促销活动

利用 RFM 指标和响应-价值系数，通过线性规划模型，可以优化促销策略，以最大化预期收益。 模型考虑了每个促销活动的成本、参与人数上限和下限，以及客户参与促销活动总次数的限制。 通过求解该模型，可以确定最佳的促销活动组合以及每个活动的目标客户。 例如，根据表 3 和表 4 的数据，企业应选择开展第 1、2、3 和 5 项促销活动，并根据 xij 的值确定每个活动的目標客户。

针对Oracle数据库的活动SQL工具

一款简洁的晚会抽奖程序,随机产生中奖号码,适用于公司年会等场合。

通过分析不平衡数据中的影响目标活动模式，有助于找出重要指标。

此活动图展示了UCIS-etl框架中的ETL流程步骤。

在已知天气条件下，活动的不确定性可以通过条件熵来衡量。具体而言，活动在天气条件下的条件熵 H(活动|天气) 可以通过如下公式计算： H(活动|天气) = ∑ p(天气) * H(活动|天气) 其中 p(天气) 表示特定天气条件出现的概率，H(活动|天气) 表示在该天气条件下活动的熵。 例如，根据给定的数据，我们可以计算出 H(活动|天气) = (5/14)0.971 + (4/14)0 +(5/14)*0.971 = 0.693。 这意味着，在已知天气条件的情况下，活动的决策仍然存在一定程度的不确定性。

设置 log4j.logger.org.hibernate.cache=debug 查看二级缓存的调试日志，发布时请注释掉以优化性能。

参与者可以通过制作个性化身份卡成为“神秘人”，或者作为“解密人”根据线索揭示神秘人身份。成功解密后，“解密人”将获得神秘人的联系方式。

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主要演示mouseTracker.m如何实现鼠标活动跟踪，增强了gtrack功能，包括方向确定、极坐标计算（包括移动方向的距离和角度）、鼠标拖动检测以及鼠标按钮跟踪（识别按钮状态）。如果您有更好的演示方法，请随时通过电子邮件promethevx@yahoo.com向作者提出建议和反馈。