采购降本的9大经典方法

采购降本的9大经典方法

随着竞争加剧，原材料涨价，企业成本压力越来越大，降本则成为不得不提的话题。这里为大家挑选了最有效果的前九项如下，由于各手法的执行成效因企业而异，以下九项并无优先顺序可言。

1. Value Engineering(价值工程，VE)：针对产品或服务的功能加以研究，以最低的生命周期成本，透过剔除、简化、变更、替代等方法，来达成降低成本的目的。价值分析是使用于新产品工程设计阶段。而价值工程则是针对现有产品的功能/成本，做系统化的研究与分析，但现今价值分析与价值工程已被视为同一概念使用。

2.Negotiation（谈判）：谈判是买卖双方为了各自目标，达成彼此认同的协议过程，这也是采购人员应具备的最基本能力。谈判并不只限于价格方面，也适用于某些特定需求时，使用谈判的方式，通常所能期望达到价格降低的幅度约为3~5%。如果希望达成更大的降幅，则需运用价格/成本分析，价值分析与价值工程（VA/VE）等手法。

3. TargetCosting（目标成本法）：管理学大师彼得·杜拉克（Peter F.Drucker）在企业的五大致命过失（Five deadly business sins）一文中提到，企业的第三个致命过失是，定价受成本的驱动（cost-driven pricing）。大多数美国公司，以及几乎所有的欧洲公司，都是以成本加上利润率来制定产品的价格。然而，他们刚把产品推向市场，便不得不开始削减价格，重新设计那些花费太大的产品，并承担损失，而且，他们常常因为价格不正确，而不得不放弃一种很好的产品。产品的研发应以市场乐意支付的价格为前提，因此必须假设竞争者产品的上市价，然后再来制定公司产品的价格。由于定价受成本驱动的旧思考模式，使得美国民生电子业不复存在：另外，丰田和日产把德国的豪华型轿车挤出了美国市场，便是采用价格引导成本（price-driven costing）的结果。

4. EarlySupplier Involvement（早期供应商参与，ESI）：这是在产品设计初期，选择让具有一半关系的供应商参与新产品开发小组。经由早期供应商参与的方式，新产品开发小组对供应商提出性能规格（Performance Specification）的要求，借助供应商的专业知识来达到降低成本的目的。

5.Leveraging Purchases（杠杆采购）：各事业单位，或不同部门的需求量，以集中扩大采购量，而增加议价空间的方式为之。避免各自采购，造成组织内不同事业单位，向同一个供应商采购相同零件，却价格不同，但彼此并不知的情形，平白丧失节省采购成本的机会。

6.Consortium Purchasing（联合采购）：主要发生于非营利事业的采购，如医院、学校等，经由统合各不同采购组织的需求量，以获得较好的数量折扣价格。这也被应用于一般商业活动之中，应运而起的新兴行业有第三者采购（Third-party Purchasing），专门替那些MRO需求量不大的企业单位服务。

7. Designfor Purchase（为便利采购而设计，DFP）：

自制与外购（make or buy）的策略，在产品的设计阶段，利用协力厂的标准制程与技术，以及使用工业标准零件，方便原物料取得的便利性，如此一来，不仅大大减少了自制所需的技术支援，同时也降低了生产所需的成本。

8. Cost andPrice Analysis（价格与成本分析）：这是专业采购的基本工具，了解成本结构的基本要素，对采购者是非常重要的，如果采购不了解所买物品的成本结构，就不能算是了解所买的物品是否为公平合理的价格，同时也会失去许多降低采购成本的机会。

9.Standardization（标准化）：实施规格的标准化，为不同的产品项目、夹治具或零件使用共通的设计/规格，或降低订制项目的数目，以规模经济量，达到降低制造成本的目的。但这只是标准化的其中一环，组织应扩大标准化的范围至作业程序，及制程上，以获得更大的效益。

9个方法的适用条件以上的成本降低手法，你应该如何选择适合的，在拟定采购策略的时候，应同时考虑下列几项采购相关的情况。

1.所采购产品或服务的型态。

2.产品所处的生命周期阶段。

3.年需求量与年采购总金额。

4.与供应商之间的关系。

首先，所采购产品或服务的型态，是属于一次性的采购，或者是持续性的采购。这应是采购最基本的认知，如果采购的型态有所转变，策略也必须跟着作调整，持续性采购对成本分析的要求远高于一次性采购，但一次性采购的金额如果相当庞大，也不可忽视其成本节省的效能。

接下来，年需求量与年采购总金额各为多少，这关系到在与供应商议价时，是否能得到较好的议价优势。但采购量又与产品所在其生命周期（Product Life Cycle）所处的阶段有直接的关系，产品由导入期、成长期到成熟期的过程中，采购量会逐渐放大，直到衰退期出现，采购量才会逐渐缩小。以3C产业为例，非常明显的，产品生命周期有逐渐缩短的趋势。

最后，则是与供应商之间的关系，从卖方、传统的供应商、认可的供应商，到与供应商维持较好的关系，进而结为策略联盟，对成本资料的分享方式也不同。如果与供应商的关系普通，一般而言，是比较不容易得到详细的成本机构资料，只有与供应商维持较密切的关系，彼此互信合作时，才有办法做到。

采购成本降低方案

采购成本降低方案 一、供应渠道的改善 （一）开发供货商 供应商的议价能力在很大程度上影响了采购成本，拓展供应商渠道能够促使供应商之间展开竞争，有利于降低企业的采购成本。开发供应商一般有以下七种途径。 1．国内外采购指南。 2．国内外产品发布会。 3．国内外新闻传播媒体。 4．国内外产品展销会。 5．政府组织的各类商品订货会。 6．国内外行业协会。 7．其他途径。 （二）降低供应商必需品的成本 企业采购成本与供应商必需品的成本紧密相关，因而在执行采购过程中，要注意帮助降低供应商必需品的成本，进而降低本公司的采购成本。 （三）供应商需要不断地进行产品设计的更新和改变 采购部在与供应商的配合中，要不断促进供应商进行产品设计的更新和改变，以促使采购成本的不断降低。 二、企业自我改善 （一）寻找替代的原料 企业开发设计部门要不断研究原料的替代品，以求不断降低原料的采购价格。 （二）标准化 企业开发设计部门要成为企业标准化的推进者，使产品所需原料的规格与国际标准接轨，为采购部拓宽采购渠道。 （三）减少废料 无论是在采购过程还是在生产过程中，应尽量避免废料的产生，以避免造成采购工作的无效，浪费采购成本。 （四）减少不必要的工作环节 采购人员在执行采购任务时，要不断学习应用现代科学技术，逐步实现采购活动的电子化，减少不必要的工作环节，降低采购成本。 （五）改善缴货期期限 采购部在与供应商签订采购合同时，要注意明确采购的交货期限，以有利于降低采购成本为原则。 （六）有计划的大量购买 一般情况下，采购的订货量与采购成本咸反比的关系，因而采购部在执行采购活动时，在库存量与库存成本允许的情况下，应尽量实施大规模采购，以便于降低采购成本。 （七）改善采购流程 采购流程不畅是影响采购成本的因素之一，因而采购部要时时注意采购流程的构建，以便于节约采购时间，降低采购成本。 三、采购途径的选择 （一）集中采购 将各部门的需求集中起来，采购单位便可用较大的采购量作为砝码得到较好的价格折扣。规格标准化后，可取得供应商的优惠价格，库存量相对可以降低，行政费用的支出也会因统一采购作业而减少，采购部便可以有更多的时间将资源用于开发新的供应商。

成本控制：有效降成本的几大方法

成本控制 九大方法有效降底成本 近年来，随着社会经济总体水平的快速提高,餐饮业得到了前所未有的发展,但随着餐饮市场竞争的日趋激烈，餐企利润空间日趋狭小，高利润时代已成过去。餐饮业要想在竞争中立于不败之地，就必须根据自身的经营特点有针对性地进行成本控制，成本控制是餐企经营管理的重要组成部分，而原材料采购成本控制的好坏对企业的经营成果起着至关重要的作用。如何做到有效地控制原材料的采购成本呢？本期，我们就和大家共同分享九个有效方法：一、加强制度完善与执行 为了最大限度地降低原材料采购成本，餐企必须首先建立并不断完善采购、验收、保管、领用、生产、销售、核算等管理制度，以监督整个经营环节的过程，让各岗位做到有章可循、各负其责。为了更好地激励采购、仓库、厨师等人员进行有效的成本控制，企业必须有一套行之有效的激励和考核制度，这是实施有效成本管控的前提。 二、严格实行计划采购 原材料采购是餐饮经营成本控制的起点，而计划采购是采购成本的第一关，为了更好地实行成本管理，企业必须实行成本计划和原材料采购申购计划的管理，严格执行审批手续，按照计划—审核—审批—采购—验收—保管—生产—销售流程执行。出品部各档口主管每天根据经营收入和原材料储备情况确定需要的采购量，并填制采购计划单，报厨师长审核后交采购部，由采购人员口头或书面通知供应商或自行采购，坚决不允许超计划和无计划采购。原材料采购质量的好坏直接影响到出品质量和出成率，对原材料成本控制起到决定性作用，所以采购人员和供应商进行原材料采购时必须严格按照采购计划和规定标准进行采购。 三、坚持询价定价制度 为真正持续有效并最大限度地降低采购成本，企业应采取各种行之有效的措施加强原材料采购价格的监控管理。一是采购人员应经常深入市场询价，及时掌握和了解市场行情，实行货比三家，做到价格的合理性；二是充分发挥成控小组作用，定期和不定期地进行市场调查，由采购部、出品部、财务部三方共同核价，并对所有原材料及物品的价格实行逐笔核定，结合供应商报价按合理的比例核定送货价格，本着公平、公正、互惠的原则，进行合理的定价，增强采购成本的透明度；三是充分利用价格信息网平台，及时全面了解价格信息，帮助确认价格的准确性；四是不定期与供应商沟通，及时了解和反馈市场信息，进行价格调整。

降低采购成本的方法

降低采购成本的十大方法 2010-05-27 13:48:43 来源：互联网 降低采购成本，则是采购人员提供企业附加值最直接的方式。 成本降低受到重视的原因 由于近年来受到全球金融风暴的影响，国内笼罩在外贸出口衰退的阴影下，根据经济部最新完成，于八七年七月份公布的一项调查"制造业经营实况分析"结果发现，在制造业中有高达百分之六十三点四九的业者认为，市场竞争激烈是经营上所面临最大的困难，其次依序为汇率变动不稳，工资太高，基层劳力不足，市场需求停滞以及管理及技术人才不足。 由此可见，企业在面临国际间日益激烈的竞争，产品生产周期逐渐地缩短，消费者的产品需求多样化，以及产品技术层次不断提升的压低下，如无法有效的开源，节流则成为企业因应变局的有效方法之一。尤其在采购占平均销售金额比重逐渐增加的趋势下，降低采购成本，则是采购人员提供企业附加值最直接的方式。 降低采购成本的十大手法 根据统计全美Fortune200公司所使用的成本降低手法，最有效果的前十项如下，由于各手法的执行成效因企业而异，以下十项并无优先顺序可言。 Value Analysis(价值分析，VA) Value Engineering(价值工程，VE)： 针对产品或服务的功能加以研究，以最低的生命周期成本，透过剔除、简化、变更、替代等方法，来达成降低成本的目的。价值分析是使用于新产品工程设计阶段。而价值工程则是针对现有产品的功能/成本，做系统化的研究与分析，但现今价值分析与价值工程已被视为同一概念使用。 Negotiation（谈判）： 谈判是买卖双方为了各自目标，达成彼此认同的协议过程，这也是采购人员应具备的最基本能力。谈判并不只限于价格方面，也适用于某些特定需求时，使用谈判的方式，通常所能期望达到价格降低的幅度约为3~5%。如果希望达成更大的降幅，则需运用价格/成本分析，价值分析与价值工程（VA/VE）等手法。 TargetCosting（目标成本法）：

采购成本降低的策略和方法

采购成本降低的策略和方法 一、采购成本降低受到重视的原因 由于近年来受到全球金融风暴的影响，国内笼罩在外贸出口衰退的阴影下，根据经济部最新完成，于八七年七月份公布的一项调查"制造业经营实况分析"结果发现，在制造业中有高达百分之六十三点四九的业者认为，市场竞争激烈是经营上所面临最大的困难，其次依序为汇率变动不稳，工资太高，基层劳力不足，市场需求停滞以及管理及技术人才不足。 由此可见，企业在面临国际间日益激烈的竞争，产品生产周期逐渐地缩短，消费者的产品需求多样化，以及产品技术层次不断提升的压低下，如无法有效的开源，节流则成为企业因应变局的有效方法之一。尤其在采购占平均销售金额比重逐渐增加的趋势下，降低采购成本，则是采购人员提供企业附加值最直接的方式。

二、降低采购成本的十大手法 根据统计全美Fortune200公司所使用的成本降低手法，最有效果的前十项如下，由于各手法的执行成效因企业而异，以下十项并无优先顺序可言。 1. Value Analysis(价值分析，VA) 2. Value Engineering(价值工程，VE)：针对产品或服务的功能加以研究，以最低的生命周期成本，透过剔除、简化、变更、替代等方法，来达成降低成本的目的。价值分析是使用于新产品工程设计阶段。而价值工程则是针对现有产品的功能/成本，做系统化的研究与分析，但现今价值分析与价值工程已被视为同一概念使用。 3. Negotiation（谈判）：谈判是买卖双方为了各自目标，达成彼此认同的协议过程，这也是采购人员应具备的最基本能力。谈判并不只限于价格方面，也适用于某些特定需求时，使用谈判的方式，通常所能期望达到价格降低的幅度约为3~5%。如果希望达成更大的降幅，则需运用价格/成本分析，价值分析与价值工程（VA/VE）等手法。 4. Target Costing（目标成本法）：管理学大师彼得·杜拉克（Peter F.Drucker）在企业的五大致命过失（Five deadly business sins）一文中提到，企业的第三个致命过

模型降阶方法综述

模型降阶方法综述 大系统模型降阶是一个活跃的研究领域，比较成熟的经典降阶方法主要有：Pade逼近法，时间矩法，连分式法，Routh逼近法及棍合法等。本文综述了这一领域的现有文献，介绍了每种降阶方法的基本思想、优缺点和适用范围，特别指出了一些新的经典模型降阶方法的进展。文中最后提出了模型降阶方法的可能研究方向。 一、Pade逼近法 Pade逼近法是大系统模型简化中最早出现的一种经典降阶方法。到目前为止，人们仍然公认它是一种行之有效的传递函数降阶法。Pade逼近法是泰勒级数展开理论的应用，适用于传递函数可表示成有理多项式分式(或传递函数阵为有理分式阵)的场合。降阶方法简单，易于编制上机程序，低频(稳态)拟合性能好。但是，Pade逼近法的高频(动态)拟合性能较差且不能保证降阶模型的稳定性。因而在模型降阶方法中，很少单独使用Pade逼近法。 为了弥补Pade逼近法的不足，Brown等引入了使降阶模型稳定的补充性能准则，但却提高了降阶模型的阶次；Rossen等把造成降阶模型不稳定的极点隔离开来，并用任意稳定极点取代，可以防止降阶模型不稳定，但加大了计算量；Chuang和Shamash先后提出在0 s=和s=∞附近交替展成Pade近似式，可获得有较好动态拟合性能的降阶模型；Shih等采用线性变换方法将() G s中不稳定的极点映射到另一平面，以扩大Pade展开式的收敛域，并由此选出稳定的降阶模型。

为了克服泰勒级数收敛慢的弱点，Calfe等提出了切比雪夫多项式模型降阶方法，可获得稳定的降阶模型；Bistritz等提出了广义切比雪夫一Pade逼近法，即Darlington多项式展开法。这两种降阶方法均可使降阶模型在预定的区间上既稳定又具有最小相位，但计算量大，仅适用于单变量系统。 二、时间矩法 时间矩法首先由Paynter提出，采用与Pade逼近法类似的方法，把高阶系统和降阶模型都展成多项式，再令时间矩对应项相等，可以求得降阶模型的各系数。因此，时间矩法本质上仍是Pade遏近法，其优缺点也相似。 有的学者从时间矩或马尔可夫参数组成的Hankel阵出发，提出了相应的模型降阶方法，但本质上仍属于时间矩法的范畴。 三、连分式法 连分式是函数论中研究得比较深入的课题。1974年左右，开始应用连分式进行模型降阶，5年后，又推广于多变量系统降阶。连分式降阶法的基本出发点是：将真有理传递函数G(s)在0 s 附近展成连分式，然后截取前面起主要作用的若干项(也称偏系数)构成降阶模型。由于连分式比其他多项式或幂级数展开式收敛快，少量偏系数就能反映原系统的主要信息，所以连分式法是一种很有效的频域模型降阶方法，至今仍被广泛应用。 在降阶过程中，常用的连分式有：Cauer一I型，Cauer一II型，Cauer一III型，修正Cauer型和Jordan型等。在现代频域降阶法中，

高维数据降维方法研究

·博士论坛· 高维数据降维方法研究 余肖生,周　宁 (武汉大学信息资源研究中心,湖北武汉430072) 摘　要:本文介绍了MDS 、Isomap 等三种主要的高维数据降维方法,同时对这些降维方法的作用进 行了探讨。 关键词:高维数据;降维;MDS ;Isomap ;LLE 中图分类号:G354 文献标识码:A 文章编号:1007-7634(2007)08-1248-04 Research on Methods of Dimensionality Reduction in High -dimensional Data YU Xiao -s heng ,ZH OU Ning (Research Center for Information Resourc es of Wuhan University ,W uhan 430072,China ) A bstract :In the paper the authors introduce three ke y methods of dimensionality r eduction in high -dimen -sional dataset ,such as MDS ,Isomap .At the same time the authors discuss applications of those methods .Key words :high -dimensional data ;dimensionality reduction ;MDS ;Isomap ;LLE 收稿日期:2006-12-20 基金项目:国家自科基金资助项目(70473068) 作者简介:余肖生(1973-),男,湖北监利人,博士研究生,从事信息管理与电子商务研究;周　宁(1943-),男, 湖北钟祥人,教授,博士生导师,从事信息组织与检索、信息系统工程、电子商务与电子政务研究. 1　引 言 随着计算机技术、多媒体技术的发展,在实际应用中经常会碰到高维数据,如文档词频数据、交易数据及多媒体数据等。随着数据维数的升高,高维索引结构的性能迅速下降,在低维空间中,我们经常采用Lp 距离(当p =1时,Lp 距离称为Man -hattan 距离;当p =2时,Lp 距离称为Euclidean 距离)作为数据之间的相似性度量,在高维空间中很多情况下这种相似性的概念不复存在,这就给基于高维数据的知识挖掘带来了严峻的考验【1】 。而这些高维数据通常包含许多冗余,其本质维往往比原始的数据维要小得多,因此高维数据的处理问题可以归结为通过相关的降维方法减少一些不太相关的数据而降低它的维数,然后用低维数据的处理办法进行处理 【2-3】 。高维数据成功处理的关键在于降维方 法的选择,因此笔者拟先介绍三种主要降维方法, 接着讨论高维数据降维方法的一些应用。 2　高维数据的主要降维方法 高维数据的降维方法有多种,本文主要讨论有代表性的几种方法。 2.1　MDS (multidimensional scaling )方法 MDS 是数据分析技术的集合,不仅在这个空间上忠实地表达数据之间联系,而且还要降低数据集的维数,以便人们对数据集的观察。这种方法实质是一种加入矩阵转换的统计模式,它将多维信息 通过矩阵运算转换到低维空间中,并保持原始信息之间的相互关系 【4】 。 每个对象或事件在多维空间上都可以通过一个 点表示。在这个空间上点与点之间的距离和对象与对象之间的相似性密切相关。即两个相似的对象通过空间临近的两个点来表示,且两个不相似的对象 第25卷第8期2007年8月 情　报　科　学 Vol .25,No .8 August ,2007

采购降本的9大经典方法

采购降本的9大经典方法 随着竞争加剧，原材料涨价，企业成本压力越来越大，降本则成为不得不提的话题。这里为大家挑选了最有效果的前九项如下，由于各手法的执行成效因企业而异，以下九项并无优先顺序可言。 1. Value Engineering(价值工程，VE)：针对产品或服务的功能加以研究，以最低的生命周期成本，透过剔除、简化、变更、替代等方法，来达成降低成本的目的。价值分析是使用于新产品工程设计阶段。而价值工程则是针对现有产品的功能/成本，做系统化的研究与分析，但现今价值分析与价值工程已被视为同一概念使用。 2.Negotiation（谈判）：谈判是买卖双方为了各自目标，达成彼此认同的协议过程，这也是采购人员应具备的最基本能力。谈判并不只限于价格方面，也适用于某些特定需求时，使用谈判的方式，通常所能期望达到价格降低的幅度约为3~5%。如果希望达成更大的降幅，则需运用价格/成本分析，价值分析与价值工程（VA/VE）等手法。 3. TargetCosting（目标成本法）：管理学大师彼得·杜拉克（Peter F.Drucker）在企业的五大致命过失（Five deadly business sins）一文中提到，企业的第三个致命过失是，定价受成本的驱动（cost-driven pricing）。大多数美国公司，以及几乎所有的欧洲公司，都是以成本加上利润率来制定产品的价格。然而，他们刚把产品推向市场，便不得不开始削减价格，重新设计那些花费太大的产品，并承担损失，而且，他们常常因为价格不正确，而不得不放弃一种很好的产品。产品的研发应以市场乐意支付的价格为前提，因此必须假设竞争者产品的上市价，然后再来制定公司产品的价格。由于定价受成本驱动的旧思考模式，使得美国民生电子业不复存在：另外，丰田和日产把德国的豪华型轿车挤出了美国市场，便是采用价格引导成本（price-driven costing）的结果。 4. EarlySupplier Involvement（早期供应商参与，ESI）：这是在产品设计初期，选择让具有一半关系的供应商参与新产品开发小组。经由早期供应商参与的方式，新产品开发小组对供应商提出性能规格（Performance Specification）的要求，借助供应商的专业知识来达到降低成本的目的。 5.Leveraging Purchases（杠杆采购）：各事业单位，或不同部门的需求量，以集中扩大采购量，而增加议价空间的方式为之。避免各自采购，造成组织内不同事业单位，向同一个供应商采购相同零件，却价格不同，但彼此并不知的情形，平白丧失节省采购成本的机会。 6.Consortium Purchasing（联合采购）：主要发生于非营利事业的采购，如医院、学校等，经由统合各不同采购组织的需求量，以获得较好的数量折扣价格。这也被应用于一般商业活动之中，应运而起的新兴行业有第三者采购（Third-party Purchasing），专门替那些MRO需求量不大的企业单位服务。 7. Designfor Purchase（为便利采购而设计，DFP）： 自制与外购（make or buy）的策略，在产品的设计阶段，利用协力厂的标准制程与技术，以及使用工业标准零件，方便原物料取得的便利性，如此一来，不仅大大减少了自制所需的技术支援，同时也降低了生产所需的成本。 8. Cost andPrice Analysis（价格与成本分析）：这是专业采购的基本工具，了解成本结构的基本要素，对采购者是非常重要的，如果采购不了解所买物品的成本结构，就不能算是了解所买的物品是否为公平合理的价格，同时也会失去许多降低采购成本的机会。 9.Standardization（标准化）：实施规格的标准化，为不同的产品项目、夹治具或零件使用共通的设计/规格，或降低订制项目的数目，以规模经济量，达到降低制造成本的目的。但这只是标准化的其中一环，组织应扩大标准化的范围至作业程序，及制程上，以获得更大的效益。

采购成本降低的十大方法

1、Value Analysis（价值分析，V A） 2、Value Engineering（价值工程，VE）： 针对产品或服务的功能加以研究，以最低的生命周期成本，透过剔除、简化、变更、替代等方法，来达成降低成本的目的。价值分析是使用于新产品工程设计阶段。而价值工程则是针对现有产品的功能/成本，做系统化的研究与分析，但现今价值分析与价值工程已被视为同一概念使用。 3、Negotiation（谈判）： 谈判是买卖双方为了各自目标，达成彼此认同的协定过程，这也是采购人员应具备的最基本能力。谈判并不只限于价格方面，也适用于某些特定需求时，使用谈判的方式，通常所能期望达到价格降低的幅度约为3~5%。如果希望达成更大的降幅，则需运用价格/成本分析，价值分析与价值工程（V A/VE）等手法。 4、Target Costing（目标成本法）： 管理学大师彼得杜拉克（Peter F.Drucker）在企业的五大致命过失（Five deadly business sins）一文中提到，企业的第三个致命过失是，定价受成本的驱动（cost-driven pricing）。大多数美国公司，以及几乎所有的欧洲公司，都是以成本加上利润率来制定产品的价格。然而，他们刚把产品推向市场，便不得不开始削减价格，重新设计那些花费太大的产品，并承担损失，而且，他们常常因为价格不正确，而不得不放弃一种很好的产品。产品的研发应以市场乐意支付的价格为前提，因此必须假设竞争者产品的上市价，然后再来制定公司产品的价格。由于定价受成本驱动的旧思考模式，使得美国民生电子业不复存在：另外，丰田和日产把德国的豪华型轿车挤出了美国市场，便是采用价格引导成本（price-driven costing）的结果。https://www.wendangku.net/doc/2e8319054.html, 5、Early Supplier Involvement（早期供应商参与，ESI）： 这是在产品设计初期，选择让具有移伴关系的供应商叁与新产品开发小组。经由早期供应商叁与的方式，新产品开发小组对供应商提出性能规格（Performance Specification）的要求，借助供应商的专业知识来达到降低成本的目的。 6、Leveraging Purchases（杠杆采购）： 各事业单位，或不同部门的需求量，以集中扩大采购量，而增加议价空间的方式为之。避免各自采购，造成组织内不同事业单位，向同一个供应商采购相同零件，却价格不同，但彼此并不知的情形，平白丧失节省采购成本的机会。 7、Consortium Purchasing（联合采购）： 主要发生于非营利事业的采购，如医院、学校等，经由统合各不同采购组织的需求量，以获得较好的数量折扣价格。这也被应用于一般商业活动之中，应运而起的新兴行业有第三者采购（Third-party Purchasing），专门替那些MRO需求量不大的企业单位服务。 8、Design for Purchase（为便利采购而设计，DFP）： 自制与外购（make or buy）的策略，在产品的设计阶段，利用协力厂的标准制程与技术，以及使用工业标准零件，方便原物料取得的便利性，如此一来，不仅大大减少了自制所需的技术支援，同时也降低了生产所需的成本。 9、Cost and Price Analysis（价格与成本分析）： 这是专业采购的基本工具，了解成本结构的基本要素，对采购者是非常重要的，如果采购不了解所买物品的成本结构，就不能算是了解所买的物品是否为公平合理的价格，同时也会失去许多降低采购成本的机会。

常见的特征选择或特征降维方法

URL:https://www.wendangku.net/doc/2e8319054.html,/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 1.减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 2.增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法（往往目的是降维，而忽略了对特征和数据理解的目的）。 在许多机器学习的书里，很难找到关于特征选择的容，因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一种副作用，一般不会单独拿出来讨论。本文将介绍几种常用的特征选择方法，它们各自的优缺点和问题。 1 去掉取值变化小的特征Removing features with low variance 这应该是最简单的特征选择方法了：假设某种特征的特征值只有0和1，并且在所有输入样本中，95%的实例的该特征取值都是1，那就可以认为这个特征作用不大。如果100%都是1，那这个特征就没意义了。当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用，如果是连续型变量，就需要将连续变量离散化之后才能用，而且实际当中，一般不太会有95%以上都取某个值的特征存在，所以这种方法虽然简单但是不太好用。可以把它作为特征选择的预处理，先去掉那些取值变化小的特征，然后再从接下来提到的特征选择方法中选择合适的进行进一步的特征选择。

2 单变量特征选择Univariate feature selection 单变量特征选择能够对每一个特征进行测试，衡量该特征和响应变量之间的关系，根据得分扔掉不好的特征。对于回归和分类问题可以采用卡方检验等方式对特征进行测试。 这种方法比较简单，易于运行，易于理解，通常对于理解数据有较好的效果（但对特征优化、提高泛化能力来说不一定有效）；这种方法有许多改进的版本、变种。 2.1 Pearson相关系数Pearson Correlation 皮尔森相关系数是一种最简单的，能帮助理解特征和响应变量之间关系的方法，该方法衡量的是变量之间的线性相关性，结果的取值区间为[-1，1]，-1表示完全的负相关(这个变量下降，那个就会上升)，+1表示完全的正相关，0表示没有线性相关。 Pearson Correlation速度快、易于计算，经常在拿到数据(经过清洗和特征提取之后的)之后第一时间就执行。 Pearson相关系数的一个明显缺陷是，作为特征排序机制，他只对线性关系敏感。如果关系是非线性的，即便两个变量具有一一对应的关系， Pearson相关性也可能会接近0。 2.2 互信息和最大信息系数Mutual information and maximal information coefficient (MIC)

降低采购成本的途径和方法

降低采购成本的途径和方法 1、通过付款条款的选择降低采购成本 如果企业资金充裕，或者银行利润较低，可采用现金交易的方式，这样更为快捷高效。一般情况下我们多数是选择银行承兑汇票的方式，承兑汇票往往有六个月的期限，并不需要企业投入全额的现金也就相当于贷部分的款项但是没有利息，就等同于企业利用远期付款以有限的资本购进更多货物，最大限度地减少对营运资金的占用和需求，有利于扩大生产规模。 2、把握价格变动的时机 价格会经常随着季节、市场供求情况而变动，因此，采购人员采购应注意价格变动的规律，把握好采购时机。如果采购部门能把握好时机和采购数量，会给企业带来很大的经济效益。 3、以竞争招标的方式来牵制供应商 对于大宗物料采购，一个有效的方法是实行竞争招标，往往能通过供应商的相互比价，最终得到底线的价格。此外，对同种材料，应多找几个供应商，通过对不同供应商的选择和比较使其互相牵制，从而使公司在谈判中处于有利地位。 4、向生产厂家直接采购 向生产厂家直接采购，可以减少中间环节，降低采购成本，同时生产厂家的技术服务、售后服务会更好。另外，有条件的几个同类厂家可结成同盟联合订购，以克服单个厂家订购数量小而得不到更多优惠的矛盾。 5、不断开发供货商，营造竞争局面 供货商的开发与管理应该是动态的，不断开发新的供货商，在供货商之间营造彼此竞争的氛围。发展供货商的方式可以先初选，在众多的供货商中根据其硬件设施、技术力量、环境标准等指标，排除肯定不合格的供货商。通过初选的供货商可以参加企业的正式招标，中标者并不总是报价最低的，主要标准是报价的可行性。供货商中标后，按照企业的要求进行供货。在每次的招标中都要有新的供货商出现。企业主要原辅材料的供货商应有3家以上，而且每年应根据企业经营实际状况至少再发展一家。

多组分分析方法综述

重金属多组分分析的研究现状 近年来，随着科技的进步，单组分重金属的检测技术已经非常成熟，但是在实际污染体系中重金属离子种类繁多，且它们之间往往存在相互干扰，传统的化学分析方法和化学分析仪器难以一次性精确的检测出各个重金属离子的浓度，需要对共存组分进行同时测定。 对共存组分进行同时测定，传统的化学分析方法是首先通过加入各种掩蔽剂进行组分的预分离，然后采用单组分重金属检测技术进行分析检测。这种方法的分离过程往往冗长繁琐，实验条件苛刻，费时费力，而且检测精度低，无法应用于污染现场的检测。 随着计算机科学技术、光谱学和化学信息学的发展，复杂体系的多组分分析已成为当今光谱技术的研究热点，应用范围涉及环境监测、石油化工、高分子化工、食品工业和制药工业等领域，而且需求日益显著。由于多重金属离子共存时会产生重金属离子间的相互作用，因此在用化学分析仪器检测时会产生相干数据干扰，对实验结果产生影响，为了使测试结果更加准确，需要在实验的基础上建立数学模型，用于数据处理，消除各重金属离子共存时产生的相干数据干扰。近年来，引入化学计量学手段，用“数学分离”部分代替复杂的“化学分离”，从而达到重金属离子的快速、简便分析测定[1]。 化学计量学是一门通过统计学或数学方法将对化学体系的测量值与体系的状态之间建立联系的学科，它应用数学、统计学和其他方法和手段（包括计算机）选择最优试验设计和测量方法，并通过对测量数据的处理和解析，最大限度地获取有关物质系统的成分、结构及其他相关信息。目前，已有许多化学计量学方法从不同程度和不同方面解决了分析化学中多组分同时测定的问题，如偏最小二乘法（PLS）、主成分回归法（PCR）、Kalman滤波法、多元线性回归（MLR）等，这些方法减少了分离的麻烦，并使试验更加科学合理。 (1) 光谱预处理技术 这些方法用来降噪、消除无关信息。 ①主成分分析法 在处理多元样本数据时，假设总体为X=（x1,x1,x3…xn），其中每个xi （i=1,2,3,…n）为要考察的数量指标，在实践中常常遇到的情况是这n个指标之间存在着相关关系。如果能从这n个指标中构造出k个互不相关的所谓综合指标（k

数据挖掘经典方法

在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 1.分类 分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 分类的方法有：决策树、贝叶斯、人工神经网络。 1.1决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论。 1.2贝叶斯 贝叶斯（Bayes）分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法，如朴素贝叶斯

采购降低成本的8种有效方法

采购成本的高低，直接影响着企业经济效益的好坏。企业要想提高经济效益，很重要的一点就是降低物资采购成本。那么如何降低企业采购成本？主要有八个方面： 1、完善采购制度 制度是规范企业生产经营行为的依据。为杜绝采购人员同供应商打交道时‘暗箱操作’和做‘小动作’等舞弊行为，可以在听取各方面和各层次意见与建议的基础上，不断完善采购制度，逐步修订和完善制度及实施细则和考核办法，严格执行，以制度管人，并进行认真检查与考核。通过物资管理部门内部整合业务流程，实施管理分层，采购，招投标和仓库管理等物资管理基础工作，规范企业采购活动，提高工作效率，杜绝采购人员违规行为，从而达到节省费用支出的目的。 2、确定采购价格 确定物资采购价格是控制采购成本的关键。为了能够采购到质优价廉的物资，可以提高建立价格档案，价格评价体系及供应商档案，并推行准入制度，对每

一批物资的采购价格分析出价格差异。提高分析价格差异确定出新的合理采购价格。具体方法 1）对于有企业控制价格的物资，要求合同价格必须比企业控制价格低2.5%以上（企业可以根据自身特点，结合实际情况确定具体的幅度）； 2）对于非企业控制的价格的物资，要比照上年度合同价格和当前市场价格下降2.5%以上； 3）对于从未签定过的物资，可以通过多家询价，根据市场行情，力争价格最低。 3、优选供应商 优选供应商也是控制物资采购成本的关键所在。对重点物资的供应商必须经过质检，物资，财务等部门联合考核后才准进入，如有可能还应当到供应商生产地进行实地考察。此外，还可以从组织机构，运行规则，市场准入推荐程序，资质考核等方面，加大对企业内部二级物资市场的管理力度，扩大二级网络中名优厂商的比例。 通过对不同供应商的选择和比较，使其相互竞争，使企业在采购谈判中始终处于有利地位，确保进入企业内部市场的厂商资信和产品质量都有可靠的保证。对于归档的供应商也应实行定期考核和评价，并同采

较大规模数据应用PCA降维的一种方法

计算机工程应用技术 本栏目责任编辑：梁 书 较大规模数据应用PCA 降维的一种方法 赵桂儒 （中国地震台网中心，北京100045） 摘要：PCA 是一种常用的线性降维方法，但在实际应用中，当数据规模比较大时无法将样本数据全部读入内存进行分析计 算。文章提出了一种针对较大规模数据应用PCA 进行降维的方法，该方法在不借助Hadoop 云计算平台的条件下解决了较大规模数据不能直接降维的问题，实际证明该方法具有很好的应用效果。关键词：主成分分析；降维；大数据中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2014)08-1835-03 A Method of Dimensionality Reduction for Large Scale Data Using PCA ZHAO Gui-ru (China Earthquake Networks Center,Beijing 100045,China) Abstract:PCA is a general method of linear dimensionality reduction.It is unable to read all the sample data into the memory to do analysis when the data scale becomes large.A method of dimensionality reduction for large scale data using PCA without Ha?doop is proposed in this paper.This method solves the problem that it can ’t do dimensionality reduction directly on large scale data.Practice proves that this method has a good application effect.Key words:PCA;dimensionality reduction;large scale data 现实生活中人们往往需要用多变量描述大量的复杂事物和现象，这些变量抽象出来就是高维数据。高维数据提供了有关客观现象极其丰富、详细的信息，但另一方面，数据维数的大幅度提高给随后的数据处理工作带来了前所未有的困难。因此数据降维在许多领域起着越来越重要的作用，通过数据降维可以减轻维数灾难和高维空间中其他不相关属性。所谓数据降维是指通过线性或非线性映射将样本从高维空间映射到低维空间，从而获得高维数据的一个有意义的低维表示的过程。 主成分分析（Principal Component Analysis ，PCA ）是通过对原始变量的相关矩阵或协方差矩阵内部结构的研究，将多个变量转换为少数几个综合变量即主成分，从而达到降维目的的一种常用的线性降维方法。这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息，它们通常表示为原始变量的线性组合。在实际应用中当数据规模超过计算机内存容量(例如16G)时就无法将样本数据全部读入内存来分析原始变量的内部结构，这成为PCA 在实际应用中存在的一个问题。该文从描述PCA 变换的基本步骤出发，提出了一种不需要Hadoop 等云计算平台即可对较大规模数据进行降维的一种方法，实际证明该方法具有很好的应用效果。 1PCA 变换的基本步骤 PCA 是对数据进行分析的一种技术，主要用于数据降维，方法是利用投影矩阵将高维数据投影到较低维空间。PCA 降维的一般步骤是求取样本矩阵的协方差矩阵，计算协方差矩阵的特征值及其对应的特征向量，由选择出的特征向量构成这个投影矩阵。 ?è???????? ÷÷÷÷÷÷cov(x 1,x 1),cov(x 1,x 2),cov(x 1,x 3),?,cov(x 1,x N )cov(x 2,x 1),cov(x 2,x 2),cov(x 2,x 3),?,cov(x 2,x N ) ?cov(x N ,x 1),cov(x N ,x 2),cov(x N ,x 3),?,cov(x N ,x N )（1）假设X M ×N 是一个M ×N (M >N ),用PCA 对X M ×N 进行降维分析，其步骤为：1)将矩阵X M ×N 特征中心化，计算矩阵X M ×N 的样本的协方差矩阵C N ×N ，计算出的协方差矩阵如式(1)所示，式中x i 代表X M ×N 特征中心化后的第i 列； 2)计算协方差矩阵C N ×N 的特征向量e 1,e 2...e N 和对应的特征值λ1,λ2...λN ，将特征值按从大到小排序； 3)根据特征值大小计算协方差矩阵的贡献率及累计贡献率，计算公式为： θi =λi ∑n =1 N λn i =1,2,...,N （2） 收稿日期：2014-01-20基金项目：国家留学基金资助项目（201204190040）作者简介：赵桂儒（1983-），男，山东聊城人，工程师，硕士，迈阿密大学访问学者，主要研究方向为多媒体信息处理。 1835

大数据降维的经典方法

大数据降维的经典方法 近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。 近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。 最新的一个例子是采用2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量。该数据集维度达到15000 维。大多数数据挖掘算法都直接对数据逐列处理，在数据数目一大时，导致算法越来越慢。该项目的最重要的就是在减少数据列数的同时保证丢失的数据信息尽可能少。 以该项目为例，我们开始来探讨在当前数据分析领域中最为数据分析人员称道和接受的数据降维方法。 缺失值比率(Missing Values Ratio) 该方法的是基于包含太多缺失值的数据列包含有用信息的可能性较少。因此，可以将数据列缺失值大于某个阈值的列去掉。阈值越高，降维方法更为积极，即降维越少。该方法示意图如下： 低方差滤波(Low Variance Filter) 与上个方法相似，该方法假设数据列变化非常小的列包含的信息量少。因此，所有的数据列方差小的列被移除。需要注意的一点是：方差与数据范围相关的，因此在采用该方法前需要对数据做归一化处理。算法示意图如下： 高相关滤波(High Correlation Filter) 高相关滤波认为当两列数据变化趋势相似时，它们包含的信息也显示。这样，使

用相似列中的一列就可以满足机器学习模型。对于数值列之间的相似性通过计算相关系数来表示，对于名词类列的相关系数可以通过计算皮尔逊卡方值来表示。相关系数大于某个阈值的两列只保留一列。同样要注意的是：相关系数对范围敏感，所以在计算之前也需要对数据进行归一化处理。算法示意图如下： 随机森林/组合树(Random Forests) 组合决策树通常又被成为随机森林，它在进行特征选择与构建有效的分类器时非常有用。一种常用的降维方法是对目标属性产生许多巨大的树，然后根据对每个属性的统计结果找到信息量最大的特征子集。例如，我们能够对一个非常巨大的数据集生成非常层次非常浅的树，每颗树只训练一小部分属性。如果一个属性经常成为最佳分裂属性，那么它很有可能是需要保留的信息特征。对随机森林数据属性的统计评分会向我们揭示与其它属性相比，哪个属性才是预测能力最好的属性。算法示意图如下： 主成分分析(PCA) 主成分分析是一个统计过程，该过程通过正交变换将原始的n 维数据集变换到一个新的被称做主成分的数据集中。变换后的结果中，第一个主成分具有最大的方差值，每个后续的成分在与前述主成分正交条件限制下与具有最大方差。降维时仅保存前m(m < n) 个主成分即可保持最大的数据信息量。需要注意的是主成分变换对正交向量的尺度敏感。数据在变换前需要进行归一化处理。同样也需要注意的是，新的主成分并不是由实际系统产生的，因此在进行PCA 变换后会丧失数据的解释性。如果说，数据的解释能力对你的分析来说很重要，那么PCA 对你来说可能就不适用了。算法示意图如下： 反向特征消除(Backward Feature Elimination)

降低采购成本几招方法

如何降低采购成本 本人工作了十几年，积累了相关经验，目前绝大多数企业都存在采购成本居高不下，现总结了以下几点，不知是否对大家有点点帮助！ 采购作为企业生产经营的起始环节，是企业生产和销售的基础，也是企业经营中最大的成本领域。据统计分析，降低1%的采购成本相当于增加10%的销售额。因此，重视采购成本预算，加强采购成本控制，对提高企业竞争能力具有事半功倍的效果。 但是，实际采购工作却并非简单易行。要想真正发挥采购在供应链中的最大绩效，有效的实施采购成本管理，要求企业必须对整个采购流程进行科学管理，将成本控制细化在采购活动的每一个环节。如何有效管理采购成本，具体分为以下几个部分： 1、事前管理 事前管理是企业在具体采购行为发生之前，充分调查和了解相关情况和信息，对即将开始的采购活动进行管理。包括：建立供应商入围管理制度；收集、整理市场行情；统计、分析价格走势；掌握影响成本涨跌的因素；制定适当的规划，避免超标准采购等等。 2、事中管理 事中管理是指企业按照“货比三家”的原则，在采购过程中合理运用各种方法，降低和控制采购成本。包括：采购成本预算；报价分析；灵活议价；协助供应商推行价值工程；提供价格变动报表等等。 3、事后管理 事后管理是指企业在确定供应商之后，进一步加强对采购成本的

管理，将采购成本的降低落到实处。包括：选择价格适当的厂商；约定价格调整的特定因素；利用数量折扣或支付条款折扣；制作价格差异分析；建立资料档案等等。 然而，需要指出的是，降低采购价格并不等于寻求最低的采购价格。在实际工作中，应该追求的是“采购最优成本”。如何做到“最优成本”，不同企业有各自的策略和方法，归纳有如下几种： 1、做好成本分析 成本分析是对每一种材料或每一项作业的成本进行分析，从而了解某种产品或项目的成本构成情况和变动规律，为降低成本找到方向。例如，一些劳务、服务、集成及应用软件等无形产品，由于没有明确的成本核算标准，对供应商的报价难以把握。企业在采购这类物品时，可以要求供应商进行“分拆报价”，即现对单项进行报价，然后再加总。在这样的谈判及评估过程中，往往能够剔除一些无关费用，降低成交价格，达到控制采购成本的目的。 2、优化成本核算 企业在衡量采购成本时，不应仅仅看到物品的当前购买价格，而是要用战略的眼光评估综合采购成本。同时，企业可以要求供应商提供有关数据，以估算供应商成本，为降低自身企业的采购成本创造条件。 3、建立电子化采购 电子化采购是指利用互联网和电子商务技术进行采购的行为，它不仅能够提高采购效率，同时还能够降低采购成本。采购单位从采购