南加大马歇尔商学院-商业分析专业详解
南加大马歇尔商学院-商业分析专业详解
随着职场对Data岗位需求越来越大，越来越多的同学考虑在美国深造时攻读Business Analytics专业。然而Business Analytics作为一个新兴学科，同学们和家长们总是觉得对它很是陌生。
为了帮助大家更好了地了解美国的BA专业，特地请到了Joanne老师，作为“过来人”为大家解开BA专业的神秘面纱。
Joanne，本科Finance专业，硕士就读于USC Master of Science in Business Analytics项目。目前在Walmart Global eCommerce 就职，担任Assistant Manager(Analytics and Strategy)。
小编：Hi, Joanne你好。可以介绍一下你的背景吗？
Joanne：好的。我本科读的是Finance专业，后来觉得自己对Finance专业兴趣不大，读研的时候就考虑换一个专业。到USC读Business Analytics某种程度上也是误打误撞。但是在入学不久，就发现自己确实还是对Analytics比较感兴趣。应该说一直以来，自己都有着Analytics的mindset，也是蛮庆幸的。
小编：那你在选校的时候都考虑了哪些因素呢？
Joanne：我最优先考虑的因素是地理位置，而且在USC入学之后，确实体会到地理位置的重要性。我们学校在LA，然后就有很多机会和当地的企业或者组织合作，真正的在学习过程中就得到real life hands-on experience。这一点是非常难得的。
小编：是的，我现在在上BitTiger一门关于Data的课程 - DS202 Data Scientist实战训练营，在那门课中老师也有提及实战经验这一点。虽然很多
同学在学校也有project experience，但是课堂用到的data和案例大多是被老师清理过的，和具体案例有一定的差别。
Joanne：没错。另外的地理位置优势，也体现在找工作方面。很多企业还是倾向于聘用当地的学生，作为外地学生，可能需要更优秀，才能给企业理由去克服relocation的麻烦雇佣你。
小编：的确。那么除了地理位置优势之外，你觉得你在USC的这个BA项目还有什么特别优秀的地方吗？
Joanne：恩。我入学的时候是我们这个项目的第一年，项目Director非常愿意听取我们的建议和需求，去不断完善项目，满足我们的需求。我觉得这一点是非常难得的。
小编：那你觉得是什么原因使这个项目录取的标准很高呢？我看官网上的统计，GMAT、GRE和托福的平均分都非常高。
Joanne：其实学校的要求并没有很高。近年来Business Analytics的项目越来越热，而且申请对本科的专业门槛并不是很高，申请的人数越来越多，这些考试的分数也就水涨船高了。
小编：那么可以介绍一下你们这一届的班级情况吗？
Joanne：恩，我们这一届的话，是中国人最多，其次印度人，白人最少。美国人很少会直接本科毕业读master。以后的话，可能项目里中国人会越来越多吧。另外，大概一半人数是本科毕业直接来读master，另一半是有工作经验的，相当一部分是在四大会计师事务所工作过的。大家的本科专业背景也是非常多样化。
小编：那么你觉得申请过程中，学校最看重什么呢？
Joanne：大概是为什么来读BA的理由吧。举个例子，我有个朋友之前在香港工作，来读BA的动机就是在他的工作过程中确实出现了数据量越来越大的问题，引起了他的思考和兴趣，这也是他为什么来读BA Master的重要原因。这样的动机就非常make sense，学校也会比较喜欢。
小编：那你们同学里的就业情况怎么样呢？
Joanne：就业情况整体来说比较理想，我们又是STEM项目。
小编：那么你觉得对Business Analytics就业方面，最重要的是什么呢？是哪项技能还是别的？
Joanne：我觉得最重要的是统计学的基础。Tech skill的话，不会的话工作之
后还可以学。但是统计的基础如果不好，很难补起来。而且我们这个项目也是蛮强调统计上的教育的。我们当时有个同学本科学的统计，director和他聊起来的时候就说，其实他读这个项目的必要性不是特别大。
小编：那么说到这里，你觉得大众普遍对Business Analytics这个专业有什么误解吗？
Joanne：有的，非常多。很多人认为Analytics就是Data Science。但实际上不是这样的。包括在以后的工作出路上，Data Analyst, Data Scientist也是很大的差别。（小编注：DataAnalyst更注重使用已有工具和算法，对历史数据的解读。Data Scientist的工作更深入，需要编写算法等等，职位的学历要求通常是应用数学或统计学博士。）
小编：现在还有一个情况，就是很多非BA专业的同学都在试图找到BA的工作。你对这些同学有什么建议吗？
Joanne：恩。我觉得想进入Analytics行业的话，赶早不赶晚，还是尽快进入比较好。平时要多关注相关的信息。在找工作的时候，太过tech的职位可能几率会比较小，所以要迂回一些，不要硬碰硬。另外现在有个情况是，Python 和R的重要程度被炒的很热，但是如果能够非常好的掌握Excel VBA 和SQL，其实也是非常有竞争力的。
接下来我们详细了解一下南加大的商业分析专业：
学校名称：University of Southern California
专业名称：Master of Science in Business Analytics-STEM
Ranked as the #1 Business Analytics program of 2018 by the TFE Times
被TFE Times评为2018年排名第一的商业分析计划
Ranked in the Global Top 3 programs of 2018 by the QS World University Rankings被QS世界大学排名列入2018年全球前三名项目商业分析硕士课程于2014年春季成立。该课程设计为18个月，旨在帮助学生为商业分析领域的职业生涯做好准备。通过多元化的学生团体，我们的学
生有机会建立一个国际网络并扩展他们的职业选择。除了世界一流和屡获殊荣的教师之外，USC还提供终身访问学生和忠诚校友的全球特洛伊木马网络。我们的校园位于洛杉矶，是环太平洋地区充满活力的商业和文化中心。
该计划的学生在与业务分析和大数据分析相关的所有领域获得广泛而深
入的培训，包括：
?Statistical modeling统计建模
?Data management数据管理
?Visualization and Optimization可视化和优化
?Information security信息安全
?Decision-making under uncertainty.不确定性决策
学生将学习必要的编程工具：
?Analyze large and unstructured datasets分析大型和非结构化数据集
?Translate the analysis into decisions that will improve business performance将分析转化为可提高业务绩效的决策
?Effectively present complex data to high-level decision-makers. 有效地向高层决策者提供复杂数据。
除了方法培训，学生还将发现业务分析在各种行业和职能中的应用，包
括：
?Marketing营销
?Finance金融
?Operations management运营管理
?Retail零售
?Manufacturing制造业
?Banking银行
?Health care卫生保健
?Entertainment娱乐
为什么要学商业分析专业？
商业分析硕士课程专为热衷于从事商业分析和数据科学领域的专业人士而设计。根据美国劳工统计局的数据，到2026年，将有：
?27% increase in job outlook for Operation Research Analysts运营研究分析师的就业前景增长27％
?23% increase in job outlook for Marketing Research Analysts营销研究分析师的就业前景增长23％
?14% increase in job outlook for Management Analysts 管理分析师的就业前景增长14％
?11% increase in job outlook for Financial Analysts 金融分析师的就业前景增长11％
课程设置：
商业分析理学硕士学位需要33个单元，共3个学期（灵活性延长至4个学期）：秋季，春季，秋季，包括19.5个单元的必修课程，以及从选修课程列表
中选择的13.5个单元课程。该计划可以全职或兼职完成。所有学生必须在第一学期参加GSBA 545，DSO 510，GSBA 542，DSO 545和DSO 552。兼职学生
申请要求：
●Application Dates & Deadlines
●本科学位，且GPA具有竞争力
●GRE/GMAT
●TOEFL 100+(20+);IELTS 6.5+(6.0+)
●工作经验：有一些最好，但不是强制要求●简历
●个人陈述
●1min 视频介绍自己
●1封推荐信
历年录取数据：https://https://www.sodocs.net/doc/328215306.html,/programs/specialized-masters-programs/master-science-business-analytics/student-profile
添加QQ个人号：1259989485，直接连线专业申请老师，定制专属留学申请方案！
支付行业商业模式分析
支付行业商业模式分析
支付行业商业模式分析 北京大学汇丰商学院 随着国民收入增加，消费需求上升，网络购物兴起，我国的支付行业近年来取得了长足的发展。各种贷记卡消费、借记卡POS机刷卡消费以及网络支付、手机支付均成为支付行业各相关利益者的必争之地。传统银行卡支付市场正在被不断升级的客户需求和外部竞争者所吞噬，以浙江支付宝有限公司为代表的一批第三方支付企业迅速崛起，在中国人民银行批复了首期第三方支付公司牌照后，也正是形成了第三方支付产业的概念。中国移动的高调入股浦发银行则标志着移动支付概念时代的到来。 下面主要以三种典型模式来描述支付市场目前主要的商业模式构成。 BM1：第三方支付平台倒逼银行机构 第三方支付平台的兴起起源于阿里巴巴旗下的支付宝，截止2010年底，支付宝日交易额超过25亿元人民币，日交易笔数达到850万笔，成为全国最大的网上支付交易平台。众多商家，甚至银行主动要求与支付宝合作进行市场开发。 支付宝的业务系统比较复杂，但总的来说是与三类外部利益相关者组成的交易结构。 第一类是直接交易用户，这是支付宝存在的强大保障，每个用户通过支付宝拥有个人账号，每日有巨额的零成本资金沉淀在支付宝位于银行的专款账户中。由于直接交易用户是支付宝谈判筹码的重要因素，支付宝对于这类利益相关者的态度是永远免费，为他们无偿提供支付担保服务（这才是支付宝成立的初衷）。 第二类是商家，包括淘宝网商家、外部商家机构和公共事业单位。淘宝网内
务。将手机卡与银行卡绑定的方式，决定了各自的地位和作用。手机卡是随身携带的，可以与外界进行交流的移动电子设备，相对于银行卡来说，手机卡依附的载体——手机可以有更多“消费”的渠道，而银行卡则拥有其固有的金融属性，“消费”使用的资金信息全部来自银行卡依附的母体——银行。手机在这里只是一种信息渠道属性，银行卡则提供了金融属性，两者合二为一称之为移动支付。这种交易结构下，二者同时发挥作用，缺一不可，各自按贡献度获得分成收益是收支方式的解决之道。 第三种：无需绑定银行支付 这项技术目前主要由银联安捷支付提供服务，银行通过商户系统获取用户的银行账号、身份证号及手机号，通过银联IVR系统回拨用户手机，采集用户银行卡密码，由以上两条不同信道非同步采集银行卡号、身份证号及密码后，匹配成无磁有密的交易支付请求，送银联公共支付平台完成支付交易。 相对于第一种手机支付方式，这也是一种只涉及单个利益相关者的模式，银联就是这其中的主导者。银联在国内拥有数量庞大的POS终端机，只需在拥有银联标志的终端上提供用户信息，并经过密码验证后即可完成支付过程。手机运营商在这里只提供了最基础的信息服务，完全不参与支付过程，而银联由于其独立的支付交易系统，做到了类似于线下“支付宝”的模式，通过交易系统的集合优势与银行进行单方面合作谈判。这一种方式中，银联获得了绝大部分收益，这也是为什么银行纷纷参股中国银联、移动运营商也积极与中国银联建立合资公司的原因。 在手机支付行业，虽然其涉及的利益相关者相对较少、交易结构相对简单，
美国商业分析BA硕士申请全面解析
美国商业分析（BA）硕士申请解析 >>>文章来源：武汉申友留学进几年来，美国大学新兴的专业商业分析（BusinessAnalytics，简称BA）逐渐成为中国申请者比较感兴趣的商科类STEM专业。但是不少同学对这个专业还不是很了解，下面武汉申友留学就给大家来详细分析一下美国商业分析BA这个专业，想要申请2017年秋季入学的小伙伴们抓紧时间准备申请材料喽！ 先来给大家看一下武汉申友留学美国商业分析申请的成功案例： 学生信息：ZhangY.Q.武汉大学-图书馆学 基本条件：GPA:3.6+；TOEFL:102；GRE:315 申请方向：美国图书馆学/商业分析 录取结果：UniversityofRochester（商业分析） UniversityofCalifornia,LosAngeles（图书馆学） UniversityofMichigan,AnnArbor 一、商业分析（BA）专业概况 说到商科专业，经常提到的专业有金融、会计、市场营销、人力资源等。越来越多美国大学商学院开始开设最近几年大热门专业：商业数据分析专业，它主要是以商业知识为基础，数理编程为手段，从数据分析出发，以决策优化来创造价值的新兴专业，不同于传统的商业分析（BusinessAnalysis）。 BusinessAnalysis属于传统商科，一般设在MBA下面，主要是分析整个公司的运营流程、开展的业务等方面，偏向于案例分析，以简单的数据分析为辅助。 BusinessAnalytics则是一门新兴学科，核心是数据挖掘和数据分析，与现在的互联网及大数据（BigData）相联，主要是利用高深的技术、模型和算法进行数据挖掘和商业分析，服务的公司都是像IBM、Google、百度、腾讯、阿里这样的互联网公司。 二、美国商业分析选校推荐 目前美国大约有30所学校开设了BusinessAnalytics这个专业。从专业名称来看，大部分学校都是叫BusinessAnalytics，有些直接叫Analytics，还有些叫PredictiveAnalytics。从院系设置来看，多数设置在商学院下，如UTAustin,Rochester,MSU,GWU等；北卡罗来纳大学教堂山分校开设在统计与运筹系。有些设置在工程学院下，如Northwestern、CornellUniversity；也有设置在信息学院下的，如CMU；一般设置在工程学院及信息学院下的项目，对数学背景和计算机背景要求都很高。另外如MIT，弗吉尼亚大学，罗切斯特大学，维克森林大学，纽约大学，凯斯西楚大学，加州戴维斯分校，加州圣地亚哥分校、哥伦比亚大学、康奈尔大学、南加州大学等均设有商业分析项目。BA硕士绝大多数都是以就业为导向的，从贴合就业实际的 BigData-analyticalwork角度来培养学生。 1、麻省理工学院MIT商业分析项目MasterofBusinessAnalytics 由MITSloan商学院和MITOperationsResearchCenter(ORC)合办，2016年新开设的项目。主要培养学生运用和管理数据科学，解决商业挑战中遇到的问题。核心专业课程包括：
法与经济学视野中的外部性及其解决方法分析
文章编号:1001-2397(2007)06-0128-08 国际法与比较法论坛 收稿日期:2007-07-23 作者简介:胡元聪(1974-),男,四川南江人,西南政法大学讲师,经济法专业博士生。 法与经济学视野中的外部性及其解决方法分析 胡元聪 (西南政法大学经济法研究中心,重庆400031) 摘 要:对于外部性的含义,学者们多从经济学的角度进行界定;而对于外部性的解决方法,学者们又多从制度的角度加以寻求。从法律视角即权利和义务的角度,也可以对外部性进行界定,并由此提出法律解决的方法。在解决外部性方面,经济法机制优于民法和行政法机制,但经济法解决外部性也需要注意一些问题。 关键词:法与经济学;外部性;内部化;经济法中图分类号:DF0-05 文献标识码:A 一、外部性的法与经济学 视角 (一)外部性形成及含义的经济学视角 关于外部性的认识,最早可以追溯到亚当 斯密在论述经济人的利他性时的观点。他认为,经济人!在追求他本身利益时,也常常促进社会的利益?[1],由此涉及到了正外部性的问题。马歇尔在#经济学原理?一书中,首次提出了!外部经济?的概念;其大致内容是:一个厂商的生产成本既取决于该工业的规模,也取决于各个厂商本身的规模。马歇尔提出的!外部经济?这个概念,为正确分析外部性问题奠定了基础。自马歇尔以后,越来越多的经济学家从成本、收益、经济利益、非竞争性等角度,对外部性的形成和含义进行了研究;在这些经济学家中,著名的有庇古、诺斯和奥尔森。 关于外部性形成的原因,庇古在#价值与财富?中,从!公共产品?入手,分析了厂商生产过程中社会 成本与私人成本的问题,认为两种成本的差异构成 了外部性。奥尔森在其#集体行动的逻辑?中,从!集体行动?入手进行研究,认为任何个人都不可能排他性地消费公共产品,即!外部性具有不可分割性?,由于大部分环境因子和自然资源都具有公共物品的性质,在公共物品的使用中会产生!搭便车?行为,即免费享用公共物品而不付费,使供给方无法获得其优化配置生产的收益指标,而需求者又不愿意真实表达自己对公共物品的主观需求,使生产者的需求曲线无法确定,从而形成外部性。诺斯在#经济史中的结构与变迁?中,从!搭便车?入手,对正外部性进行了分析;他认为,一定经济主体行为收益的溢出或渗透,意味着第三方不用付费就可享受收益,导致经济当事人个人收益与社会收益差额扩大,由此导致一 128 2007年11月第29卷第6期 现 代 法 学M odern L a w Science V o l 29N o .6 N ov .,2007 关于!法与经济学?这个概念,学术界有多种理解:有的认为 它是运用经济学方法研究法律的学科,由此将其称为!法律的经济分析?;有的将其定义为!法和经济学?,强调其是一门法学和经济学整合的边缘学科;有的将其视为!经济学帝国主义?(经济学向其他学科 或领域渗透)的产物,并称之为!法经济学?;有的将其视为法学!进口?经济学理论和方法的产物,谓之为!经济分析法学?。(参见:周林彬,黄健梅.法律经济学学科构建探析[J ].思想战线,2006(2):22-30.)本文在上述!法和经济学?的意义上使用!法与经济学?这个概念。
商业模式分析
XXX网商业模式分析 [引言] 众所周知，要问现在互联网什么模式最火？当属由美国groupon公司开启的“全民团购时代”，团购消费风靡一时，而XXX更是中国首屈一指的团购网站，作为中国专业团购网的鼻祖，XXX始终盘踞在团购的巅峰俯瞰群雄亦竞逐“千团大战”，XXX以其独特的商业模式实现“商家、消费者、XXX”三赢的互利互惠局面，各种商业模式要素均在各种程度上决定着XXX的安息兴衰成败，特别是客户关系管理，面对“以社会、消费者为中心”的现代营销模式，XXX一直都聚焦着“客户关系”。“商业模式越简单越好。XXX网虽然每天只为用户提供一款团购产品，但是我们却力求提供最超值的消费体验。”对比像淘宝这样提供很多产品的电子商务模式，XXX 表示自己更倾向于提供“简单的客户服务”。 [以下为XXX网商业模式的具体分析] XXX的顾客细分(Customer Segmentation) 任何一个企业不能单凭自己的人力、财力和物力来满足整个市场的所有需求，这不仅缘于企业自身条件的限制，而
且从经济效应方面来看也是不足取的。因为，企业应该分辨出它能有效为之服务的最具有吸引力的细分市场，集中企业资源，制定科学的竞争策略，以取得和增强竞争优势。 顾客天生就存在差异，大量营销策略在忠诚的世界里根本就不适用，因为并不是每一个顾客都适于成为某品牌的品牌忠诚者。如果企业要最大化地实现可持续发展和长期利润，就要明智地只关注正确的顾客群体，因为企业要获得每一位顾客，先前都要付出一定的投入，这种投入只有在你能赢得顾客的忠诚后才能得到补偿。因此，要通过价值营销以获得品牌忠诚重要的一步就是对客户进行细分，找寻到哪些顾客是能为企业带来赢利的，哪些顾客不能，并锁定那些高价值顾客。只有这样企业才能保证他在培育顾客忠诚的过程中所投入的资源得到回报，企业的长期利润和持续发展才能得到保证。 客户细分是指根据客户属性划分的客户集合。它既是客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）的重要理论组成部分，又是其重要管理工具。它是分门别类研究客户、进行有效客户评估、合理分配服务资源、成功实施客户策略的基本原则之一，为企业充分获取客户价值提供理论和方法指导。 XXX网创业团队深知顾客细分的必要性，不是一味的在
商务数据分析报告
本科学生综合性实验报告项目组长张梦瑶学号0141262 成员 专业国际经贸班级国贸142 实验项目名称商务数据分析报告 指导教师及职称李虹来 开课学期2015 至2016 学年下学期 上课时间2016 年 6 月16 日
1.商业理解阶段 网上销售与传统的店面销售不同，没有售货员提供现场咨询服务。但是，网上销售可以利用互联网的优势，为用户提供更优质的服务。由于服务器会记录用户在浏览电子商务网站时的所有行为，因此，企业很容易收集用户的浏览记录、交易信息及偏好数据。 在个性化推荐技术的关联规则分析中，最典型的例子是购物篮分析，其目标是发现交易数据库中不同商品之间的联系强度，挖掘用户潜在购买模式，并将这些模式所对应的服务或产品展示给用户，为其提供参考，从而提高用户的满意度及购买率。 2. 数据理解阶段 本案例采用淘宝网的用户交易数据进行分析，每条交易记录包括记录号和顾客购买的商品，表1给出了数据集中各属性名及意义，表2为部分交易实例数据示例。 3. 数据准备阶段 原始数据集可能包含了一些冗余的数据、空值和零值等，这种格式不能作为关联规则分析算法的输入，需要对数据进行预处理。本案例的预处理中包括过滤掉原始数据集中的商品数量和单价这两个属性。同时为了保护顾客的隐私，过滤了用户名属性，并且用交易号来唯一表示顾客的每一次交易。处理后的数据集如表3所示。
在Clementine软件进行关联规则挖掘时，必须把数据格式转换成Clementine软件能处理的格式。通常有两种格式：一种是布尔矩阵形式，即每行表示一条交易记录，列中的T/F值表示该商品是否有在相应的交易记录中出现，T表示有出现，F表示没有出现（表4列出转换后的前3条记录信息）；一种是事务处理格式，即每行对应一个交易号和一个商品项（表5列出了前3个事务对应的事务处理格式）。 4. 数据建模 利用Clementine中的Apriori算法进行关联规则分析，设定最小支持度1%，最小置信度50%，输入为布尔矩阵格式的交易数据（如表4），输出商品的关联规则及相应的支持度、置信度和提升度信息（如表6）。表中显示“高跟鞋”和“洗发水”、“童装”和“玩具”、“文具”经常被一起购买。 表6 Apriori算法运行结果 5. 模型评估 我们选取以下的关联规则向顾客进行推荐。 规则1：（玩具、文具）=>童装 规则2：洗发水=>高跟鞋 规则3：玩具=>童装 规则4：地毯=>家具 规则5：（短裙、高跟鞋）=>女装T恤 规则6：（童装、文具）=>玩具 再结合规则和实际经验知识，可以对规则进行进一步优化处理。在本案例中，可以对规则1{（玩具、文具）=>童装}和规则3{玩具=>童装}进行合并，以规则3的形式呈现。 6. 模型发布 通过建模分析由得出的关联规则，企业就可以得到商品销售的一些合理搭配，进而设定相应的推荐策略。如在顾客购买了地毯后，可以向其推荐家具类商品；或者当顾客购买了童装后，可以向其推荐玩具和文具类商品；这些都可能是顾客感兴趣或需要的商品。
大数据的商业应用
大数据的商业应用 对大数据的开放和应用将对社会、商业和个人都产生巨大而深远的影响。目前我们已经观察到或者可以预测到的影响包括但不仅限于以下几个方面。 第一，围绕大数据的应用将激发前所未有的创新浪潮。社交网络的流行和物联网的建设使得对个体和群体（无论是人或物）的实时观察和了解正在逐渐成为可能，这为预测群体行为和了解个体偏好提供了强有力的工具。利用大数据这一特性的应用已经在多个领域展现其惊人的威力和创新能力。 第二，大数据的开放将极大地提升社会的公开透明度和提高政策制定的效率。一方面，多种类型数据的公开大大提升了政府的透明度，通过公众的监督提高民主程度。另一方面，通过为大众提供创新的平台，充分汲取群体的智慧，有效榨取数据的可利用价值，反过来可以提升社会效率和政府效率。 第三，随着大数据时代的来临和深化，在商业、经济及其他领域中，决策行为将日益基于数据和分析而做出，而并非基于经验和直觉。伴随着数据的大量累积和数据处理能力的不断提升，利用数据来进行判断和预测的能力将会得到无限的放大，数据将引领社会前进的方向。第四，个人成为大数据链条中不可或缺的一环，而对数据的依赖将改变人类的生活方式。 对银行的影响 （一）大数据提供了全新的沟通渠道和营销手段 一方面，社交媒体的兴起给银行提供了全新的与客户接触的渠道。已经有多家银行开通了官方微博，通过树立社会化的形象，拉近与客户之间的距离，利用社交媒体的力量，往往能够取得意想不到的效果。光大银行在2011年4月份通过其官方微博发起了“95595酒窝哦酒窝——光大电子银行酒窝传递活动”，向网民征集酒窝照片，并由参与者向好友进行传递，征集的照片会组成一个笑容墙展示，一个月的时间里有超过740000人参与了活动，使得光大银行的客服电话号码一夜走红。 另一方面，通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理。银行本身拥有客户的大量数据，通过对数据的分析可以获得很多信息，从而成为进行管理和营销的依据。但由于银行拥有的客户信息并不全面，这种分析有时候难以得出理想的结果甚至有可能得出错误的结论。比如说，如果某位信用卡客户
本特利大学商业分析项目介绍【时代兴华留学】
本特利大学商业分析硕士项目介绍 项目介绍 本特利大学（Bentley University）是美国波士顿地区顶尖的商科名校，在新英格兰地区乃至全美都享有极高的声誉。在最新的College Factual 专业排名中，本特利大学在商管领域高居全美榜首，并获得会计专业第1位和金融专业第2位的排名，在商业周刊评出的前100商业学校中排名第20位。2016年Bloomberg美国商学院排名中排名全美第10名。 MSBA项目由本特利大学商学院提供。 在接下来的3年，数据科学领域将会涌现200万的就业机会，但只有近1/3的需求可以得到满足。所以，商务分析专家的起薪预期会很高。 项目时长一年，10门课，6门必修，4门选修。选修课从6个分支里选择自己感兴趣的。六个方向为：数据科学、经济学、信息管理、管理、市场营销和金融。 截止日期 10月1号网申开放 全日制入学： Nov 1: Early Action Dec 1: Round 1 Jan 20: Round 2 Mar 15: Round 3 Mar 16 to Sep 1:滚动录取 申请条件 1.同等于美国本科四年学士学位； 2.GPA建议 3.0+； 3.TOEFL 100+（也接受IELTS 7+）； 4.要求GMAT/GRE，没有说明分数具体要求，建议310/680+； 5.建议有工作经验，但不是强制要求； 6.没有商科和统计学背景的学生需要上商科基础课程作为先修课：MANAGERIAL STATISTICS 管理统计学。 课程设置 项目包括10门课程：6门核心必修课，包括5门应用定量分析和1门数据库管理课程。4门专业化的选修课。 必修分析课程（6门）： CS605 DATA MANAGEMENT AND MODELING数据管理和建模 MA610 OPTIMIZATION AND SIMULATION FOR BUSINESS DECISIONS业务决策优化和模拟 MA611 TIME SERIES ANALYSIS时间序列分析 MA710 DATA MINING数据挖掘 ST625 QUANTITATIVE ANALYSIS FOR BUSINESS业务定量分析 ST635 INTERMEDIATE STATISTICAL MODELING FOR BUSINESS中级商业统计模型 选修课程（4门） 学生可以在六个专业方向中选择自己感兴趣的课程。 学费情况
利用外部性理论分析环境污染及其治理
利用外部性理论分析环境污染及其治理 环境作为一种公共物品，具有显著的外部性。外部性是指一个经济主体的行为对另一个经济主体的福利所产生的影响并没有通过市场价格反映出来。实现帕累托最优要求私人边际净收益等于社会边际净收益，但外部性的存在意味着私人边际净收益与社会边际净收益存在差异，因而不能获得最优资源配置效率。 环境污染具有很强的负外部性，污染者所承担的成本远小于社会承担的成本，仅受自身成本约束的污染者终将会使环境污染超过环境的耐受值。而环境保护则具有很强的正外部性，保护者所获得的利益小于社会的收益，仪受自身利益激励的保护者不会有足够的动力去提供社会所需要的环境保护。无论是正外部性还是负外部性，都会影响到环境资源的优化配置，从而使环境污染问题更加严重。 所以要解决中国的环境问题，就是要找到合适的机制，把环境的价值体现出来，加入到企业的生产成本中去，从而实现环境的外部性有效内部化。所谓环境外部不经济性内部化，就是使生产者或消费者产生的外部成本进入它们的生产和消费决策，由它们自己承担或“内部消化”，即环境政策领域中普遍接受的“污染负担”或“污染者付费”的方式。 环境污染外部不经济性内部化方法有以下两种： (一)命令控制方法。命令控制方法本质上是一种强制管理调整方法，主要通过政府的强制命令迫使污染者将污染的费用(成本)内部化来减少污染，例如设立环境标准以及推广某一种低污染环境技术的应用。具体表现为污染者在排污前必须进行净化处理，迫使污染者将原转嫁给社会承担的污染治理费用转化为污染者自身的生产成本，从而消除污染物排放的外部不经济性。 (二)经济刺激方法经济刺激方法是指利用经济手段，间接作用于政策对象，把外部不经济的环境成本内部化，改变生产者和消费者原有的破坏环境的行为。经济刺激方法可分为两大类：一类侧重于通过政府干预来解决环境问题，可称之为庇古手段，其具体手段有排污费和排污税等。另一类侧重于通过市场本身来解决环境问题，可称之为科斯手段，也叫产权管理。其具体手段是明晰产权和建立可交易的排污许可证市场。 随着我国社会主义市场经济体制逐步完善，解决环境经济问题的
商业大数据全生命周期
生命周期是指从出生到死亡的整个过程。大数据是一种特殊的信息资源，也有其自身的生命周期。无论是商业大数据还是政府大数据，在大数据交易平台上作为产品进行交易之前，都要经过数据生成、采集、预处理和分析的过程，这个过程就是不断积累大数据价值的过程，为建立大数据权主体和利益分配奠定了基础。 大数据交易完成后，大数据买家将利用大数据产品，挖掘其潜在价值。买家的反馈将对大数据交易市场产生重要影响。买方使用大数据后，应按与大数据交易平台或卖方签订的合同处理大数据。大数据的生成、收集、预处理、分析、交易、反馈和处置是大数据产品的全生命周期过程。 在商业大数据的生成过程中，大数据来源方主要是个人和企业，个人会产生网页浏览记录、消费行为、出行轨迹、文字评论、上传的
多媒体资料等大数据，企业则产生业务、财务等方面的大数据。 在商业大数据的采集、预处理、分析过程中，企业占据主导地位，大数据交易平台次之，个人仅占很少比例，这是因为企业、大数据交易平台本身具有人才众多、技术手段先进、资金雄厚等天然优势，而个人在人力、时间、软件、硬件、技术手段等多方面都处于明显劣势，所以参与度很低。 在购买商业大数据时，企业是主要参与方，政府、事业单位、大数据交易平台、个人较少，这种现象的产生与各个买方对大数据的利用目的是分不开的：企业有非常明确的盈利目的，渴望通过利用大数据实现自身业务的进一步发展以实现盈利；而政府、大部分事业单位（自收自支事业单位除外）不以盈利为目的，没有强烈的购买动机；大数据交易平台只是起到一个中介作用，渴望引入更多品种、数量的大数据产品，吸引更多大数据买卖双方在自己的平台进行交易以抽取提成实现盈利；个人用户中有部分买家是处于科研目的购买大数据，
南加大马歇尔商学院-商业分析专业详解
南加大马歇尔商学院-商业分析专业详解 随着职场对Data岗位需求越来越大，越来越多的同学考虑在美国深造时攻读Business Analytics专业。然而Business Analytics作为一个新兴学科，同学们和家长们总是觉得对它很是陌生。 为了帮助大家更好了地了解美国的BA专业，特地请到了Joanne老师，作为“过来人”为大家解开BA专业的神秘面纱。 Joanne，本科Finance专业，硕士就读于USC Master of Science in Business Analytics项目。目前在Walmart Global eCommerce 就职，担任Assistant Manager(Analytics and Strategy)。 小编：Hi, Joanne你好。可以介绍一下你的背景吗？ Joanne：好的。我本科读的是Finance专业，后来觉得自己对Finance专业兴趣不大，读研的时候就考虑换一个专业。到USC读Business Analytics某种程度上也是误打误撞。但是在入学不久，就发现自己确实还是对Analytics比较感兴趣。应该说一直以来，自己都有着Analytics的mindset，也是蛮庆幸的。 小编：那你在选校的时候都考虑了哪些因素呢？ Joanne：我最优先考虑的因素是地理位置，而且在USC入学之后，确实体会到地理位置的重要性。我们学校在LA，然后就有很多机会和当地的企业或者组织合作，真正的在学习过程中就得到real life hands-on experience。这一点是非常难得的。 小编：是的，我现在在上BitTiger一门关于Data的课程 - DS202 Data Scientist实战训练营，在那门课中老师也有提及实战经验这一点。虽然很多
利用外部性理论分析环境污染及其治理
利用外部性理论分析环 境污染及其治理 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT
利用外部性理论分析环境污染及其治理 环境作为一种公共物品，具有显着的外部性。外部性是指一个经济主体的行为对另一个经济主体的福利所产生的影响并没有通过市场价格反映出来。实现帕累托最优要求私人边际净收益等于社会边际净收益，但外部性的存在意味着私人边际净收益与社会边际净收益存在差异，因而不能获得最优资源配置效率。 环境污染具有很强的负外部性，污染者所承担的成本远小于社会承担的成本，仅受自身成本约束的污染者终将会使环境污染超过环境的耐受值。而环境保护则具有很强的正外部性，保护者所获得的利益小于社会的收益，仪受自身利益激励的保护者不会有足够的动力去提供社会所需要的环境保护。无论是正外部性还是负外部性，都会影响到环境资源的优化配置，从而使环境污染问题更加严重。 所以要解决中国的环境问题，就是要找到合适的机制，把环境的价值体现出来，加入到企业的生产成本中去，从而实现环境的外部性有效内部化。所谓环境外部不经济性内部化，
就是使生产者或消费者产生的外部成本进入它们的生产和消费决策，由它们自己承担或“内部消化”，即环境政策领域中普遍接受的“污染负担”或“污染者付费”的方式。 环境污染外部不经济性内部化方法有以下两种： (一)命令控制方法。命令控制方法本质上是一种强制管理调整方法，主要通过政府的强制命令迫使污染者将污染的费用(成本)内部化来减少污染，例如设立环境标准以及推广某一种低污染环境技术的应用。具体表现为污染者在排污前必须进行净化处理，迫使污染者将原转嫁给社会承担的污染治理费用转化为污染者自身的生产成本，从而消除污染物排放的外部不经济性。 (二)经济刺激方法经济刺激方法是指利用经济手段，间接作用于政策对象，把外部不经济的环境成本内部化，改变生产者和消费者原有的破坏环境的行为。经济刺激方法可分为两大类：一类侧重于通过政府干预来解决环境问题，可称之为庇古手段，其具体手段有排污费和排污税等。另一类侧重于通过市场本身来解
如何快速分析一个企业的商业模式
如何快速分析一个企业的商业模式 我们在工作中时而会发现一些不错的企业，他们在很短的时间内就成为市场的宠儿，我们会不免想去探究它的商业模式，看看是否有可借鉴和参考的地方。那么我们如何去分析一个企业的商业模式呢？ 有一本书叫《商业模式新生代》，提出商业模式画布概念，透过相关构成要素交织来还原企业的商业模式。 现就应用商业模式画布为骨架、投资要素分析为辅助来拆解企业商业模式的方法进行分享。 商业画布由9个构造块组成，分别是CS客户细分，VP价值主张，CH渠道通路，CR客户关系，RS收入来源，KR核心资源，KA关键业务，KP重要合作，CS成本结构。 (1)CS客户细分
所有的产品/服务最终一定是落地到用户身上，那么就一定要分析清楚该项产品/服务所对应的精准用户群是谁。可采取反溯的方式，分析该项产品/服务具有哪些心动价值，它能满足哪类群体的刚性需求。回答的是我们正在为谁创造价值？谁是我们最重要的客户？ 这里也可以参考营销中的STP理论，它包含了三个部分：市场细分（Segmentation）、目标市场选择（Targeting）和定位（Positioning）。 客户细分通过从不同角度的分析形成客户画像。例如康养中心单人间的用户画像就是：65岁以上老人、收入高、知识分子、个人空间意识强、不想拖累子女。 (2)VP价值主张 要找出产品/服务能为用户提供什么特别的价值？帮助客户解决怎样的问题？要判断清楚你找出的这些用户价值是否能让用户心动，满足其刚性的需求。除了用户价值之外，也需分析其社会价值，是否解决行业痛点，是否符合政策走向。 可以从C端用户、B端合作机构、行业、政府四个角色和享乐属性问题/实用属性问题连个维度进行思考。享乐属性强调的是感官上带来的价值，它们让人感到精神上的愉悦。例如奢侈品传递社会身份地位。实用属性强调的是功能价值，能满足衣食住行的某个需求。如快捷上网、便捷出行。同时享乐属性和实用属
大数据分析驱动企业商业模式的创新研究
2014年第1期(总第20期) 哈尔滨师范大学社会科学学报 Journal of Social Science of Harbin Normal University No.1，2014Total No.20 大数据分析驱动 企业商业模式的创新研究 李艳玲 （东北财经大学管理科学与工程学院，辽宁 大连116025） ［摘 要］随着大数据时代的来临，大数据发展催化了大量的相关产业，也带来了商业模式创新的机 遇。大数据问题迅速从技术层面上升到国家战略的最高层面。商务管理在大数据背景下面临诸多的时代挑战，分析企业在应用与研究方面所面临的问题，研究大数据环境下所带来的商业机会的新变化与新思路，思考并探索如何让我国在商业模式创新中迅速适应大数据环境，并有效利用新的机遇与挑战等问题刻不容缓，文章探讨了大数据驱动的商业模式的创新，并对大数据的发展做出展望。 ［关键词］大数据;商业模式;创新研究［中图分类号］F49 ［文献标识码］A ［文章编号］2095－0292（2014）01－0055－05 ［收稿日期］2013－11－10 ［作者简介］李艳玲，东北财经大学管理科学与工程学院副教授，博士研究生，主要从事大数据商业模式创新、管理决策研究。 由于社会化媒体和移动互联网的日益普及， 在最近及未来几年中，各种新的、强大的数据源会持续爆炸式地增长，过去曾经用的名词“信 息爆炸” 、“海量数据”已不足以描述数据的增长态势，2011年5月，美国麦肯锡全球研究院 （MGI ）发表一篇名为“Big data ：The next fron-tier for innovation ，competition and productivity ”（大数据：未来创新、竞争、生产力的指向标） 的研究报告，“Big Data ”（大数据）这个关键词便开始流行起来。 大数据是指大小超出了传统数据库软件工具 的抓取、存储、管理和分析能力的数据群，按EMC 的界定，其中的“大”是指大型数据集，一般在10TB 规模左右；多用户把多个数据集放在一起，形成PB 级的数据量，同时这些数据来自多种数据源，以实时、迭代的方式来实现。IBM 公司把大数据概括成三个V ，即大量化（Volume ）、多样化（Variety ）、快速化（Veloci-ty ），这三个特点反映了大数据所潜藏的巨大价值（Value ），总体概括为四个特征，即4V 。 面对与日俱增的大量复杂的数据，大数据将 会对高级分析产生巨大的影响，如何通过技术、 安全实践和IT 技能的正确组合来发现数字宇宙的潜在效益，帮助客户管理、保护和挖掘这些可以改变游戏规则的数据价值，并把它们直接转化为竞争优势，真正驾驭数字宇宙，发挥大数据的巨大潜力，是每个企业迫切解决的关键问题。同时，分析和利用大数据也可以催生无数新的服务和商机，也让一些传统行业找到了新的发展机会，更为紧迫的是，大数据时代产生了对“数据科学家”这种新兴复合型人才的迫切需求。对数据的洞察力进一步体现公司的战略和行动，将形成正向反馈，有助于企业积累竞争优势，这是大数据分析对产品创新活动的一个新的典型特征。传统创新活动主要局限在企业内部、数据有限、不能及时方便获取，而大数据时代开放性、网络化的数据无处不在，即时发生大量数据，为实时化、个性化创新方式提供了大量的在产品市场化之前进行互动设计的可能性。这方面的研究应充分利用大数据并结合行业特点研究一些重点行业中的产品及服务创新，例如金融、保险、医疗、零售、物流、互联网、电信等具有突出代表 — 55—
美国商业分析专业及就业前景介绍
商业分析是一个新兴的专业，也是目前研究生阶段非常热门的申请方向，这个专业究竟学些什么，就业前景又如何？朋乐教育本期为大家深度解读！ 何为商业分析 Business Analytics,又称商业分析，是一个由多学科组成的新兴跨学科专业。商业分析专业由数学统计，商学以及计算机三个领域的知识交叉形成，以商业知识为基础，数理编程为手段，从数据分析出发，以决策优化来创造价值，实现Big Data的商业应用。在美国研究生院校中，商业分析这个专业也是近几年才开始出现的，他们主要分布于学校的商学院以及工程学院，个别项目开设在文理学院下。 有的学校尽管没有开设Business Analytics专业，但是会有一些相关的专业。 ? Data Analytics，代表的学校有乔治城大学的Science and Analytics，圣路易斯华盛顿大学的Data Analytics & Statistics。 ? Analytics，代表的学校有南加州大学的Analytics，芝加哥大学的Analytics以及哥伦比亚大学的Applied Analytics. ?一些细分方向的专业，比如罗切斯特大学的Marketing Analytics。 这三类专业虽然名字不同于Business Analytics，但是其实学的东西90%都是相似的，所以我们在选择专业项目的时候，眼光也不能局限在某个项目的名字，而是要看整体的课程设置。
职业发展 目前IT、互联网、游戏、通信、金融、医药、咨询、零售等行业对BA需求较多。在不同的行业或许有不同的名称：市场调查员、数据分析师、咨询师、统计分析师、数据挖掘师等。总之，优秀的商业分析毕业生应该是深入了解商业模式又有技术背景的数据分析专家。主要的就业方向有以下两类： （1）商科方向 战略咨询、金融前台等等，这意味着BA项目所学将成为辅助技能，也许未来派得上用场，也许用处不大。这个就业方向的同学也不在少数，因为BA本身来自商学院，这条路走起来也没什么阻碍。确实有一些同学，尽管读BA，但是很少修炼自己的代码和数据科学技能，他们将一年的经历视为培养“数据灵感“，然后用更多的经历准备面试，准备回到纯商科领域。 （2）技术方向 这个是BA更常见的套路，以后的工作Title一般是数据分析师，每天和Analytics方法打交道。很多行业目前还用不上Advanced Analytics方法，比较流行的行业上面提到过：金融（偏金融科技）和互联网。当然很多其他行业也在渐渐转型，比如咨询，很多Top Firm 已经开始组建小而精的Analytics Team；还有不少新兴公司也主打Data Analytics起家。但是对于学BA的同学来说，重点更偏向于分析和应用，如果要是涉及到很多的数据建模（Data Modeling），那
各行业盈利模式分析
各行业盈利模式分析 盈利模式就是赚钱方法，世界上很多东西可以学，但赚钱的方法就没地方学，没有人会把赚钱的方法告诉你，不要期望你能够从书本、老师、或学校学到赚钱的秘诀。实际上，已经赚到钱的人是不会做老师的，也不会教别人赚钱，除非是父子传承。没有赚到钱的人，经常教别人赚钱，那教的方法肯定不行。 那么，赚钱的方法从哪里来，自己摸索出来，自己悟出来。借鉴别人的路子，模仿别人的路子，自己感悟、总结、创新出来。所有的别人成功的经验方法只能用于借鉴和参照。 很多盈利模式的书、所有的赚钱秘诀所揭示的只是表面功夫，真正的赚钱内涵是从来不会见诸于世，只能口口相传，就像武功秘诀一样，薪火相传。 像李嘉诚之类的成功人士，写出来的书是做人、做事的思想，做人的境界和做事的格局，赚钱的真正秘诀是写不出来的，即使写出来也不能使用，因为时代已经变了。 了解别人的盈利模式可以有助于创新自己的盈利模式。 网站盈利模式 网民登入网站，享受网站资源和服务，一般情况下是不付钱的，是免费的。花那么多的资源和精力建一个网站，何苦呢?没钱赚，谁干哪？肯定不行，那么网站是如何赚钱的。 盘点一下目前各大网站，主要的盈利模式有以下几种： 1.广告。 广告几乎是门户和大部分网站的生存法宝。不同的网站可以根据自身受众的特点，吸引不同的广告商。 2.服务功能收费。 此类收费适用于门户网站和专业咨询类网站，主要收费领域为：电子邮件、主页空间、租赁服务、内容定制、专业咨询、网上业务。 3.电子商务。 主要还是B2C（B表示商家，C表示消费者）、C2C、B2B，其中B2B主要还是卖会员费，C2C主要是收取交易中介费，B2C则可直接收取相应利润。 4.搜索竞价。 如Google和中国的百度，通过卖关键字出售搜索页面上的位置资源获得收入。 5.移动增值业务（短信）、图铃下载。 门户网站、娱乐性网站及专门为短信提供内容服务的ISP是主要的受益者。
商业智能+大数据分析报告
2016年出版
正文目录 1、BI行业增长强劲，下游需求突出，竞争壁垒有抬升趋势 (4) 1.1、商业智能（BI）认可度持续提高，市场规模不断扩大 (4) 1.2、BI 产业链结构分析 (6) 1.2.1、BI 上游 (6) 1.2.2、BI 下游 (6) （1）、电信行业：大数据潜在金矿、亟待规模开发 (8) （2）、金融行业：效率与安全双轮驱动大数据应用深化 (8) （3）、电子政务：政务信息化政策利好大数据整体解决方案商用 (9) （4）、电力行业：生产信息决策与节能减排双重利好于大数据 (10) 1.3、BI 与大数据的联系与区别 (10) 2、大数据：逐步走向成熟，市场进入爆发成长期 (11) 2、从BI 到大数据4.0的演变历程 (12) 2.1、大数据核心技术不断演进，年增50% (12) 2.1.1、大数据的史前时代 (16) 2.1.2、大数据1.0 效率为先(2012-2015)：非结构化数据处理加速 (17) 2.1.3、大数据2.0 变现为王(2015-2020)：用户画像与标签 (18) 2.1.4、大数据3.0 与4.0 决策为本(2020-2030)：机器学习与洞察 (19) 2.2、大数据产业步入快速增长、国内相关企业产业布局呈哑铃型 (20) 2.2.1、从概念热炒到实际应用，大数据步入快速成长期 (20) 2.2.2、大数据产业链分工明晰，发展侧重数据采集及应用、呈现哑铃型 (21) 2.3、大数据助力产业升级创新 (22) 3、大数据主要应用分析 (23) 3.1、电信行业大数据应用 (23) 3.1.1、电信大数据爆发式增长，但运营商进入存量经营时代 (23) 3.1.2、电信运营商大数据变现具备基础 (24) 3.1.3、利用大数据，聚焦服务、创新、运行支撑 (25) 3.1.4、海外成功先例，值得借鉴 (26) （1）、全球电信运营商大数据实践 (26) （2）、法国电信：利用大数据开拓新服务领域 (28) （3）、西班牙电信大数据应用 (29) 3.2、金融行业大数据应用 (29) 3.2.1、强调大数据环境下的客户、市场、运营洞察 (29) 3.2.2、工商银行：利用大数据洞察客户心声 (31) 3.3、互联网大数据应用分析 (32) 3.3.1、大数据先行者，促进营销、信息与业务多重变革 (32) 3.3.2、BAT：领军大数据变革时代 (33) 3.3.3、亚马逊：用户行为数据分析助推个性化营销 (36) 3.4、工业大数据应用 (37) 3.4.1、借力大数据，实现设备、系统、决策智能化 (37) 3.4.2、工业大数据：中国制造2025 核心技术 (37) 3.4.3、汽车行业：“变形金刚”改变行业战斗方式 (38) 3.5、航空业大数据应用分析 (39)
外部性理论
第一节外部性理论 1、含义：外部性（Externality）是指在缺乏任何相关交易的情况下，一方所承受的、由另一方所导致的后果。用效用函数表示为：U A ＝U A （X1 ，X2 ，X3 ，X4…… ；Y ）。其中X i (I=1,2,3 ……,n) 表示 A 的行为，Y 表示除A 以外的所有其他个体的行为。其经济学含义是：一个人的效用除由其自身决定外，还受他人行为的影响，而且这种影响是不能由其自身控制的。换言之，一个人的福利不仅取决于自身的行为，而且还取决于其他人的行为。 2、分类： 1）外部成本：如果一些人的生产或消费使另一些人蒙受损失而前者未补偿后者，就称为外部成本，或负的外部经济； （2）外部收益：如果一些人的生产或消费使另一些人受益而前者无法向后者收费，就称为外部收益，或正的外部经济。 3、外部性理论的渊源及演进 （1）马歇尔的外部性理论：马歇尔在1890 年出版的《经济学原理》一书中首次提出了“外部经济”的概念。大致内容是：一个厂商的生产成本既取决于该工业的规模，也取决于各个厂商本身的规模。在分析这一问题时，马歇尔直接使用了外部经济的概念，为正确分析外部性问题奠定了基础。 （2）庇古的观点：庇古1920 年出版的《价值与财富》一书中论述了外部性，认为“ 外部性造成了私人边际产品与社会边际产品的之间的不一致”，并认为经济学家有责任解决这一问题。在治理外部性的经济手段方面，庇古从“ 公共产品” 问题入手，分析了厂商生产过程中社会成本与私人成本问题，认为两种成本的差异构成了外部性，从而提出了征收“ 庇古税” 作为治理外部性的方法，所以经济学上把征收“ 庇古税” 以治理外部性的经济手段叫庇古手段。 （3）奈特的观点：奈特在1924年发表的《社会成本解释中的一些错误》的论文，对庇古外部性成本的计算提出了异议。奈特认为，庇古在平均成本计算时没有把土地的费用计算在内，而只是把可变生产要素的成本计算在内，这种方法是错误的。其观点是：由于土地是私有的，只有将地租计算在平均成本之内才能得出最优的产量。此外，对于“外部不经济”产生的原因奈特提出了自己的观点。他认为，“外部不经济”源于对稀缺资源缺乏产权界定，若将稀缺资源划定为私人所有，则“外部不经济”将得以克服。可见，奈特已注意到了“外部不经济”产生的产权原因，开辟了对“外部性”问题进行研究的新方向。 （4）科斯的外部性理论：1960 年科斯发表了题为《社会成本问题》的论文，与庇古等人所持观点不同，科斯认为外部性的产生并非市场运行的必然结果，而是由于产权界定不清，因此，有效产权制度的确立和实施可解决外部性问题。同时他认为庇古在对外部经济进行治理时只对造成外部经济的一方进行限制是不对的，相反，双方都应当承担责任，只对一方进行限制，不利于该厂商的经营。科斯将外部性与产权以及制度变迁联系起来，将外部性引入制度分析之中，使人们对外部性问题有了全新的认识和更深刻的理解。但是由于科斯的主要理论建立在较强的假定前提之下，而这些条件在现实中难以满足，使其理论难以成为政策依据。尽管如此，他提出的通过确立产权以消除外部性的思想对于解决环境问题仍具重要意义。 （5）米德的观点：1962 年米德发表了《竞争状态下的外部经济和外部不经济》，全面分析了生产上的外部经济和不经济，他将外部经济产生的原因分为两种情况：一是无偿生产要素的作用。他以苹果园和养蜂场为例，认为苹果园面积的增加可以使养蜂场的蜂蜜的产量增加，但是养蜂场不必为蜂蜜的增加向苹果园支付费用。对这类外部性调整的方式有：（1）对