基于markov的大学生创业项目分析

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  摘  要: 大学生创业项目的市场分析、预测是大学生创业的成功的关键,基于markov的大学生创业项目分析,是运用马尔可夫链预测的基本原理与方式,对数据资料进行预测,并建立最小二乘优化模型来求解专业概率矩阵来为大学生创业市场开发提供可行的建议。
  关键词: markov;创业;项目分析
  中图分类号: TP391.4    文献标识码: A    DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2020.10.023
  本文著录格式:李婉,姜歌,宫傲,等. 基于markov的大学生创业项目分析——以牡丹江医学院“励志逐梦”特产展销平台为例[J]. 软件,2020,41(10):9597
  【Abstract】: The Market Analysis and prediction of college students'entrepreneurial project is the key to the success of college students'entrepreneurial project. markov-based analysis of college students'entrepreneurial project is the prediction of data based on the basic principle and method of Markov chain prediction, and the Least Square optimization model is established to solve the professional probability matrix to provide feasible suggestions for the development of the entrepreneurial market for college students.
  【Key words】: Markov; Entrepreneurship; Project analysis
  0  引言
  近年来,国家鼓励大学生创新创业,以创业劳动带动就业,国家也出台了大学生创业的各种优惠条件,国家十三五规划明确的把“大众创业,万众创新“融入发展的各领域环节,鼓励开发新技术、新产品、新业态、新模式,打造发展新引擎。
  此外,在高校内开设大学生创新创业的课程。尤其是在“互联网+”模式下大学生创新创业的平台也不断地拓展,大学生创业形式也随着时代的发展不断地变化。一些学生创业成功,带动其他的人一起积累创业经验,而一些大学生创业项目因为资金、市场、发展模式等等原因,创业失败[1]。其中,最重要的失败原因为:大学生在创业项目的选择上很多都缺乏理性判断,确缺少对市场分析,对需求进行预测,以至于创业的项目不接地气,创业失败。因此,本文通过牡丹江医学院创业项目“励志逐梦”特展展销平台的市场需求分析进行调查,运用马尔科夫链预测的基本原理与方式对数据资料进行预测,并建立最小二乘优化模型来求解专业概率阵进而为大学生的创业市场开发提供可行的建议。
  1  markov基本原理介绍
  马尔科夫方法是一种应用于短期预测的方法,其特点在于:对于事物的某一随机变化过程,由于无后效性,即事物的将来状态以及取值,仅仅与它现在的状态以及取值有关,与事物之前的状态以及取值无关[2-3]。马尔科夫预测方法的优势在于:无需大量的统计资料,只要利用有限的近期资料,就可以实现预测。而且,只要系统相对稳定,那就可以在短期预测的基础上,将状态转移矩阵滚动两次及以上,实现长期预测[4]。马尔可夫链是概率论与数理统计中具有马尔可夫性质的且存在于离散的指数集和状态空间内的随机过程。构建以采样分布为极限分布的马尔可夫链是马尔可夫链蒙特卡罗的核心步骤,通过在马尔可夫链上不断迭代时间步以得到近似服从采样分布的随机数,并使用这些随机数逼近求解目标对采样分布的数学期望[3-4]。
  2  调查问卷数据统计处理
  2.1  调查内容与方法
  采用牡丹江医学院购买特产意向向量表,量表主要包括当前可售的特产种类、被调查人员的自然情况(年龄、工作、职业、专业等)、被调查人员对特产的购买欲望等级、购买特产的意向情况,对大学生创业的支持情况、大学生特产创业项目的认可情况。遴选与培训20名调查员负责抽样调查与数据整理,调查结果输入EXCEL软件。本次调查总计发放问卷1000份,回收有效的问卷872份,有效率为90%以上,有效问卷中包括学校工作人员、大学生、研究生,有效问卷中的分布结构和总体结构基本一致。
  2.2  基于调查问卷初始分布
  牡丹江医学院“励志逐梦”特产展销平台项目在开展之前,进行了市场需求分析调查。调查问卷后台统计采用SPSS软件进行统计学分析,最终获取调查结果。
  对调查问卷数据进行初始分布处理。已知牡丹江医学院在校人数10500人,通过调查问卷获知有购买地域特产的的人数分布为:教职员工(含附属医院)380人,在校生1600人,沒有意愿的8500人,把上述三种选择作为购买意愿的三种类别状态。则按照每种类别/总人数的比例关系,推出具有购买特产倾向的初始分布为:M1=(0.0361;0.152;0.8095)。再通过问卷调查数据构建马尔可夫转移矩阵。
  2.3  markov矩阵构建
  Markov预测:即根据系统时刻t所处的状态,来求出当系统处于t+1时刻与之对应的一个条件概率[5-6]。要建立牡丹江医学院内的关于特产购买意向倾向转移的分布情况。如下式所示:   状态转移k次的K步转移矩阵:
  2.4  构造预测模型。
  通过分析牡丹江医学院人员的初始购买意向M(1),按照公式转移以此后所处的概率分布M(2)=M(1)p,进一步推导为M(k)=M(k–1)p=M(1)p(k–1)=M(1)pk–1。
  3  分析预测
  分析预测市场需求,是创业最重要的环节,分析预测的科学性与否决定着创业的成败。应用马尔可夫原理预测为短期预测的方法,其对于事物的随机变化过程,采用无后效性,即事务的将来状态及取值仅仅与它现在的状态以及取值有关,与事务之前的状态与取值无关[6-7]。对牡丹江医学院的有意向购买特产的人数进行预测分析,将调查问卷的结果应用到转移概率论的公式中,建立各期统计比例与转移率矩阵之间的矩阵方程[7-8]。由公式则可对购买人数比例做出预测估计。在分析预测之前,需要根据现有的数据进行分类整理,按照统计比例予以调整,使分析数据达到预期效果。运用matlab求值、整理处转移概率矩阵。由公式则可以对客户需求做出预测估计,即牡丹江医学院在校人员有购买意向的比率为0.0398。经过多次转移之后,状态趋于稳定。由于学校人数整体保持不变,此模式可进行长期预测,状态趋于稳定。
  4  讨论
  国家在对深化教育改革的实施意见中明确指出,创新创业教育改革是推进高等教育综合改革、促进高校毕业生更高质量创业就业的重要举措。高校通过实施大学生创新创业训练计划,改革人才培养模式[8-9],培养适应创新型国家建设需要的高水平创新人才[10-13]。大学生创新创业必须要研究客户的购买欲望,掌握客户的心理特点及影响因素,从而制定策略推动创业项目最大程度上的与当前市场需要的高度契合性。在创新创业的实践环节,创业学生须提高对创业项目的风险性分析、需求分析、市场调查,从而理性、科学的判断项目的可行性、风险性。目前,大学生创业仍然处于摸索阶段,一些大学生盲目上项目,缺乏对市场进行科学调研,对客户需求缺少必要的科学分析[14-17],导致前期匆忙上马,后期创业项目突然失败,或者因为资金链断裂,或者因为自身能力不足,无法应付学业与创业的平衡关系,导致最终创业失败。因此,大学生创业急需要创新理念,采用科学的统计分析方法,对大学生创业的项目进行评估,对市场进行科学的调研,对未来的“行业”趋势做出理性的判断,显得尤为重要。而基于markov方法的预测可对大学生创业项目中的市场需求进行科学判断,有利于大学生基于市场需求做出合理的项目调整,包括项目的实施上全方位的理性指导。此外,采用markov方法进行预测,也创新了大学生创业项目的体系指导,本着“以人为本”的原则,结合当前的科学技术,适度开发科学的大学生创新创业平台,更好的推动大学生创新创业的发展。
  5  结论
  通过对牡丹江医学院师生对特产的购买意向进行预测分析,可以得出结论:(1)学校的在校人员人数较稳定,市场需求状态比较稳定,此项目具有可行性;(2)由于创业项目的其他不确定因素较多,创业者需要全方面考虑控制因素;(3)大学生创业徐结合自身优势开展,以牡丹江医学院为例,在当前互联网营销背景下,需要在第三方平台的基础上打造符合自身产品定位的平台;(4)大学生创业必须做好需求预测分析,理性投资,合理布局,充分利用科学数据分析实现产品的顺利销售。
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