分析医院绩效管理案例的思路

一、分析医院绩效管理案例的思路

医院现在把绩效以收治多少病人，收入多少作为考核依据极不正常，把医院市场化了，加重了财政及患者负担。管理要以人为本，救死扶伤，提高医疗质量上下功夫。

二、绩效管理毁了索尼案例分析答案？

这是个经典案例。日本学习西方绩效管理，机械生硬，少了人性化，光为了效率，影响了质量。很多企业，其实都不应该过分甚至唯一依靠绩效管理。严格考核不一定得到最好的结果。因为人是活的。

三、绩效考评的负效应（案例分析）？

1.你是怎样评价这项绩效考核改革措施的负面效应的？

1.本例所描述的负面效应在一定程度上显示了新措施已产生激励作用，所以负面效应有一定的积极作用，关键是如何正确引导，使这种负面效应能充分转化为正面的激励作用；另外，任何一项改革都将对一部分人产生阵痛、产生更大的压力，相反若一项改革对任何人都产生不了任何刺激，则这项改革是失败的，本例中新措施使即使劳动态度好但不善沟通者产生较大的心理压力，从长远来看，这倒是好事，因为人的可塑性很强，环境能造就人，压力能转化为动力，当然转化的关键是合理的引导和对这些员工作针对性的辅导和培训。总之，新措施所带来的负面效应是暂时的，只要组织和员工一道有耐心、一起努力，同时组织向员工就新措施解释，听取员工的意见和吸纳合理化建议，必要时作微调，不久的将来，这种负面效应将转化为正面效应。

四、案例分析ppt要用数据吗？

答，数据是证明事件结论的重要论据。

所以，无论分析的内容是什么，如果有足够准确的，且具备足够说服力的数据，就一定要用数据来说明分析情况。

五、pandas数据分析实战案例？

当使用 Pandas 进行数据分析时，以下是一个实战案例的示例：假设我们有一个包含不同国家或地区的人口数据的 DataFrame，其中包括列如 country （国家或地区名称）、 population （人口数量）和 area （面积）。首先，我们可以使用 Pandas 读取并查看数据： import pandas as pd# 读取数据data = pd.read_csv('population_data.csv')# 查看前 5 行数据print(data.head()) 接下来，我们可以进行一些基本的数据分析操作，例如计算每个国家或地区的人口密度（单位：人/平方公里）： # 计算人口密度data['density'] = data['population'] / data['area']# 查看前 5 行数据，现在包含人口密度列print(data.head()) 然后，我们可以使用 Pandas 的图形功能绘制一个人口密度的散点图，以便直观地观察不同国家或地区的人口密度分布： # 绘制人口密度散点图import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(data['area'], data['density'])plt.xlabel('Area (square kilometers)')plt.ylabel('Population Density (people per square kilometer)')plt.title('Population Density')plt.show() 最后，我们可以对人口数据进行一些统计分析，例如计算每个国家或地区的人口数量的总和、平均值、中位数等： # 统计分析print('总人口：', data['population'].sum())print('平均人口：', data['population'].mean())print('中位数人口：', data['population'].median()) 通过以上示例，我们使用 Pandas 进行了数据读取、数据处理、图形绘制和统计分析等基本的数据分析操作。你可以根据自己的实际数据和需求进行进一步的分析和探索。请注意，在实际应用中，你可能需要根据数据的特点和分析的目的选择适当的方法和函数。此外，还可以结合其他数据分析工具和技术，如数据清洗、数据可视化、数据建模等，以获得更深入的洞察和结论。

六、案例分析五大模块？

案例分析的五大模块包括：问题识别：确定案例的主要问题或挑战。背景分析：收集和分析与问题相关的背景信息，包括公司、市场、竞争对手等。问题分析：深入研究根本原因，识别可能的影响因素。解决方案：提出具体的解决方案，包括策略、计划和行动步骤。实施和监控：制定实施计划，跟踪解决方案的执行情况，并根据需要进行调整。在进行案例分析时，还需要注意以下几点：明确分析目的：确定分析的重点和目标，以便更好地回答问题。数据收集和分析：收集和分析相关数据，支持解决方案的提出。逻辑推理和论证：运用逻辑推理和论证方法，确保分析的合理性和可行性。团队合作：在团队中进行讨论和协作，集思广益，提出最佳解决方案。沟通和展示：有效地沟通和展示分析结果，以便向他人传达和解释。通过遵循这五大模块和注意事项，案例分析可以帮助人们系统地分析和解决实际问题，提高决策能力和问题解决能力。

七、大数据应用的典型案例和分析？

以下是一些大数据应用的典型案例和分析:

1.个性化推荐系统:通过收集和分析用户的历史行为、偏好和需求,为用户提供个性化的推荐内容和服务。例如,亚马逊商品推荐系统通过对用户的历史购买记录、搜索记录、点击行为等数据进行分析,为用户推荐他们感兴趣的商品。

2.欺诈检测系统:通过收集和分析大量的数据,检测并防止欺诈行为。例如,银行使用大数据技术来检测信用卡欺诈行为,通过对客户的信用历史、交易记录等数据进行分析,发现异常交易并立即采取措施。

3.人脸识别技术:通过采集和分析人脸图像数据,实现自动身份验证和识别功能。例如,一些酒店使用人脸识别技术来检测客人的身份并为他们提供个性化的服务。

4.智能客服系统:通过收集和分析大量的客户对话数据,实现智能化的客服服务。例如,某些公司使用自然语言处理技术和机器学习算法来训练客服机器人,实现对客户问题的快速回答和处理。

八、什么因素妨碍了团队的绩效和发展案例分析？

有很多因素都可以妨碍的，就以人来说把，团队中出现小人或者个别素质不良的人都会引发到团队的绩效和发展的，所以一个团队最怕就这两种人了，一般管理者发现要嘛劝导！要嘛直接拔掉这种人的！在来就是团队的团结情况若是领导足够好，整个团队会像打了个鸡血似的，各个精气神十足，若是领导不好不会带也同样直接妨碍团队绩效和发展，所以一个优秀的团队因人而异，因领导而异！

九、1929年大萧条案例分析？

1929年10月24日的黑色星期日，引发了1929到1933年的资本主义世界经济大危机，主要的案列就是他们疯狂的购买股票，最后导致了金融风爆。

经济危机的风暴首先猛烈地袭击了美国，不久扩大到了加拿大，德国，日本，英国，法国等国，并波及许多殖民地、半殖民地和不发达国家，迅速席卷了整个资本主义世界。

十、costco案例分析？

1983年，Costco第一家仓储量贩店在美国华盛顿州西雅图市开业。当时的美国，正处于“滞涨期”，经济增长缓慢，人们对于“低价”的敏感度达到历史峰值，这正是属于Costco的“天时”。Costco门店多选址郊区，原因有两点：一来由于仓储的特性使得门店占地比较大，郊区低价较低，节约了成本；二来郊区多别墅，是天然的富人聚集区，带来了高品质的消费者，这是Costco所拥有的“地利”。

有了天时+地利，“人和”也随之而来，带有批发性质的仓储超市，售卖的商品有着大包装、多人份的特点，这也从习惯上要求了购买者需要拥有运输工具，换句话说，愿意来郊区购买的目标用户，一定是有车一族。

Costco的营销理念：量大、优选、高质、低价，而变动的区域，只是为了让你在找寻想要的商品时，看到更多的新品。

低价高质，是Costco一直以来的品牌理念，新眸在研究后发现，Costco之所以能做到这一点，除了依靠大体量与品牌合作外，还在于它对“加减法”的熟练运用：

加在包装上，降低了包装成本和人工拆卸成本；减在品类上，精简SKU，保证产品质量；加在新品上，打造火爆单品，提高周转率，降低库存成本；减在运营上，降低运营成本，保证低价的可持续性。

就毛利率而言，Costco要低于其它同类型的零售企业，甚至只有10%-15%，想要搞清楚这背后的逻辑并不难，毕竟真正让Costco实现盈利的，并非是货架上的商品，而是会员。

会员制带给Costco的，不只是会员费上的营收体现，还有小资光环，将批发低价商品变成了带有“特权“性质的中产行为。一般来说，会员制仓储超市入门时会有一个极强的仪式性，就是核查会员身份，这样的仪式保证了会员权力不被滥用，让会员在这里自然产生了一种心理上的归属感。与此同时，会员费也成了一种“沉没成本“，敦促着会员们的下一次购物。

值得注意的是，Costco并没有将会员严格捆绑，而是坚持“在会员卡有效期限内，有任何不满意，可随时取消会员卡，并全额返还会员费”的承诺。虽然这看似是一种灵活的，人性化的退出制度，但其实正是这一策略深深地抓住了消费者心理，帮助它创造了高达90%的会员续费率。

这里面的技巧性拿捏颇有讲究：一方面，可以随时退出，打消了消费者办卡的顾虑，更是增强了品牌信任感；另一方面，提纯了会员用户，使Costco的目标客户固定，符合其为特定消费人群制定SKU品类的品牌战略。

通过会员制度的有效运用，Costco自我形成了一个销售闭环：稳定的客源（会员）——少但却具有稀缺性的SKU品类——客单高——会员粘性强——会员费支撑营收，这就让Costco从表面看起来是一个会赔钱的生意，但打的却是赚钱的算盘。