等企业实践的管理者提供参考。
【作者简介】
中国人民大学商学院副教授、博士生导师,管理科学与工程系副主任。主要教学与科研领域为大数据管理与分析、数字经济与人工智能、商务智能与数据挖掘等。获教部高等学校科学研究优秀成果奖、北京市哲学社会科学优秀成果奖、中国信息经济学理论贡献奖、中国人民大学教学优秀奖等。近年来,发表学术论文30余篇,主持3项国家自然科学基金项目,出版多本著作和教材,包括《代表性信息提取技术及其应用》、《商务智能原理与方法》(第2版)、《智能大屏营销》、《Python商业数据分析》、《系统分析与设计》(第11版)等。
【目录】


章  数字经济时代与企业竞争

1.1  数字中国蓝图壮阔

1.2  企业竞争分析迫在眉睫

1.3  用户生成内容价值凸显

1.4  智能科技成为助力东风

第2章  企业竞争智能

2.1  企业竞争智能概述

2.2  竞争者识别

2.3  竞争者分析

2.4  竞争智能的典型应用

2.5  用户生成内容的管理应用

第3章  基于用户直接比较的竞争者识别

3.1  方法背景

3.2  基于用户直接比较的竞争者识别方法

3.3  方法示例

3.4  算法与效率分析

3.5  数据实验

3.6  方法结

第4章  基于用户间接比较的竞争者识别

4.1  方法背景

4.2  基于用户间接比较的竞争者识别方法

4.3  方法示例

4.4  算法与效率分析

4.5  数据实验

4.6  方法结

第5章  基于用户生成内容的竞争程度分析

5.1  方法背景

5.2  实体竞争程度分析方法

5.3  方法示例

5.4  算法与效率分析

5.5  数据实验

5.6  方法结

第6章  竞争搜索引擎广告关键词

6.1  方法背景

6.2  竞争搜索引擎广告关键词方法

6.3  方法示例

6.4  算法与效率分析

6.5  数据实验

6.6  方法结

第7章  结语

参文献

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