管理咨询案例：A公司的激励困境，这类题目-中国学网-中国IT综合门户网站
> 信息中心 >
管理咨询案例：A公司的激励困境，这类题目
来源：互联网 发表时间： 16:02:09 责任编辑：王亮字体：
为了帮助网友解决“管理咨询案例：A公司的激励困境，这类题目”相关的问题，中国学网通过互联网对“管理咨询案例：A公司的激励困境，这类题目”相关的解决方案进行了整理,用户详细问题包括:RT,我想知道:管理咨询案例：A公司的激励困境，这类题目怎么求解的，求详细答案。，具体解决方案如下：解决方案1：在信中，他成为公司最年轻的中层干部，不但造成公司无人能接手这些客户的业务，对薪酬要求不高。2管理咨询案例，如何留住他们，A公司陷入了前所未有的困境，因为每个人都有更高追求，已经在外面投资成立了一个公司？事实上，因为越往上，因此对王飞的辞职及私下与公司竞争感到恼怒万分，职位越有限，并利用自己在A公司建立的客户关系网和社会关系网，王飞对公司的栽培表示感谢，而且已经造成一部分客户流失，王飞是该公司销售部的一名业务员，分析该企业存在的主要管理问题，但公司确实没有更合适职位能够提供给王飞，他的离职要求看似也合情合理、根据管理诊断报告的问题，而公司能给他的提升空间有限，请你给公司提供一份企业管理诊断咨询报告，总经理发现更严重的问题是。 一天，经营着与公司相同的业务、假如你是一位企业管理咨询师，而且也暂无人能接手王飞的销售经理工作，现A公司总经理邀请你去企业作管理咨询，他在公司的业务员中能力非常突出。公司总经理很困惑。公司总经理对王飞的工作业绩非常赞赏，同时客户陆陆续续转向王飞的公司寻求合作、加薪之外，受金字塔结构的固有特点和组织结构日益扁平化后都会遇到这种结构性的晋升终点：1，所以决定离开公司，而更关注个人发展机会和发展空间，这种现象在层级式的组织结构中尤为明显，而且组织提高运作效率的要求又使得扁平化压力越来越大。 操作要求。组织骨干成员一般能力突出。然而？公司总经理陷入了沉思，对王飞这样项尖的骨干员工，请你为公司设计一份解决问题的方案报告，将王飞提升为销售部经理。但是由于公司规模较小，因此，还有没有其他更好的激励方法：王飞是公司具有“决定性”意义的销售精英。 公司总经理经过私下了解。总经理自感对王飞不薄，除了晋升。根据案例提供的信息，高层职位有限，发现王飞在提出辞职之前、事业心强，公司总经理突然收到王飞递交的辞职信，王飞在公司的提升基本到顶峰了，他的突然离去，但也直接表达了自己希望事业有更大发展空间：A公司的激励困境
A公司是一家小型民营企业解决方案2： （1）企业要充分利用核心员工的才能，让其分享发展的红利。公司由于发展空间或收益的问题1。如 横向发展在外域设立分公司，扩大公司经营规模。 等等，在怎样留用核心员工 问题上出现瓶颈。
2。 （2）给核心员工股份、关键是要突破瓶颈、这种情况中小企业会经常遇到
2个回答2个回答2个回答3个回答1个回答3个回答2个回答2个回答2个回答1个回答1个回答1个回答1个回答无回答1个回答1个回答1个回答1个回答1个回答
相关文章：
最新添加资讯
24小时热门资讯
Copyright © 2004- All Rights Reserved. 中国学网 版权所有
京ICP备号-1 京公网安备02号这题求解_百度知道
jpg" esrc="
来自团队：
其他类似问题
为您推荐：
等待您来回答
下载知道APP
随时随地咨询
出门在外也不愁这题怎么做求解
真心的不会做 求大神_数学吧_百度贴吧
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&签到排名：今日本吧第个签到，本吧因你更精彩，明天继续来努力！
本吧签到人数：0成为超级会员，使用一键签到本月漏签0次！成为超级会员，赠送8张补签卡连续签到：天&&累计签到：天超级会员单次开通12个月以上，赠送连续签到卡3张
关注：352,209贴子：
这题怎么做求解
真心的不会做 求大神收藏
一个时间序列的结构一个流行和常用的时间序列分析方法是一系列分解为组件分配到不同的效果。一个典型的分解如下所示:)的趋势b)季节性c)周期d)随机变化使用分解方法,估计每个组件,然后这些估计重组形成一个预测。吸引力的组件是直觉的方法是合理的和可以很容易地解释道。这些组件和隔离的方法讨论了时间序列将解释道。上面列出的前三个组件是系统的组件和随机变化是剩余组件,有时被称为噪声。)趋势的趋势时间序列变量的系统的增加。趋势线是一个系列的平滑线指示的道路,忽视其他组件。当预测趋势通常是被一条直线,这是外推到未来。这个想法时使用孤立从现有的时间序列的趋势。发现的趋势是通过移动平均可用的数据,这一过程有时被称为“平滑”。在时间t的趋势M是一个奇数。随着人口增加,平滑作用增加,减少,平滑效应降低。b)季节性时间序列的季节性影响变量的时间测量。季节影响变量的机制可能是通过天气,例如,使用更多的燃料冬季取暖;也可能是由于日期如节假日或财政年度结束。季节性的波动通常很明显在每周、每月或季度时间序列。他们经常贡献的主要比例的变化数据。隔离的季节性模式因此相当重要的分析和预测时间序列。第一阶段是确定潜在的趋势,代表的系列是没有季节性和随机波动。这样做是使用为中心的移动平均线代表平均一年的观察,例如,一个季度数据中心移动平均线中心移动平均线是必要的平均超过一个偶数的观察时,为了使平均的时机恰逢一个观察,而不是下降。下一阶段是确定季节性模式。为了做到这一点,它是方便改变符号略:Xt变得Xij,其中Xij表示j期间年我。因此t = + j,每年有L时期,例如L = 12或L = 52。有几种方法建模的季节性。在这里我们将专注于乘法表示。这样S1 + S2 +……SL = 1,?ij是随机误差项。计算中心移动平均的新车注册在英国(1970年1月- 1976年12月)。然后计算乘法季节性因素和评论季节性剖面显示。月72 75 19761 335 295 295 1691862 258 531 037 1475913 503 353 978 1649124 896 364 388 1690875 646 446 053 1737116 315 345 470 1433187 579 407 04 924048 592 438 433 2497079 396 388 303 13638110 215 865 069 14236611 936 609 694 14633412
Project 4The structure of a time seriesA popular and common approach to time series analysis is to decompose a series into components assignable to different effects. A typical decomposition is given below:a)
seasonality c)
random variation Using a decomposition approach, each component is estimated and then these estimates are recombined to form a forecast. An attraction of the approach is that the components are intuitively reasonable and can be easily explained.These components are discussed and the means of isolating them from a time series will be explained. The first three components listed above are said to be 'systematic' components and random variation is the residual component, sometimes called noise. a) Trend The trend of a time series is the systematic increase of the variable over time. The trend line is a smooth line indicating the path of the series, ignoring other components. When forecasting the trend is usually taken to be a straight line, which is extrapolated into the future. This idea is used when isolating the trend from an existing time series. The trend is found by taking a moving average of the data available, a process sometime is called 'smoothing'.
Trend at time t is Where M is an odd number. As M increases, the smooth as M decreases, the smoothing effect decreases. b) Seasonality The seasonality of a time series is the effect on the variable of the time of year that the measurement is being made. The mechanism by which the season affects the variable may be via the weather, for example, greater use of fuel for heati or it may be due to dates such as holidays or financial year ends. Seasonal fluctuations are often very pronounced in weekly, monthly or quarterly time series. They often contribute a major proportion of the variability of the data. Isolation of the seasonal pattern is thus of considerable importance in analyzing and forecasting time series.
The first stage is to identify the underlying trend, which represents where the series would have been in the absence of seasonal and random fluctuation. This is done using a centered moving average which represents an average for a year' for example, a centered moving average for quarterly data isA centered moving average is necessary when averaging over an even number of observations, in order to make the timing of the average coincide with an observation, rather than fall between them.The next stage is to identify the seasonal pattern. In order to do this, it is convenient to change the notation slightly:
Xt becomes Xij, where Xij represents the j th
period in year i. Thus t = iL + j, where there are L periods per year, for example L=12 or L=52. There are several ways of modelling seasonality. Here we shall concentrate on the multiplicative representation.
such that S1 + S2 + ... SL = 1 and eij is a random error term.Calculate a centered moving average for the registrations of new cars in the United Kingdom (January 1970- December 1976). Then calculate the multiplicative seasonal factors and comment on the seasonal profile revealed.Month 72 75 1976 1 335 295 295 169186 2 258 531 037 147591 3 503 353 978 164912 4 896 364 388 169087 5 646 446 053 173711 6 315 345 470 143318 7 579 407 04 92404 8 592 438 433 249707 9 396 388 303 136381 10 215 865 069 142366
二楼是原题
登录百度帐号推荐应用
为兴趣而生，贴吧更懂你。或这题求解 _百度作业帮
看见题目就头疼