VERIFICATION AND VALIDATION OF COMPLEX SYSTEMS
Proceedings of ANNIE2002
Smart Engineering System Design
November10–13,2002,St.Louis,Missouri,USA
VERIFICATION AND VALIDATION OF
COMPLEX SYSTEMS
D.E.Stevenson
442R.C.Edwards Hall
Department of Computer Science
Clemson University
PO Box341906
Clemson,SC29634-1906
Email:steve@https://www.wendangku.net/doc/0a7442013.html,
ABSTRACT
Veri?cation and validation of complex system simulations are gen-erally considered to be independent concepts.We consider the system
model veri?ed if there is a proof of the properties in question.We demon-
strate that validation is a contravariant form of veri?cation.We do this
by considering the refutation tree produced by a resolution proof of the
system properties.We indicate areas requiring further development.
Keyword I:Complex systems
Keyword II:Systems,modeling,theory,logic,theorem proving
Introduction
The goal of science is to explain the natural world.While some phenom-ena can be explained without reference to mathematics,most phenomena are mod-eled using mathematics(2).As our understanding increases,we can model more complex phenomena more completely.These complex models now most often require supercomputers to solve.These computational models—simulations—
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add a new dimension of software and hardware correctness to the already complex question of scienti?c and mathematical correctness.
The Defense Modeling and Simulation Of?ce(DMSO)is a central reposi-tory of information on modeling,simulation,veri?cation,and validation terminol-ogy.From DMSO’s site(https://www.wendangku.net/doc/0a7442013.html,)we?nd that veri?cation is“The process of determining that a model or simulation implementation accurately represents the developer’s conceptual description and speci?cation.Veri?cation also evalu-ates the extent to which the model or simulation has been developed using sound and established software engineering techniques.”Validation is“The process of determining the degree to which a model or simulation is an accurate representa-tion of the real-world from the perspective of the intended uses of the model or simulation.”Validation,then,is the process of justifying(epistemology)a model to the physical processes it claims to represent(ontology).Note that the terms veri?cation and validation are often treated as synonyms but in the specialized language of modeling and simulation they are not.
Although mentioned together,the two are generally regarded as two dis-tinct concepts.Our goal is to show that they can be related through the logical theory that establishes the system.Normal proofs proceed from the axioms to the conclusion in a covariant manner.Validation proceeds from the conclusions to the axioms in a contravariant manner.We use the covariantly generated proof tree to explore validation.Our approach is to generate the tree by resolution theorem proving.We assume the reader is familiar with standard logical terminology and a basic understanding of resolution theorem proving.
Our approach is to generate a semantic structure based on resolution.Val-idation is a probabilistic statement on the acceptability of the tree.Before we can apply resolution theorem proving,we must?rst describe the logical system.
We proceed as follows.Section is our logical foundations.Section re-views resolution theorem proving and establishes the veri?cation aspect.Valida-tion is considered in.
Logical Systems in Carnap-Hempel Logic
The logic of science is informal by mathematical logical standards,with no mention of axioms.There are instances of special logical systems,such as quantum logic,that have evolved from certain special cases;however,we do not pursue those systems here.We also do not pursue systems developed on Jaynes work(5).
We use a standard proposed by philosophers of science Rudolf Carnap and Carl Hempel.The system was used for normative purposes only and never used to actually describe a system.We now describe the logical system.
The Formal Languages for CH
The logical system developed primarily by Rudolf Carnap and Carl Hempel, which we refer to as CH,over the period1936–1977.CH is complex due to non-logical languages for theory and observation.Each language has a vocabulary V,
2Copyright?2002by ASME
a structure of objects,functions and relations that are the basis of interpretations. Formally,
L The logical language is a?rst order predicate calculus with equality.This language may include modality,temporality,etc.
T The theoretical language is the language of the science with no reference to the observational language.This language would be na¨?vely be the normal non-logical language.Generally,there will be no non-logical axioms.
o The pure observational language(o)that has only objects and events for its vocabulary.That is,o is a pure term language.o is a logical language that incorporates o as terms but introduces quanti?ers,temporality,etc.The question of units and statistics,for example,are dealt with here.
M The mixed language M combines T and o in non-vacuous ways.These terms are related to one another through correspondence rules,described in Section
Interpretation for CH
Interpretation in CH takes place across the four languages.The vocabu-lary V o is that of concrete observables:events,objects,and attributes,including issues of units.The relations and properties in V o must be also observable.Every variable in o must take on values of expressions in o only.The key issue is that there can be no partial interpretation of T based on observations other than those provided by V o and V T.
The mixed language M introduces a special type of interpretation known as correspondence rules.Correspondence rules are admissible procedures for ap-plying the theory to the observations.They partially interpret V T by specifying observable content.An example of a correspondence rule is the following exam-ple:
The Resolution Theorem Proving
As is well known,one approach to automatic theorem proving is known as resolution theorem proving(6;7;9).
Let be a?rst order predicate language.Let?be a set of statements in and letΓbe a statement in representing a conclusion.The resolution principle states that?provesΓif and only there is no counterexample.
Resolution can be implemented in the following manner.LetΣ?Γ.Σcan be put into conjunctive normal formΣ0such that the elements ofΣ0 are of the form l1l2l K where each l k is either atomic formula or the negation of an atomic formula.LetΦandΨbe two such elements such thatφi and psi j are contradictory.If we conjoin the two,then we have a new clause with a term of the formαα,an obvious contradiction:
ΦφiΨψj
We then induce a data baseΣ∞that contains all possible combinations of state-ments and their derivatives.If we are ever able to generate the empty clause,then we will have derived a contradiction.
Why the process works becomes the departure for CH.Consider again Σ0.Let HU be the set of all constants appearing inΣ.HU is called the Herbrand universe.Let HB be the set of all possible terms that can be computed by the functions named inΣ.HB is the Herbrand base and if there is a contradiction then it must come from here because of the interpretation rules.Arti?cial intelli-gence has made great use of this mechanism,greatly extending its range to cover applications of diverse logical content through procedural attachment.The differ-ence between applications now is evident:these procedures could well be a super computing application.
The CH system considerably complicates this procedure because of there are different languages:,T,M and o.The relationship of these languages is as follows:and T can be mixed in any way,as can o and o but the two groups can only be mixed through M.
The next complication comes from the difference in inference rules be-tween the formal language on the one hand and T,M and o on the other. The rules for each are discussed in(1).
Validation
To review,the tree generated by the resolution process represents a proof of the contradiction?Γ.The tree itself is rooted by the empty clause and the leaves are clauses.Intermediate nodes are the result of the resolution rule
ΦφiΨψj
Yψ
then the tree would have to determine x and y based on A1.This actually poses serious,but very interesting,dif?culties.In the most general case,this is a problem of automatic program construction that would have to have an extensive knowl-edge of mathematical analysis and numerical methods.
Numerical simulations introduce another dif?culty:numerical stability and numerical error.Numerical error is generally measure as relative error:
?f
relative error f?
Conclusion
We have investigated aspects of logic in science and engineering,relying on the the insights of Feynman(2).We have noted throughout that the scienti?c application of logic is quite different from the original logics used in automatic theorem proving.
Logical systems are used in veri?cation.We have considered CH,a logical system for proving theorems about complex scienti?c and engineering models. CH requires several logical languages to relate to theoretical and observational systems.CH requires rethinking the resolution principle and its implementation.
Scientists use veri?cation to derive their understanding of physical sys-tems but rely on experiments to validate.We have shown that the tree developed during resolution theorem proving can be used to develop measures of validation. One measure is denotedΞthat represents the terms discarded during resolution. The second measure represents the assignment of probability to the nodes of the resolution tree itself.
We are pursuing system development to implement the details of this ver-i?cation and validation de?nition.
REFERENCES
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Larry Wos.Automated Reasoning:Introduction and Applications.Princeton University Press,Princeton,NJ,1984.
6Copyright?2002by ASME
一种超密集网络基站分簇管理算法
doi:10.3969/j.issn.1001-893x.2017.11.012 引用格式:石峰,耿烜.一种超密集网络基站分簇管理算法[J].电讯技术,2017,57(11):1295-1300.[SHI Feng,GENG Xuan.A cluster-based base station management algorithm in ultra-dense networks[J].Telecommunication Engineering,2017,57(11):1295-1300.] 一种超密集网络基站分簇管理算法* 石峰,耿烜** (上海海事大学信息工程学院,上海201306) 摘要:为了降低超密集网络中基站管理算法的计算复杂度并提升基站的能源使用效率,根据用户密度二网络负载量等信息,提出了一种基于分簇的动态管理基站算法三该算法首先根据用户测量报告计算出理论最小需求基站数,然后对基站进行合理的网络分簇,最终通过粒子群优化算法确定基站休眠组合三仿真结果表明,与未进行分簇的基站管理算法相比,该算法可以降低约60%的计算复杂度,并能有效降低基站能源消耗三 关键词:超密集网络;基站管理;基站休眠;能源效率;计算复杂度 中图分类号:TN929.53 文献标志码:A 文章编号:1001-893X(2017)11-1295-06 A Cluster-based Base Station Management Algorithm in Ultra-dense Networks SHI Feng,GENG Xuan (College of Information Engineering,Shanghai Maritime University,Shanghai201306,China) Abstract:In order to reduce the computational complexity of base station management algorithm in ultra-dense network(UDN)and improve the energy usage efficiency of it,a cluster-based dynamic management base station method is proposed on the basis of customer density and network capacity.According to this algorithm,the theoretical minimum number of needed base station is first calculated based on user meas-urement report,then the base station is clustered in a proper manner,finally the hibernation combination of base station is determined through Particle Swarm Optimization(PSO).The simulation result shows that compared with those base station algorithms without being clustered,the proposed algorithm can reduce the computational complexity by about60%and effectively cut down the energy consumption of base station. Key words:ultra-dense network(UDN);base station management;base station sleep;energy efficiency; computational complexity 1 引言 随着近年来移动设备数量以及移动数据需求量的爆发式增长,无线通信网络得到了快速发展,其中超密集网络技术(Ultra-dense Network,UDN)是解决未来移动通信网络高数据量需求的关键技术之一[1]三超密集网络技术就是通过增加基站(Base Station,BS)部署密度的方式来提高整体网络的负载能力[2]三然而,由于大量的基站部署在移动通信网络中,引起了严重的能源消耗问题,因此提高基站的能源效率有助于降低整个移动通信网络的能耗[3]三研究表明,相比于宏基站(macro BS),部署在微蜂窝小区(small cell)中的基站及接入点的总能耗并不随发射功率和频率使用的变化而变化[4]三所以,即使这些基站处于空闲模式下的能耗也相当大三在 四5921四 第57卷第11期 2017年11月电讯技术 Telecommunication Engineering Vol.57,No.11 November,2017 * **收稿日期:2017-02-28;修回日期:2017-05-12 Received date:2017-02-28;Revised date:2017-05-12基金项目:国家自然科学基金资助项目(61401270) 通信作者:xuangeng@https://www.wendangku.net/doc/0a7442013.html, Corresponding author:xuangeng@https://www.wendangku.net/doc/0a7442013.html, 万方数据
满意度指数的计算
顾客满意度指数 什么是顾客满意度指数 顾客满意度指数是目前国内外质量领域和经济领域一个非常热门而又前沿的话题。在国外，有不少国家，如美国，顾客满意度测评体系已较成熟，而在我国顾客满意度指数测评体系还处于创立阶段。 瑞典最先于1989年建立起顾客满意度指数模型，之后，德国、加拿大等20多个国家和地区先后建立了全国或地区性的顾客满意指数模型。1989年，美国密歇根大学商学院质量研究中心的科罗斯·费耐尔（Claes fornell）博士总结了理论研究的成果，提出把顾客期望、购买后的感知、购买的价格等方面因素组成一个计量经济学模型，即费耐尔逻辑模型。这个模型把顾客满意度的数学运算方法和顾客购买商品或服务的心理感知结合起来。以此模型运用偏微分最小二次方求解得到的指数，就是顾客满意度指数。美国顾客满意度指数（ACSI）也依据此指数而来，它是根据顾客对在美国本土购买、由美国国内企业提供或在美国市场上占有相当份额的国外企业提供的产品和服务质量的评价，通过建立模型计算而获得的一个指数，是一个测量顾客满意程度的经济指标。 顾客满意度指数测评体系的构建与计算 顾客满意度指数是目前国内外质量领域和经济领域一个非常热门而又前沿的话题。在国外，有不少国家，如美国，顾客满意度测评体系已较成熟，而在我国顾客满意度指数测评体系还处于创立阶段。 美国顾客满意度指数的构建与计算 瑞典最先于1989年建立起顾客满意度指数模型，之后，德国、加拿大等20多个国家和地区先后建立了全国或地区性的顾客满意指数模型。1989年，美国密歇根大学商学院质量研究中心的费耐尔（Fornell）博士总结了理论研究的成果，提出把顾客期望、购买后的感知、购买的价格等方面因素组成一个计量经济学模型，即费耐尔逻辑模型。这个模型把顾客满意度的数学运算方法和顾客购买商品或服务的心理感知结合起来。以此模型运用偏微分最小二次方求解得到的指数，就是顾客满意度指数（Customer Satisfaction Index，简称 CSI）。美国顾客满意度指数（ACSI）也依据此指数而来，它是根据顾客对在美国本土购买、由美国国内企业提供或在美国市场上占有相当份额的国外企业提供的产品和服务质量的评价，通过建立模型计算而获得的一个指数，是一个测量顾客满意程度的经济指标， 按照顾客满意度指数的含义，它应该具有多种指标。这些指标（变量）应相互关联，成为一个整体逻辑结构，借助于计量经济学的有关方法，将这些逻辑结构转换为数学模型
客户满意度的四种衡量方法
客户满意度的四种衡量方法 客户满意度(Customer Satisfaction)，也叫客户满意指数。是对服务性行业的顾客满意度调查系统的简称，是一个相对的概念，是客户期望值与客户体验的匹配程度。换言之，就是客户通过对一种产品可感知的效果与其期望值相比较后得出的指数。 一、如何衡量客户满意度 客户满意度或许是企业使用最广泛的衡量客户感受的方法，但是目前对于如何有效衡量客户满意度，还是没有一个普遍认可的办法。然而没找到办法衡量不代表这个指标无用，对客户满意度的衡量，各个企业需要具体问题具体分析，找出适合本企业的衡量方法。下面介绍4种客户满意度的衡量方法，适用于各种规模的企业。 1.平均分 这种办法是计算所有得分的平均值，结果为1到10之间。计算公式如下：
调查者只需要问客户一个问题，如“您对我们今天的服务满意吗？”，客户的回答即可在数据库中以百分比的形式显示出来。如下示例： 与其他评分系统不同，这种方法不需要对任何分值进行分组，因此更加强调得分分布。这有利于调查低分客户的普遍体验，进而找出服务中出现的关键痛点。 2.表情变化
也许最简单的衡量客户满意度的办法就是直接问客户，“您看上去很开心”，“您看上去好像不太满意”……这种办法不需要大量分析，如果客户不开心，调查者还可以进行追问，如“您觉得怎样做才能让您满意呢？” 这种办法也可以很好地解决文化差异。心理学研究表明，崇尚个人主义文化的人评分会比较极端，相反，其他文化的人评分比较集中。 这种办法虽然没有那么细致，但是可以对品牌或服务做一个快速的健康体检，因为它很容易地将客户感受同相应的图形（如上图）联系起来，调查起来也方便快捷。 3.星级评分
C语言的基本数据类型及其表示
3.2 C语言的基本数据类型及其表示 C语言的基本数据类型包括整型数据、实型数据和字符型数据，这些不同数据类型如何表示？如何使用？它们的数据范围是什么？下面我们分别进行介绍。 3.2.1 常量与变量 1. 常量 常量是指程序在运行时其值不能改变的量，它是Ｃ语言中使用的基本数据对 象之一。Ｃ语言提供的常量有： 以上是常量所具有的类型属性，这些类型决定了各种常量所占存储空间的大小和数的表示范围。在C程序中，常量是直接以自身的存在形式体现其值和类型，例如：123是一个整型常量，占两个存储字节，数的表示范围是-32768～32767；123.0是实型常量，占四个存储字节，数的表示范围是-3.4 10-38～3.4 1038。 需要注意的是，常量并不占内存，在程序运行时它作为操作对象直接出现在运算器的各种寄存器中。 2.符号常量 在C程序中，常量除了以自身的存在形式直接表示之外，还可以用标识符来表示常量。因为经常碰到这样的问题：常量本身是一个较长的字符序列，且在程序中重复出现，例如：取常数的值为3.1415927，如果在程序中多处出现，直接使用3.1415927的表示形式，势必会使编程工作显得繁琐，而且，当需要把的值修改为3.1415926536时，就必须逐个查找并修改，这样，会降低程序的可修改性和灵活性。因此，Ｃ语言中提供了一种符号常量，即用指定的标识符来表示某个常量，在程序中需要使用该常量时就可直接引用标识符。 Ｃ语言中用宏定义命令对符号常量进行定义，其定义形式如下： #define 标识符常量 其中#define是宏定义命令的专用定义符，标识符是对常量的命名，常量可以是前面介绍的几种类型常量中的任何一种。该使指定的标识符来代表指定的常量，这个被指定的标识符就称为符号常量。例如，在C程序中，要用PAI代表实型常量3.1415927，用W代表字符串常量"Windows 98"，可用下面两个宏定义命令： #define PAI 3.1415927 #define W "Windows 98" 宏定义的功能是：在编译预处理时，将程序中宏定义（关于编译预处理和宏定义的概念详见9.10节）命令之后出现的所有符号常量用宏定义命令中对应的常量一一替代。例如，对于以上两个宏定义命令，编译程序时，编译系统首先将程序中除这两个宏定义命令之外的所有PAI替换为3.1415927，所有W替换为Windows 98。因此，符号常量通常也被称为宏替换名。 习惯上人们把符号常量名用大写字母表示，而把变量名用小写字母表示。例3-1是符号常量的一个简单的应用。其中，PI为定义的符号常量，程序编译时，用3.1416替换所有的PI。 例3-1：已知圆半径r，求圆周长c和圆面积s的值。
顾客满意度及其提高途径(精)
顾客满意度及其提高途径 1、分析市场,指出当今市场消费趋势 2、概括介绍什么是顾客满意度 3、强调顾客满意度对市场营销的意义 4、提出提高途径 摘要: 随着我国市场经济体质的逐步形成,顾客购买心理不断成熟,影响顾客购买行为的因素越来越多,切更加复杂化。如何从商品、服务、环境、心理等诸方面,全方位的满足顾客的需要,已经成为企业营销活动的中心。因此,此页的所有营销活动都必须以顾客满意为行动指南。企业作为经营者必须进行角色更换,即从顾客的角度,用顾客的观点和利益来分析和考虑市场需求和消费者需要。 关键字:顾客满意度消费心理消费趋势 正文: 市场是社会分工和商品经济发展的必然产物。同时,市场在其发育和壮大过程中,也推动着社会分工和商品经济的进一步发展。市场通过信息反馈,直接影响着人们生产什么、生产多少、以及上市时间、产品销售状况等。 当今市场由于生产力的飞速发展和人们的物质文化的日益增长,各类商品和各类消费需求日趋膨胀,市场消费趋势也开始从单一的实用性向各个方面发展,例如商品审美性、商品时代性、商品象征性,以及优良的服务等各个方面。 而由于科学技术及生产力的提高,许多商品渐渐出现了更多的替代商品,顾客的消费有了更多的选择性,即使需要某个商品的某些功能,也能从其他商品中得到。另一方面,人口的增加,人们消费数量随着增加,这就促使越来越多的厂家生产同一类商
品,营销竞争力也跟着普遍膨胀。于是随着商品市场的发达和人们物质文化消费水平的提高,人们的消费观念便不仅仅局限于物质方面,更多的加强在非物质方面。 当今市场消费趋势,优良的服务已经成为消费者对商品需求的一个组成部分“花钱买服务”的思想已经被大多数消费者所接受。因此,对市场营销者来讲,树立“全心全意为消费者服务”的宗旨和思想,真正实施全方位和终生服务的措施和行动,真正为消费者着想已经成为必不可少的一项标准。 消费者的需求以及满意程度直接影响着商品在市场上的供求,以及企业的发展前景,进而控制着整个市场,可以说消费者主导着整个市场。于是“顾客满意”的概念便应运而生。 “顾客满意”产生于20世纪80年代初。当时的没过市场竞争环境日趋恶劣,美国电话电报公司为了使自己处于有利的竞争优势,开始尝试性地了解顾客对目前企业所提供服务的满意情况,并以此作为服务质量改进的依据,取得了一定的效果。与此同时,日本本田汽车公司也开始应用顾客作为自己了解情况的一种手段,并且更加完善了这种经营战略。20世纪80年代中期,美国政府建立了“马尔科姆*鲍德里奇全国质量奖”,以奖励企业应用“顾客满意”。这一奖项的设立大大推动了“顾客满意”的发展。20世纪90年代中期,随着全球化进程的加剧,跨国公司总部要求按照本部的模式定期获得大中国区市场的顾客信息,并且主管需要对员工的工作绩效进行量化评估,顾客满意度在大陆得到迅速发展,于是,优秀的服务也成为企业保持竞争优势的重要诉求。 对于同类产品或提供同类服务的企业,通过分析自己和竞争对手“顾客满意度”的变化可以预测企业的市场地位变化趋势。可是说,“顾客满意度”指标是企业产品和服务市场竞争力强弱的重要标识。本企业“顾客满意度”的提高,于是着市场占有率将上升;降低则应进一步分析导师降低的原因。要明确是由于竞争对手改进了服务或产品的更新更能满足顾客需求的产品造成的,还是自身服务水平的下降或用户需求已发生变化导致的。
C语言数据类型及表示范围
C语言各种数据类型在系统中占的字节和取值围 基本类型包括字节型（char）、整型（int）和浮点型（float/double）。 定义基本类型变量时，可以使用符号属性signed、unsigned（对于char、int），和长度属性short、long（对于int、double）对变量的取值区间和精度进行说明。 下面列举了Dev-C++下基本类型所占位数和取值围： 符号属性长度属性基本型所占位数取值围输入符举例输出符举例-- -- char 8 -2^7 ~ 2^7-1 %c %c、%d、%u signed -- char 8 -2^7 ~ 2^7-1 %c %c、%d、%u unsigned -- char 8 0 ~ 2^8-1 %c %c、%d、%u [signed] short [int] 16 -2^15 ~ 2^15-1 %hd unsigned short [int] 16 0 ~ 2^16-1 %hu、%ho、%hx [signed] -- int 32 -2^31 ~ 2^31-1 %d unsigned -- [int] 32 0 ~ 2^32-1 %u、%o、%x [signed] long [int] 32 -2^31 ~ 2^31-1 %ld unsigned long [int] 32 0 ~ 2^32-1 %lu、%lo、%lx [signed] long long [int] 64 -2^63 ~ 2^63-1 %I64d unsigned long long [int] 64 0 ~ 2^64-1 %I64u、%I64o、%I64x -- -- float 32 +/- 3.40282e+038 %f、%e、%g -- -- double 64 +/- 1.79769e+308 %lf、%le、%lg %f、%e、%g -- long double 96 +/- 1.79769e+308 %Lf、%Le、%Lg 几点说明： 1. 注意! 表中的每一行，代表一种基本类型。“[]”代表可省略。 例如：char、signed char、unsigned char是三种互不相同的类型； int、short、long也是三种互不相同的类型。可以使用C++的函数重载特性进行验证，如: void Func(char ch) {} void Func(signed char ch) {} void Func(unsigned char ch) {} 是三个不同的函数。
员工满意度问卷调查表及计算方法
员工满意度问卷调查表编号： 为了更全面地了解公司员工对公司在工作的发展、薪资福利及工作环境等各方面的满意程度，特制 定本调查问卷，以期通过调查能为公司的各项人事政策的制订提供依据，最终能更大程度地满足员工的需 求，实现公司与员工的共同发展 1、相对于提高工资，我更愿意公司改善福利，使我的生活会更有保障。 A 非常同意 B 同意 C 不确定 D 不同意 E 很不同意 2、我对将来的想法: A好好干B干到不想干的那天C干一天是一天D可能跳槽E 马上就想走 3、我最希望用____方式奖励员工的出色表现: A加薪B奖金C升职不加薪D书面表扬E口头表扬 4、我对于自己目前工作量的看法是： A太少B忙的过来C刚好D比较多E非常的多 5、你认为公司在开展集体活动、娱乐活动、精神文化活动方面： A做得很好B做得一般C有一些欠缺D做得很不够C做得很差 6、促使你在公司中努力工作的主要动机是： A、为得到更好的待遇 B、对工作的热爱和兴趣 C、为完成上级交给的任务 D、为将来的晋升 E、为了体现自身的价值 7、你对公司的总体感觉是: A、满意 B、比较满意 C、一般 D、不太满意 E、不满意 8、你认为在公司工作有没有发展前途？A、有B、说不准C、没有 9、除薪酬外，你最看重： A、提高自己能力的机会 B、好的工作环境 C、和谐的人际关系 D、工作的成就感E其他 10、你认为目前的工作： A、很合适，并且有信心、有能力作好 B、是我喜欢的工作，但自己的能力有所欠缺 C、不是我理想的工作，但我能够作好 D、不太适合，希望换一个岗位 11、你认为公司对员工的关心如何？A、很好B、良好C、一般D、较差E、很差 12、你认为现行考勤制度是否合理？，若不合理，讲明原因。A、合理B、还行C 不合理 13、你认为公司目前的工作环境 A、很好 B、较好 C、一般 D、较差 E、很差 14、现在工作时间的安排是否合理 A、很合理 B、较合理 C、一般 D、较不合理 E、很不合理 15、你认为自己的能力是否得到了充分发挥 A、已尽我所能 B、未能完全发挥 C、没感觉 D、对我的能力有些埋没 E、没有能 让我施展的机 16、你的工作是否得到了领导及同事的认可 A、非常认可 B、较认可 C、一般 D、较不认可 E、非常不认可 17、你对目前的待遇是否满意 A、很满意 B、较满意 C、一般 D、较不满意 E、不满意 18、你与同事的工作关系是否融洽 A、很融洽 B、较融洽 C、一般 D、较不融洽 E、很不融洽 19、你对哪层领导寄予希望 A、直接上级 B、车间经理C生产总监D、总经理 20、你认为食堂的饭菜如何？ A、非常好 B、良好 C 、差D、非常差
顾客满意度测评办法
Q.GL/LS.050405-2002 前言 为了解顾客对总公司满意度指数水平，不断提高公司服务质量，公司特制定本标准。本标准自2003年元月1日起执行。 本标准由总公司标委会提出； 本标准由综合办起草； 本标准主要起草人：冯桂蓉、曾春红; 本标准由总公司标准办负责解释。
成都市龙泉驿区自来水总公司企业标准 顾客满意度测评办法Q.GL/LS.050405-2002 1 目的 为了提高公司的服务质量，了解顾客满意度指数水平，保证质量体系有效运行，满足客户提出的质量要求和市场的需求，增加顾客满意度，提高企业的知名度和信誉度，特制定顾客满意度测评办法。 2 适用范围 本办法适用于公司对顾客满意程度的测评。 3 职责 3.1 综合办公室是顾客满意程度测评的主管部门。 3.2 其他部门要做好顾客满意程度测评的协助工作。 4 工作程序和要求 4.1 测评周期 上年7月至本年6月为一个测评周期。 4.2 测评范围 4.2.1 测评范围包括：用户来电、来信、来访、召开用户座谈会，问卷调查及其它形式接收到的用户满意度信息。按100分计算，其中“三来”占30%，用户座谈会占10%，问卷调查占50%，其它占10%。 4.3 信息的收集内容和方法 4.3.1 用户来电、来信、来访（以下简称“三来”）： 本测评周期内用户关于自来水和服务质量的“三来”信息统计。 4.3.2 用户座谈会 公司结合本周期内生产、经营的实际，选择适宜的时期（不定期）召开用户座谈会。 4.3.3 问卷调查 问卷发放范围应兼顾各种不同用水性质的用户，根据不同性质的用户，发放问卷数量不低于用户总数的50%，问卷回收率不低于发放总量的80%。
客户满意度调查如何转为评分计算
客户满意度调查如何转为评分计算 顾客满意度的计算分析一般先计算每个单项的顾客满意度，公式为： Sj= 1/n （刀Si） 式中：n 为回收的调查表数；Si 为第i 张表的评价分数。根据每个单项的顾客满意度，采用加法规则计算综合的顾客满意度，公式： S=E!Sj 式中：Sj为第j项的顾客满意度，l为第j项的加权系数。 将满意度评价的五个等级选项进行赋值 国际上通用的规则，即将“很满意”赋值为100 分，“满意”赋值为80分，“基本满意”赋值为 60 分，“不太满意”赋值为30 分，“不满意”赋值为0 分。 将“很满意”赋值为100分，“不满意”赋值为0分。这样赋值的原因主要考虑实际生活中的惯例，习惯上“很满意”是接近100分的概念，“不满意”则是接近0的概念。 “基本满意”定为60 分。因为“基本满意”代表及格的意思，取值60 分与日常习惯相符；另外，调查对象在填写“基本满意”时，所考虑的也基本是及格的意思。 “不太满意”取值30分，主要因为它是介于“基本满意”与“不满意”的中间程度，所以选择0—60 的中间数30 作为其所代表的分数。 同样的道理，“满意”是介于“很满意”与“基本满意”的中间，所以选择60—100 的中间数80 作为其代表的分数。 “不了解”选项代表调查对象不了解实际情况，或不关注该指标，或不需要关注该指标，这些情况并不能表现出该指标的好差程度。在本次调查的4类分指标中，选择“不了解”的比例很小（5%以下），故在满意度评价中剔除“不了解”一项。 计算满意度的公式是：满意度=“很满意”比例*100 分+“满意”比例*80 分+“基本满意”比例*60 分+“不太满意”比例*30分+“不满意比例”*0 分。这里，100，80，60，30，0就是权数的意思。 每一测评项目的满意度=所有样本的平均值如果将等级和分值分为满意 （10o 分）、比较满意（8o分）、一般（60分）、不太满意（40分）和不满意以O分计。 按以下方法计算： a）每一个评估小项的平均分数=评估小项的原始分数之和/调查表数量; b）每一个评估项目的原始分数吃该项目中每个评估小项的原始分数M设定比 率;
C语言基本数据类型及运算题库
第二章基本数据类型及运算 一、选择题 1. 若以下选项中的变量已正确定义，则正确的赋值语句是。 A) x1=26.8%3; B) 1+2=x2; C) x3=0x12; D) x4=1+2=3; 答案：C 2. 设变量x为float型且已经赋值，则以下语句中能够将x中的数值保留到小数点后面两位，并将第三位四舍五入的是。 A) x=x*100+0.5/100.0 B) x=(x*100+0.5)/100.0 C) x=(int)(x*100+0.5)/100.0 D) x=(x/100+0.5)*100.0 答案：C 3. 下列C语言中运算对象必须是整型的运算符是。 A) %= B) / C) = D) *= 答案：A 4. 若有以下程序段：int c1=1,c2=2,c3;c3=1.0/c2*c1;则执行后，c3中的值是。 A) 0 B) 0.5 C) 1 D) 2 答案：A 5. 设x和y均为int型变量，则以下语句：x+=y; y=x-y; x-=y; 的功能是。 A) 把x和y按从大到小排列 B) 把x和y按从小到大排列 C) 无确定结果 D) 交换x和y中的值 答案：D 6. 下列变量定义中合法的是。 A）short_a=1-.le-1; B）double b=1+5e2.5; C）long do=0xfdaL; D）float 2_and=1-e-3; 答案：A 7. 以下4个选项中，不能被看作是一条语句的是。 A) {；} B) a=0,b=0,c=0; C) if (a>0); D) if (b==0)m=1;n=2; 答案：D 8. 设x=1,y=-1，下列表达式中解为8的是。 A）x&y B）~x│x C）x＾x D）x<<=3 答案：D 9. 在C语言中不合法的整数是。 A）20 B）0x4001 C）08 D）0x12ed 答案： C 10. 以下选项中不正确的实型常量是 A）2.607E-1 B)0.8103e0.2 C)-77.77 D)456e –2 答案：B） 11.若变量已正确定义并赋值，符合C语言语法的表达式是 A）a=a+7 B）a=7+b+c,a++ C）int(12.3%4) D）a=a+7=c+b 答案：B） 12.以下十六进制数中不合法的是 A）oxff B）0Xabc C）0x11 D）0x19
客户满意度调查如何转为评分计算
顾客满意度的计算分析一般先计算每个单项的顾客满意度，公式为： Sj= 1/n (∑Si) 式中：n为回收的调查表数；Si为第i张表的评价分数。 根据每个单项的顾客满意度，采用加法规则计算综合的顾客满意度，公式： S=∑λjSj 式中：Sj为第j项的顾客满意度，λj为第j项的加权系数。 将满意度评价的五个等级选项进行赋值 国际上通用的规则，即将“很满意”赋值为100分，“满意”赋值为80分，“基本满意”赋值为60分，“不太满意”赋值为30分，“不满意”赋值为0分。 将“很满意”赋值为100分，“不满意”赋值为0分。这样赋值的原因主要考虑实际生活中的惯例，习惯上“很满意”是接近100分的概念，“不满意”则是接近0的概念。 “基本满意”定为60分。因为“基本满意”代表及格的意思，取值60分与日常习惯相符；另外，调查对象在填写“基本满意”时，所考虑的也基本是及格的意思。 “不太满意”取值30分，主要因为它是介于“基本满意”与“不满意”的中间程度，所以选择0—60的中间数30作为其所代表的分数。 同样的道理，“满意”是介于“很满意”与“基本满意”的中间，所以选择60—100的中间数80作为其代表的分数。 “不了解”选项代表调查对象不了解实际情况，或不关注该指标，或不需要关注该指标，这些情况并不能表现出该指标的好差程度。在本次调查的4类分指标中，选择“不了解”的比例很小（5%以下），故在满意度评价中剔除“不了解”一项。
计算满意度的公式是：满意度=“很满意”比例*100分+“满意”比例*80分+“基本满意”比例*60分+“不太满意”比例*30分+“不满意比例”*0分。这里，100，80，60，30，0就是权数的意思。 每一测评项目的满意度=所有样本的平均值如果将等级和分值分为满意(10o分)、比较满意(8o分)、一般(60分)、不太满意(4o分)和不满意以O分计。 按以下方法计算： a)每一个评估小项的平均分数=评估小项的原始分数之和／调查表数量； b)每一个评估项目的原始分数=∑该项目中每个评估小项的原始分数×设定比率； c)每一个评估项目的平均分数=评估项目的原始分数之和／调查表数量； d)每一个被调查顾客的满意度=每一个评估项目的原始分数×设定的满意度分值／10o； e)顾客的平均满意度=每一个被调查顾客的满意度／调查表数量。
员工满意度问卷调查表及计算方法精编版
员工满意度问卷调查表 及计算方法 文件编码（008-TTIG-UTITD-GKBTT-PUUTI-WYTUI-8256）
员工满意度问卷调查表编号： 为了更全面地了解公司员工对公司在工作的发展、薪资福利及工作环境等各方 面的满意程度，特制定本调查问卷，以期通过调查能为公司的各项人事政策的制订 提供依据，最终能更大程度地满足员工的需求，实现公司与员工的共同发展 1、相对于提高工资，我更愿意公司改善福利，使我的生活会更有保障。 A 非常同意 B 同意 C 不确定 D 不同意 E 很不同意 2、我对将来的想法: A好好干 B干到不想干的那天 C干一天是一天 D可能跳槽 E 马上就想走 3、我最希望用____方式奖励员工的出色表现: A加薪 B奖金 C升职不加薪 D书面表扬 E口头表扬 4、我对于自己目前工作量的看法是： A太少 B忙的过来C刚好 D比较多 E非常的多 5、你认为公司在开展集体活动、娱乐活动、精神文化活动方面： A做得很好 B做得一般 C有一些欠缺 D做得很不够 C做得很差 6、促使你在公司中努力工作的主要动机是： A、为得到更好的待遇 B、对工作的热爱和兴趣 C、为完成上级交给的任务 D、为将来的晋升 E、为了体现自身的价值 7、你对公司的总体感觉是: A、满意 B、比较满意 C、一般 D、不太满意 E、不满意 8、你认为在公司工作有没有发展前途 A、有B、说不准C、没有 9、除薪酬外，你最看重： A、提高自己能力的机会 B、好的工作环境 C、和谐的人际关系 D、工作的成就感 E其他 10、你认为目前的工作： A、很合适，并且有信心、有能力作好 B、是我喜欢的工作，但自己的能力有所欠缺 C、不是我理想的工作，但我能够作好 D、不太适合，希望换一个岗位 11、你认为公司对员工的关心如何A、很好B、良好C、一般D、较差E、 很差 12、你认为现行考勤制度是否合理，若不合理，讲明原因。A、合理B、还行 C 不 合理 13、你认为公司目前的工作环境 A、很好B、较好C、一般D、较差E、很 差 14、现在工作时间的安排是否合理 A、很合理 B、较合理 C、一般 D、较不合理 E、很不合理 15、你认为自己的能力是否得到了充分发挥 A、已尽我所能 B、未能完全发挥 C、没感觉 D、对我的能力有些埋没 E、 没有能让我施展的机 16、你的工作是否得到了领导及同事的认可 A、非常认可 B、较认可 C、一般 D、较不认可 E、非常不认可 17、你对目前的待遇是否满意 A、很满意 B、较满意 C、一般 D、较不满意 E、不满意
C语言基本数据类型简介
C语言基本数据类型简介 1.概述 C 语言包含的数据类型如下图所示： 2.各种数据类型介绍 2.1整型 整形包括短整型、整形和长整形。 2.1.1短整形 short a=1; 2.1.2整形 一般占4个字节（32位），最高位代表符号，0表示正数，1表示负数，取值围是 -2147483648~2147483647，在存中的存储顺序是地位在前、高位在后，例如0x12345678在存中的存储如下： 地址：0x0012ff780x0012ff790x0012ff7a0x0012ff7b 数据：78563412 定义：用int关键字，举例如下： int a=6; 2.1.3长整形 long a=10; 2.2浮点型 浮点型包括单精度型和双精度型。 2.2.1单精度型 浮点型，又称实型，也称单精度。一般占4个字节（32位）， float a=4.5; 地址：0x0012ff780x0012ff790x0012ff7a0x0012ff7b 数据：00009040 2.2.2双精度型 一般占8个字节（64位） double a=4.5;
地址：0x0012ff780x0012ff790x0012ff7a0x0012ff7b0x0012ff7c 0x0012ff7d0x0012ff7e0x0012ff7f 数据：0000000000 001240 2.3字符类型 在各种不同系统中，字符类型都占一个字节（8位）。定义如下： char c='a'; 也可以用字符对应的ASCII码赋值，如下： char c=97; 3.数据类型与“模子” short、int、long、char、float、double 这六个关键字代表C 语言里的六种基本数据类型。 怎么去理解它们呢? 举个例子：见过藕煤球的那个东西吧？(没见过？煤球总见过吧)。那个东西叫藕煤器，拿着它在和好的煤堆里这么一咔，一个煤球出来了。半径12cm，12 个孔。不同型号的藕煤器咔出来的煤球大小不一样，孔数也不一样。这个藕煤器其实就是个模子。 现在我们联想一下，short、int、long、char、float、double 这六个东东是不是很像不同类型的藕煤器啊？拿着它们在存上咔咔咔，不同大小的存就分配好了，当然别忘了给它们取个好听的名字。 在32 位的系统上 short 短整型的存2 byte； int 整型的存4 byte； long 长整型的存4 byte； float 单精度浮点型的存4byte；仅能接收7位有效数字 double 双精度浮点型的存8 byte；可以接收16位有效数字 char字符型的存1 byte。 fabs单精度浮点型存4byte. （注意这里指一般情况，可能不同的平台还会有所不同，具体平台可以用sizeof 关键字测试一下） 很简单吧？咔咔咔很爽吧？是很简单，也确实很爽，但问题就是你咔出来这么多存块，你总不能
C语言基本数据类型及运算题库1
基本数据类型及运算 一、选择题 1.若以下选项中的变量已正确定义，则正确的赋值语句是。 A)x1=26.8%3;B)1+2=x2;C)x3=0x12;D)x4=1+2=3; 答案：C 2.设变量x为float型且已经赋值，则以下语句中能够将x中的数值保留到小数点后面两位，并将第三位四舍五入的是。 A)x=x*100+0.5/100.0B)x=(x*100+0.5)/100.0 C)x=(int)(x*100+0.5)/100.0D)x=(x/100+0.5)*100.0 答案：C 3.下列C语言中运算对象必须是整型的运算符是。 A)%=B)/C)=D)*= 答案：A 4.若有以下程序段：int c1=1,c2=2,c3;c3=1.0/c2*c1;则执行后，c3中的值是。 A)0B)0.5C)1D)2 答案：A 5.设x和y均为int型变量，则以下语句：x+=y;y=x-y;x-=y;的功能是。 A)把x和y按从大到小排列B)把x和y按从小到大排列 C)无确定结果D)交换x和y中的值 答案：D 6.下列变量定义中合法的是。 A）short_a=1-.le-1;B）double b=1+5e2.5; C）long do=0xfdaL;D）float2_and=1-e-3; 答案：A 7.以下4个选项中，不能被看作是一条语句的是。 A){；}B)a=0,b=0,c=0; C)if(a>0);D)if(b==0)m=1;n=2; 答案：D 8.设x=1,y=-1，下列表达式中解为8的是。 A）x&y B）~x│x C）x＾x D）x<<=3 答案：D 9.在C语言中不合法的整数是。 A）20B）0x4001C）08D）0x12ed 答案：C 10.以下选项中不正确的实型常量是 A）2.607E-1B)0.8103e0.2C)-77.77D)456e–2 答案：B） 11.若变量已正确定义并赋值，符合C语言语法的表达式是 A）a=a+7B）a=7+b+c,a++ C）int(12.3%4)D）a=a+7=c+b 答案：B） 12.以下十六进制数中不合法的是 A）oxff B）0Xabc C）0x11D）0x19
用户满意率计算方法
用户满意度测量方法 一、销售部用户满意测量方法 1、新车用户电话回访 新车用户电话回访中共设5个调查项目：展厅环境、接待咨询、销售员言行举止、销售员专业知识、车辆交付，每个调查项目的分值为1分，满意为1分、不满意为0分，产生抱怨5项均为0分。每位新车用户电话回访记录应得总分为5分。 新车用户电话回访满意率=当月实际回访实得总分/当月实际回访应得总分×100% 2、销售服务质量问卷调查 每月对10位新车用户作现场问卷调查。根据问卷选项给出相应分值：“特别满意”分值为12分、“很满意”分值为8分、“满意”分值为4分、“不太满意”分值为0分、“很不满意”分值为—4分，每项应得分数为10分。 销售服务质量问卷调查满意率=当月实得分数/当月应得分数×100% 3、用户投诉 涉及整车销售服务流程的，每一次投诉扣减5分，当月该项总分应为20分。 用户投诉满意率=当月实得分数/应得总分×100% 4、销售部用户满意度计算方法 设新车用户电话回访满意率为A 销售服务质量问卷调查满意率为B 用户投诉满意率为C 销售部用户满意率=（2A+2B+C）/5×100% 二、服务部用户满意率 1、售后用户电话回访 （1）、维修用户电话回访 维修用户电话回访中共投5个调查项目：维修质量、顾客对待、价格结构、预约结构、服务范围，每个调查项目的分值为1分，满意为1分、不满意为0分，产生抱怨5项均为0分，每位维修客房电话回访记录应得总分为5分。 维修用户电话回访满意率=当月实际回访实得总分/当月实际回访应得总分×100% （2）、“24小时援助服务”电话回访
对当月接受24小时援助服务用户进行100％的电话回访，根据顾客反馈情况给出a.b.c三项：a为满意，分值2分；b为一般，分值1分（用户部分不满意，提出意见的情况）；c为不满意（用户产生抱怨），分值0分。 24小时援助服务电话回访满意度＝实际回访实得分总数/回访应得分总数×100％。 （3）维修用户电话回访满意度计算方法 设：维修用户电话回访满意率为A “24小时援助服务”电话回访满意率为B 售后用户电话回访满意率=（4A+B）/5×100% 2、服务部用户满意率调查问卷 每月随机抽10位用户作现场问卷调查(A、B卷各做10份)。调查问卷分为3分部份：对维修站的总体感受、对业务接待处的感受、对维修车间的感受。根据问卷先项给出相应分值：“特别满意”分值为12分、“很满意”分值为8分、“满意”分值为4分、“不太满意”分值为0分、“很不满意”分值为—4分，每项应得分数为10分。分别以相应得分率为满意率。 设对维修站的总体感受满意率为A 对业务接待处的感受满意率为B 对维修车间的感受满意率为C 维修用户调查问卷满意率=（A+2B+2C）/5 3、外返 由服务部车间办公室负责统计当月发生的外返，该项满意总分为100分，当月每发生一次外返，扣除1分。 用户外返满意率=当月实得总分/当月应得总分×100% 4、用户投诉 涉及维修服务流程的，每一次投诉扣减2分，当月该项总分应为20分。 用户投诉满意率=当月实得分数/应得总分×100% 5、配件部用户满意率 （1）、配件销售满意率 每月进行10份配件部销售满意率调查问卷，调查对象为车间维修员工。根据问卷先项给出相应分值：“特别满意”分值为12分、“很满意”分值为8分、“满意”分值为4分、“不太满意”分值为0分、“很不满意”分值为—4分，每项应得分数为10分。 配件销售满意率=实得总分/应得总分×100% （2）、配件供货及时率
c语言基本数据类型
c语言基本数据类型short、int、long、char、float、double C 语言包含的数据类型如下图所示：
一、数据类型与“模子” short、int、long、char、float、double 这六个关键字代表C 语言里的六种基本数据类型。 怎么去理解它们呢? 举个例子：见过藕煤球的那个东西吧？(没见过？煤球总见过吧)。那个东西叫藕煤器，拿着它在和好的煤堆里这么一咔，一个煤球出来了。半径12cm，12 个孔。不同型号的藕煤器咔出来的煤球大小不一样，孔数也不一样。这个藕煤器其实就是个模子。 现在我们联想一下，short、int、long、char、float、double 这六个东东是不是很像不同类型的藕煤器啊？拿着它们在内存上咔咔咔，不同大小的内存就分配好了，当然别忘了给它们取个好听的名字。 在32 位的系统上short 咔出来的内存大小是2 个byte； int 咔出来的内存大小是4 个byte； long 咔出来的内存大小是4 个byte； float 咔出来的内存大小是4 个byte； double 咔出来的内存大小是8 个byte； char 咔出来的内存大小是1 个byte。 （注意这里指一般情况，可能不同的平台还会有所不同，具体平台可以用sizeof 关键字测试一下） 很简单吧？咔咔咔很爽吧？是很简单，也确实很爽，但问题就是你咔出来这么多内存块，你总不能给他取名字叫做x1,x2,x3,x4,x5…或者长江1 号，长江2 号…吧。它们长得这么像(不是你家的老大，老二，老三…)，过一阵子你就会忘了到底哪个名字和哪个内存块匹配了(到底谁嫁给谁了啊？^_^)。所以呢，给他们取一个好的名字绝对重要。下面我们就来研究研究取什么样的名字好。 二、变量的命名规则 1、命名应当直观且可以拼读，可望文知意，便于记忆和阅读。 标识符最好采用英文单词或其组合，不允许使用拼音。程序中的英文单词一般不要太复杂，用词应当准确。
基于统计的客户满意度计算方法及原理
基于统计的客户满意度计算方法及原理 - 客户满意度是指组织在提供产品或服务时满足客户需求的程度。也就是说客户满意度=顾客之声/流程之声。客户之声，即客户需求，在统计上可以分成两个方面的意思： 一、组织提供的产品和服务服务是否满足了客户的极限需求（最低要求）； 二、产品和服务是否精确的满足了客户的理想需求（需求中心值）； 具体来讲，所谓极限需求，是指客户感知的服务不能超越的界限：上限和下限。比如客户定义一件衬衣不能超过1000元，不能低于600元；超过1000元意味着超出客户的感知的支付承受能力，低于600元，意味着失去这一品牌带给客户的社会定位价值。再比如手机充值到账时间不能高于30秒，不能低于0秒；超过30秒，会给客户带来很多不便，当然这个过程耗时越低越好，但也不可能低于0秒。很多情况下，尤其是大众化的产品，客户的极限需求是由组织代替定义的（这不是说组织决定客户的极限需求，因为虽然是由它开始由组织代替决定，但是在市场销售过程中，客户还是认可了这种极限需求），比如食品的保质期是3天，它意味着客户的极限需求是不能超过3天；如果超过3天可能让客户感知里面充斥了较多的添加剂，进而失去了产品的天然性。在这个类似保质期的客户需求中，组织通过自己的经验、技术为客户提供了客户认可的极限需求。但是如果这个食品在3天后依然没有腐坏，那么客户就有足够的理由认可里面添加了足够多的添加剂，从而会让原本忠诚的客户群体对此失去兴趣。相反的，如果客户接受了3天以后依旧没有腐坏的事实，并且继续购买产品，那么说明客户的极限需求并不是3天，而是更长的时候，比如6个月，甚至1年。当然当客户认可更长的极限需求的时候也意味着客户认可了添加剂的存在。 当客户的极限需求范围较大（容差较大）的时候，组织容易获得较高的客户满意度。但是组织在为此庆幸的同时，一种潜在的威胁也就应运而生：客户可以选择的范围足够大，以至于组织的竞争者可以相对较容易的进入，从而伤害组织的利益最大化。比如目前市场上流通的各色手机，大众群体对其性能、价格等的要求范围非常宽泛，所以竞争比十年前就显得尤为激烈，甚至一些为大众市场提供较宽泛的客户极限需求的优秀组织，为此付出沉重代价，如Motorola和Nokia 等。而相反的，价格的极限需求和性能的极限需求非常窄的Apple，却获得了惊人的市场利润。目前市场上通过定义了狭窄的客户极限需求而获得成功的例子，举不胜举，大量的奢侈品牌就属于这个群体。他们不在同质和宽泛的价格上努力，而刻意选择较窄的客户极限需求区域，从而获得了高度的客户忠诚度。 当客户的极限需求范围较小的时候，在为组织提供高度忠诚的客户群体的同时，也为组织可能带来一些致命性的伤害。客户的需求会随时间的推移慢慢变化，当这种变化积累到一定程度的时候，极有可能带来质的变化，如果此时组织不能做出敏捷的快速响应，后果将会极其严重。最明显的例子就是1920年代的福特汽车，当老福特把T型车的概念深入民心的同时，民众对汽车的需求也在不停的变化，所以当竞争者推出款式较多的汽车类型的时候，原本高度忠诚的福特客户群体终于开始抱怨T型车的单调，并逐渐选择其他品牌的汽车。这种不能对客户需求做出及时响应的策略，最终让福特汽车陷入困境，其绝对的垄断优势也荡然无存。除了客户的需求会发生缓慢的变化进而导致组织失去优势外，极限需求较小的市场，也容易被一些原本不属于这个市场、但是势力足够强大的嗅觉敏锐的组织蚕食。那些财