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2015模式 第一篇_2015年最主流的商业模式免费模式的21种应用,通吃所有行业

2015年最主流的商业模式免费模式的21种应用，通吃所有行业

2015年，其实是一个变化非常快的时代，也就是基本上都是移动互联网网为王。很多人，还停留在于之前的PC互联网时代。

但是在2015年里，都基本上熄火了，

因为不知道如何推广、不知道流量哪里来、

不知道最新的商业模式及玩法是什么样的、

不知道操作什么样的项目，

整个互联网，我相信从上一批作网络营销的，特别是这一群玩竞价的高端人才。基本上在这一波浪潮里，基本上都迷茫掉了，

但更为迷茫的是，传统企业的老板突然有一天，发现，它妈的怎么货卖不动了。 然而，这个时代里，聪明的人转得过弯的人照样稳稳的赚钱，拐不过弯来的人，一样的，在哪个抢钱的时候里，都是一样的抢不到钱。

那么，接下去就是要和大家分享到的最核心的部分，也就是关于今年最新的商业模式的很多玩法。

看得懂的人，基本上未来2年里会赚得盆满钵满，

看不懂的人，依然迷茫中继续迷茫，总共有21个案例。

强化性说明，今年主流的玩法。看完后，大家能够突然领悟到，所有的玩法都有共同的特点。

其实这个世界，万变不离其宗。开始之前先给大家先举几个例子热热身，然后切入咱们今天的主题。从这几个例子中，你会发现，今年的所有玩法都是颠覆的。 第一个案例：微信的滴滴打车。

砸了10多个亿，外人看似是作了一个赔钱的生意。百度赔了30多个亿到糯米团，也看似是一起赔钱的生意。强调下虽然很多案例离我们很遥远，但正是背后的这种思维吃透的话，你会发现，在今年里，有非常多的好的项目，适合一群聪明的创业者去捕捉这一波的财富。

第二个案例：我一个朋友，在两个月前拿了一笔投资，2000万，主要作的业务就是作了一个母婴用品的APP，这一款产品解决了什么问题，就是每家婴儿店的产品都是单独采购的。所以中间环节很多钱被代理商给赚了。它们公司推出的一款采购宝。可以让所有的母婴店使用，然后它们汇总所有的采购需求单，

直接从一手厂家采购。比如说：一个婴儿止尿布要5.5的进货价，但是它们公司联合采购，只需要4.5元。 也就是这个创意和模式，它们现在每个月的平台销售额作到300多万。刚拿到一笔2000万的投资，也就是天使轮的投资，为的就是放大它们现有的模式，把规模销售额作到一年20亿的规模。

第三个案例：我们商道公司隔壁的一家作家装的公司，也在今年5月份，拿到A轮

5000万投资。目前腾讯也通过资源进行入股。 它们作的是什么呢？ 就是一个APP，推出标准家装777元每平方。业主只要一次性通过这个标准所有一切装修全包没有任何后顾之忧，不怕被宰，怕被忽悠，质量有保证，人保承保，还有稳定的后续售后。这个项目，A轮，5000万。

再重点说一下第一个案例

微信的滴滴好象砸了10多个亿去作打车，好象从中都是赔钱的。但为什么在很多外人看来赔钱的生意，却是今年的主流？也就是今年最赚钱的模式，后面会大家详细剖析背后的操盘手法，掌握了这种操盘手法的核心完全可以应用到我们自己的项目上来，这是商业的本质，也是核心，但是是大多数老板看不到的。给大家再分享一下一个很经典的案例。

第四个案例：肯德鸡的赚钱模式、堪称这个地球上最完美的模式。

这个要给大家重点讲下，

吃透肯德基的模式，你就掌握了商业模式设计的精髓！

肯德鸡的赚钱的第一重境界：就是靠卖汉堡赚钱。

也就是汉堡成就了肯德鸡今天的霸主地位。但是，实际上肯德鸡的汉堡并不赚钱。 怎么说呢？一个汉堡就15块钱而已，但是你有没有想过，按肯德鸡的标准流程，一个汉堡作出来15分钟之内没有卖出去，这个汉堡就得扔掉，为了保证新鲜。还有高昂的店租，还有人员的员工成本，更重要的成本，就是你看到铺天盖地的广告，互联网广告也好、公交车广告也好、传单广告也好，这些广告成本非常巨大。

但是，从营销的角度，汉堡是肯德鸡的招牌产品，肯定是不赚钱的。但是肯德鸡从可乐，加冰，到薯条等这些其它的产品上面可以赚到钱。这是所有人传说中看到的肯德鸡的赚钱模式

然而，准确的从专家的角度和专业的数据来说，这部分的收入占不到整个肯德鸡赢利部分的1%不到1%，这是啥概念？？？？？也就是，如果肯德鸡一年赚1000亿的话，那么，它们靠这些汉堡，薯条的买卖赚的钱，不到10个亿。肯德鸡号称全球有5万家加盟店。

第二重赚钱的境界就是：加盟模式

每家加盟费用有200万。肯德鸡通过以汉堡为招牌产品，不赚钱来吸引大量的客户。 通过薯条和可乐等其它产品上赚钱，从而打造了一个全自动的赚钱机器。

你想下，一个店200万，5万家店多少钱？当然，这一部分的钱，只是占了肯德鸡年收入的不到30%。 30%是啥概念？

第三重赚钱境界：就是通过供应链赚钱。

很多人都会觉得，可能就是通过联合采购，比如每家店一个月要采购

100万的土豆，那么5万家店加起来，500亿的采购。可以和供货商砍价，从而节省成本。

当然，这只是低级的玩法。肯德鸡有专门的科学家和植物种植的研究院它们可以研究出配方，让农民的生产值翻倍。比如土豆一斤5块钱，一年一个农民能够生产5000斤，但是肯德基提供种植配方，让它们产量翻倍，然后，比如以2块钱的价格收购，这才是更赚钱的地方。所以，在供应链这个环节上，确实有非常多的生意可以赚钱。

第四重赚钱的境界，就是商业地产。

很多人觉得，肯德鸡很会找店面，低价买入，现在高价。其实，这也是一般人的想法而已，肯德鸡的专业玩法是啥呢？它们更擅长于专业的玩商业圈文化。你看一下，全国的每一个商圈，没有肯德鸡的商圈，一定会死，一有肯德鸡入驻，接着，德克士也会跟进，麦当劳也着跟进，LV也会跟入，大型超市也会跟进，包GUCCI也都会跟进，这就是蝴蝶效应，也就是说，肯德鸡拿地，根本就不用钱的，因为它们擅长于商业圈的文化建设。但是你想想，全国有5万家店，每家店至少200平方吧，每平方至少5万块钱吧，也就是一家店的房产收入就是1000万，全球有5万家店。这笔收入，占据到了整体收入的50%

所以，我们看到，高手的操盘，好象都是从第一个环节，拿着一个不赚钱的产品赔钱的玩，玩成一个品牌。然后，环环相扣。才会衍生出所有的更加赚钱的环节。

2015模式 第二篇_最新最全2015年重庆公需科目考试答案

2015年重庆公需科目考试答案

单选题

1. 重庆以前是粗放式的发展模式，现在进入了一个()发展的模式。 √ A

B

C

D 快速型 有效型 集约化 精细化

正确答案： D

2. 重庆将“一圈两翼”的“一圈”范围细化为都市功能核心区、都市功能拓展区、城市发展新区，是为了拓展空间格局，在更大的空间格局和区域范围内 √ A

B

C

D 优化资源配置 加强经济发展 促进产业发展 功能拓展区

正确答案： A

3. 我们要留给后代良好的生态系统，开发一定要考虑资源的（ ）能力 √ A

B

C

D 开发 整合 承载 配置

正确答案： C

4. 在一定的区域范围内，用于建设土地占总面积的比重，我们称为( ) √ A

B

C

D 开发比重 开发强度 开发比例 开发大小

正确答案： B

5. 实施五大功能区战略是我市发展的（ ）特征所决定的。 √ A

B

C

D 阶段性 地域性 功能性 开发性

正确答案： A

6. 自然资源和（）的重要区域以及珍稀动物和植物基因的资源保护地带，都属于禁止开发区。 √ A

B

C

D 绿色资源 生态资源 文化资源 优化资源

正确答案： C

7. 五大功能区域划分之后，（ ）和城市发展新区是未来人口转移的主力中心 √ A

B

C 都市功能核心区 都市功能拓展区 渝东北生态涵养发展区

正确答案： B

8. 渝东北地区整个经济的发展，要走一个快速的发展道路，要以（ ）作为基础，跨越工业发展等传统的发展模式 √ A

B

C

D 渔牧业 矿资源 生态农业 林木业

正确答案： C

9. 重庆都市功能拓展区的地理位置，包括大渡口区，江北区，沙坪坝区，九龙坡区，南岸区处于内环以外的区域，以及（），渝北区和巴南区的全域。 √ A 大足区

B

C

D 永川区 北碚区 万盛区

正确答案： C

10. 在大城市外围建立的既有就业岗位，又有较完善的住宅和公共设施的城镇，是在大城市郊区或其以外附近地区，为分散中心城市的人口和工业而新建或扩建的具有相对独立性的城镇，我们称之为（）。 × A

B

C

D 智慧城 工业城 生态城 卫星城

正确答案： C

11. 重庆五大功能区域科学划分，是立足重庆“直辖体制、省域面积，城乡区域差异大”的特殊市情，在坚持深化、细化“一圈两翼”区域发展战略基础上，进一步明确区县（），确定差异化发展战略，事关长远和全局的重大决策。 √ A

B

C

D 发展思路 功能定位 功能导向 功能设定

正确答案： B

12. 重庆都市功能核心区的定位是现代服务业、（）、国际商务、高端商贸、文化创意、都市旅游。 √ A

B

C

D 汽车及高端装备 金融服务 轻工业产品 电子信息

正确答案： B

13. 重庆以（）为核心区域，沿着周边的卫星城镇，共同构成一个2.8万平方公里左右的大城市带。 √

A

B

C

D 都市功能核心区 城市发展新区 主城九区 主城八区【2015模式,】

正确答案： C

14. 在五大功能区域中，作为全市的科教中心、物流中心和未来新增城市人口宜居区的是哪个区域？（ ） √ A

B

C

D 城市发展新区 都市功能核心区 都市功能拓展区 都市功能开发区

正确答案： C

15. 渝东北地区可依托（），发展相应的特色工业、农业、旅游业、特色效益农业。 √ A

B

C

D 水域资源 长江资源 矿产资源 土地资源

正确答案： C

16. 重庆都市功能核心区的面积约有（）平方公里。 √ A

B

C

D 248.0 294.0 358.0 249.0

正确答案： B

17. 重庆的都市功能核心区建设，（）是一个重要的任务，通过调控和疏减，使城市的人口保持现有规模或者适当减少。 √ A 人口调控

B 人口外输 C 社区建设 D 社区发展

正确答案： A

18. 重庆区域发展战略的演变，前后之间既有（），也有创新。 √ A 继承 B 延续 C 调整 D 转变

正确答案： A

19. 一小时经济圈大致有（）平方公里。 √ A 1.6万 B 2.8万 C 2.4万 D 2.3万

正确答案： B

20. 五大功能区域的发展定位各有不同，提出（）也各有侧重。 √ A 建议 B 定位 C 依据 D 问题

正确答案： C

多选题

21. 重庆市“五大功能区域”包括都市功能核心区、（ ）、以及渝东南生态保护发展区。

A 都市功能拓展区

B 城市发展新区

C 渝东北生态涵养发展区 √

2015模式 第三篇_图解：2015年第三方支付概况、盈利模式、现状、格局

图解：2015年第三方支付概况、盈利模式、现状、格局 中商情报网时间：2015/4/16

2015模式 第四篇_2015模式识别期末考试

一：问答

1. 什么是模式？

通过对具体个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息称为模式。模式所指的不是事物本身，而是我们从事物中获得的信息。

2. 模式识别系统主要由哪些部分组成？

信息获取，预处理，特征提取与选择，分类决策，后处理。

3. 最小错误率贝叶斯分类器设计过程？

,2答：根据训练数据求出先验概率 P(wi),i1

,2 类条件概率分布 p(x|wi),i1P(x|wi)P(wi)P(wi|x)2 利用贝叶斯公式得到后验概率P(x|wj)P(wj)

如果输入待测样本X，计算X的后验概率根据后验概率大小进行分类决策分析。

4. 怎样利用朴素贝叶斯方法获得各个属性的类条件概率分布？

答：假设各属性独立，P(x| ωi) =P(x1, x2, …, xn |ωi) = P(x1| ωi) P(x2|ωi)… P(xn|ωi)

后验概率：P(ωi|x) = P(ωi) P(x1|ωi) P(x2|ωi)… P(xn|ωi)

类别清晰的直接分类算，如果是数据连续的，假设属性服从正态分布，算出每个类的均值方差，最后得到类条件概率分布。 j1

1m1m

(x)xi 方差：var(x)均值：mean(xix)^2 mi1m1i1

二：解答

1.设有如下三类模式样本集ω1，ω2和ω3，其先验概率相等，求Sw和Sb

TTTω1：{(1 0), (2 0) , (1 1) }

TTT ω2：{(-1 0), (0 1) , (-1 1) }

TTT ω3：{(-1 -1), (0 -1) , (0 -2) }

答：由于三类样本集的先验概率相等，则概率均为 1/3。

多类情况的类内散度矩阵，可写成各类的类内散布矩阵的先验概率的加权和，即： SwP(i)E{(xmi)(xmi)|i}CiT

i1i1cc

142--其中Ci是第i类的协方差矩阵。其中3，3，3m1m2m3412-333

则

1/312/3 -1/32/3 -1/912/3 -1/312/3 SwSw1Sw2Sw331/3 2/33-1/3 2/3-1/9 2/3 -1/3 2/33

类间散布矩阵常写成：SbP()(mm)(mm)ii0i0

i1cT

其中，m0为多类模式（如共有c类）分布的总体均值向量，即：

m0E{x}P(i)mi,i,i1,2,,c

i1c

11139 m0311--39

则

SbP(i)(mim0)(mim0)T=

i1c

0.543210.6049 -0.6049 0.5432 0.160510.19750.765411.49383-0.604930.54320.1605 0.5432 0.1975 0.6049 1.4938 0.76543

2. 设有如下两类样本集，其出现的概率相等：

TTTT ω1：{(0 0 0), (1 0 0) , (1 0 1) , (1 1 0) }

TTTT ω2：{(0 0 1), (0 1 0) , (0 1 1) , (1 1 1) }

用K-L变换，分别把特征空间维数降到二维和一维。

答：把w1和w2两类模式作为一个整体来考虑，故

 0 1 1 1 0 0 0 1x 0 0 0 1 0 1 1 1

 0 0 1 0 1 0 1 1

0.5 mE{x}0.50.5

符合K-L变换进行特征压缩的最佳条件。因P(ω1)=P(ω2)=0.5，故

0.25 0 0协方差矩阵CE{(xm)(xm)} 0 0.25 0

x 0 0 0.25

从题中可以看出，协方差矩阵Cx已经是个对角阵，故Cx的本征值1230.25 其对应的特征向量为：

100 10,1,230001

（1）、将其降到二维的情况：

选λ1和λ2对应的变换向量作为变换矩阵，在这里我们取1和2，得到01。 0010

由yx得变换后的二维模式特征为 w1：{,,,} 011100010001 w2：{,,,}0111

（2）、将其降到一维的情况：

选λ1对应的变换向量作为变换矩阵，由yx得变换后的一维模式特征为

w1：{0,1,1,1} w2：{0,0,0,1}

三：编程：

1. 已知样本集呈现正态分布，采用基于最小错误率的贝叶斯决策方法，编程待定样本x=(2,0)T的类别，并画出分界线。【2015模式,】

解：

clear

D1=[1,1,2;1,0,-1;];

D2=[-1,-1,-2;1,0,-1;];

u1=mean(D1,2);

u2=mean(D2,2);

c1=zeros(size(D1,1),size(D1,1));

for i=1:size(D1,2)

c1=c1+D1(:,i)*D1(:,i)';

end

c1=c1/size(D1,2)-u1*u1';

c2=zeros(size(D2,1),size(D2,1));

for i=1:size(D2,2)

c2=c2+D2(:,i)*D2(:,i)';

end

c2=c2/size(D2,2)-u2*u2';

I=eye(size(c1,1),size(c1,1));

ic1=c1\I;

ic2=c2\I;

W1=-0.5*ic1;

W2=-0.5*ic2;

w1=ic1*u1;

w2=ic2*u2;

w10=-0.5*log(det(c1))-0.5*u1'*ic1*u1;

w20=-0.5*log(det(c2))-0.5*u2'*ic2*u2;

syms x1 x2;

x=[x1;x2];

fprintf('决策界面方程为：')

D=x'*(W1-W2)*x+(w1-w2)'*x+(w10-w20);

pretty(D)

fprintf('（2，0）代入决策面方程的值为：')

value=subs(D,{x1,x2},[2 0])

figure

ezplot(D)

hold on

plot(D1(1,:),D1(2,:),'bo')

plot(D2(1,:),D2(2,:),'ks')

plot(2,0,'rp')

决策界面方程为：

48 x1 - 9 x1 conj(x2) - 9 x2 conj(x1)

（2，0）代入决策面方程的值为：

value =

96

有运行结果看出x=(2 0)属于第一类

T

2. 已知四个训练样本【2015模式,】

w1={(0,0),(0,1)} w2={(1,0),(1,1)} 使用感知器固定增量法求判别函数

设w0=(1,1,1,1) ρ=1

要求编写程序，写出判别函数，并打出图表。 解：

clear all

w=[0 0 1;0 1 1;-1 0 -1;-1 -1 -1];

W=[1 1 1];

flag=1;

flagS=zeros(1,size(w,1));

rowk=1;

k=0;

while flag

for i=1:size(w,1)

if isempty(find(flagS==0))

flag=0;

break;

end

k=k+1;

pb=w(i,:)*W'; if pb<=0

flagS(i)=0;

W=W+rowk*w(i,:); else

flagS(i)=1; end

end

end

disp('W=')

disp(W)

disp('k=')

disp(k)

wp1=[0 0;0 1];

wp2=[1 0;1 1];

plot(wp1(:,1),wp1(:,2),'o') hold on

plot(wp2(:,1),wp2(:,2),'*') hold on

y=-0.2:1/100:1.2;

plot(1/3*ones(1,size(y)),y,'r-') axis([-0.25 1.25 -0.25 1.25]) 结果：W=

-3 0 1

k=

17

判别函数为：g

(x)3x1 1

本文来源：http://www.gbppp.com/sh/466438/

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