凌春鸣:葡萄酒行业的存量博弈:品牌价值重塑与生存框架
在消费趋于理性与降级并存、渠道成本持续上升、信息过载引发选择疲劳、假冒伪劣扰动信任的背景下,葡萄酒行业正从增量驱动转入存量竞争。本文以“品牌价值”为解释变量,构建“效用—信任—叙事”三维框架,论证价格战与粗放广告在缩量市场中的边际失效机理,并提出以“透明度治理
在消费趋于理性与降级并存、渠道成本持续上升、信息过载引发选择疲劳、假冒伪劣扰动信任的背景下,葡萄酒行业正从增量驱动转入存量竞争。本文以“品牌价值”为解释变量,构建“效用—信任—叙事”三维框架,论证价格战与粗放广告在缩量市场中的边际失效机理,并提出以“透明度治理
在消费趋于理性与降级并存、渠道成本持续上升、信息过载引发选择疲劳、假冒伪劣扰动信任的背景下,葡萄酒行业正从增量驱动转入存量竞争。本文以“品牌价值”为解释变量,构建“效用—信任—叙事”三维框架,论证价格战与粗放广告在缩量市场中的边际失效机理,并提出以“透明度治理
很多考研生因为畏难心理而逃避模考,但模考并非浪费时间,而是冲刺阶段必不可少的“全真演练”。四次模考的意义在于:第一次用于熟悉流程、发现问题;第二次检验调整后的策略;第三次模拟实战,锻炼时间分配与心理承受力;第四次则是总复盘,确保在考场上能够稳定发挥。大数据与往
② 正态性:两组数据各自近似服从正态分布(轻微偏离也没事,稳健性高)。
正态分布,又称高斯分布,是统计学和概率论中最重要的分布之一。它以对称的钟形曲线为特征,在自然界和社会科学中广泛存在。在机器学习领域,正态分布不仅是理论基础的重要组成部分,更在实际应用中发挥着关键作用。从数据预处理到模型假设,从特征工程到概率建模,正态分布的影子
入学几分之差,毕业却天壤之别:为什么“开局接近”的同学,四年后差距会被无限放大?
在强化学习(Reinforcement Learning, RL)中,蒙特卡洛方法通过采样完整轨迹(trajectory)来估计状态或动作的价值函数(Value Function)。在优化大型语言模型(LLM)的上下文中,轨迹指的是LLM生成的一个完整响应(f
当人们在宏观上“赚不到钱”,就会在微观上“赚刺激”——盲盒把赌博阈值压到零钞级别,让情绪补偿像充电宝一样随手可得,却也让多巴胺账单暗暗累积。
增长与优化是企业永恒的主题。面对未知的策略价值,数据驱动的AB实验已经成为互联网企业在策略验证、产品迭代、算法优化、风险控制等方向必备的工具。越来越多的岗位,如数据科学家、算法工程师、产品经理以及运营人员等,要求候选人了解AB实验相关知识。然而,许多从业者由于
在上一期,我们已经讲完了方差分析,这期开始讲秩和检验,我们首先来理清秩和检验的基础知识,主要从参数和非参数检验区别与选择、秩和检验的基础定义、原理及适用条件这几方面进行讲解。