指标关系网构建方法技术

本发明专利技术提供了一种指标关系网构建方法，包括：步骤1，收集同一时间段内所有管理指标的数据；步骤2，计算所述管理指标中的两个指标之间的关联程度，并输出具有强关联关系的指标对；步骤3，检验所述指标对内的两个指标之间的因果关系，并根据因果关系赋予该指标对相关性的影响方向。通过本发明专利技术中的指标关系网构建方法建立的医院管理指标关系网，在某个指标出现异常时，利用该关系网可以自动定位导致异常的根源指标，当出现异常时可追溯异常的根本原因，不需要人工根据业务关系梳理异常的原因；此外，当某个指标异常时，我们可以根据该关系网预测由它指向的其他指标可能会出项异常，在该异常引发更严重的问题之前及时控制并解决。

Index relation net construction method

The present invention provides a method for constructing index network, which comprises: Step 1, all management indicators collected during the same period data; step 2, calculate the correlation degree between the two indicators of the management index in the output, and has a strong relationship to the index; step 3, the causal relationship between the two the test indexes of the index, and according to the causal relationship between the index of impact on the direction of correlation. The construction of hospital management index network method to establish the index relationship through the network of the invention, the abnormal in some indicators, the network can automatically locate the root cause of the abnormal index, when abnormal can be traced back to the fundamental causes for abnormal, do not need artificial business according to sort out the relationship between the abnormal reasons; in addition, when an abnormal index, we can according to the network prediction of other indicators by pointing it may appear abnormal, timely control and resolve before the exception caused more serious problems.

【技术实现步骤摘要】
指标关系网构建方法
本专利技术涉及指标异常预测领域，特别是一种指标关系网构建方法。
技术介绍
现有技术中，当医院管理指标关系网中的某个指标出现异常时，需要人工根据业务关系梳理异常的原因，不但需要依靠管理者的经验，而且无法及时地预测出由它指向的哪些其他指标可能会出项异常，常常会导致更严重的问题。
技术实现思路
本专利技术提供了一种指标关系网构建方法，以解决现有技术中需要人工根据业务关系梳理异常的原因，无法及时地预测出由它指向的哪些其他指标可能会出项异常，以致导致更严重后果的问题。为解决上述问题，作为本专利技术的一个方面，提供了一种指标关系网构建方法，包括：步骤1，收集同一时间段内所有管理指标的数据；步骤2，计算所述管理指标中的两个指标之间的关联程度，并输出具有强关联关系的指标对；步骤3，检验所述指标对内的两个指标之间的因果关系，并根据因果关系赋予该指标对相关性的影响方向。优选地，所述步骤2包括：步骤21，对所有管理指标的数据进行标准化处理；步骤22，在所有管理指标中选取一个指标为参考数列，将其余的管理指标作为比较数列；步骤23，计算所述参考数列与比较数列之间的关联系数；步骤24，计算参考数列与比较数列之间的关联度；步骤25，检查是否所有的管理指标都做过参考数列，若否，重复步骤22-24，若是，则转到步骤26；步骤26，根据步骤22-25得到所有管理指标中两两指标间的关联度；步骤27，设定指标对关联度阈值；步骤28：根据关联度阈值和管理指标中两两指标间的关联度确定具有强关联关系的指标对。优选地，所述步骤23中的关联系数采用下式计算得到：其中，ρ∈(0，∞)，称为分辨系数Y＝{Y(k)|k＝1,2,Λ,n}为参考数列；Xi＝{Xi(k)|k＝1,2,Λ,n}为比较数列,其中，i＝1,2,Λ,m。优选地，所述步骤24通过下式计算关联度：其中，ri为关联度，ξi(k)为关联系数，n为数列的长度。优选地，所述步骤28中，如果两个管理指标之间的关联度大于等于关联度阈值，则确定这两个管理指标之间存在强关联关系。优选地，所述步骤3包括：步骤31，获取具有强关联关系的两个管理指标x和y；步骤32，检验x是否为y的原因；步骤33，检验y是否为x的原因；步骤34，重复步骤31至33，直到检验完所有具有强关联关系的指标因果关系。优选地，所述步骤3或步骤4采用下述方法确定一个管理指标是否为另一个管理指标的原因：步骤a，取其中一个管理指标A，将A对所有A的滞后项At-1，At-2，…，At-q和另一个管理指标B做回归；步骤b，计算步骤a回归结果的残差平方和RSSR；步骤c，将A对所有A的滞后项At-1，At-2，…，At-q和另一个管理指标B以及B的滞后项做回归；步骤d，计算步骤c回归结果的残差平方和RSSUR；步骤e，零假设是B的滞后项不属于此回归；步骤f，用F检验检验步骤e的零假设；步骤g，根据步骤f的检验结果判断B是否为A的原因。优选地，步骤e采用下式进行检验：它遵循自由度为q和(n-k)的F分布，其中，n是样本容量，q等于滞后项B的个数，即有约束回归方程中待估参数的个数，k是无约束回归中待估参数的个数。优选地，步骤g包括：如果在选定的显著性水平α上计算的F值超过临界Fα值，则拒绝零假设，这样滞后B项就属于此回归，表明B是A的原因。通过本专利技术中的指标关系网构建方法建立的医院管理指标关系网，在某个指标出现异常时，利用该关系网可以自动定位导致异常的根源指标，当出现异常时可追溯异常的根本原因，不需要人工根据业务关系梳理异常的原因；此外，当某个指标异常时，我们可以根据该关系网预测由它指向的其他指标可能会出项异常，在该异常引发更严重的问题之前及时控制并解决。附图说明图1示意性地示出了本专利技术的整体流程图；图2示意性地示出了步骤2的流程图；图3示意性地示出了步骤3的流程图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的实施例进行详细说明，但是本专利技术可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。本专利技术提供了一种指标关系网构建方法，其可用于学校、银行等具有复杂指标体系的系统。该方法包括以下步骤：步骤1，收集同一时间段内所有管理指标的数据；步骤2，计算所述管理指标中的两个指标之间的关联程度，并输出具有强关联关系的指标对；例如，可通过灰色关联分析法、线性相关、秩相关、余弦、皮尔逊相关性、欧式距离等方法计算关联程度。步骤3，检验所述指标对内的两个指标之间的因果关系，并根据因果关系赋予该指标对相关性的影响方向。即，由判断出的因果关系赋予两个指标的指向性，由原因指标指向结果指标。通过本专利技术中的指标关系网构建方法建立的医院管理指标关系网，其意义在于：当某个指标出现异常时，利用该关系网可以自动定位导致异常的根源指标，当出现异常时可追溯异常的根本原因，不需要人工根据业务关系梳理异常的原因；此外，当某个指标异常时，我们可以根据该关系网预测由它指向的其他指标可能会出项异常，在该异常引发更严重的问题之前及时控制并解决。优选地，所述步骤2包括：步骤21，对所有管理指标的数据进行标准化处理；步骤22，在所有管理指标中选取一个指标为参考数列，将其余的管理指标作为比较数列；步骤23，计算所述参考数列与比较数列之间的关联系数；步骤24，计算参考数列与比较数列之间的关联度；步骤25，检查是否所有的管理指标都做过参考数列，若否，重复步骤22-24，若是，则转到步骤26；步骤26，根据步骤22-25得到所有管理指标中两两指标间的关联度；步骤27，设定指标对关联度阈值。以医院为例，可根据医院内已知的具有确定关系的关联度来确定，例如，已知的医院门诊量和门诊收入是具有强关联关系的，那么我们定义的关联度阈值要小于门诊量和门诊收入的关联度。步骤28：根据关联度阈值和管理指标中两两指标间的关联度确定具有强关联关系的指标对。例如：给出已出初值化的序列如下：x0＝(1,1.1,2,2.25,3,4)x1＝(1,1.166,1.834,2,2.314,3)x2＝(1,1.125,1.075,1.375,1.625,1.75)x3＝(1,1,0.7,0.8,0.9,1.2)可按下述方式分三步计算关联系数：步骤(1)：求差序列各个时刻xi与x0的绝对差如下步骤(2)：求两级最小差与最大差步骤(3)：算关联系数将数据代入关联系数计算公式，得作关联系数ξ1(k)在各个时刻的值的集合，得关联系数序ξ1ξ1＝(ξ1(1),ξ1(2),ξ1(3),ξ1(4),ξ1(5),ξ1(6))＝(1,0.955,0.894,0.848,0.679,0.583)同理有ξ2＝(ξ2(1),ξ2(2),ξ2(3),ξ2(4),ξ2(5),ξ2(6))＝(1,0.982,0.602,0.615,0.797,0.383)ξ3＝(ξ3(1),ξ3(2),ξ3(3),ξ3(4),ξ3(5),ξ3(6))＝(1,0.933,0.52,0,49,0.4,0.34)优选地，所述步骤23中的关联系数采用下式计算得到：其中，ρ∈(0，∞)，称为分辨系数其中，y为参考数列，xi为比较数列，y(k)为参考数列中的第k个值，xi(k)为比较数列中的第k个值。例如y＝(2，1，4，3，2)，那么y(1)＝2,y(2)＝1,y(3)＝4,…假设k＝1，2，…，n，i＝1本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种指标关系网构建方法，其特征在于，包括：步骤1，收集同一时间段内所有管理指标的数据；步骤2，计算所述管理指标中的两个指标之间的关联程度，并输出具有强关联关系的指标对；步骤3，检验所述指标对内的两个指标之间的因果关系，并根据因果关系赋予该指标对相关性的影响方向。

【技术特征摘要】
1.一种指标关系网构建方法，其特征在于，包括：步骤1，收集同一时间段内所有管理指标的数据；步骤2，计算所述管理指标中的两个指标之间的关联程度，并输出具有强关联关系的指标对；步骤3，检验所述指标对内的两个指标之间的因果关系，并根据因果关系赋予该指标对相关性的影响方向。2.根据权利要求1所述的指标关系网构建方法，其特征在于，所述步骤2包括：步骤21，对所有管理指标的数据进行标准化处理；步骤22，在所有管理指标中选取一个指标为参考数列，将其余的管理指标作为比较数列；步骤23，计算所述参考数列与比较数列之间的关联系数；步骤24，计算参考数列与比较数列之间的关联度；步骤25，检查是否所有的管理指标都做过参考数列，若否，重复步骤22-24，若是，则转到步骤26；步骤26，根据步骤22-25得到所有管理指标中两两指标间的关联度；步骤27，设定指标对关联度阈值；步骤28：根据关联度阈值和管理指标中两两指标间的关联度确定具有强关联关系的指标对。3.根据权利要求2所述的指标关系网构建方法，其特征在于，所述步骤23中的关联系数采用下式计算得到：其中，y(k)为参考数列，xi(k)为比较数列，ρ∈(0，∞)为分辨系数，k是数列的每一个值，i是取每一个比较数列。4.根据权利要求3所述的指标关系网构建方法，其特征在于，所述步骤24通过下式计算关联度：其中，ri为关联度，ξi(k)为...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏一粟，刘红跃，
申请(专利权)人：北京北青厚泽数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11