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  • 企业大学建设资料合集,适合企业建设自己的人才培训组织。 01、企业大学建设案例集 02、企业大学的运营模式及发展趋势-摩托罗拉大学 03、企业大学之培训体系建设 04、干货:企业大学组织架构研究 05、某企业商学院...
  • 中国大学MOOC课程答案——企业利益

    千次阅读 2019-04-14 22:49:53
    题目内容: 用switch语句实现,利润I低于(含等于)100 000元的,奖金可提10%;利润高于100 000元,低于(含等于)200 000元时,低于100 000的部分按10%提成,高于100 000元的部分,可提成7.5%;...

    题目内容:

    用switch语句实现,利润I低于(含等于)100 000元的,奖金可提10%;利润高于100 000元,低于(含等于)200 000元时,低于100 000的部分按10%提成,高于100 000元的部分,可提成7.5%;当200 000 < I ≤ 400 000时,低于200 000元的部分仍按上述办法提成(下同),高于200 000的部分按5%提成;当400 000 < I ≤ 600 000时,高于400 000的部分按3%提成;当600 000 < I ≤ 1000000时,高于600 000的部分按1.5%提成;当 I > 1000 000时,超过1000 000的部分按1%提成。从键盘输入当月利润I,求应发奖金总数。

    提示:关键是要正确写出计算每一区间奖金的正确公式。

    例如20万至40万元这个区间的奖金由两部分组成:

    ①20万元以上部分应得的奖金为 (I-200 000)*0.05;

    ②满20万元利润应得的奖金数额,为低于(含等于)10万元的奖金,即100 000*0.1,加上10万至20万之间的奖金,即100 000*0.075。

    输入格式:

    "%lf"

    输出格式:

    "%.2f"

    输入样例:

    100000

    输出样例:

    10000.00
    
    #include <stdio.h>
     main ()
     {   
    	int I,M;
        double Bon=0;
    	scanf("%d",&I);
    	M=I>100000?10:I/100000;
    	switch(M)
    	{
    	case 10:
    		Bon=(I-1000000)*0.01;
    	case 9:
    	case 8:
    	case 7:
    	case 6:
    		if(I>=1000000)
    			Bon+=400000*0.015;
    		else
    			Bon+=(I-600000)*0.015;
    	case 5:
    	case 4:
    		if(I>600000)
    			Bon+=200000*0.03;
    		else
    			Bon+=(I-400000)*0.03;
    	case 3:
    	case 2:
    		if(I>400000)
    			Bon+=200000*0.05;
    		else
    			Bon+=(I-200000)*0.05;
    	case 1:
    		if(I>200000)
    			Bon+=100000*0.075;
    		else
    			Bon+=(I-100000)*0.075;
    	case 0:
    		if(I>100000)
    			Bon+=100000*0.1;
    		else
    			Bon+=I*0.1;
    
    	}
    	printf("%.2f",Bon);
    	getch();
    
     }
    

    #include <stdio.h>
    main()
    {
    	float I,M;
    	double Bon=0;
    	scanf("%f",&I);
    	M=I>1000000?10:I/100000;
    	switch((int)M)
    	{
    	case 10:
    		Bon+=(I-1000000)*0.01;
    		I=1000000;
    	case 9:
    	case 8:
    	case 7:
    	case 6:
    		Bon+=(I-600000)*0.015;
    		I=600000;
    	case 5:
    	case 4:
    		Bon+=(I-400000)*0.03;
    		I=400000;
    	case 3:
    	case 2:
    		Bon+=(I-200000)*0.05;
    		I=200000;
    	case 1:
    		Bon+=(I-100000)*0.075;
    		I=100000;
    	case 0:
    		Bon+=I*0.1;
    	}
    	printf("%.2f",Bon);
    
    }

     

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  • 昨天近5000名应届毕业生参加了北京理工大学毕业生招聘会。严峻的就业压力使得该校汽车等热门专业不再“皇帝...本次招聘会共有141家企业前来纳贤,除了传统的科研院所、研究机构以外,民营企业所占比例有大幅提高。“这

    昨天近5000名应届毕业生参加了北京理工大学毕业生招聘会。严峻的就业压力使得该校汽车等热门专业不再“皇帝女儿不愁嫁”,不过为保证毕业生就业质量,北理工还是拒绝前台接待等和学校档次不相符合的岗位。

     

    昨天一大早,记者在北京理工大学体育馆外看到,招聘会吸引了大批求职的学生,队伍排了足有500米。本次招聘会共有141家企业前来纳贤,除了传统的科研院所、研究机构以外,民营企业所占比例有大幅提高。“这主要是考虑到照顾理工大学的弱势专业,如法学、国际贸易等,我们的传统强项专业基本就业不愁。”北理工就业指导中心工作人员表示。

    不少专业的人才需求量与往年相比出现萎缩,北理工的传统热门专业汽车专业不像往年那么热了。招办工作人员告诉记者,过去汽车专业非常火,属于“皇帝女儿不愁嫁”,今年虽然找个工作不难,但本科生要找到理想的工作难度就大多了。“不过这只是短期的现象,从长远看,汽车专业还是热门专业。”

    在世界金融危机的背景下,不少求职者对毕业的薪资水平需求更为“迫切”。在现场,一些企业对薪资待遇进行明码标价,挂出的牌子上写着“2100元”、“2500元”等不同标价。薪资待遇水平较高的基本集中在博士和硕士生,中科院长春光机所就开出了博士生7800元、硕士生6000元的价码。

    近日记者采访不少大学生招聘会发现,今年参加招聘会的企业层次有所降低,中小企业、民营企业、一线服务行业成为就业主要方向,其中不少企业还打出招聘“前台接待”、“服务员”等低端职位。

    “尽管就业形势比往年恶劣,但我们还是拒绝了一些与学校档次不太相称的岗位。”北理工招办有关负责人表示,有家企业开列的招聘条件是“形象气质好、身高在1米7以上”,原来是来招前台接待的。“最终我们没让他们进入招聘会现场,那会对学生的信心造成很大的打击。”他说,企业招聘本科生当前台的事过去在新闻中听到过,没想到还真就发生在自己身边。

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  • 产学研:问题来自企业看不见真正的市场需求 就产学研问题存在的问题和对策,我于2010年1月14日,请教了清华大学信息科学学院常务副院长,清华大学信息科学研究院院长李军教授。 李军认为,产学研的一个重要问题,...

    产学研:问题来自企业看不见真正的市场需求

           就产学研问题存在的问题和对策,我于2010年1月14日,请教了清华大学信息科学学院常务副院长,清华大学信息科学研究院院长李军教授。

           李军认为,产学研的一个重要问题,是国内企业没能看见真正需求。

           他认为,在国外,学校知道企业,理解企业的需求,真正反映用户需要,学校和产业间的合作紧密。而国内的企业大多处于产业的低端,看不见高端需求。例如,有分析认为,XML流量占到整个75%,XML防火墙是一种需求,还有数据库防火墙等。因此,很多留学学成的学者,回国后变得迟钝了,原因是国内企业看不见真正的需求。实际上,用户的需求是强有力的,市场需求是很大的。例如,移动计算给安全带来很大影响,IPHONE市场占有率很高,上网用户很多,电信抗不住了,流量控制成为问题,但我们的网络安全厂家没有感觉,没有进入核心网。

            拿云计算为例,一般都有大的数据中心。数据中心有很多磁盘用来支持大容量的存储,巨大的磁盘阵列中每天都出现坏盘,坏了的盘就拉出来,往外扔,扔出去的盘带有数据,存在安全隐患。随着磁盘越来越便宜,出现了两个方向:一是扩大容量,在存储功能上加加密,每天都往外扔出的盘,即使别人得到也恢复不出其中的数据,加密不怕丢;另一个方向是通过砸、烧、消磁等方式,销毁数据。

            云计算里的防病毒也是个大问题,国外自己做芯片,国内的企业没有能力做到这一点。

            据李军介绍,清华大学正在安全设备的高性能上进行研究,其研究成果具有国际水平。目前,和华为等国内企业进行广泛合作。

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  • 在实际中,由于中小微企业规模相对较小,也缺少抵押资产,因此银行通常是依据信贷政策、企业的交易票据信息和上下游企业的影响力,向实力强、供求关系稳定的企业提供贷款,并可以对信誉高、信贷风险小的企业给予利率...

    C题 中小微企业的信贷决策

    下面的代码仅供参考,最优代码和思路如愿付费可加我qq,文末有
    在实际中,由于中小微企业规模相对较小,也缺少抵押资产,因此银行通常是依据信贷政策、企业的交易票据信息和上下游企业的影响力,向实力强、供求关系稳定的企业提供贷款,并可以对信誉高、信贷风险小的企业给予利率优惠。银行首先根据中小微企业的实力、信誉对其信贷风险做出评估,然后依据信贷风险等因素来确定是否放贷及贷款额度、利率和期限等信贷策略。
    某银行对确定要放贷企业的贷款额度为10100万元;年利率为4%15%;贷款期限为1年。附件1~3分别给出了123家有信贷记录企业的相关数据、302家无信贷记录企业的相关数据和贷款利率与客户流失率关系的2019年统计数据。该银行请你们团队根据实际和附件中的数据信息,通过建立数学模型研究对中小微企业的信贷策略,主要解决下列问题:
    (1) 对附件1中123家企业的信贷风险进行量化分析,给出该银行在年度信贷总额固定时对这些企业的信贷策略。

    分析:根据123家有信贷记录企业的相关数据结合银行贷款年利率与客户流失率关系的2019年统计数据,对这123家企业进行训练,首先得构建用于训练的特征,特征来源为sheet2和sheet3,可参考的算法有,knn分类,逻辑回归、神经网络‘随机森林等’算法,具体代码我会之后给出,请持续关注我。

    import warnings
    
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    
    from C.buildData import train
    from C.model_utils import build_model_etr, score_model, \
        write_mae, build_model_rf
    
    warnings.filterwarnings('ignore')
    from sklearn.metrics import accuracy_score
    
    x, y = train()
    x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x,y, train_size=.80)
    
    # model_rf = build_model_rf(x_train, y_train)
    # val_rf = model_rf.predict(x_val)
    model_etr = build_model_etr(x_train, y_train)
    # model_etr = save_load('', 'load')
    val_etr = model_etr.predict(x_val)
    proba_etr = model_etr.predict_proba(x_val)
    print(proba_etr)
    accuracy = round(accuracy_score(y_val, val_etr), 6)
    print('etr测试集,准确率:', accuracy)
    score_model(y_val, val_etr, model_etr, '验证集')
    
    def build_tz():
        first_excel = '附件1:123家有信贷记录企业的相关数据.xlsx'
        # 进项发票特征构建方法
        data = pd.read_excel(first_excel,sheet_name=1,dtype=str)
        data['month'] = data['开票日期'].map(lambda x:datetime.strptime(x,'%Y-%m-%d %H:%M:%S').month)
        jinxiang = data.groupby(['企业代号','发票状态']).size()
        month_group = data.groupby(['企业代号','month'])
        month_size = month_group.size()
        month_avg_money = month_group.agg({'金额':sum})
        fapiao_month = pd.merge(month_size,month_avg_money,on='企业代号')
        month_avg_tax = month_group.agg({'税额':sum})
        fapiao_month = pd.merge(fapiao_month, month_avg_tax, on='企业代号')
        month_avg_tax_money = month_group.agg({'价税合计':sum})
        fapiao_month = pd.merge(fapiao_month, month_avg_tax_money, on='企业代号')
        company = data.groupby(['企业代号'])
        money = company.agg({'金额':sum})
        tax = company.agg({'税额':sum})
        fapiao_month = pd.merge(money, tax, on='企业代号')
        tax_money = company.agg({'价税合计':sum})
        fapiao_month = pd.merge(fapiao_month, tax_money, on='企业代号')
        fapiao_month.to_csv('property.csv')
        # 销项发票特征构建方法
        data = pd.read_excel(first_excel,sheet_name=2,dtype=str)
        data['month'] = data['开票日期'].map(lambda x:datetime.strptime(x,'%Y-%m-%d %H:%M:%S').month)
        jinxiang = data.groupby(['企业代号','发票状态']).size()
        month_group = data.groupby(['企业代号','month'])
        month_size = month_group.size()
        fapiao_month = pd.merge(jinxiang,fapiao_month,on='企业代号')
        fapiao_month = pd.merge(fapiao_month,month_size,on='企业代号')
        month_avg_money = month_group.agg({'金额':sum})
        fapiao_month = pd.merge(fapiao_month, month_avg_money, on='企业代号')
        month_avg_tax = month_group.agg({'税额':sum})
        fapiao_month = pd.merge(fapiao_month, month_avg_tax, on='企业代号')
        month_avg_tax_money = month_group.agg({'价税合计':sum})
        fapiao_month = pd.merge(fapiao_month, month_avg_tax_money, on='企业代号')
        company = data.groupby(['企业代号'])
        money = company.agg({'金额':sum})
        fapiao_month = pd.merge(fapiao_month, money, on='企业代号')
        tax = company.agg({'税额':sum})
        fapiao_month = pd.merge(fapiao_month, tax, on='企业代号')
        tax_money = company.agg({'价税合计':sum})
        fapiao_month = pd.merge(fapiao_month, tax_money, on='企业代号')
        fapiao_month.to_csv('property.csv')
    
    
    build_tz()
    
    

    求解每种风险的最大化收益:

    def get_income():
        risk = 'risk.csv'
        risk_data = pd.read_csv(risk, sep='\t')
        income_a = []
        income_b = []
        income_c = []
        for index, one in risk_data.iterrows():
            percent = getattr(one, '贷款年利率')
            A_ls = getattr(one, '信誉评级A')
            B_ls = getattr(one, '信誉评级B')
            C_ls = getattr(one, '信誉评级C')
            for money in range(10, 101, 1):
                income_a.append([money, percent, A_ls, money * percent * (1-A_ls)])
                income_b.append([money, percent, B_ls, money * percent * (1-B_ls)])
                income_c.append([money, percent, C_ls, money * percent * (1-C_ls)])
        writeCsv(income_a, 'income_a.csv')
        writeCsv(income_b, 'income_b.csv')
        writeCsv(income_c, 'income_c.csv')
    

    对123家公司的6种信誉进行评级,并对贷款年利率和信誉评级进行聚类,得到6个簇,分别对应到123家公司的6种信誉评级,具体代码如下:

    def buildData():
        company123 = 'company123.csv'
        risk = 'risk.csv'
        risk_data = pd.read_csv(risk, sep='\t')
        company123_d = pd.read_csv(company123, sep='\t')
        for index, one in company123_d.iterrows():
            level = getattr(one, '信誉评级')
            isor = getattr(one, '是否违约')
            if level == 'A':
                one[5] = 1
            elif level == 'B' and isor == '否':
                one[5] = 2
            elif level == 'B' and isor == '是':
                one[5] = 3
            elif level == 'C' and isor == '否':
                one[5] = 4
            elif level == 'C' and isor == '是':
                one[5] = 5
            else:
                one[5] = 6
    
        kms1 = KMeans(n_clusters=6)
    
        risk_datay = kms1.fit_predict(risk_data.as_matrix())
        risk_data['类别'] = risk_datay.tolist()
        print(risk_datay.tolist())
        risk_data.to_csv('risk_data.csv', index=False)
    
        merge = pd.merge(company123_d, risk_data, on='类别')
        merge.to_csv('第一题结果.csv', index=False)
    

    (2) 在问题1的基础上,对附件2中302家企业的信贷风险进行量化分析,并给出该银行在年度信贷总额为1亿元时对这些企业的信贷策略。

    分析:对于无信贷记录的企业,只能从银行贷款年利率与客户流失率关系去评估,综合所有可能性去找到最佳的贷款年利率,适合的算法有聚类算法kmeans,将不同的贷款年利率产生的客户流失率进行聚类,找到最佳的簇。

    (3) 企业的生产经营和经济效益可能会受到一些突发因素影响,而且突发因素往往对不同行业、不同类别的企业会有不同的影响。综合考虑附件2中各企业的信贷风险和可能的突发因素(例如:新冠病毒疫情)对各企业的影响,给出该银行在年度信贷总额为1亿元时的信贷调整策略。

    分析:对于无信贷记录的企业,只能从银行贷款年利率与客户流失率关系去评估,信贷风险和可能的突发因素发生时,银行对企业的贷款利率应该下调,以面对不良率的提升。此题应该结合每个突发因素对不同行业的企业的影响,以新冠病毒疫情为例,主要影响的是旅游业、餐饮、影视等行业,对于这些行业的企业应该收紧房贷水平。量化的思路可以综合参考国民经济大数据。

    具体代码和具体思路我会之后给出,请持续关注我,如果你有完整的处理好的特征数据请发给我,我给你写算法。
    如需此题代码和思路,请加我球球,我不写论文,只写代码和思路
    837216129

    附件1 123家有信贷记录企业的相关数据
    附件2 302家无信贷记录企业的相关数据
    附件3 银行贷款年利率与客户流失率关系的2019年统计数据

    附件中数据说明:
    (1) 进项发票:企业进货(购买产品)时销售方为其开具的发票。
    (2) 销项发票:企业销售产品时为购货方开具的发票。
    (3) 有效发票:为正常的交易活动开具的发票。
    (4) 作废发票:在为交易活动开具发票后,因故取消了该项交易,使发票作废。
    (5) 负数发票:在为交易活动开具发票后,企业已入账记税,之后购方因故发生退货并退款,此时,需开具的负数发票。
    (6) 信誉评级:银行内部根据企业的实际情况人工评定的,银行对信誉评级为D的企业原则上不予放贷。
    (7) 客户流失率:因为贷款利率等因素银行失去潜在客户的比率。

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