【正文】 員95%以上屬于中高端白領(lǐng)階層。這個(gè)階層的特點(diǎn)是：有經(jīng)濟(jì)能力，注重品牌及服務(wù)品質(zhì)，追求高品位、高檔次的服務(wù)內(nèi)容；無(wú)論是消費(fèi)能力還是消費(fèi)潛力，都有著非常巨大的升值空間。以下是相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析：(1)全國(guó)會(huì)員分布情況：金色世紀(jì)會(huì)員主要分布在大城市及發(fā)達(dá)省市，尤其以北京為主，占會(huì)員總數(shù)的40%左右；上海占16%。(2)會(huì)員職業(yè)情況分析：金色世紀(jì)會(huì)員大都屬于中高層白領(lǐng)階層，%，%，收入水平、文化素質(zhì)普遍較高，且注重品牌。(3)會(huì)員按年齡結(jié)構(gòu)分析：%，對(duì)這個(gè)年齡段來(lái)說(shuō)，無(wú)論是消費(fèi)能力還是消費(fèi)潛力都是最為強(qiáng)大的。(4)會(huì)員開(kāi)發(fā)潛力分析：根據(jù)我們對(duì)會(huì)員的消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)需求和傾向的調(diào)查分析，有96%以上的會(huì)員都有外出休閑、娛樂(lè)、旅游等方面的需求。以下來(lái)自某網(wǎng)站的分析圖表：第二篇：中國(guó)恒通商務(wù) 創(chuàng)造電子商務(wù)低成本創(chuàng)業(yè)典范中國(guó)恒通商務(wù) 創(chuàng)造電子商務(wù)低成本創(chuàng)業(yè)典范如果問(wèn)當(dāng)下最省時(shí)便捷的創(chuàng)業(yè)模式？你一定會(huì)回答是：開(kāi)網(wǎng)店。確實(shí)，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物方便了人們的日常生活，更為一些資金不充足，想要?jiǎng)?chuàng)業(yè)的人們提供了一個(gè)良好的平臺(tái)。但是，現(xiàn)在看來(lái)如果你要從事專業(yè)的網(wǎng)絡(luò)經(jīng)營(yíng)，開(kāi)網(wǎng)店畢竟規(guī)模甚小，可以作為一種兼職抑或興趣愛(ài)好。網(wǎng)上商城以其大而全，服務(wù)周到齊全的新型優(yōu)勢(shì)日漸受寵，你也許會(huì)想這一定需要大筆的資金、技術(shù)、人力投入。其實(shí)不然，在中國(guó)恒通商務(wù)的支持下，這些統(tǒng)統(tǒng)不是你所要考慮的，只要一顆熱忱的創(chuàng)業(yè)之心，就可以輕松實(shí)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)大夢(mèng)想。網(wǎng)上商城的成功運(yùn)營(yíng)首先需要策劃網(wǎng)站功能，找網(wǎng)絡(luò)公司談價(jià)格簽合同做網(wǎng)站，買空間，買帶寬，買域名，甚至學(xué)習(xí)網(wǎng)店后臺(tái)操作……這些聽(tīng)起來(lái)十分繁瑣和專業(yè)，需要足夠的人、財(cái)、物的支持。當(dāng)網(wǎng)站順利建成之后便需要去尋找貨源，這是網(wǎng)上商城最核心的部分，必須有良好的供貨體系才能有效支撐整個(gè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程，而向網(wǎng)店上傳商品也是件十分費(fèi)時(shí)的大工程。其次，開(kāi)通支付功能，方便消費(fèi)者實(shí)施有效的付款程序，這一系列的操作都需要不斷地摸索、改進(jìn)，對(duì)于初涉投資、創(chuàng)業(yè)的人們來(lái)講相當(dāng)困難。據(jù)權(quán)威部門測(cè)算，獨(dú)立開(kāi)發(fā)一個(gè)商城網(wǎng)站要花費(fèi)10萬(wàn)元以上，現(xiàn)在中國(guó)恒通商務(wù)免費(fèi)提供一個(gè)大型獨(dú)立的商城網(wǎng)站，并且提供所售各種商品的優(yōu)質(zhì)貨源，為你進(jìn)一步免除進(jìn)貨壓力；提供快捷的物流支持，成功的道路再次掃除顧慮；一般來(lái)講，開(kāi)通快捷支付方式例如支付寶和快錢等要手續(xù)費(fèi)，現(xiàn)在中國(guó)恒通商務(wù)免費(fèi)提供并服務(wù)，配備全程的網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)技術(shù)支持，提供全天的售后咨詢服務(wù)以及網(wǎng)站操作的技術(shù)培訓(xùn)指導(dǎo)和市場(chǎng)操作方面的培訓(xùn)指導(dǎo)。由此可見(jiàn)，中國(guó)恒通商務(wù)完全就是一個(gè)實(shí)實(shí)在在為低成本創(chuàng)業(yè)者搭建創(chuàng)業(yè)致富的強(qiáng)大平臺(tái)，擁有如此周到的支持服務(wù)，還有什么理由推脫創(chuàng)業(yè)困難？過(guò)去，事業(yè)成功者一般都是年近不惑，這是因?yàn)樗麄冊(cè)趧?chuàng)業(yè)的道路上花費(fèi)太多的時(shí)間去進(jìn)行原始積累。如今，互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展徹底打破這一尷尬，尤其是像中國(guó)恒通商務(wù)這樣的平臺(tái)助推，讓更多的年輕人快速步入創(chuàng)業(yè)的征程，為他們排除創(chuàng)業(yè)道路上的種種困境，讓他們順利取得成功！第三篇：典范相關(guān)分析講稿下面我們將一邊分析文章，一邊為大家講解如何利用典型相關(guān)分析的原理分析兩組變量之間的關(guān)系。典型相關(guān)分析的研究焦點(diǎn)是，研究一組變量的線性組合和另一組變量的線性組合之間的相關(guān)關(guān)系。想法是這樣的：首先求一對(duì)線性組合，它有最大相關(guān)系數(shù)，下一步則從最初挑選的這對(duì)線性組合不相關(guān)的線性組合配對(duì)中，選出有最大相關(guān)性的一對(duì)，如此繼續(xù)下去，這些選出的線性組合配對(duì)成為典型變量，它們的相關(guān)系數(shù)稱為典型相關(guān)系數(shù)。而本文所研究的職業(yè)流動(dòng)(Occupational mobility)，是指勞動(dòng)者在不同職業(yè)之間的變動(dòng)，是勞動(dòng)者放棄又獲得勞動(dòng)角色的過(guò)程。職業(yè)流動(dòng)是社會(huì)流動(dòng)形式之一。將典型相關(guān)分析應(yīng)用到對(duì)職業(yè)流動(dòng)的研究中是因?yàn)?。Part1 在以往對(duì)代際間和代際內(nèi)的職業(yè)流動(dòng)的研究中，在為流動(dòng)表中職業(yè)類別分配分?jǐn)?shù)或權(quán)重的問(wèn)題上，社會(huì)科學(xué)家在為流動(dòng)表中職業(yè)類別分配分?jǐn)?shù)或權(quán)重的問(wèn)題的兩大困難：（這里流動(dòng)表中的職業(yè)類別指的是父親的職業(yè)類別和兒子的職業(yè)類別）：1父親的職業(yè)和他們的兒子的職業(yè)之間的相關(guān)性會(huì)有所不同，這取決于分配給職業(yè)的分布上個(gè)月。2反映當(dāng)前兒子職業(yè)中某些基礎(chǔ)維度差異的分?jǐn)?shù)可能不同于反映父親在同一維度上的職業(yè)差異的分?jǐn)?shù)。換句話說(shuō)，盡管兩代人的職業(yè)分類是相同的，但人們可能希望給父親的職業(yè)分配不同的權(quán)重。解決職業(yè)評(píng)分問(wèn)題兩個(gè)主要方向：1職業(yè)聲望（occupational prestige scores）：要求人們對(duì)特定職業(yè)的“社會(huì)地位”進(jìn)行排名或評(píng)分。但這種方法只能獲得少數(shù)職業(yè)的聲望得分，而無(wú)法得知所有職業(yè)或所有社會(huì)成員的聲望位置，這不能滿足社會(huì)學(xué)家進(jìn)行社會(huì)聲望分層的需要。2職業(yè)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)指數(shù)（a socioeconomic index of occupations）:鄧肯：基于職業(yè)聲望測(cè)量所獲得的各類職業(yè)的聲望得分，以及相應(yīng)職業(yè)的平均收入和教育水平，建立一個(gè)回歸方程，求出收入和教育對(duì)職業(yè)聲望的回歸系數(shù)（即權(quán)數(shù)），然后應(yīng)用這一回歸方程，求出所有職業(yè)的聲望得分。彼特布勞和鄧肯后來(lái)在對(duì)美國(guó)職業(yè)結(jié)構(gòu)的研究中,進(jìn)一步發(fā)展了這一方法，他們用45種職業(yè)聲望調(diào)查取得的收入和教育權(quán)數(shù)，估計(jì)出446種職業(yè)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位指數(shù)，并根據(jù)各個(gè)職業(yè)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位指數(shù)的高低，把這些職業(yè)歸為17個(gè)社會(huì)地位等級(jí)群體。本文在職業(yè)流動(dòng)研究中使用Duncan社會(huì)經(jīng)濟(jì)指數(shù)，并認(rèn)為社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位（SES）是決定職業(yè)流動(dòng)的最主要因素。正如Blau和Duncan所做的那樣，在職業(yè)流動(dòng)研究中使用Duncan社會(huì)經(jīng)濟(jì)指數(shù)（后來(lái)稱為Duncan SES指數(shù)），這就意味著社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位（SES）是決定職業(yè)流動(dòng)的最主要因素。在本文中，我們提出兩個(gè)假設(shè)：。Part2 這些假設(shè)將通過(guò)為職業(yè)分配權(quán)重或者分?jǐn)?shù)的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)檢驗(yàn)，這些職業(yè)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位在分析上是獨(dú)立的（但不一定在經(jīng)驗(yàn)上獨(dú)立）。這里的權(quán)重指的是，將兩組職業(yè)各自分配到一個(gè)表格中，使得兩組變量的線性組合之間產(chǎn)生最大相關(guān)系數(shù)時(shí)的權(quán)重。通過(guò)這一程序獲得的權(quán)重與職業(yè)類別的收入和教育等SES衡量因素相關(guān)聯(lián)，以檢驗(yàn)SES是否是代際內(nèi)以及代際間職業(yè)流動(dòng)的最重要變量（即變量產(chǎn)生了表格的最大相關(guān)性）。此外，通過(guò)檢驗(yàn)父親和兒子的職業(yè)之間的最大相關(guān)性是否是通過(guò)對(duì)兩組職業(yè)分配相似的權(quán)重而得到的，驗(yàn)證職業(yè)的相對(duì)地位隨著時(shí)間的推移保持不變（就他們之間的流動(dòng)的可預(yù)測(cè)性而言）。用于從職業(yè)類別的交叉分類中獲得受訪者之間的最大相關(guān)性的方法是典型相關(guān)性的方法，并且為了最大化相關(guān)性而分配給類別的權(quán)重或分?jǐn)?shù)是典型相關(guān)系數(shù)。與典型相關(guān)的通常用法不同，目前情況下的變量是“虛擬”或二元變量，其值代表每個(gè)職業(yè)類別中個(gè)體存在或者不存在，然后在交叉分類表中表示的兩組虛擬變量之間獲得典型相關(guān)性（例如，一組用于父親職業(yè)類別和一個(gè)兒子職業(yè)類別）。該技術(shù)在數(shù)學(xué)上等同于由Guttman和Hayashi獨(dú)立開(kāi)發(fā)并由Alker 描述的屬性定量縮放技術(shù)。Part3 在討論我們的數(shù)據(jù)和應(yīng)用典型相關(guān)技術(shù)的結(jié)果之前，我們應(yīng)該提及兩個(gè)關(guān)于典型相關(guān)性的具體使用的技術(shù)要點(diǎn)。其中之一是，為父親的職業(yè)和兒子的職業(yè)設(shè)置的虛擬變量均包含線性依賴性（a linear dependency）。為了消除這種依賴性，我們?cè)诿總€(gè)集合中消除了一個(gè)類別（即農(nóng)場(chǎng)勞動(dòng)者）。所有系數(shù)（coefficients）都表示為與省略的類別的偏差（deviations），得到的權(quán)重為零。第二點(diǎn)是系數(shù)全部以非標(biāo)準(zhǔn)化的形式呈現(xiàn)。由于原始變量是虛擬變量或二元變量，每個(gè)原始變量的方差取決于屬于該類別的案例的比例；因此，我們不會(huì)表達(dá)與其變異性相關(guān)的系數(shù)（通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化）。要做到這一點(diǎn)，就要讓系數(shù)在很大程度上由邊際頻率決定。下面的結(jié)果是基于對(duì)Blau和Duncan提出的三個(gè)基本頻率表的分析。這些表格是：兒子1962年的職業(yè)和父親的職業(yè)交叉分類兒子的第一份工作和父親的職業(yè)交叉分類兒子1962年的職業(yè)和兒子的第一份工作交叉分類這些數(shù)據(jù)代表了美國(guó)人口普查局調(diào)查的20至64歲男性的全國(guó)樣本，以研究“一代人的職業(yè)變化”。Blau和Duncan提出的三個(gè)移動(dòng)表的最大相關(guān)系數(shù)如下: 以下各項(xiàng)之間的最大相關(guān)性（第一個(gè)典型相關(guān)性）父親的職業(yè)和兒子的1962年職業(yè)= 父親的職業(yè)和兒子的第一份工作= 兒子的第一份工作和兒子的1962年職業(yè)=.574 這些相關(guān)性與Blau和Duncan使用Duncan的SES指數(shù)[3。,。他們與父親的職業(yè)和兒子的第一份工作的相關(guān)性與我們的相關(guān)性之間存在著最大的差異。由鄧肯的SES指數(shù)分配給職業(yè)的分?jǐn)?shù)產(chǎn)生了父親的職業(yè)和兒子的第一份工作之間的相關(guān)性，這大大低于可以使用不同分?jǐn)?shù)獲得的最大相關(guān)性，這表明：，以及（通過(guò)暗示），它與最大化前面列出的其他兩個(gè)相關(guān)性的變量略有不同表1中給出了三種移動(dòng)性表中每一種的非標(biāo)準(zhǔn)化典范系數(shù)或第一個(gè)典型變量。在每一組中，系數(shù)除以一個(gè)常數(shù)。沒(méi)有必要仔細(xì)檢查分?jǐn)?shù)。除了少數(shù)幾個(gè)例外情況外，當(dāng)人們從專業(yè)人員到農(nóng)場(chǎng)勞動(dòng)力職位的任何一欄中都可以看到穩(wěn)定的單調(diào)下降趨勢(shì)。如表2所示，當(dāng)這些系數(shù)與中位收入，中位數(shù)教育和鄧肯的相關(guān)職業(yè)類別的SES指數(shù)相關(guān)時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)所有情況下的潛在變量似乎主要是社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位。然而，相關(guān)性的模式總體上支持推論：SES（由這些變量衡量）在確定兒子第一份工作的系數(shù)時(shí)不足以從父親的職業(yè)中預(yù)測(cè)，反之亦然，因?yàn)樗瞧渌禂?shù)的系數(shù)。與其他相關(guān)性相比，涉及這些系數(shù)組的相關(guān)性相當(dāng)弱。但是，它們足夠強(qiáng)大，足以表明任何可能更充分地代表基礎(chǔ)因素的變量都必須與SES高度相關(guān)（比賽，也許？）?？偠灾覀兛梢哉f(shuō)，我們的研究結(jié)果提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，即對(duì)于決定他們之間流動(dòng)性的職業(yè)的一個(gè)最重要的維度是他們?cè)谏鐣?huì)經(jīng)濟(jì)地位上的差異。在典范系數(shù)的基礎(chǔ)上，我們也可以回答這個(gè)問(wèn)題：決定職業(yè)間距離的因素在多大程度上（在距離由最大化父親和兒子的職業(yè)地位之間的相關(guān)性的分?jǐn)?shù)決定的范圍內(nèi)）隨時(shí)間推移保持不變？ 權(quán)重集合之間的差異表明，父親職業(yè)分?jǐn)?shù)的基礎(chǔ)因素不同于兒子職業(yè)基礎(chǔ)分?jǐn)?shù)的基礎(chǔ)因素，即職業(yè)地位模式在世代之間發(fā)生了變化。如下面的相關(guān)性所示，情況并非如此。典范系數(shù)（第一典型變量）之間的關(guān)系為：父親的職業(yè)預(yù)測(cè)從兒子的1962年職業(yè)和兒子的1962年職業(yè)預(yù)測(cè)父親的職業(yè)=.982 父親的職業(yè)從兒子的第一份工作和兒子的第一份工作預(yù)測(cè)的父親的職業(yè)預(yù)測(cè)=.988 兒子的第一份工作預(yù)計(jì)從兒子的1962年的職業(yè)和兒子的1962年的職業(yè)預(yù)測(cè)從兒子的第一份工作=.995 當(dāng)然，相關(guān)性是對(duì)稱的，所以預(yù)測(cè)的方向可以顛倒。這些相關(guān)性的大小顯著地表明，職業(yè)地位的基礎(chǔ)連續(xù)統(tǒng)一體的位置在代際間或代際內(nèi)都沒(méi)有改變。作為父親職業(yè)得分基礎(chǔ)的變量實(shí)際上與兒子1962年職業(yè)得分的基礎(chǔ)相同，因此通過(guò)另一種方法證實(shí)了Hodge，Siege1和Rossi [9]的結(jié)論，即職業(yè)聲望結(jié)構(gòu)隨時(shí)間保持顯著不變。將典型相關(guān)方法獲得的權(quán)重與另一種方法分配的分?jǐn)?shù)進(jìn)行比較也是有益的，該方法也不使用預(yù)先分配的職業(yè)分?jǐn)?shù)。Blau和Duncan進(jìn)行了GuttmanLingoes最小空間分析I關(guān)于職業(yè)目的地相對(duì)于起源的距離，反之亦然，用相異指數(shù)衡量（任意兩類職業(yè)起源之間的正百分比差異的總和關(guān)于職業(yè)目的地，以及任何兩類目的地之間的原產(chǎn)地）。在GuttmanLingoes技術(shù)中，解決方案的標(biāo)準(zhǔn)是最小化一組點(diǎn)之間的距離，在這種情況下的點(diǎn)是職業(yè)之間成對(duì)距離的三角矩陣，用不相似度的指數(shù)來(lái)度量。解決方案可以是obt。根據(jù)期望的多個(gè)維度排列，取決于解與原始數(shù)據(jù)矩陣之間所需的擬合優(yōu)度。然而，Blau和Duncan決定采用二維解（在因子分析中使用前兩個(gè)因子或前兩組典型變量）。他們通過(guò)檢查結(jié)果得出結(jié)論，第