一种企业决策辅助实时数据采集及评价方法技术

本发明专利技术为一种企业决策辅助实时数据采集及评价方法，是企业提供决策辅助分析系统，评价系统的评价对象以及评价指标由使用者根据自身需求进行选择，指标权重通过主观(G2赋权法)和客观(CRITIC赋权法)两种方式相结合进行确定，评价对象的综合评分通过TOPSIS法由计算机自动计算，结果自动输出，为企业决策者提供高效、科学以及可靠的分析结果。

A real-time data acquisition and evaluation method assisted by enterprise decision

【技术实现步骤摘要】
一种企业决策辅助实时数据采集及评价方法
本专利技术属于信息领域，具体涉及一种信息数据采集和评价方法
技术介绍
本专利技术为企业提供决策辅助分析系统，评价系统的评价对象以及评价指标由使用者根据自身需求进行选择，指标权重通过主观(G2赋权法)和客观(CRITIC赋权法)两种方式相结合进行确定，评价对象的综合评分通过TOPSIS法由计算机自动计算，结果自动输出，为企业决策者提供高效、科学以及可靠的分析结果。
技术实现思路
为帮助企业解决项目评估过程中面临的数据采集困难，项目评价过于主观的问题，本专利技术提出一种企业决策辅助实时数据采集及评价方法，具体包括：一种企业决策辅助实时数据采集方法，包括人工选取目标企业、选取评价指标、数据录入、数据标准化、计算机收集标准化数据。所述数据标准化是指按照固定格式对采集的数据进行加工、处理，形成统一规范，便于数据比较；一种企业决策辅助的评价方法，包括一下步骤：(1)初始决策矩阵A以及因素集U的构建：(2)数据标准化处理(3)权重确定(4)综合得分计算具体的，以上步骤按照以下方法确定：(1)初始决策矩阵A以及因素集U的构建：第一，根据评价对象以及指标体系，构建评价指标为行、评价对象为列的矩阵。假设有m个评价对象x1,x2,x3......xm，Xi＝{x1,x2,x3......xm}，n个评价指标，y1,y2,y3……yn，Yj＝{y1,y2,y3......yn}，评价对象Xi在评价指标Yj的取值为aij，其评价值构成初始的决策矩阵A＝(aij)m×n(i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n)。假设评价体系共有S个一级指标，则指标体系由S个一级指标，j个二级指标构成，则一级指标构成的总因素集U＝(U1,U2,...,Us)，一级指标k所对应二级指标构成的子目标因素集Uk＝(Uk1,Uk2,…,Ukm)(k＝1,2,…,s)。(2)数据标准化处理由于各个指标所表征对象的量纲和数量级大小不同为便于定量计算，需要对原始数据矩阵进行标准化处理，标准化后的数据矩阵记为T＝(tij)m×n(i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n)，其中tij具体计算公式为：其中，对于正效应型的指标采用标准化处理公式(3)，反之采用(4)。(3)权重确定运用G2法获得指标的主观权重，依据Rik赋值准确的不同获得指标权重集为Wai＝(Wa1,Wa2,…Was)。运用CRITIC法确定各指标的客观权重，将标准化后的指标数据导入系统。系统对所选指标的差异性和冲突性进行计算，进而获得指标j所包含的信息量，指标所含的信息量越大，则其权重也相应较大，客观指标权重(Wbj)计算可表示为由专家评价获得的主观权重和基于数据计算获得客观权重两者的重要性一致，因此综合权重为两种权重的均值，指标j的综合权重可以表示为(4)综合得分计算基于综合权重Wj和标准化后的数据tij，利用TOSIS计算获得评价对象与正理想解和负理想解的欧氏距离(D+和D-，式11和式12)，并以此获得评价对象的综合得分M(式13)。方法1：选取n个待评价指标x1,x2,x3......xn，在评价指标集{xi}＝{x1,x2,x3......xn}中挑选出最不重要的唯一一个指标作为参照物，并记为yk，将各项指标重新标记为y1,y2,y3……yn，n为指标总数。{xi}＝{x1,x2,x3......xn}与{yi}＝{y1,y2,y3......yn}具有一一对应的关系。将指标yi与最不重要指标yk相比得到相对重要度Rik，其中，Rik≥1，Rii＝1，各数值代表含义如表1所示：表1评价指标间相对重要度1.重要性程度之比Rik为点赋值情形领域专家根据相关信息确定除最不重要的指标yk作为唯一参考，进而通过将指标yi与最不重要指标yk相比得到相对重要度Rik，进而对评价指标的重要性程度做出理性的判断，Rik的计算方法为：若Rik的赋值准确，则指标i的权重系数Wi为：2.重要性程度之比Rik为区间赋值情形在有些情况下，专家在对Rik进行主观赋值时，由于信息的不足而没有把握赋予Rik一个确切的数值，但有把握给出Rik一个取值范围，但又不能放弃时，即不能肯定地对Rik赋予一个且只一个确定的数值，但却有把握给出Rik的一个取值范围，此时可采用一种带有区间特征的G2法。在这种情况下，设指定的专家根据相关信息对评估指标的重要性程度之比Rik给出一个区间Dik。实数有界闭集[d1,d2]＝(x|d1≤x≤d2,x∈R)称为闭区间，也可以把闭区间看成是由它的端点d1和d2组成的一对有序数，称为区间数，通常用D表示。对于D＝[d1,d2]，分别称e(D)＝d2-d1与n(D)＝(d1+d2)/2为D的区间宽度和区间中点。当n(D)＝0时，则D为对称区间。对于D1＝[d11,d21]，D2＝[d12,d22]，则规定D1+D2＝[d11+d12,d21+d22]。通常决策是带有风险的，称映射为具有专家风险态度的区间映射函数，其中ε为风险态度因子，其取值范围为：-1/2≤ε≤1/2。对于保守型专家，取-1/2≤ε≤0；对于中立型专家，取ε＝0；对于风险型专家，取0≤ε≤1/2。对于指定的专家，ε为已知数。设专家根据有关信息对评价指标yi与最不重要指标yk关于某准则的重要性程度之比Rik给出一个区间数Dk，即给出Rik的取值区间：Rik＝ak∈[d1k,d2k]＝Dk,k＝1,2,…,m-1(3)其中，d1k≤d2k,d2m＝d1m＝1若{Dk}的赋值准确，则方法二：利用CRITIC赋权法通过计算评价指标间的差异性和冲突性两个标准对指标进行客观赋权。差异性是针对同一指标在不同样本间的取值的差异大小，在排除量纲影响的基础上，通过标准差系数(Sj)来进行衡量；指标间的冲突性包括大小和方向两个方面，通过相关系数(Rpq)进行表示，若两指标具有较强的正相关关系，则说明其冲突性较低。第j个指标的标准差和相关系数计算方式为:其中，p、q表示指标，Rpq表示描标p与指标q的相关系数列第j个指标与其他指标的冲突性可以量化为Rij是第j个指标与第i个指标的相关系数，同时说明对于绝对值相同的正相关与负相关，其指标间的冲突性是相同的。设Cj为第j个指标所包含的信息量，表示为其中Cj越大，表示第j个指标包含的信息量越大，其权重也相应较大，表示为方法3：利用TOPSIS法，通过计算指标值与正理想解和负理想解的距离，获得各个评价对象与最优方案的相对贴近度并进行排序，评价对象越接近理想值则其排名越靠前。该方法不受样本量的限制，能够通过简便的计算得到合理的评价结果，是多目标决策分析中的一种常用的方法。对于经过无量纲标准化处理的数据来说本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种企业决策辅助实时数据采集方法，包括人工选取目标企业、选取评价指标、数据录入、数据标准化、计算机收集标准化数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种企业决策辅助实时数据采集方法，包括人工选取目标企业、选取评价指标、数据录入、数据标准化、计算机收集标准化数据。


2.根据权利要求1所述的数据采集方法，所述数据标准化是指按照固定格式对采集的数据进行加工、处理，形成统一规范，便于数据比较。

【专利技术属性】
技术研发人员：曾森，陆海应，郑金，段力勇，孔菁，刘志学，洪骁，王杰峰，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，中国南方电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广东;44