DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 整体算法及流程 1) 收集待预测服装销售历史数据； 2) 处理数据，将销售数据按照服装品类进行整理； 3) 对服装总销售额以及各服装品类销售额进行按季度的销售预测； 4) 分别运用由上至下，右下至上，以及按底层预测值比例改进的由上至下法和基于最小二乘思想及底层预测值比例的层次协调预测法，处理上一步得到的预测值； 5) 得到服装品类维度上下层统一的季度销售预测值，作为最终的预测结果。 2.1. 由上至下及由下至上方法 假设对于一个层次时间序列模型，共有k个层次，其中层次 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k ，第K层是最底层的时间序列。综上，层次中所有时间序列的个数为 m = m 1 + m 2 + ⋯ + m k ，其中 m i 代表i层上时间序列的个数。观测时间点 t = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ，本文将对每层序列未来 t = n + 1 ， n + 2 ， ⋯ ， n + h 的时间点进行预测。对于每一个层次中的每一个时间序列有如下定义，对于该层次时间序列， x ，产品时间序列 Y x ， t ，序列x在t时刻的观测值 Y x ， t ^ ，序列x在t时刻的预测值 Y x ， t ˜ ，序列x在t时刻协调后的预测值 Y t ，t时刻总序列观测值 Y t ^ ，t时刻总序列预测值 Y t ˜ ，t时刻总序列协调后预测值 Y i ， t ，t时刻层次i上所有序列的观测值序列集合 Y t ，t时刻所有观测值序列的集合， Y t = ∑ i Y i ， t ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k Y i ， t ^ ，t时刻层次i上所有序列的预测值序列集合 Y t ^ ，t时刻所有预测值序列的集合， Y t ^ = ∑ i Y i ， t ^ ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k Y i ， t ˜ ，t时刻层次i上所有协调后的预测值序列集合 Y t ˜ ，t时刻所有协调后的预测值序列的集合， Y t ˜ = ∑ i Y i ， t ˜ ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k S ，以 m ∗ m K 为结构的求和矩阵 由于具有层次结构的时间序列数量往往较多，因此在预测过程中使用矩阵和向量表达式可以简化运 算， Y i ， t 为t时刻层次 上所有序列的观测值，因此， Y t = [ Y t ， Y 1 ， t ， ⋯ ， Y K ， t ] ′ 综上，定义如下： Y t ˜ = S ∗ Y t ^ 其中， S 是以 m ∗ m K 为结构的求和矩阵，作用是将聚集最底层的序列值。 例如根据图5-1， Y t = [ Y A ， t ， Y A A ， t ， ⋯ ， Y A I ， t ] ′ ， S 是以9 ´ 8为结构的聚合矩阵， S = [ 1 11 11 11 1 1 00 00 00 0 0 10 00 00 0 0 01 00 00 0 0 00 10 00 0 0 00 01 00 0 0 00 00 10 0 0 00 00 01 0 0 00 00 00 1 ] 结构为 m K ∗ m K 的单位矩阵 从矩阵 S 的结构可以看出，其可根据层次结构的层来划分。矩阵的第一行是以 m K 为长度的单位向量，下层部分是为 m K ∗ m K 的单位矩阵。 2.1.1. 由上至下 由上至下的层次预测方式整体思想即先对顶层序列数据进行预测，再根据一定比例拆分至下层序列，即为下层序列的预测值，无需对子序列进行预测，因此，母序列的预测值一定等于子序列。该方法最后调整后预测值的精确性取决于拆分比例的选择。 定义 P x ， t 为序列x在t时刻的拆分比例。目前，大部分学者以及企业中使用的拆分比例 P x ， t 是按照某产品的历史平均销售额占历史平均总销售额的比例进行拆分。其公式如下： P x ， t = ∑ t = 1 n     Y x ， t n / ∑ t = 1 n     Y t n 在本文研究中，取预测点前三年的历史销售数据进行比例的计算。 因此， Y t ˜ = P x ， t ∗ S ∗ Y t ^ (2) 其中 P x ， t = [ P t ， P 1 ， t ， ⋯ ， P K ， t ] ′ [ Y A ， t Y A A ， t Y A B ， t Y A C ， t Y A D ， t Y A E ， t Y A F ， t Y A G ， t Y A H ， t ] = [ P A A ， t P A B ， t P A C ， t P A D ， t P A E ， t P A F ， t P A G ， t P A H ， t ] ∗ [ 1 11 11 11 1 1 00 00 00 0 0 10 00 00 0 0 01 00 00 0 0 00 10 00 0 0 00 01 00 0 0 00 00 10 0 0 00 00 01 0 0 00 00 00 1 ] ∗ [ Y t ^ ] 2.1.2. 由下至上 由下至上的层次预测法也是层次结构时间序列预测调整的最常用的方法之一，它的基本思想是首先对最底层时间序列数据进行预测，再使用求和矩阵提取底层序列预测信息，从而得到上层时间序列预测值。 综上，由下至上定义如下： Y t ˜ = S ∗ Y K ， t ^ (3) 因此， [ Y A ， t Y A A ， t Y A B ， t Y A C ， t Y A D ， t Y A E ， t Y A F ， t Y A G ， t Y A H ， t ] = [ 1 11 11 11 1 1 00 00 00 0 0 10 00 00 0 0 01 00 00 0 0 00 10 00 0 0 00 01 00 0 0 00 00 10 0 0 00 00 01 0 0 00 00 00 1 ] ∗ [ Y A A ， t Y A B ， t Y A C ， t Y A D ， t Y A E ， t Y A F ， t Y A G ， t Y A H ， t ] 由上述矩阵即可得到所有层次基于最底层预测值的由下至上加和预测值。
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user: 3. 层次时间序列预测新方法 3.1. 基于底层预测值比例的由上至下法 考虑到实际预测值更能反映低层产品未来可能在销售中的占比，本文提出新的由上至下的分配比例 P ′ x t 代替历史销售数据比例，该比例反映该产品销售额预测值占该产品所在层次所有产品销售额的预测值，其定义如下： P ′ x t = Y x ， t ^ / ∑ i     Y x ， t ^ 其中 ∑ i Y x ， t ^ 为产品x所在层所有产品直接预测值的和。 综上， Y t ˜ = P ′ x ， t ∗ S ∗ Y 1 ， t ^ (4) 其中， P ′ x ， t = [ P ′ t ， P ′ 1 ， t ， ⋯ ， P ′ k ， t ] ′ 。 3.2. 基于底层预测值比例及最小二乘法的层次预测协调法 以上两种传统的层次时间序列数据预测仅需要在预测某一层的预测值后得出其他层次的预测值，即达到层次间协调的效果。然而分别就这两种方式来说，首先是上至下方法，通常情况预测出的结果不太准确，准确性完全取决于比例的选取，这是由于顶层数据一般更为平滑，因此在按比例分解过程很难真实的反映出下层数据的波动性及季节性。而由下至上方法通常是加和，当低层数据表现出相似的季节性及波动性时，该方法的效果才会比较好，否则，效果不好。 因此，本文根据Hyndman [ 5 ] [ 6 ] 对所有层次结构中的时间序列预测后再进行协调的思想，提出一种基于底层预测值比例及最小二乘思想协调各层预测结果的方法，目的是利用层次结构中的所有时间序列以达到更好的协调效果。在预测协调过程中，各品类销售额预测值直接相加应等同于直接对总销售额预 测的结果，即 Y t ^ = ∑ i = 1 n   Y i ， t ^ ，而实际情况中是存在 Δ = ∑ i = 1 n   Y i ， t ^ − Y t ^ 。预测协调的目标是计算各销售额预测值 Y i ， t ^ 的得到最优的协调值 Y i ， t ˜ ( i = 0 ， 1 ， ⋯ ， n ) 。因此，利用最小二乘法思想，再结合上述按底层预测值比例进 行分配的思想，在协调的过程中使得相对协调值的加权平方和达到最小的即为各层次序列预测的最优协调值。其数学模型为： { min f = ∑ i = 0 n     P ′ x t ( Y i ， t ^ − Y i ， t ˜ Y i ， t ^ ) 2 s .t .     Y t ˜ = ∑ i = 1 n   Y i ， t ˜ (5) 式中， P ′ x t 表示权重，表示各品类预测值占该层所有品类预测值的占比， P ′ x t = Y i ， t ^ / ∑ i = 1 n   Y i ， t ^ ，总销售额预测 值占比为 P t = 1 ，可见第i个品类预测占比越大，权重越大。 Y t ˜ 和 Y i ， t ˜ 分别为总销售额预测协调值及子销售额预测协调值。该式为典型的等式约束二次规划问题，可应用拉格朗日乘法求解 [ 7 ] 。 Y i ， t ˜ = Y i ， t ^ − Y i ， t ^ 2 p i ∑ i = 0 n Y i ， t ^ 2 p i ( ∑ i = 0 n   Y i ， t ^ − Y t ^ ) = Y i ， t ^ − Y i ， t ^ 2 p i ∑ i = 0 n Y i ， t ^ 2 p i Δ (6) Y t ˜ = Y t ^ + Y t ^ 2 ∑ i = 0 n   Y i ， t ^ 2 ( ∑ i = 0 n   Y i ， t ^ − Y t ^ ) = Y t ^ + Y t ^ 2 ∑ i = 0 n   Y i ， t ^ 2 Δ (7) 式中 Δ 为总销售额与品类销售额预测间的不协调量，可以看出预测协调问题仅与预测结果有关，与原始销售额无关，实际为对不平衡量的重新分配问题，按照一定权重，因此本文选用底层预测值占比，进行预测结果的重新协调，以达到最优协调值。
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user: 4. 实证研究 为探究四种方法在层次时间序列服装销售预测上的准确性，本文以某服装企业的真实服装季度销售额为例进行验证。该企业销售数据按产品属性被分为两层，第一层为总销售额，第二层为八种服装品类销售额，分别为附件，毛衣，短裤短裙，牛仔裤，裤子，衬衫，T恤和外套。首先分别预测四个季度(如2015年第二季度，以下记为201502，以此类推)的总销售额及各品类销售额，表1为预测结果。 由表1可知，各服装品类销售额预测值与总销售额预测值之间存在一定差异。比如，2015年第二季度8个服装品类预测之和为73479849.63万元，而总销售额预测值为74788359.10万元；2015年第三季度8个服装品类预测之和为62873219.19万元，总销售额为62040239.18万元，其他两个季度的预测结果存在的情况也相同。因此，需要对以上两个层次的预测结果进行修正协调。 由于本文对以上四个预测点进行了四种方法的协调预测，因此数据较多，表二将以201502季度为例，展示四种方法协调后的预测结果。(表中p为按历史比例，p'为按底层预测值比例，最小二乘即基于最小二乘思想的协调法)由表2可见，通过使用四种层次协调法后，各品类协调后预测值之和等于总销售额协调后的预测值，达到了品类维度上下层统一的结果，协调有效。然后，通过计算各方法对四个预测点预 测后的平均绝对百分比误差 MAPE = ∑ ​ ( f − f 0 f 0 ∗ 100 % ) / n ，比较协调效果，其中 f 0 为实际值， f 为预测 值， n 为样本量。 由表3可见，四种方法使用结果是，用传统按历史比例得到的各层次平均MAPE最高，也就是误差最大，而基于最小二乘思想及底层预测值占比的方法取得的协调效果最好。可以看到由下至上的方式效果也是不错的。那么就由上而下方法而言，本文提出的按照底层预测值比例进行分配的效果明显优于传统的按照历史比例进行分配。由此可见，本文使用的两种新的层次时间序列的协调法是切实有效的，希望对企业销售预测提供新的思路和依据。 Table 1 Direct forecasting value of apparel categories and gross sale 品类名称 201502 201503 201504 201601 外套 3404782.39 8096936.31 61382427.39 23282145.40 毛衣 631913.61 2359917.67 22935981.11 6247117.49 牛仔裤 10651316.52 10266532.90 32331455.01 15728926.72 裤子 10269188.23 7611367.88 16199528.73 8611256.62 衬衫 7430426.32 5604857.22 7220693.71 5316460.19 T恤 28093947.73 20251476.87 14579624.18 15302464.41 附件 1423374.56 1268580.03 3609508.71 2077243.90 短裤短裙 11574900.28 7413550.33 408099.96 1430339.02 各品类销售额之和 73479849.63 62873219.19 158667318.80 77995952.74 总销售额 74788359.10 62040239.18 165743211.64 78559246.10 表1. 服装各品类及总销售额直接预测值 Table 2 Coordinated forecasting values of apparel categories and gross sale 201502品类协调结果 p由上至下 由下至上 p'由上至下 最小二乘 外套 4407450.50 8096936.31 3465413.84 3434563.062 毛衣 1049382.73 2359917.67 643166.55 637440.777 牛仔裤 9544292.37 10266532.90 10840992.31 10744480.6 裤子 8820933.17 7611367.88 10452059.18 10359009.94 衬衫 6722047.74 5604857.22 7562745.36 7495418.177 T恤 32319203.52 20251476.87 28594237.22 28339677.62 附件 1214016.40 1268580.03 1448721.64 1435824.42 短裤短裙 10846114.80 7413550.33 11781023.00 11676142.69 各品类销售额之和 74788359.10 73479849.63 74788359.10 74122557.29 总销售额 74788359.10 73479849.63 74788359.10 74122557.29 表2. 服装各品类及总销售额协调后预测值 Table 3 Average MAPE of each hierarch 服装品类 MAPE p由上至下 由下至上 p'由上至下 最小二乘 外套 15.62% 5.15% 5.02% 5.21% 毛衣 35.60% 8.56% 9.60% 8.63% 牛仔裤 6.64% 4.66% 3.56% 4.48% 裤子 7.01% 5.05% 5.52% 5.08% 衬衫 15.86% 6.90% 7.65% 6.91% T恤 11.01% 10.39% 10.22% 10.21% 附件 33.97% 9.40% 9.44% 9.38% 短裤短裙 16.18% 18.54% 18.78% 18.47% 总销售额 5.18% 5.49% 5.18% 5.45% 平均 16.34% 8.24% 8.33% 8.20% 表3. 各层次平均绝对百分比误差MAPE
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user: 5. 结论 本文围绕层次时间序列数据预测协调问题，构建了四种层次预测协调模型，并通过对服装企业真实销售额进行实证分析。主要是分别对各服装品类以及总销售额进行预测，形成了层次预测结果，并利用各层预测之间的关联建立层次协调模型，实现了层次预测结果的统一性。四种层次预测协调法的效果对比后发现，本文方法能够在确保层次预测结果统一性的基础上，提高协调预测的准确性。 相较于传统的销售预测片面研究预测模型而言，本文更注重各层次销售数据之间的联系，为企业各层面更细化的销售计划提供思路。
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user: 摘 要 在二十一世纪以互联网为代表的信息技术高速发展的今天，随着知识和技能的共享与行业跨界不仅让企业的管理方式发生了巨变，也给企业的人力资源管理的实践带了革新。本文仅从人力资源管理理念、组织模式和应用方法技术三个主要方面呈现信息时代下人力资源管理实践的变迁，以期为信息时代下企业在人力资源管理的提升与发展提供借鉴。 关键词 :人力资源管理，实践，新变化，动态 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着互联网与大数据时代的全面来临，组织变革引起社会变革，这也势必引起构成社会的其他方面也会随之改变。那么，从人力资源管理从业者来讲，能否拥有新的人力资源管理理念？组织模式是否能跟上时代的变化？新兴的人力资源管理方法与技术能否实现组织目标落地并持续健康发展？这些都是当下人力资源管理从业者关注的三大主题。
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user: 2. 人力资源管理理念的新变化 管理理念是管理工作的出发点，是管理制度、管理方法的源泉，也是验证管理效力的一种方式。人力资源管理思想是人力资源管理生产力水平和管理水平的内在反应。20世纪七十年代后西方人力资源管理思想传入中国后，则在我国的发展经历了四个阶段即人事管理阶段(1978~1992)、人力资源管理的意识形态唤醒(1993~1999)阶段、人力资源管理的初步形成阶段(1999~2002)、人力资源的战略管理阶段以及国际人力资源管理阶段(2003年至今)。 随着信息时代的来临，将个人与社会、经济与组织、有形世界与虚拟世界紧密的联系起来，改变了客户、员工、企业、合作伙伴之间的关系。企业与企业之间，企业与员工之间，企业与客户之间，则如同一个命运共同体，没有绝对的赢家，只有合作，才能实现共赢 [ 1 ] 。 信息时代让中国企业不断回顾与审视人力资源管理的价值观，从而促使中国的人力资源管理理念不断的更新。而管理理念的更新，也促使管理内容和方式的不断改变。以大数据、云计算为代表的互联网的时代带来的一系列的影响，也意味着人力资源管理将迎来新趋势。其中以华为，阿里巴巴，为代表的中国企业HR三支柱模式的形成，就是人力资源管理理念在中国不断升华的典型代表。“HR三支柱模型”，即HR-COE (Center of Excellence or center of Expertise 人力资源专业知识或人力资源领域专家) HR-SSC (Shared Service Centre共享服务中心)，HR-BP (Business Partner人力资源业务合作伙伴)。HR三支柱模式相比重视过程的职能化管理体系更强调人力资源管理的成果与产出，即人力资源管理能为管理层、业务团队、基层员工带来哪些管理组织、管理人员上的支持。HR三支柱模式是以人力资源的各大职能作为方法论和工具，更好地进行人力资源管理活动。
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user: 3. 企业组织模式的新发展 组织模式是指一个组织为了达成某个目标或提高效率、利润和竞争力采用的组织形式。过去的企业必须通过严格的管理层级，采用职位分明的上下级模式才能很好的管理整个公司 [ 2 ] 。而现在，随着信息时代带来的平台化、专业化和速度化，让企业内部的整个信息传递变得更加快捷和准确，更大的激发了企业员工的创新潜力和工作能力，组织模式的发展也越来越趋向于突破组织边界与管理层级。平台组织管理在基础观念上从平台商业模式延伸而来，即组织连接两边或多边(人才、资源、市场机会)并创造价值平台模式的组织管理思维。以最简化的方式来说，就是连接两个以上的资源方或需求方，创造出各方各自独立时无法存在或产生的价值，例如百度连接搜索者与信息、淘宝连接买家与卖家、微信连接人与人。目前主要表现在如下几种新模式：阿里集团“目标集聚，权力分散”的“大中台小前台”运行模式；有响应“领导号召，全员参与”的阿米巴组织模式 [ 3 ] ；有“提倡创新，高效透明”的合弄制模式；有实现“损耗最低，效用最大”的蜂巢式组织模式；有“变换角色，服务客户”的倒三角组织模式；还有侧重“快速分裂，单点突破”的裂变式组织模式。 通过以上的几种组织模式的发展看到其本质，即满足客户需求。在符合这一本质的基础上，每种模式都在不断地增加对员工的关注度，放手让员工自己去做，去创新 [ 4 ] 。在全球化人工智能这个大的时代背景下，无论是市场环境还是生产技术都在不断地革新，在这样的情形下，市场上的各大企业都在随着外部环境变革的同时，把注意力更多的转移到内部组织的发展，从内部打好根基，散发个体的能量，将每个人的能量赋予组织，才能使企业立足社会，创造更好的未来。
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user: 摘 要 本文研究 [ 0 ， 1 ] 区间中离散时间 t i = { i n ， i = 1 ， ⋯ ， n } 观测的α-稳定Lévy噪声驱动的Vasicek利率模型的参数估计问题。 d X t = ( a − b X t ) d t + σ d Z t 采用最小二乘法得到了a和b的估计量。在 σ → 0 和 n → ∞ 同时成立的条件下，完成了最小二乘估计量的相合性和渐近性的证明。 关键词 :Vasicek利率模型，α-稳定Lévy噪声，最小二乘估计 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 2. 准备知识 2.1. Lévy过程 随机过程 Z = Z t ， t ≥ 0 为 F t -适应的Lévy过程，若对所有 t ≥ 0 ， Z t ∈ F t 且有 1) Z 0 = 0 a.s； 2) Z具有独立增量，i.e. Z t − Z s 与 F t 独立， 0 ≤ s < t < ∞ ； 3) Z具有平稳增量，i.e. Z t − Z s 与 Z t − s 具有相同的分布， 0 ≤ s < t < ∞ ； 4) Z随机连续(依概率连续)，i.e.对所有的 ε > 0 和 s ≥ 0 ， lim t → s P ( | Z t − Z s | > ε ) = 0 。 注意到每个Lévy过程具有唯一的右连左极(右连续、具有左极限)的修正，且修正也为Lévy过程。因此我们假设本文的a-稳定Lévy过程为右连左极的。 2.2. a-稳定分布 随机变量 η 服从a-稳定分布，记作 η ~ S α ( γ ， β ， μ ) ，若特征函数形如 ϕ α ( x ) = E exp { i x η } = { exp { − γ α | x | α ( 1 − i β sgn ( x ) tan α π 2 ) + i μ x } ，     if   α ≠ 1 exp { − γ | x | ( 1 + i 2 π β sgn ( x ) log | x | ) + i μ x } ，         if   α = 1 其中 α ∈ ( 0 ， 2 ] ， γ ∈ ( 0 ， ∞ ) ， β ∈ [ − 1 ， 1 ] 和 μ ∈ ( − ∞ ， ∞ ) 分别被称作稳定指数，尺度，偏度和位置参数。当 μ = 0 ，我们称 η 为严格a-稳定。此外若 β = 0 ，我们称 η 为对称a-稳定。当 μ = β = 0 ，a-稳定运动是严格对称的。若对任意 0 < s < t < ∞ ， Z t − Z s 的分布为 S α ( ( t − s ) 1 α ， β ， 0 ) ，我们称Z为标准a-稳定Lévy运动。 引理2.1 设 f ( ⋅ ) : [ 0 ， 1 ] → R + 为一个确定的函数满足 ∫ 0 1 f α ( s ) d s < ∞ 。那么，对任意 0 < q < α ，存在一个正常数 C ( q ， α ， β ) 只依赖于 q ， α 和 β 使得对每一个 t ∈ [ 0 ， 1 ] ( E | ∫ 0 t f ( s ) d Z s | q ) 1 q = C ( q ， α ， β ) ( ∫ 0 t f α ( s ) d s ) 1 α 这里 C ( q ， α ， β ) = ( 2 q + 1 Γ ( q + 1 2 ) Γ ( − q α ) α π Γ ( − q 2 ) ( 1 + β 2 tan 2 α π 2 ) q 2 α cos ( q α arctan ( β tan α π 2 ) ) ) 1 q 。
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user: 4. 最小二乘估计量 b ^ n ， σ 和 a ^ n ， σ 的渐近性 σ − 1 ( b ^ n ， σ − b ) = σ − 1 [ ( 1 − e − b / n ) n − b ] − ∑ i = 1 n   X t i − 1 Z i ， 1 n − n − 1 ∑ i = 1 n   Z i ， 1 n ∑ i = 1 n   X t i − 1 n − 1 ∑ i = 1 n   X t i − 1 2 − ( n − 1   X t i − 1 ) 2 : = σ − 1 Λ n − σ − 1 Φ 1 ( n ， σ ) − σ − 1 Φ 2 ( n ， σ ) Φ 3 ( n ， σ ) − Φ 4 ( n ， σ ) 为方便起见，我们设 Ψ 1 ( n ， σ ) = σ − 1 Φ 1 ( n ， σ ) : = Ψ 1 ， 1 ( n ) + Ψ 1 ， 2 ( n ) + Ψ 1 ， 3 ( n ) + Ψ 1 ， 4 ( n ， σ ) ， Ψ 2 ( n ， σ ) = σ − 1 Φ 2 ( n ， σ ) 。 引理4.1 当 n → ∞ ， σ → 0 ， n σ → ∞ 时， σ − 1 Λ n → 0 。 证明：通过基本计算我们有 | σ − 1 Λ n | ≤ C b 2 n σ → 0 。 引理4.2 当 n → ∞ ， σ → 0 ， σ n 1 − 1 α → ∞ 时， Ψ 1 ( n ， σ ) − Ψ 2 ( n ， σ ) → ( X 0 + a b ) ( 1 − e − α b α b ) 1 α U 。 证明：设 U i = ∫ t i − 1 t i e b s d Z s ~ ( ∫ t i − 1 t i e α b s d s ) 1 α S α ( 1 ， β ， 0 ) Ψ 1 ， 1 ( n ) = X 0 ∑ i = 1 n     e − b ( t i − 1 + t i ) U i ~ X 0 ( ∑ i = 1 n     e − α b ( t i − 1 + t i ) ∫ t i − 1 t i e α b s d s ) 1 α S α ( 1 ， β ， 0 ) ≜ X 0 ( 1 − e − α b α b ) 1 α U 同理 Ψ 1 ， 2 ( n ) = a b ∑ i = 1 n     e − b t i U i ~ a b U Ψ 1 ， 3 ( n ) = a b ∑ i = 1 n     e − b ( t i − 1 + t i ) U i ~ a b ( 1 − e − α b α b ) 1 α U P ( | Ψ 1 ， 4 ( n ， σ ) | > ε ) ≤ ε − 1 E | σ ∑ i = 1 n ∫ 0 t i − 1 e − b ( t i − 1 − s ) d Z s ∫ t i − 1 t i e − b ( t i − 1 − s ) d Z s | ≤ ε − 1 σ ∑ i = 1 n   C ( ∫ 0 t i − 1 e − α b ( t i − 1 − s ) d s ) 1 α C ( ∫ t i − 1 t i e − α b ( t i − 1 − s ) d s ) 1 α = C ε − 1 σ ( 1 − e − α b / n α b ) 1 α ∑ i = 1 n ( 1 − e − α b t i − 1 α b ) 1 α = O ( σ n 1 − 1 α ) 当 σ n 1 − 1 α → 0 时上式趋向于0。由类似的证明方法， Ψ 2 ( n ， σ ) 依概率收敛于 a b U 。 定理2的证明 由引理3.2、引理4.1、引理4.2和Slutsky定理，我们有 σ − 1 ( b ^ n ， σ − b ) → d ( X 0 + a b ) ( 1 − e − α b α b ) 1 α ( C 1 + C 2 + C 3 ) − ( C 4 + C 5 + C 6 ) U 又因为 1 n ∑ i = 1 n     X t i − 1 = 1 n ∑ i = 1 n     e − b t i − 1 X 0 + a b − a n b ∑ i = 1 n     e − b t i − 1 + σ n ∑ i = 1 n     ∫ 0 t i − 1 e − b ( t i − 1 − s ) d Z s → a − X 0 b ( e − b − 1 ) + a b ≜ D σ − 1 σ ∑ i = 1 n Z i ， 1 n = O ( n 1 − 1 α ) 发散，所以 σ − 1 ( a ^ n ， σ − a − σ ∑ i = 1 n Z i ， 1 n ) → d D ( X 0 + a b ) ( 1 − e − α b α b ) 1 α ( C 1 + C 2 + C 3 ) − ( C 4 + C 5 + C 6 ) U 其中， U ~ S α ( 1 ， β ， 0 ) ， C 1 = − X 0 2 2 b ( e − 2 b − 1 ) ， C 2 = − a 2 2 b 3 ( e − b − 1 ) ( e − b − 3 ) ， C 3 = a b 2 X 0 ( e − b − 1 ) 2 ， C 4 = X 0 2 b 2 ( e − b − 1 ) 2 ， C 5 = a 2 b 4 ( e − b − 1 + b ) 2 ， C 6 = 2 a X 0 b 3 ( e − b − 1 ) ( e − b − 1 − b ) 。 至此完成了定理2的证明。
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user: 摘 要 客户分类是企业进行客户关系管理的前提。文章在充分利用时间序列交易数据的基础上，结合电子商务环境下客户价值研究，建立了时间序列数据与静态数据相结合的多指标分类模型，并提出对时间序列数据进行特征提取处理，应用ReliefF算法对指标选择，最终得服装电商客户多指标加权分类模型。通过某著名服装电商的交易数据的分析，得出了有效客户分类，表明了本方法具有较强的客户分类和客户消费特征的解释能力。 关键词 :客户分类，时间序列，ReliefF算法，聚类 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着互联网信息技术的发展，网购成为人们生活的重要组成部分。购物方式的改变，使得客户在企业间的选择成本大幅降低，流动性不断增强。为了更好的发展，越来越多的电子商务企业开始重视客户的不同需求。对于企业而言，资源是有限的，客户是不同的。企业如果能有效利用客户信息对客户进行准确的识别，那将会助力企业更好发展。 客户价值是评判客户对于企业重要性的一个标准。经典的评价模型是由Arthur Hughes提出来的RFM模型，将客户最近消费时间(R)、客户消费频率(F)、客户消费金额(M)作为衡量客户价值的量化模型。Chang和Tsay [ 1 ] 在此基础上增加了客户关系持续时间(L)，提出了LRFM模型，客户关系持续时间越久，说明客户对于企业的忠诚度越高，相应的客户价值也越高，该模型被广泛应用于零售、银行、运营商等行业。随着电子商务的发展，服装商业消费者也发生了不同的消费行为改变，服装电商企业积累了一定的客户消费数据，有效的利用模型识别服装电商的客户价值，将有利于服装企业集中资源，大力发展高价值客户。 传统的客户分类模型大多基于客户静态数据的分析，本文将立足于服装电商企业都拥有的客户交易数据，考虑客户消费行为的持续性，对服装电商客户进行分类研究。
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user: 3. 聚类算法 3.1. k-means算法 k-means算法是使用最普遍的聚类算法之一 [ 7 ] ，适合于处理大数据集，简单、快速，且算法具有可伸缩性和高效性。一般步骤如下： 输入：聚类个数k。 1) 从n个数据对象任意选择个k对象作为初始聚类中心； 2) 循环(3)到(4)直到每个聚类不再发生变化为止； 3) 根据每个聚类对象的均值中心对象，计算每个对象与这些中对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分； 4) 重新计算每个有变化聚类的均值中心对象。 3.2. 聚类评价指标 对于k值的确定本文利用DB指标作为评判标准 [ 8 ] ，是基于样本的类内散度与各聚类中心间距的测度。它是进行类数估计时其最小值对应的类数作为最佳类数。表示如下： D B ( k ) = 1 k ∑ i = 1 k max j ≠ i ( W i + W j C i j ) (19) Table 3 Data of indicator descriptio 指标名称 指标编号 指标名称 指标编号 关系持续时间(L) 1 M趋势 9 最近消费时间(R) 2 M方差 10 F均值 3 M偏度 11 F趋势 4 M峰度 12 F方差 5 活动参与度(P) 13 F偏度 6 消费商品总品类数(Q) 14 F峰度 7 分类 15 M均值 8 表3. 指标说明 其中 C i j ：聚类中心 C i 和聚类中心 C j 之间的距离， W i 表示聚类中心 C i 的所有样本到其聚类中心 C i 的平均距离。 d ( x i ， x j ) = ∑ k = 1 p ω k ( x i k − x j k ) 2 (20)
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user: 4. 实例应用 4.1. 数据获取与预处理 本文选择在2011年至2015年在该店铺有5次及以上消费行为的客户作为分类的客户样本集总体，从中随机抽样5000名客户作为实例分析样本集。 首先将数据样本预处理得到分类所需的14个特征值。其次，对数据进行标准化处理。本文采用[0，1]标准化，计算公式如式(21)： X ′ i j = X i j − min 1 ≤ i ≤ n { X i j } max 1 ≤ i ≤ n { X i j } − min 1 ≤ i ≤ n { X i j } (21) 4.2. 指标选择与赋权 根据本文提出的客户分类模型，首先利用ReliefF算法对14个指标进行权重赋值，得到权重结果如图2。 计算各个指标对应的权值的平均值，见表4。 由于权值接近0或者负值的指标对结果的影响程度很小，可以抛弃。从结果我们可以看出，L、R、F均值、F趋势、M平均、M趋势、P、Q这6个指标的权值均大于0.1，其他指标的值均偏低。最终选择这6个指标作为客户分类模型，经过归一化后，得到这6个指标的权值见表5。权重表达式 W = ( 0.145 ， 0.158 ， 0.182 ， 0.082 ， 0.187 ， 0.084 ， 0.094 ， 0.067 ) . 4.2. 客户分类结果 结合企业分类需求，在多指标加权分类模型基础上，本文选取k = 3，4，5，6作为聚类的数目，利用Python编程得到聚类数目及其DB指标值见表6，其中k = 4时，DB指标值相对较小，所以选择聚类数目4作为分类数目。最终分类结果见表7。 表8方差分析结果，显著性水平均小于0.05，说明各个类间有显著差异，分类结果是合理的。从上述聚类结果可以看出，服装电商客户大致可以分为4大类。 第一簇，该类客户称为核心客户，该类客户的关系持续时间长久，一般都在2年以上，对于该品牌所有品类几乎都购买过，忠诚度较高，而且在该品牌的交易次数明显高于其他三类客户，在消费金额上也高于其余各类。除此之外，这类客户还在近期有过消费。这类客户的消费频率趋势是明显上升的，表明该类客户会继续在该品牌消费，但是在消费金额上，趋势上比较平缓。核心客户是一个企业最重要的客户资源，他们往往数量不大，但是忠诚度比较高，可以为企业带来稳定又较高的销售额。对于这类客户，企业应该着重提高这类客户的满意度，关注该类客户的特殊需求，继续保持这类客户的高频率消费，并且加强与这类客户的沟通，了解这类客户消费金额没有继续上升趋势的原因，保持这类客户的高频率高金额消费趋势。 第二簇，该类客户称为潜力客户。这类客户的关系持续时间较短，但是在短期内有消费行为，所以这类客户是新客户，消费频次低于平均水平，但是呈增长趋势，消费金额高于平均水平，也呈现增长趋 图2. 指标权重曲线 Table 4 System resulting data of index weigh 指标 权值 指标 权值 L 0.524 M均值 0.665 R 0.561 M方差 0.015 F均值 0.653 M峰度 0.010 F方差 0.009 M偏度 0.013 F峰度 -0.001 M趋势 0.299 F偏度 0.013 P 0.335 F趋势 0.293 Q 0.240 表4. 指标权重结果数据 Table 5 System weight data of inde 指标 L R F均值 F趋势 M均值 M趋势 P Q 权值 0.145 0.158 0.182 0.082 0.187 0.084 0.084 0.067 表5. 指标权值表 Table 6 Cluster number and DB inde 聚类数目 3 4 5 6 DB 1.434 1.032 1.543 2.01 表6. 聚类数目与DB指标表 Table 7 Data of Final cluster cente 簇类别 1 2 3 4 5 6 7 8 占比 1 37.71 3.00 6.17 1.46 161.61 0.75 7.71 0.31 9% 2 14.40 7.34 1.41 0.89 149.19 3.67 4.29 0.40 36% 3 13.56 31.81 1.27 -0.43 118.18 0.14 3.92 0.06 26% 4 37.06 7.96 1.57 0.20 128.75 -2.21 4.57 0.22 29% 表7. 最终聚类中心表 Table 8 Data of F test of clustering result 指标 L R F均值 F趋势 M均值 M趋势 P Q P值 0 0 0 0 0.025 0.022 0.000 0.000 表8. 聚类结果F检验 势，并且趋势比较明显。这类客户对促销活动的参与度比较高，目前消费的商品品类数量较低。潜力客户是成长型的客户，在一个电商企业中，这类客户的占比较大，他们往往会因为网店推出新的款式，参与某些促销活动而成为该品牌的客户。这类客户目前的忠诚度较低，但是是发展成为核心客户的主力军，对于这类客户企业应该关注这类客户购买之后的评论等反馈意见，主动为这类客户推送促销活动信息，提供更好的服务水准，使之升级成为企业的核心客户。 第三簇，该类客户是企业的临时客户。这类客户与企业的交易持续时间低于平均水平，而且已经很长时间没有再消费，消费频率、消费金额都低于平均水平，对品牌活动参与度较低，消费商品类别数较少，对企业的贡献价值也不高。对于这类客户，企业可以减少关注度。 第四簇，该类客户是企业的长期客户。该类客户与企业的交易关系持续时间比较久，但是消费频率一般，在一段时间内有过消费行为，并且消费频次保持的比较稳定，消费金额低于平均水平，并且呈现下降趋势，趋势比较明显，活动参与度一般，消费商品。这类客户属于比较稳定的客户，对于这类客户，企业应该引起重视，重点关注，了解这类客户消费金额明显下降的原因，从产品推荐、客服服务质量等各方面提高这类客户的满意度，从而提高客户的消费金额和消费频次，将这类客户发展成为核心客户。
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user: 5. 小结 对客户进行合理分类是现代企业客户关系管理的一个重要组合部分。本文在充分利用时间序列交易数据的基础上，结合电子商务环境下客户价值研究，建立了时间序列数据与静态数据相结合的多指标分类模型，使企业更有效利用数据，提高客户识别准确性。在模型处理上，提出对时间序列数据进行特征提取处理，并应用ReliefF算法对指标选择，最终得服装电商客户多指标加权分类模型。通过实例应用，将服装电商客户的多次消费客户分为四大类，并根据每类客户特点，提出相应客户管理策略。大数据时代，科学有效的利用数据资源，能为企业运营管理提供有效支持。
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user: 摘 要 基于1950年~2014年的全国麻疹发病率数据，利用时间序列建立模型，有效预测短期内麻疹的发病率，为麻疹的流行情况进行预警，提前做好预防工作。 关键词 :时间序列，麻疹，指数平滑法 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 时间序列 [ 1 ] 是按时间顺序排列的，随时间变化且相互关联的数据序列。从统计意义上看，时间序列就是将某一个指标在不同时间上的不同数值，按时间顺序排列的数列。时间序列有以下特点：第一，时间序列中的数值或数据点的位置与时间有关，即数据的取值依赖于时间的变化，但不一定是时间t的严格函数；第二，每一时刻的取值或数据点的位置具有随机性，不能完全用历史值预测；第三，前后时刻(不一定是相邻时刻)的数值或数据点的位置有一定的相关性(系统的动态规律性)；第四，从整体上看，时间序列往往具有某种趋势性或周期性变化。 时间序列分析方法分为描述性时间序列分析和统计性时间序列分析，描述性时间序列分析是指通过直观的数据比较，寻找时间序列的内在规律；统计性时间序列分析又可以分为频域分析法和时域分析法，频域分析法是把时间序列看作互不相关的周期(频率)分量的叠加，通过研究各分量的周期变化，以充分揭示时间序列的规律；时域分析法的基本思想是：序列值之间存在着一定的相关关系，这种相关关系具有一定的统计规律，我们的目的就是寻找这种规律，并构建数学模型来描述这种规律，进一步利用这个模型来预测序列未来的走势。 时域分析法最早产生于1927年，由英国统计学家尤尔提出了自回归模型，1931年，英国数学家、天文学家沃克提出了移动平均模型和自回归移动平均模型。1970年，美国统计学家博克斯与英国统计学家詹金斯合著了《时间序列分析、预测与控制》。1982年，美国统计学家、计量经济学家恩格尔提出了自回归条件异方差模型。1985年博勒斯洛夫提出了广义自回归条件异方差模型。1987年，英国统计学家、计量经济学家格兰杰提出了协整理论，为多变量时间序列建模拓宽了条件，使得“变量是平稳的”不再是必需条件。
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user: 2. 主要内容 2.1. 背景 麻疹 [ 2 ] 是现今儿童非常常见的急性呼吸道传染病之一，它的传染性很强，特别是在人口密集但没有普种疫苗的地区易发生流行。麻疹病毒属于副黏液病毒，通过呼吸道分泌物飞沫传播。其发病特征是：发热、上呼吸道炎症、眼结膜炎及皮肤出现红色斑丘疹和颊黏膜上有麻疹黏膜斑，疹退后遗留色素沉着伴糠麸样脱屑。常并发呼吸道疾病如中耳炎、喉–气管炎、肺炎等，麻疹脑炎、亚急性硬化性全脑炎等严重并发症。目前尚无特效药物进行治疗。 本文研究旨在利用历年的麻疹监测数据，通过曲线拟合和参数估计建立数学模型，对麻诊发病进行预测和预警，为麻疹的预防控制提供理论依据 [ 3 ] 。 2.2. 数据来源 本文的数据资料来自公共卫生科学数据中心，其采集了从1950年到2014年期间，北京市，安徽省，河北省等三十多个省市地区的发病人数，死亡人数，发病率以及死亡率。 首先，我们来看一下从1950年到2014年期间，全国的麻疹 [ 4 ] 发病率和死亡率如图1，图2所示，我们可以看出在1956年之前，麻疹的发病率呈直线上升趋势，但死亡率呈周期性变化，在1956年到1974 图1. 发病率时间序列图 图2. 死亡率时间序列图 年之间，麻疹发病率和死亡率呈周期性波动，从1974年到2014年，麻疹的发病率以及死亡率逐渐减小，趋于一个定值。下面我们就全国麻疹发病率数据进行研究。 2.3. 模型 20世纪60年代，George Box与Gwilym Jenkins提出了一种关于时间序列分析、预测的方法，称之为B-J模型，也叫做ARMA (Auto Regression Moving Average)模型。ARMA模型 [ 5 ] 的基本模型有三种情况：自回归模型(AR模型)；滑动平均模型(MA模型)；自回归滑动平均模型(ARMA模型) [ 6 ] 。 下面介绍一下指数平滑法 [ 7 ] ，这是一种加权移动平均，即可以用来描述时间序列的变化趋势，也可以实现时间序列的预测。它实现预测的基本原理是：用时间序列过去取值的加权平均来作为未来的预测值，离当前时间越近，它的权重就越大。 其模型的数学表达式为：对于一个时间序列 X ( t ) ，满足： X ^ t + 1 = α X t + α ( 1 − α ) X ^ t X ^ t + 1 = α X t + α ( 1 − α ) X t − 1 + α ( 1 − α ) 2 X t − 2 + ⋯ + α ( 1 − α ) t − 1 X 1 + ( 1 − α ) t X ^ 1 其中， X ^ t + 1 表示时间序列第 t + 1 时刻的预测值， X t 表示时间序列在第 t 时刻的实际观测值， X ^ t 表示时间序列在第 t 时刻的预测值， α 表示平滑系数，其中 0 < α < 1 。 下面我们对每年全国麻疹发病率进行拟合，则模型统计指标如表1，表2所示。 我们可以看一下2010年到2014年的真实值与预测值(置信区间为95%)如表3所示。 如图3所示，我们可以看出，拟合效果较好。且模型参数 α 的估计值为0.491。 2.4. 结论 由上述的模型，我们可以很好的预测短期麻疹发病率，并基于所得到的预测值进行麻疹预防工作 [ 8 ] ，有效防止麻疹的传染，并对麻疹病人进行有效治疗与控制，不过我们的模型还可以进一步的改进，使预测值更加准确。我们可以观察一下我国各个省份的麻疹发病率如图4所示。 从图4可以看出，不同的地域，麻疹的发病率并不相同，前期，上海，北京的麻疹发病率明显高于其他地区，但后期的麻疹发病率低于其他地区，其原因可能与人口密集度有关，由于北京和上海的人口密度明显大于其他地区，人口流动性也最快，后期由于其医疗水平提升的最快，所以麻疹的发病率低于其他地区，当然麻疹的发病率也有其他原因，还需要我们进一步研究。 Table 1 Model statistic 模型 预测变量数 模型拟合统计量 Ljung-Box Q(18) 离群值数 平稳的R方 RMSE 正态化的BIC 统计量 DF Sig. 发病率 0 0.167 214.308 10.799 22.656 17 0.161 0 表1. 模型统计量 Table 2 Exponential smoothing model parameter 模型 估计 SE t Sig. 发病率无转换Alpha (水平) 0.491 0.105 4.680 0.000 表2. 指数平滑法模型参数 Table 3 Predictors and actual 年份 2010 2011 2012 2013 2014 真实值 2.8589 0.7415 0.4589 2.0417 3.8835 预测值 6.4738 4.6986 2.7553 1.6276 1.8309 表3. 预测值与实际值 图3. 观测统计图 图4. 各地麻疹发病率统计图
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user: 摘 要 提到太极，人们总会想到《易经》或太极拳，其实太极拳是以武术的形式来表达太极理念，《易经》则是太极拳的理论基础。太极来自于无极，是至高，至远的意思。古代的圣贤把太极看成是世界的本源，道生一，一生二，二生三，三生万物。作为商界一代翘楚的马云，习练太极拳对他产生了重要影响，马云用太极语言阐述其管理理念，用太极理念打造企业文化，用太极拳训练培养员工的心性。马云企业管理思想的核心可以说就是太极管理思想。本文对马云的太极管理思想进行了综合与提炼，这对正逐步走向世界的中国管理理论研究具有重要的理论、实践和现实意义。 关键词 :马云，太极管理，研究 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 说起太极管理，台湾的曾仕强教授、傅佩荣教授及大陆的张其成教授可谓大家，但他们都是从《易经》的角度阐释太极管理、大易管理之道。真正从太极拳法的角度进行太极管理实践的，国外有德国商人伯德恩·希德布兰特，他著有《感悟太极——东方智慧与我的管理人生》一书，已于2010年正式出版，国内则有马云在进行太极管理的实践。 马云从太极拳里悟出了儒释道文化，并致力于把它融入到企业管理中。他说：“中国企业的管理必须要有文化根基，中国的管理才能够进入到世界的管理体系中。你今天去剽窃了一下GE的六个西格玛，明天去学习了一下日本的精益管理，后天再去学习一下欧洲的资本运作，但人家的东西是有根基在里面的。你没有根基是不行的 [ 1 ] 。” 马云把练太极拳作为生活的一部分。在马云心目中，练习太极拳不仅能强身健体，练出功夫是表面，重要的是可以培养一种思维方式。在马云看来，太极里的阴、阳、盛、衰、变化，是贯穿整个企业运营管理的哲学。在人们对马云秀太极拳一笑而过之际，马云正用其太极推手推动企业的发展。从小就喜欢武侠小说的马云，正是从“太极拳”的“阴阳”、“虚实”、“开合”、“进退”中，把握着阿里巴巴的劲道与节奏。在公司里，他不仅鼓动高管和一般员工像他一样学习太极拳，而且也劝导他们用太极思维来看世界。
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user: 2. 马云太极管理理念形成的实践基础 2009年10月19日，在阿里巴巴内网上写道：马总有今天的成就，究其原因有一万零一种说法，都是表面的，真正原因只有两个，在西湖边学了十几年英语和练了近十年太极拳。 马云喜欢太极拳是众所周知的事，那么马云是如何与太极结缘的呢？ 马云小时候常跟父母去听大书，尤其喜欢听侠义故事，看过无数遍“水浒传”、“七侠五义”、“岳飞传”，对金庸先生的小说更是喜爱，总梦想有一天也能行走江湖，行侠仗义。马云着迷于太极，还非常喜欢读《水浒传》，书中108将的故事深深打动了他。阿里巴巴早期的一个目标就是要凑足108位员工，这也与《水浒传》相关 [ 2 ] 。 上大学期间，同学给他介绍了一位在杭州西湖公园教太极拳的冯素贞老师。 陈伟(马云之前的学生，后来成为他的私人助理)也说，马云的太极拳是由一位老太太所授，她功夫了得，虽当花甲之年，三两个壮年汉子却也欺身不得。每天清晨，在练习太极拳之前，她都会闭目冥思。时至今日，马云出行时都会带着他的私人教练 [ 3 ] 。 马云喜爱太极拳，太极拳如同围棋，拥有东方文化浩瀚无边的魅力。同时，他还喜欢上了太极拳背后的哲学思想，感悟了人生哲理。 2011年4月初，马云和李连杰成立了太极禅文化公司，李连杰任全职CEO。2013年5月10日，马云和李连杰合开的太极禅院在杭州揭牌并进行营业，并成立了太极禅国际文化发展有限公司，以传递健康快乐为宗旨。由马云主导和参演的20分钟的宣传片《功守道》，于2017年11月11日阿里巴巴“双十一”推出。“功守道”，强调进攻和防守一体。这与马云的企业经营管理思想息息相关。
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user: 3. 用太极理念构建企业文化 如今的马云，不但太极拳法上颇有造诣，太极精髓已经深入到他的企业管理理念中，他把太极拳提高到了管理哲学的高度，他说：“愈学习太极之后愈发现，其实我做企业无论是企业的内部管理、员工管理还是跟客户、跟对手的竞争关系，几乎完全是按照太极的宗旨 [ 4 ] 。” 马云出席各类重要场合经常穿中国传统服装，不少衣服上还有中国传统的盘扣，也不止一次现场表演自己的太极功夫。比如2009年在广州举办的阿里集团网货交易会上，马云就穿着一套汉服，亮了几手自己的太极绝活，引来现场阵阵叫好。 阿里巴巴公关部门的员工说，马云平时在自己的办公室里也经常练太极；有时候和下属开会，谈着谈着也会突然站起来打一趟太极拳，理理思路找找灵感。 受马云影响，太极文化在整个阿里巴巴集团也很流行。2009年，马云开始在公司内部推行学习太极拳，并请陈家沟的老师给员工当教练。马云在公司推行太极的初衷，有两个主要原因，一是可以让人的心静下来，二是帮助员工尝试着理解阴阳与合的思想，并落实到企业文化。据说公司爱好太极拳的员工组成了“太极派”，另外至少有1500多名员工受过正规的太极拳训练。公司太极队还曾在国际太极拳大赛上荣获集体赛冠军。 马云说：“西方企业管理体系是基于基督教文化，而要在中国好好做企业，还需要强大东方文化根源。我对道家、儒家、佛家都感兴趣，唯一太极是综合道家、儒家、佛家，道家是领导力，儒家是管理水平，佛家是管理人心，太极结合三层，大家练了之后其乐无穷 [ 5 ] 。” 马云坦言，金庸武侠精神对自己及阿里企业文化影响深刻：“刚创业的时候，我们18个阿里巴巴的创始人，十六七个都对金庸小说特别喜欢，金庸的小说充满想象力，充满浪漫主义和侠义精神。尤其是侠义精神，替天行道，铲平人间不平之事，给我个人的影响非常深，对阿里巴巴文化影响也非常深，我觉得男人一定要看金庸小说 [ 6 ] 。”2004年，金庸为淘宝网手书“宝可不淘，信不可弃”。同年，阿里巴巴价值观被精炼成“六脉神剑”，名称也是来自金庸名著《天龙八部》。淘宝的员工花名多出自金庸武侠小说，阿里巴巴几乎所有的办公室都以金庸武侠小说中武林圣地的名字命名，如“光明顶”、“桃花岛”、“达摩院”、“聚贤庄”、“侠客岛”等。马云说金庸小说里的很多人物他都特别喜欢，但最喜欢的是《侠客行》里的石破天，因为他简单和执着，另外比较喜欢风清扬，他是个优秀的老师，马云就把自己的花名取名为“风清扬”。 金庸写武侠小说是缘起于1953年香港的白鹤拳拳师陈克夫挑战吴式太极拳拳师吴公仪在澳门举行的比武，当时金庸全程观看了。据说金庸和吴式太极拳拳师吴公仪是好朋友，金庸武侠小说中的很多上层功法多来自于太极拳。金庸小说《天龙八部》中云南大理开国皇帝段思平所创的大理段氏最高武学“六脉神剑”可以达到指剑的境界，就是用含于指尖的内力隔空激发出去，并以极高速在空中运动(区别于隔空点穴)的一门技术，有如一柄无形的剑，无论是横扫或虚指，均可伤敌。这种隔空发力的技术需要很高的内功修养，属于太极拳中的高级功法。 “六脉神剑”被马云提炼成了阿里巴巴的价值观。阿里巴巴价值观的“六脉神剑”是指：客户第一；团队合作；拥抱变化；诚信；激情；敬业。阿里巴巴人力资源部负责衡量员工的行为是否符合“六脉神剑”的要求，对这些价值观的考核占据了员工业绩的一半。 马云说：“管理体系一旦丧失了价值文化，我们很容易变成暴发户。我们应该让这个公司建立起健康、良好、持久、真正的中国本土文化。我们再在这样的文化上建立价值体系和干部组织管理体系，产出人才，这也许就是阿里巴巴可持久发展的东西 [ 7 ] 。” 如今，马云的“六脉神剑”管理模式已经对中国很多企业产生了积极影响，并正逐渐为中国企业本土管理文化研究者所重视。