mba毕业论文范文一：In公司智能手机的新技术研发风险管理
一． 绪论
1.1 课题的背景和意义
智能手机做为 21 世纪发展最为快速的行业，是一种独立的小型电脑，可以安装和运行操作系统，有存储空间可以用来安装系统，软件等第三方服务商提供的相关应用服务，可以通过数据网络上网和语音电话的智能设备。他具备着电脑无法具有的特点，有简洁的操作系统、众多的软件应用和方便携带的大尺寸手机触摸屏三大特点，逐步取代了老式键盘和小尺寸手机。其中谷歌、苹果、三星、华为、小米这五大品牌在全世界占有率较高，而魅族、联想、中兴、酷派、金立、天宇等品牌在中国备也有较大的市场空间。智能手机产业正在伴随着令人兴奋的新技术和新应用不断地迈向辉煌，四核处理器、LTE、NFC和语音控制…。进入 21 世纪后是智能终端设备扩大市场的时候, 智能手机的出货量每年都创新高，所有的手机厂商都转为生产智能产品，并不断研发出“更薄、更快、更漂亮”的旗舰产品。苹果公司在 2015 年底发布的 i Phone 6和 6 plus 继续给广大用户带来令人惊艳的新特性和新技术，但是他的竞争对手如华为已经在很多新技术上领先了：第一台 LTE 手机将上网的速度提升到100Mb/s 的级别，下载一部高清电影只需要在一分钟内即可完成；NFC 支付芯片可以完成手机支付并兼容市场上绝大多数的读卡设备，也可作为数据交换的终端来建立两台智能手机的连接；新一代处理器将可播放高清内容的游戏级显卡集成，使手机做的更小，更轻便，能耗更低；新手机的拍照摄像头也提升了分辨率和拍照应用，使照相的成像质量接近于专业相机的水平。更多的八核手机进入市场，其具有的中央处理器具有八个独立内核，中央处理器是手机的核心部件，决定着手机的性能和客户的接受度。多核手机中央处理器包括异步多核和同步多核两种技术结构,由多个 CPU 的核心一起以相同频率和电压完成被指派的同一任务的方式是同步多核技术，而由多个核心以相同或不同频率及电压各自单独执行处理指令是异步多核技术。二者的区别是，无论多少个指令和任务，同步技术会使所有的处理器核心来一个一个完成指令和任务，而异步会让按照处理器核心的智能管理规则分配不同的任务和指令，同时一起工作完成所有任务，如果第一个核心未达到满载的情况时，其他核心会空闲，从而达到省电的目的。更多的新技术应用于智能手机中，在研发工作就更应该对新技术的风险进行管理。
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1.2 国内外的智能手机产品技术现状
以华为和小米为代表的国内知名手机企业，投入超过营业收入 10%的资源来研发产品，数以千计的软硬件研发人员日以继夜的设计和开发新技术，不断的取得了市场上丰盛的回报，使中国制造的产品不再是低廉和平庸的，引领着消费品市场的新风向。高端的做工和舒适的手感：小米手机的做工可以和苹果、三星、摩托罗拉等手机制造大厂来对比了，制作细腻，手机感非常非常的好。处理器性能出色：手机采用的高通高端处理器或者华为具有自主产权的麒麟处理器，运行速度非常的快。要是同样性能的处理器放在 HTC、三星上面，估计手机的价格就会翻一倍。华为 Mate8 所采用的麒麟 950 就是采用 16nm 工艺最新处理器在性能上有很大的提升。大尺寸的显示屏幕：屏幕是整合好的，非常适合中国人喜欢看视频的使用习惯。手机采用的是都是最新的高分辨率 1080P 屏幕，NTSC 色域达到 95%，在阳光看屏幕也非常的清晰! 完美的通话体验：手机通话功能非常完美，手机怎么握信号都满的。即使在高铁上快速的行使，信号也是非常的稳定和清晰。
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二. 市场上主流智能手机的新技术识别
2.1 智能手机的简介
智能手机做为 21 世纪发展最为快速的行业，是一种独立的小型电脑，可以安装和运行操作系统，有存储空间可以用来安装系统，软件等第三方服务商提供相关应用服务，可以通过数据网络上网和语音电话的智能设备。他具备着电脑无法具有的特点，有简洁的操作系统、终多的软件应用和方便携带的大尺寸手机触摸屏三大特点，逐步取代了老式键盘和小尺寸手机的市场。 智能手机操作系统分类： (1) i OS i OS 是苹果电脑公司开发的操作系统，主要是给苹果公司的所有产品使用，如 i Phone, i Pod touch 和 i Mac 使用。其系统架构是由四个软件层次组成为核心操作系统层，核心服务层，媒体层，可轻触层。干净的系统操作大约占2GB 的硬盘空间。 (2) 安卓 Android 是基于 Linux 为核心 google 开发的开放式操作系统，主要用在智能手机中，并扩展到以 ARM 为架构的平板电脑和其他智能设备中，Android 的主要竞争对手是苹果公司的 i OS 以及微软的 Windows Mobile 系统。 (3) Symbian Symbian 系统是诺基亚在自家智能手机中安装的系统，具有一定的封闭性，导致其他厂商如三星和摩托罗拉只有很少的品种生产，都没有形成规模。由于其对第三方软硬件的支持度不好，导致此软件系统使用越来越少，慢慢诺基亚手机也开始和微软联合使用微软系统。
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2.2 主流智能手机的新技术分析
当今市场上被称为街机的苹果手机，以其完美的工业设计，无延迟的程序处理速度，独立且方便使用的操作系统和数以万计的应用程序，搭配着拍照功能极佳的照相机和 3D touch 应用，始终吸引着数以万计的用户。 (1)新工艺设计：以 2015 年新推出的‘s’系列手机，延续着 i Phone 手机外观不变配置升级的策略，但其采用了新一代的航空铝材更增加的强度，结合苹果自身的保护玻璃屏幕，是手机更加结实耐用。 (2) 强大的 A9 芯片：同时应用在三款设备上： i Phone 6s 、 i Phone 6s Plus、i Pad Pro。A9 处理器在性能上有大幅度的提升，相比上一代 i Phone 6使用的 A8 芯片，其显示图像 3DMark 的分数提高了 80%， 相比于 Samsung Galaxy Note5 也有 20%的提升。运行的速度更快，消耗的功耗也越低。 不断完善的 i OS9 系统：从上一代 i OS8 系统上升级后增加了更多程序的连接，稳定性会更好。增加了 3DTouch 的功能，做为其在市场上的销售卖点，通过不同压力的按压，体验到不同功能的使用。3D Touch 相比于在 Apple Watch 上的 Force Touch 功能更加丰富，可以通过屏幕下的压力传感器，应用程序可以识别压力的力度，从而对所反映的力度做相应的反馈，目前有三种力度包括普通的点击，轻度的按压和大力的按压可以识别，在后两种力度下会出现‘Peek’和‘Pop’界面来快速浏览或者打开一个应用程序的快捷方式。这一功能是通过 i Phone 6s 的新硬件系统来实现的，在手机屏幕下面选择使用apple watch 使用得选择性马达，体会到在 i Phone watch 上一样的 touch 感觉，可以通过按压屏幕来快速的分辨 i Phone 6 和 i Phone 6s。此外，3D Touch还有其他功能如消息提醒，可以在‘Peek’和‘Pop’界面中快速的查看邮件内容，根据事情的重要程度来排列通知功能，是商务人士的工作好帮手。使用‘Peek’和‘Pop’界面建立快捷操作，长按图标可以打开其快捷选项，根据按压力的大小，选择是拍照还是摄影功能。对按压力不同的体验功能还是需要一定的适应学习时间，熟悉 Peek 界面的操作，来显示更详细的内容。
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3. In 公司新技术在智能手机研发中的风险识别与评估 ....... 25
3.1In 公司简介 ........... 25
3.2 风险的识别 ........... 26
3.3 新技术研发风险的识别方法 ....... 27
3.4 新技术的研发风险定性分析 ...... 32
3.5 新技术的研发风险定量分析 ...... 37
4. In 公司新技术在研发中的风险应对 ........... 42
4.1 新技术研发中的风险应对原则 ..... 42
4.2 新技术研发中的风险应对策略 ..... 42
4.3 In 公司风险管理在新技术上的应用 .......... 46
5. 总结与展望 ............ 53
四. In 公司新技术在研发中的风险应对
4.1 新技术研发中的风险应对原则
(1) 增加团队凝聚力，避免独立的个人完成一个复杂项目模块，通过有效 的团队建设方法来增进团队成员间的相互沟通和了解，开诚布公的面对问题，可以在早期的有效地认识和避免部分风险在新技术的研发上。
(2) 项目经理的权限,增加项目经理的权限使有些问题可以在项目经理的层 面解决，缩短在项目中解决风险的时间。
(3) 改善沟通和问题解决。同时还可以通过改善沟通，加强和改善信息流 通来促使一些问题得到合理解决。
(4) 经常性地进行项目监督及项目检查和管理，定期检查项目的进展和质 量审计。
(5) 使用网络计划来细化 WBS，在项目计划阶段通过细化工作包，采用网 络计划等一些比较完善的手段编制计划，实现降低技术风险的目的。
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总结
通过 In 公司智能手机新技术研发过程中的风险管理,涉及风险识别、风险规划、风险定性与定量、风险应对和风险监控的实践应用,把理论和实践相结合,通过理论指导实践并由实践完善理论知识体系,经过一系列的管控和完善项目管理的动态过程。由于项目带有一定的复杂性和艰巨性，项目风险管理作为项目管理中的重要环节对保证项目的成功具有重要的作用和意义。项目新技术研发是一个有始有终的过程并伴随着很多的不确定因素，而项目风险管理是一个持续改进的过程伴随着项目的研发所有阶段，采用系统性的方法识别项目进行中的风险，管理风险和改进风险的应对措施，将风险管理上升到一个更高的高度，充分重视风险，监控风险的可变性和衍生性，回避和降低风险的影响，使新技术在项目研发过程中顺利转化为现实成果。项目风险管理不是一个单独的管理行为，它将受到项目过程中所有因素的影响，在整个产品的研发生命周期中需考虑所有的涉及因素，了解风险管理的重要性和其它因素之间的关联关系，从而能更好的监督和管理项目，确保项目以最小的成本，最高的效率，最短的时间和最佳的结果提供给用户完美的产品体验。 本文在参阅大量相关文献材料和结合 In 公司的新技术研发现状的基础上,对 In 公司智能手机新技术研发全面的分析和研究,可以得出以下结论:
(1) 所有的项目在实施中会受到内部和外部环境因素相结合的影响,外部环 境因素如企业间竞争，行业法规，市场等客观因素，需要按照不同的实际情况来制定相关政策，及时和外部环境因素沟通取得最新的过程状态，防止外部风险发生时的措手不及。内部风险主要是来自企业的决策层和执行层，在项目过程中，内部风险会不时地影响到项目，但此风险是可以通过对干系人的沟通协调来管理，聆听执行层人员的意见和反馈，甚至是可控制内部风险的。通过使用风险识别、风险分析、风险应对和风险监控等一系列科学、系统的风险管理方法管理项目，回避和降低内外部风险的影响。
(2) 项目管理人员的风险管理认知和管理能力与项目成功与否成正比,只有 正确的认识智能手机新产品研发风险管理的重要性,才能按照项目发展规律投入最佳的执行人员和项目资源，提高风险的管理水平，并在项目实施过程中发现风险，处理风险和监督风险，从而减少风险带来的影响和损失。
(3) 建立和完善风险知识库，对项目执行中的风险管理经验进行必要的积 累，优化风险管理过程，采用最佳的风险管理方法，提升风险管理的结果成效，降低项目的管理成本，提高管理人员的素质，对后续项目起到极其重要的借鉴作用。
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参考文献（略）
mba毕业论文范文二：基于特征融合的动态过程质量异常模式识别方法研究
第一章 绪论
第一节 研究背景与意义
现代工业不断向高速、高效方向发展，在制造业方面，大数据技术的发展为复杂动态过程状态监控提供了新的思路，基于大数据实时感知、动态分析和智能反馈在工业自动控制中的应用，将制造系统的灵活性与灵敏性提升到前所未有的高度。但现有技术手段的处理能力不能满足大数据在数据量、高速率和数据复杂性这三个方面的特性，且动态过程大数据会受到人、机、料、法、环、测等各个方面因素的影响而存在大量噪音，这都加大了监控和诊断的难度，导致传统的质量控制方法不能对复杂生产过程的质量问题进行有效的判断，使得基于大数据的动态过程质量异常模式识别引起了愈来愈多的学者关注。动态过程数据具有非线性、高维度、非正态等特点，针对其特点提出一种科学有效的识别方法，将成为质量异常模式识别的研究热点。但由于动态过程大数据的复杂性，任何一类异常模式，仅依靠单一类型的数据特征难以获得较高的识别精度，急需解决的问题是如何充分的融合、筛选信息并加以高效利用。因此，如何针对动态数据流提取低维数且细节信息较强的特征数据是提高动态过程异常模式识别的效率的关键。动态过程质量异常模式的识别准确度取决于模式的分类特征和分类器两个关键因素，相关研究而也主要围绕这两点展开。其中，分类特征通常以原始特征作为分类特征，或者从原始数据中进行特征提取后得到分类特征，以增强模式类型的区分度，简化分类器的结构和运算量。常用动态过程质量异常模式提取的分类特征有统计特征、几何特征、小波多分辨率分解等。状态监测主要是通过监视运转设备的重要属性参数对其运转状态正常与否进行判断的一种监测行为，传统的状态监控技术主要是利用统计方法，对监控数据进行抽样处理，构建统计量和控制限，利用假设检验的方法对过程状态进行监控。这种抽样统计方法虽然能够在一定程度上对过程状态进行监控，但是抽样过程必然带来信息的缺失，影响过程监控的效果。基于统计过程控制的专家系统方法就是因为其基于小概率事件来制定判异准则不能全面识别出生产过程中的所有异常情况，逐渐不能适用于自动化生产过程的质量诊断之中。
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第二节 主要研究内容与框架
为了获得良好的质量异常模式识识别效率，本文以寻找质量模式最优分类特征与最佳支持向量机泛化能力为目标，提出了一种基于特征融合优化与多支持向量机的质量异常模式识别方法。该方法先提取出两种不同类型的质量模式分类特征，再对这些特征进行串联融合，以组合多种质量模式特征，综合不同特征在不同质量模式上的分类优势，弥补单一特征在刻画质量模式时丢失信息的问题；随后，在特征融合过程中，利用粗糙集方法对组合特征进行约简，以剔除无关特征与冗余特征，使最终获得的低维融合特征组合包含最多的质量异常模式信息，将这一融合特征作为分类器的输入也会有利于对质量异常模式的识别。同时，采用粒子群优化算法寻找支持向量机的最佳参数组合，以获得支持向量机较好的泛化能力。本文的结构框架如图 1-1 所示。第一章 绪论。首先，阐述了动态过程质量异常模式识别的选题背景与意义；随后，总结了论文的主要内容；最后，对论文的特色与创新之处进行了说明。第二章 基于特征融合的质量异常模式识别研究现状。通过动态过程质量异常模式和特征融合的研究概况，概述动态过程质量异常模式识别的研究现状。首先，介绍了动态过程质量异常模式的研究现状，包括了动态过程质量控制的发展状况，以及质量模式的分类、质量模式的数据描述与预处理；随后，梳理了基于特征提取的模式识别研究现状，包括单一类型数据特征的提取方法与融合特征的提取方法，以及质量异常模式识别的研究现状，指出了基于统计分析的模式识别方法向基于人工智能的模式识别方法的趋势，以及将粗糙集理论应用于的智能质量模式识别的必要性。最后，概述了支持向量机的分类原理与参数优化方法。
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第二章 基于特征融合的质量异常模式识别研究现状
第六章 目前，生产与加工的自动化控制方法已经进入到了大数据驱动的智能控制时代，而大数据在数据量、数据复杂性和的高速率三个方面均超出了现有技术手段的处理能力，使多源异构大数据的融合成为动态过程质量异常模式识别面临的新问题，使得基于大数据智能控制的动态过程质量异常模式识别引起了愈来愈多的学者关注。因而，如何针对动态数据流提取低维数且细节信息较强的特征数据是提高动态过程异常模式识别的效率的关键。动态过程质量异常模式的识别精度主要取决于模式的分类特征与分类器这两个关键因素，相关研究也主要围绕着这两方面进行展开。本章首先概述了动态过程质量异常模式；其次，梳理了基于特征提取的模式识别研究现状，包括单一类型数据特征的提取方法与融合特征的提取方法，以及质量异常模式识别的研究现状，指出了基于统计分析的模式识别方法向基于人工智能的模式识别方法的趋势，以及将粗糙集理论应用于的智能质量模式识别的必要性。最后，概述了支持向量机的分类原理与参数优化方法。
第一节 动态过程质量异常模式
由于传统生产过程的自动化程度较低致使数据采集与处理等工作非常滞后，不能尽早的发现生产过程中的异常情况。而计算机的快速发展使现代化自动加工过程积累了大量过程数据，这些过程数据能够对影响产品性能变化与产品质量好坏的生产过程运行状况进行直接反映。因此，如何利用过程数据及时、智能、准确的对现代自动化生产过程运行状态进行监控与诊断，已成为学者们关注的焦点。本节首先对质量检验、全面统计过程控制阶段、智能质量控制这质量管理的发展几个阶段进行了梳理，随后提出了动态过程质量模式这一概念及其模式类型，界定出了本文的研究对象。
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第二节 基于特征提取的模式识别研究现状
Kolmogolov 于 1959 年提出了信息集成定理，他认为将一个系统中多个单位的信息集合成为多维信息，必然能够使其信息量多于单一信息的信息量。Richardson 也证实了通过增加传感器，并不会使原系统的性能降低[13]。信息融合（Information Fusion）是在一定准则下，通过计算机技术对所获得的信息进行综合分析，以实现对所需要的估计与决策任务的信息处理过程，在故障诊断、工业智能机器人、图像融合、导航与跟踪等领域得到了广泛应用[14]。信息融合能后依据某种准则将互补、冗余等信息进行组合，提升其信息处理的抗干扰性与准确定，其基本目标是为了利用数据的组合推导出更多的信息，在最大程度上获得研究对象的信息量，提升其决策能力，增强其整个系统的性能[15]。不同的信息融合过程模型一般包括不同层次的融合，故障诊断领域通常将信息融合过程划分为三个层次：数据层、特征层与决策层[16]，每个层级都代表了对原始数据在不同程度上的抽象表征。作为故障诊断领域的一部分，动态过程质量模式识别的根本目的就是为了获得生产过程运行状态的信息，利用特征参数与各种识别方法对其运行状态进行有效评价，判断其是否出现异常情况。但是在质量模式识别的过程中会存在大量层次不一、种类较多的信息，使得如何对大量信息进行综合处理与利用成为了当前质量模式识别的重要研究问题。尽管信息融合技术在医学诊断、目标识别等领域已经得到了广泛的研究，但在故障诊断领域，特别是模式识别领域的发展仍处于初级阶段。
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第三章 基于特征融合的质量异常 MSVM 识别模型.... 22
第一节 质量异常模式识别框架与特征提取.............22
一 质量异常模式的识别框架.......22
二 模式分类特征提取.........24
第二节 动态过程质量模式的特征融合...........30
第三节 基于特征融合的 MSVM 异常模式识别模型.........33
一 构建多分类支持向量机...........34
二 基于特征融合的 MSVM 识别模型............ 35
第四章 基于特征融合的 MSVM 识别模型仿真分析.... 37
第一节 仿真样本数据的产生与预处理...........37
一 仿真数据的产生.............37
二 样本数据的预处理.........38
第二节 基于粗糙集的融合特征约简.....39
第三节 基于融合特征的 MSVM 仿真实验.....44
第五章 结论与展望........... 51
第一节 论文结论.......51
第二节 展望.....51
第四章 基于特征融合的 MSVM 识别模型仿真分析
为了验证本文所提出的基于特征融合的 MSVM 质量异常模式识别方法的性能，从参数优化、不同的特征提取方法与不同的分类方法三方面和本文的识别方法作对比，以识别精度为判断方法性能优劣的标准，并对其结果进行讨论。
第一节 仿真样本数据的产生与预处理
为保证支持向量机准确的识别出动态过程中的质量异常模式，需要有一定的样本数据来支持，本节主要阐述了数据如何产生以及对数据的预处理。从实际生产过程中直接获取质量模式数据作为分类器的训练样本与测试样本，是质量异常模式进行识别的最理想的方式，但实际上，由于受到技术条件与质量成本的限制而难以获取质量模式数据，特别是异常质量模式。因此，利用蒙特卡洛（Monte-carol simulation）[91]仿真生成数据是目前进行质量异常模式识别的主要手段，鉴于此，本文运用 MC 方法生成了训练样本与测试样本，测试样本主要用于对 SVM 性能的估计。在本文的模型中，上述六种动态过程质量模式将被用于 SVM 模型的训练与测试，因此，本文利用上述每种质量模式的仿真公式，生成动态过程质量模式所需要的训练数据与测试数据。每种质量模式生成 200 组，规模为 50 的样本数据，共生成 1200 组数据，在每次进行试验时，从每种模式中抽取出 100 组作为训练样本对各个分类器进行训练，剩下的 100 组数据作为测试样本对 SVM 分类器进行测试以验证文中模型的识别效率。SVM 识别模型在本文的实验中使用的是径向基（RBF）核函数。
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结论
随着各种人工智能算法在质量模式识别领域中的应用，质量异常模式识别技术向智能化方向不断发展，使得构建基于不同的智能技术的混合质量异常模式识别模型是这一领域的发展趋势。但是在样本信息不完善、且样本数据量较少的情况下，这些智能识别方法会受到限制。鉴于此，本文将支持向量机、粗糙集与粒子群算法结合后应用于质量异常模式识别中，提出了一种基于特征融合与支持向量机的动态过程质量异常模式识别方法。具体结论如下：
（1）为了实现对质量模式特征的融合，提出了一种基于粗糙集的特征融合优化方法。对特征进行融合主要是为了能够组合多种质量模式特征，以综合不同特征在不同质量模式上的分类优势，随后利用粗糙集方法对组合特征进行约简，以剔除无关特征与冗余特征，使最终获得的特征组合更有利于质量模式的分类。
（2）为了进一步提高质量异常模式识别模型的泛化能力，将粗糙集与支持向量机相结合，进而构建出了质量异常模式识别模型，并利用仿真实验，与基于BP 神经网络模型、基于 SVM 模型与基于 PCA-SVM 模型的识别精度相比，结果表明本文所提模型获得更高的识别效果。
（3）研究了支持向量机的分类算法。支持向量机本质上是一种两分类分类器，难以直接用来解决多分类的质量模式识别问题。由于本文只研究了动态过程的质量模式六种基本模式，模式类型数量比较少，采用“一对一”算法所构建出的 SVM 分类器能够具备效率与精度这双重优势，并避免“一对多”算法数据集偏斜问题的出现，因此，本文利用“一对一”算法对 MSVM 分类器进行构建。但支持向量机良好的泛化能力要依赖于核函数与惩罚参数 C 的选择，在实际中选择合适的参数始终是应用支持向量机的关键问题。因此，本文选择了相对简单的 PSO 算法寻找 SVM 的最优参数组合，并通过仿真实验验证了基于 PSO-SVM模型的有效性。
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参考文献（略）
mba毕业论文范文三:电子商务背景下客户隐性知识获取机制研究
1 绪论
1.1 研究背景及意义
KM 理论认为，企业能够进行可持续竞争的前提是有效利用已有知识和创造新知识。隐性知识拥有价值性、稀缺性、不可替代性和强主体承载性，因此它比显性知识对企业具有更高的价值性。在企业中存在着大量的隐性知识，这些不仅有个人的还包括企业中各个团体和部门的。隐性知识的存在形式多种多样，个人层面的包括技能、技巧、心智模式；企业层面的包括企业文化、企业制度和企业行为。这两方面的隐性知识不仅对个人乃至自己职业生涯都有着重要的影响，而且对企业能否在竞争中取胜都起着至关重要的作用。因此，在对企业进行知识管理时，更加关注到对隐性知识的管理。我们发现显性知识虽然有助于企业的创新，但是对创新作用更大的则是难以书面化、难以传播的隐性知识。能够迅速有效地创造和利用隐性知识的企业可以更快地适应竞争加剧的外部环境。尤其在当前“买方市场”背景下，内部资源约束和外部竞争加剧，获取企业客户隐性知识成为企业知识能力提高的主要途径。21 世纪是知识经济时代。OECD 发布的《以知识为基础的经济》报告中指出：当资本密度开始减小、知识密度逐步增加以后，知识经济社会的概念一步步地深入人心。信息技术和网络技术催生电子商务快速发展，使人们处于一个大数据的时代，急速地改变了传统的生活与生产习惯。艾瑞咨询网发布的 2017年中国电子商务行业研究报告指出：2016 年中国网民的数量增长到 7.31 亿；2016年电子商务市场交易量已从 2015 年的 17.8 万亿增长到 20.2 万亿，同比增长 23.6个百分点，其中网上购物交易额为 4.7 万亿元，占电子商务市场交易总量的23.3%；2016 年 B2C 的交易总量达到 2.6 万亿元，同比增长 31.6 个百分点，且增速比 C2C 市场多 16 个百分点。继 2015 年 B2C 市场的增长速度首次超过 C2C市场以后，B2C 市场还将继续增长[2]。随着移动电商的兴起，网络购物将更加方便、快捷，网络安全相关法律也逐步完善，影响网民购买决定的将是产品质量以及产品服务。
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1.2 业内现存问题和本文出发点
通过对诸多相关文献的分析，目前对客户隐性知识获取的研究主要存在以下不足之处： （1）对客户隐性知识主体的研究存在局限性。目前对客户隐性知识的管理实质上还是局限于对人的管理，这是一种面向知识主体（员工个体、团队或组织）的间接性管理策略。隐性知识是存在于人脑中的知识，所以很多企业就对人进行管理，来达到对人头脑中的隐性知识管理的目的，采取的管理方式以激励为主，因此这样并不能称作真正意义上的对客户隐性知识的管理。 （2）对客户隐性知识获取途径的研究尚不充分。目前的企业实施客户知识管理，局限于对客户数据进行管理，或者说是对客户信息的管理，未能触及到客户隐性知识，制约了客户关系管理的效果。随着信息技术的飞速发展，客户信息的存在方式多种多样，高效快速的获取客户隐性知识将成为企业提高能力的主要途径。但是目前对隐性知识获取的途径主要有以下四种：在与专家一起工作；试错法；报告、参观和培训；通过非正式组织交流隐性知识。
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2 相关理论基础及研究综述
2.1 知识的相关基础理论
知识的概念从哲学的领域来看，仍是非常具有争议的话题。来自柏拉图的经典定义认为知识要具备三个基本条件：它是经过检验已经得到证实的；具有准确性；得到人们的认可。《博弈圣经》中关于知识的描述是“把识别万物实体与性质的是与不是，定义为知识。”皮亚杰认为，经验（即知识）的产生是具有社会属性的个体和动态的环境相互作用的结果。根据他的观点，知识能够划分成两种：数学知识和物理知识。数学知识是主体的行为，是个体所了解的行为和自己在了解基础上做出动作之间消化、融合的结果，比如：学生通过化学实验和相关知识积累，获得能量守恒的知识；通过公式的推理、演算深入了解公理和原理的知识等。物理知识指的是在相互作用的过程中，个体所获得的知识，这个知识包括对外部世界客观事物的认识和它们之间联系的认识。布卢姆在《教育目标分类学》中从知识所包含内容的角度，指出知识是“对客观事物和普遍原理、方式方法及其过程的回忆，或者对一种模式、结构或框架的回忆”，这属于一种现象描述。在《中国大百科全书·教育》中，对于“知识”的解释是“所谓知识，从它的内容来看，反映的是客观事物属性和它们相互之间的关系，是客观事物在人的头脑中的主观映像。”这种反映的形式包括两种：感性认识和理性认识。所谓感性认识指的是认识主体对客观事物的感性知觉或者是表象；而理性认识指的是主体对客观事物的概念、原理的理解。由此，从哲学的观点上我们可以得出结论：知识实质上就是主体和客体相互结合的产物。它的主观性表现在：它本身是通过客观事物与主体相互作用而产生的一种逻辑思维表征，不是以实物形式存在的，是主体大脑活动的反映；客观性体现在：它存在于外部世界，不以人的意志为转移，是客观存在的。Davenport 和 Prusak提出知识的概念是“由人产生并且加以运用的、能够随时更新的、用来指导决策或者行动的动态信息流。”
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2.2 隐性知识国内外研究综述
自 1958 年从隐性知识被波兰尼(Michael Polanyi)提出以来，有不少的国外学者对隐性知识进行研究。经过查阅大量的文献，在整理、分析的基础上将国外隐性知识的研究分为两类：一类隐性知识是基于个体层面，主要是发展了波兰尼的观点，另一类是基于组织层面，扩展了隐性知识的内涵。英国物理化学家和哲学家迈克尔·波兰尼将人所拥有的知识分为两类，一种被称为显性知识，指的是那些可以用文字、字符、数字、公式等表示，并且可以以纸质或电子形式存储下来的，容易被传播和学习的知识；另一种称作隐性知识（也称为默会知识），指的是那些隐匿于头脑中的，无法用语言、文字等表示出来，不易传播的知识。波兰尼有一个关于隐性知识的比喻：将你熟悉的一个人脸的图片放到成千上万、乃至百万张人脸图像中，你总能识别出那个人的脸。但是，如果问你是怎么识别的，你自己都说不出原因，这就是无法用语言表达的知识（We know more than we can tell）[5]。 管理学大师德鲁克(P. F. Durcker)的观点是，隐性知识不可能单独存在，有某种呈现形式，具有一定的载体，是一种个人的情感的体验或者经验，就像拥有某种技能，可以借助演示而展示出来，却无法言说清楚。因此，只能通过模仿和自己的感悟去学习它[6]。
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3 客户隐性知识的内涵、分类与特征 ......... 20
3.1 客户隐性知识的内涵 ............ 20
3.1.1 客户知识 ........ 20
3.1.2 客户隐性知识 .......... 20
3.2 客户隐性知识的分类 ............ 21
3.3 客户隐性知识的特征 ............ 23
3.4 本章小结 ............ 24
4 电子商务背景下客户隐性知识的获取方法 ....... 25
4.1 客户隐性知识获取的基本过程 ...... 25
4.2 电子商务背景下数据来源 .... 26
4.3 数据预处理 ........ 28
4.4 属性约简 ............ 36
4.5 规则知识的提取 .......... 43
4.6 本章小结 ............ 44
5 案例分析 ............. 45
5.1 数据来源及属性编码 ............ 45
5.2 数据预处理 ........ 45
5 案例分析
5.1 数据来源及属性编码
本文是以××电子商务公司客户相关数据为研究对象来进行知识获取的。在研究中收集到的是××电子商务公司已有的客户信息及其交易数据，通过对企业客户相关数据的挖掘与分析，界定并预测相关客户的消费特征及其发展潜能。这将有助于企业精准客户细分、有效维系和改进客户关系。 在收集到的客户历史记录当中，顾客有 18 个客户属性。有一些客户属性与决策结果是无关的，比如订单编号、物流公司、物流单号，这些是由与公司合作的物流公司决定，客户也无从选择，因此这些属性可以在处理之前剔除掉。还有顾客会员昵称、联系电话虽然是与客户有关，但是对于决策属性来说是没有关系的，也可以先去除。删除掉 5 个客户属性后还有十三个客户属性，十二个客户属性作为条件属性，一个客户属性作为决策属性，编码后分别为：客户性别（C1）、客户支付账号类型（C2）、客户应付货款（C3）、返点积分（C4）、客户实际支付金额（C5）、客户实际支付积分（C6）、客户留言（C7）、收货地址（C8）、商品浏览时间（C9）、商品种类（C10）、订单备注（C11）、购买商品总数量（C12）、交易状态（Dec）。
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结论
电子商务的网络平台不仅改变着人们的生活，也影响着各个行业企业的经营模式。企业要根据互联网时代客户购物的消费特征和行为习惯，及时、准确、系统、深入地认知客户，对客户的需求做出即时地反应，迅速而高效地满足客户需求。企业在从事电子商务活动的过程中，可以收集客户在互联网上浏览以及消费的记录，以此为基础来获取大量的蕴含客户隐性知识的源数据，并挖掘出蕴含于其中的客户隐性知识。 结合国内外的相关文献，本文所做的主要工作有：
（1）现阶段对客户隐性知识的研究尚不充分，对其概念的界定还没有形成统一的说法。有鉴于此，本文通过国内外文献查阅和综述，对前人研究进行分析。基于电子商务背景，在结合知识管理、隐性知识和客户知识管理相关理论的基础上对客户隐性知识的内涵进行创造性地解析和界定。
（2）本文围绕电子商务背景下客户隐性知识获取这一论题进行研究。本文综合运用 Spearman 非参数统计方法、粗糙集相关理论和方法、信息熵和遗传算法等设计了客户隐性知识获取方法的流程，实现了对客户隐性知识源数据的预处理、连续属性离散化和属性约简，最终挖掘出客户隐性知识并且对规则知识进行提取。
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参考文献（略）