深入了解消费者购买行为异质性的一种广泛使用的方法是市场细分。 传统的市场细分模型常常忽略消费者行为可能随时间演变的事实。 因此，零售商消耗有限的资源试图为无利可图的消费者提供服务。 本研究调查了科威特国一家中型零售商的增强新近度、频率、货币 (RFM) 分数和消费者终身价值 (CLV) 矩阵之间的整合。 修改后的回归算法调查消费者购买趋势，从销售点数据仓库中获取知识。 此外，本研究应用增强正态分布公式去除异常值，然后采用软聚类模糊 C 均值和硬聚类期望最大化 (EM) 算法对消费者购买行为进行分析。 使用集群质量评估表明，EM 算法的扩展性比模糊 C 均值算法好得多，因为它能够在较小的数据集中分配良好的初始点

matlab代码：储能参与电能量—辅助服务调频市场联合出清代码。 本代码是电力市场出清的一个重要方向，由于储能的诸多特性，使其适合于辅助服务市场的调频市场，储能的参与也能获利。 首先利用SCUC模型确定机组出力计划和储能充放电计划，然后利用SCED模型进行市场出清，确定节点电价，调频容量电价和调频里程电价。 最后得到出清和收益结果。 本程序在IEEE39节点系统中测试，结果正确，注释清晰。 有参考文档

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1、主管领导无法及时了解市场的招商情况；
2、市场内空置场地出租与否不太明了，错失招商良机；
3、合同等市场重要文件资料各部门调用中的人为遗失；
4、营业用房租金及其它费用（仓库、广告、电话、水电等等）的人工催收，查询不便，效率低，容易发生漏费逃费现象；
5、市场具体操作人员的流动，新人员对市场业务管理细节的脱节，给市场工作带来很大的隐患；
6、工作人员管理、监督措施不够，导致服务质量的下降，市场整体形象降低；
7、市场商户经营中的违纪现象不能得到及时的反映，从而使市场失信于消费者；
8、市场高层管理者不清楚市场或市场具体管理操作者在一时间阶段的工作情况，缺少对对市场内部人员的管理监督；


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金融占星术统计 自古代文明以来，人们观察到，当特定的行星循环重复发生时，自然又会发生一些与过去相似的世俗事件。 在公元前1800年注意到这种相关性的，我们在2021年，占星术仍在实践中，受到某人的爱戴，而另一些人则恨之入骨。 某些预测能力可能隐藏在行星周期的背后吗？ 好吧，让我们考虑一下...从统计学家和市场分析师的角度来看，完全可以接受可能存在可以预测价格的季节性影响。 正确的？ 通常在时间序列中，按Wikipedia页面中的说明，按季节，按月，按周，按季度等来模拟。 如果您对此进行考虑，您可能会问：一年，一个月或一天是什么？ 这只是时间度量，但结果是这些度量与行星有关：我们的年份是地球经度位置与太阳的关系。 我们的月份大约是28天的月球自转周期，而我们的24小时（昼/夜）是地球自转周期。 最后，我们的日子名称与某些行星的名称相似，并且有其意图，如《维基百科页面所述。 阿兹台克人也有一

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