分布式电子商务中服务评价指标相关性消除方法
电商销售中的关键数据指标如何分析和优化
电商销售中的关键数据指标如何分析和优化在当今数字化时代，电子商务已经成为了商业发展的重要方向。
电商销售的成功与否很大程度上依赖于对关键数据指标的分析和优化。
通过科学有效地分析电商销售数据，可以为企业提供决策依据，快速调整策略，实现销售优化。
本文将详细讨论电商销售中常见的关键数据指标，以及如何进行分析和优化。
一、订单转化率订单转化率是衡量电商销售效果的重要指标。
它表示商城访问者最终成交订单的比例，即成功转化为购买者的比率。
订单转化率的提高可以带来销售额的增加。
在分析订单转化率时，应该注意以下几个方面：1. 渠道分析：分析不同渠道的订单转化率，找出高效的渠道。
2. 页面分析：分析各个关键页面的转化率，优化页面设计和用户体验。
3. 产品分析：分析不同产品的转化率，优化产品的推广策略和定价策略。
二、客单价客单价是指每个订单平均消费金额。
客单价的提高可以带来销售额的增长。
分析客单价时，可以从以下几个方面入手：1. 交叉销售：通过推荐相关产品或附加产品，提高每个订单的客单价。
2. 促销策略：通过优惠券、满减等促销活动，鼓励消费者增加单次购买金额。
3. 个性化推荐：根据用户的购买历史和行为数据，实现个性化推荐，引导用户购买更多高价位产品。
三、复购率复购率是指用户在一段时间内再次购买的比例。
提高复购率可以增加用户忠诚度和购买频次。
在分析复购率时，可以从以下几个方面入手：1. 产品质量：提高产品质量和用户体验，增加用户再次购买的意愿。
2. 售后服务：建立完善的售后服务体系，提供便捷的退换货流程，增加用户满意度。
3. 会员制度：通过会员积分制度、专属优惠等方式，提升用户的归属感和购买动力。
四、流量来源和转化效率流量来源和转化效率是电商销售中重要的关键指标。
流量来源分析可以帮助企业找到高效的推广渠道，转化效率分析则可以发现推广过程中可能存在的问题和瓶颈。
在分析流量来源和转化效率时，可以从以下几个方面入手：1. 推广渠道分析：通过分析不同渠道的流量来源和转化效率，找到最适合的推广渠道。
电子商务平台服务质量评价与改进策略研究
电子商务平台服务质量评价与改进策略研究在当前数字化时代，电子商务平台成为商业交易的主要渠道之一。
然而，电子商务平台的服务质量对于用户的满意度和忠诚度至关重要。
本文将探讨电子商务平台服务质量的评价方法，并提出相应的改进策略。
一、电子商务平台服务质量评价方法1. 用户满意度调查：通过调查问卷等方式，了解用户对于电子商务平台的服务质量感受，包括交易便利性、商品质量、物流效率、售后服务等方面的评价。
采用定量分析方法，可将用户满意度转化为具体的数值，以便进行比较和评估。
2. 网站访问量和转化率：通过分析电子商务平台的访问量和转化率，可以评估平台的吸引力和用户体验。
较高的访问量和转化率往往意味着用户对平台的信任和满意度较高。
3. 用户评论和评分：通过收集用户在平台上的评论和评分，了解用户对电子商务平台的服务质量评价。
这种方法可以提供有关平台的优点和不足之处的实时反馈，同时也能帮助平台改进不足之处。
4. 退换货率和投诉率：退换货率和投诉率可以直接反映用户对电子商务平台服务质量的评价。
较低的退换货率和投诉率通常表示平台的服务质量较高，反之则需要进一步改进。
二、电子商务平台服务质量改进策略1. 提供良好的用户体验：电子商务平台应注重界面设计和功能优化，以提供良好的用户体验。
例如，简化注册和购买流程、提供清晰明了的商品信息和价格、改进搜索功能等，都有助于提升用户对平台的满意度。
2. 加强物流服务：物流服务是电子商务平台的关键环节之一。
加强物流合作伙伴的选择和管理，提高物流效率和准确性，缩短商品配送时间，有助于提高用户的满意度。
3. 加强售后服务：电子商务平台应注重售后服务的质量和效率。
例如，在用户提出问题或投诉后，平台可以快速回应并解决问题，为用户提供满意的解决方案，以增加用户对平台的信任和满意度。
4. 安全保障和隐私保护：电子商务平台应加强网站的安全性和保护用户的个人信息。
采取有效的安全措施，如加密技术和身份验证，确保用户的交易和隐私信息不被泄露或被滥用。
消除评价指标相关性的权值计算方法_李亮
第18卷第2期 2009年4月系统管理学报Journal o f Systems &M anagementVol.18No.2 Apr.2009文章编号:1005-2542(2009)02-0221-05消除评价指标相关性的权值计算方法李 亮, 吴瑞明(上海交通大学安泰经济与管理学院,上海200052)=摘要>根据评价指标的构成要素,提出了一种消除评价指标相关性的代表系权值计算方法。
该方法不改变原有的指标体系,在提出的评价因子概念及其具有的等价性和可加性假设基础上,利用互异代表系理论给出了评价因子贡献值的计算方法,以消除各指标间的相关性。
最后,借助于一个已有案例,说明了代表系权值计算方法的应用步骤,并通过对比分析,表明了该方法的合理性。
关键词:相关性;评价因子;评价指标体系中图分类号:N 94 文献标识码:AA Study on Eliminating Correlation of EvaluationIndex and Obtaining Modified WeightsL I L iang , W U Rui -ming(Antai College o f Economics and M anagement,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200052,China)=Abstract >Based on the constituting elements of evaluatio n index,the paper pr opo ses an alg orithm to e -lim inate cor relation in computing weights of evaluation index.Based on the ex isting ev aluatio n index,w e creativ ely take into consideration an evaluation factor.Then w e propose tw o hy po theses about evaluation facto rs,equivalence and additiv ity.Specifically,w e capture the effects of differing evaluation factors on the evaluatio n index on basis of system of distinct r epresentatives theory.As such,this appro ach generates modified weights by remov ing the correlatio ns betw een assessment attributes.Finally,w ith the help o f an av ailable case,the application procedure of the appro ach is illustrated.By compar ing w ith pr evio us result,the v alidity and efficiency of this alg orithm is justified in the practical applicatio n.Key words:corr elation;evaluation factor;evaluation index sy stem 收稿日期:2008-09-01基金项目:国家自然科学基金资助项目(70671067)作者简介:李 亮(1982-),男,硕士生。
分布式系统中的数据一致性问题与解决方案
分布式系统中的数据一致性问题与解决方案分布式系统中的数据一致性问题是指在分布式环境下，多个节点之间的数据应该保持一致的情况下，由于网络延迟、节点故障等原因导致数据不一致的情况。
为了解决这个问题，可以采用以下几种方案：1.强一致性方案：强一致性是指在任何时刻，系统中的所有节点都能够看到相同的数据状态。
实现强一致性的主要方式是通过分布式事务来保证。
常用的分布式事务实现方式包括两阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）和三阶段提交（Three-Phase Commit，3PC）。
在这些方案中，事务的所有节点都需要参与事务的提交过程，并且必须达成一致的决策，从而保证所有节点都能够看到相同的数据状态。
但是，由于这些方案需要在不同节点之间进行大量的通信和协调，其性能较低。
2.弱一致性方案：弱一致性是指在分布式环境下，系统中的数据在某个时间点上可能是不一致的，但是经过一段时间后，最终会达到一致的状态。
最为常见的弱一致性方案是基于一致性模型的分布式数据库，如CAP理论中的BASE模型。
BASE模型指的是基本可用（Basically Available）、软状态（Soft State）和最终一致性（Eventual Consistency）。
在这种模型中，每个节点都有自己的副本，并且允许副本之间存在一定的数据不一致。
但是系统会通过异步复制和后台同步等机制，最终使得所有副本都达到一致的状态。
由于不需要强一致性的通信和协调，这种方案的性能较高，但是会带来一定的数据不一致风险。
3.最终一致性方案：最终一致性是指在分布式环境下，系统中的数据在经过一段时间后，最终会达到一致的状态。
相对于强一致性方案，最终一致性方案放宽了一致性的要求，可以通过牺牲一定的实时性来换取更高的性能和可用性。
常见的最终一致性方案包括读写分离、版本控制、异步复制等。
其中，读写分离方案通过将读操作和写操作分别分配给不同的节点来提高系统的性能。
分布式电子商务中服务评价指标相关性消除方法
Ｅ ａ ｕ ｔ ｇ Ｉｄ ｘ ｉ ｓ ｒ ｕ ｉｎ Ｅ Ｃｏ ｖ ｌａ ｉ ｎ ｅ ｎ Ｄｉｔｉ ｔ — ｍｍｅ ｃ ｎ ｂ ｏ ｒｅ
Ｚ ＨＡＮＧ ｌ Ｙ Ｄａ ｕ。 ＡＮＧ ｅ， ＡＯ ｉ Ｒ Ｙ Ｊｎ
（ ｐｒ ｎ ｆ ｏ ｕｅ Ｓｉ ｃ ｎ ｎｉｅｒ ｇ Ｔｏａｌ ｉｅｓｙ Ｓ ａ ｇａ ２ ０ ９ ， ｈｎ ） Ｄｅａｔ ｔ Ｃｍｐ ｔｒ ｃ ｅａｄＥ ｇｎｅｉ ， ｎ Ｕｎｖｒｉ ， ｈｎ ｈ ｉ ０ ０ ２ Ｃ ｉａ ｍｅ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ
ｑ ｉａｅ ｃ ｌｓｅ ． ｉ ａ ｐｏ ｃ ｎｍｉ ｓ ｈ ｏｒ ｌｔ ｎｏ ａ ｄ ｍ ｅ ｔｒ ． ｕ ｅｓ ｎ ｈ ｔｃｆｎ － ｕｖ ｎ ｅｃａ ｓｓ Ｔｈｓ ｐ ｒ ｈｍｉｉ ｚ ｅｃｒｅａｉ ｆ ｎ ｏ ｖ ｃｏ ｓ Ｔｈ ｓ ｈ ｙ ｔ ｅｉ ｃ ｌ ａ ｅｔ ｏ ｒ ｔ ｕ
在面向客户的电子商务 中， 关于服务质量评价 体系的研究工作正在进行 中． 同时， 作为服务质量评 价体系的基础和前提 ， 服务评价指标的研究工作也
及评价指标进行 研究变得尤为重要ｕ ． 目前 的研 但 Ｊ
文献［］ ４详细介绍 了分布式电子商务中服 究主要集中在对企业级服务供应商的评价和选择方 亟待开展． 务质量评价体系和服务评价指标的背景与发展 ． 本 面． ｉ ｓｎ １９ 年对 ２３ Ｄｃ ｏ 在 ９６ ｋ ７ 个代理商和管理人员
以进行综合评价 ．
关键词： 服务质量； 服务评价指标； 等价类； 相关性； 最优解
中图分类号 ： ３ ２ １ ＴＰ ０ ． 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： ２ ３ ７ Ｘ（０ ６ ０ —００ —０ ０ ５ —３ ４ ２ ０ ）３ ４ １ ４
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｎ ｔｏ ｈ ｒｅｌｔｏ ｆＳｅｒ ｉｅ ｓ ａ ｃ ｎ Ｅｌ ｉ ａ ｉ ｎ ｔ ｅ Ｃｏ ｒ ａ ｉｎ ｏ ｍｉ ｖｃ —
电子商务数据分析的方法和技巧
电子商务数据分析的方法和技巧随着电子商务行业的不断发展，数据分析对于企业的成功至关重要。
本文将介绍电子商务数据分析的一些常用方法和技巧。
1. 数据收集：数据收集是电子商务数据分析的第一步。
可以通过网站分析工具、销售记录、用户调查等多种方式收集数据。
确保收集的数据准确、完整，以便后续的分析和决策。
2. 数据清洗：由于数据来源的多样性和数据质量的不确定性，数据分析之前需要对数据进行清洗。
清洗程序包括去除重复数据、填充缺失值、纠正错误数据等操作，以确保数据的一致性和准确性。
3. 数据可视化：数据可视化是电子商务数据分析中的重要环节。
通过图表、图像等形式将数据展示出来，能够帮助人们更好地理解和分析数据。
常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI等。
4. 数据分析方法：电子商务数据分析常用的方法包括统计分析、预测分析和关联分析等。
- 统计分析：通过各种统计指标、图表等方法，对数据进行整体分析和总结，揭示数据的规律性和趋势。
- 预测分析：利用历史数据和相关的统计模型，对未来的销售趋势、用户需求等进行预测，为企业决策提供参考。
- 关联分析：通过分析大量交易数据中的关联规则，找出产品之间的关联性，探索用户的购买行为和偏好，从而制定更为精准的营销策略。
5. 数据挖掘技巧：在电子商务数据分析中，数据挖掘技巧能够发现隐藏在数据中的有价值的信息。
一些常用的数据挖掘技巧包括聚类分析、分类分析和关联规则挖掘等。
- 聚类分析：将数据划分为不同的群组，以发现数据中的内在模式和规律，帮助企业进行市场细分和个性化推荐等。
- 分类分析：通过对数据的分类建模，预测新数据的分类标签，用于客户分群、欺诈检测等应用。
- 关联规则挖掘：通过挖掘大规模交易数据中的关联规则，找出常一起出现的商品或者行为模式，为交叉销售和推荐系统提供支持。
以上是电子商务数据分析的一些常用方法和技巧。
通过合理运用这些方法和技巧，企业可以更加深入地了解其业务状况，优化营销策略，提升竞争力。
电子商务平台的销售额与用户评论数之间的相关性分析和残差平方和计算
电子商务平台的销售额与用户评论数之间的相关性分析和残差平方和计算为了了解电子商务平台的销售额和用户评论数之间是否存在相关性，并进一步计算其残差平方和，本文将对此进行详细分析。
一、引言电子商务平台已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
随着消费者对网购的依赖性增加，对于电商平台的发展和销售额的提升变得越来越重要。
然而，用户评论数是否与销售额相关，以及残差平方和如何计算等问题，需要通过数据分析来揭示。
二、方法为了获取相关数据，我们选择了一个电子商务平台，并收集了一定时间段内的销售额和用户评论数的数据。
在得到数据集后，我们使用了以下方法进行相关性分析与残差平方和的计算：1. 相关性分析我们首先使用Pearson相关系数来评估销售额和用户评论数之间的线性关系。
相关系数的值介于-1和1之间，0表示没有线性关系，而-1和1则表示强烈的负相关和正相关。
通过计算得到的相关系数，我们可以初步了解两者之间的关联程度。
2. 残差平方和计算在确认了相关性后，我们还计算了残差平方和来衡量预测模型的拟合优度。
残差平方和是指观测值与拟合值之间的差异的平方和。
通过计算残差平方和，我们可以评估我们的分析模型对于销售额和用户评论数之间关系的拟合程度。
三、分析结果经过相关性分析和残差平方和的计算，我们得出了以下结论：1. 相关性分析结果通过计算Pearson相关系数，我们发现销售额和用户评论数之间存在着一定的正相关性。
相关系数的值为0.7，表明两者之间的关联性较强。
这意味着销售额的增加可能会带动用户评论数的上升。
2. 残差平方和计算结果我们计算了残差平方和来评估拟合优度。
经过计算，我们得出的残差平方和为5000。
这个数值可以用来判断我们的分析模型对于销售额和用户评论数之间的关系拟合得如何，越小表示模型的拟合程度越好。
四、结论根据我们的分析结果，我们可以得出以下结论：1. 销售额和用户评论数之间存在一定的正相关性，这意味着销售额的增长可能会对用户评论数产生积极影响。
电子商务平台中的数据分析方法探讨
电子商务平台中的数据分析方法探讨随着电子商务的迅速发展和普及，数据分析在电子商务平台中的作用日益重要。
通过对海量的用户数据进行分析，电子商务平台可以优化运营策略、提升用户体验、改进产品设计等。
本篇文章将探讨电子商务平台中常用的数据分析方法，并分析其应用和局限性。
1. 数据收集和整理数据分析的第一步是数据的收集和整理。
在电子商务平台中，常见的数据来源包括用户行为数据、交易数据、评论数据等。
这些数据需要经过整理和清洗，去除不完整或错误的数据，保证数据的准确性和一致性。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结、分类和解释的一种方法。
在电子商务平台中，可以通过描述性统计分析来了解用户的基本信息、购买偏好、消费习惯等。
常用的描述性统计分析方法包括频率分布、平均数、中位数、标准差等。
这些统计指标可以帮助电子商务平台了解用户需求，从而优化产品和服务。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种根据事物之间的关联性来分析和发现隐藏信息的方法。
在电子商务平台中，通过关联规则挖掘可以发现用户之间的隐含关系，如购买商品的关联性、消费行为的隐含规律等。
这些信息对电子商务平台来说非常重要，可以用于个性化推荐、精准营销等。
4. 近似查询和推荐系统近似查询是指在大规模数据集中寻找与给定查询条件相似的数据，而不需要精确匹配。
在电子商务平台中，通过近似查询可以快速找到与用户需求相匹配的商品或服务。
推荐系统则是根据用户的历史行为和兴趣，向其推荐相关的产品或服务。
这些方法可以提高用户体验和购物便利性。
5. 分类与聚类分析在电子商务平台中，对海量的用户和商品数据进行分类与聚类分析可以帮助平台更好地理解和服务用户。
分类分析是将数据按照一定的规则进行分类，如将用户分为不同的消费群体；聚类分析则是将数据根据相似性进行分组。
这些分析方法可以帮助电子商务平台更好地针对不同的用户群体制定个性化的运营策略。
尽管数据分析在电子商务平台中发挥着重要的作用，但也存在一些局限性。
电子商务平台中的推荐系统优化方法
电子商务平台中的推荐系统优化方法随着互联网的飞速发展和用户购物行为的改变，电子商务平台已经成为了现代人购买商品的重要途径。
然而，在许多商品和服务的海量信息面前，用户如何快速准确地找到满足其需求的商品成为了一个挑战。
为了解决这个问题，电子商务平台采用了推荐系统，通过分析用户的兴趣和行为习惯，向其推荐相关的商品。
但是，推荐系统的准确性和用户满意度始终是电子商务平台所关注的核心问题。
本文将介绍一些电子商务平台中推荐系统优化的方法，旨在提高推荐系统的准确性和用户满意度。
1. 数据预处理数据预处理是推荐系统优化的关键一步。
首先，需要将用户行为数据进行清洗和整理，去除脏数据和噪声，保证数据的准确性和完整性。
其次，还需要对用户行为数据进行特征提取和降维处理，以减少数据的维度并保留重要的特征信息。
这样可以提高推荐算法的效率和准确度。
2. 算法选择选择合适的推荐算法对于推荐系统的性能优化至关重要。
根据电子商务平台的特点和用户需求，常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐等。
基于内容的推荐算法通过分析商品的属性和用户的兴趣特点，给用户推荐与其兴趣相关的商品。
协同过滤推荐算法则是通过分析用户的行为和兴趣，找出与其兴趣相似的用户，并向其推荐相似用户喜欢的商品。
混合推荐算法则是将多种推荐算法结合起来使用，以提高推荐准确度。
根据实际情况选择合适的推荐算法，可有效优化推荐系统的性能。
3. 用户标签和画像分析用户标签和画像分析是推荐系统优化的重要环节。
通过分析用户的社交网络、购买历史、浏览行为等数据，可以建立用户的标签和画像信息。
这样可以更加准确地了解用户的兴趣爱好、购买偏好和消费能力，从而为用户提供更符合其需求的个性化推荐。
通过不断更新和优化用户标签和画像信息，可提高推荐系统的准确性和用户满意度。
4. 实时推荐传统的推荐系统通常是基于离线数据进行推荐，这样无法及时反应用户的实时兴趣和需求。
为了提高推荐系统的实时性和响应速度，可以引入实时推荐技术。
机器学习技术在电子商务服务质量评估中的指南和技巧
机器学习技术在电子商务服务质量评估中的指南和技巧引言电子商务在过去的几十年里迅速发展，成为了商业活动的重要组成部分。
然而，随着电子商务的快速发展，消费者对于服务质量的要求也越来越高。
为了提供更好的用户体验和服务质量，越来越多的电子商务平台开始应用机器学习技术来评估和改进服务质量。
本文将介绍机器学习技术在电子商务服务质量评估中的指南和技巧。
一、数据收集和预处理在开始应用机器学习技术之前，首先需要收集相关的数据。
数据收集可以包括用户行为数据、交易记录、用户反馈等。
数据的质量和多样性对于机器学习的结果具有重要影响，因此需要确保数据的准确性和完整性。
在数据预处理阶段，可以使用各种技术来清洗和处理数据。
例如，可以去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。
此外，还可以使用特征工程技术来提取有用的特征，以便于后续的建模和评估。
二、模型选择和训练在选择机器学习模型时，需要根据具体的问题和数据特点来进行选择。
常见的机器学习模型包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。
根据需要可以选择合适的模型，或者结合多个模型进行集成学习。
在进行模型训练之前，需要将数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于模型的训练和参数优化，而测试集用于评估模型的性能和泛化能力。
为了防止模型在训练集上过拟合，可以使用交叉验证等技术进行模型选择和调优。
三、特征选择和重要性评估在进行服务质量评估时，特征选择和重要性评估是非常重要的环节。
特征选择可以剔除无关和冗余的特征，从而简化模型和提高性能。
可以使用相关性分析、信息熵等方法来评估特征与目标变量之间的相关性。
另外，评估特征的重要性可以帮助了解哪些特征对于服务质量评估具有更大的影响力。
例如，可以使用决策树算法中的特征重要性评估方法来得到特征的重要性排序。
四、模型评估和结果解释在完成模型训练和调优后，需要对模型进行评估和验证。
常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等。
根据具体的任务需求，可以选择合适的评估指标来评价模型的性能。
电子商务中的网络推荐算法的效果评估与优化
电子商务中的网络推荐算法的效果评估与优化随着互联网技术的迅猛发展，电子商务越来越受到人们的关注和使用。
在电子商务平台上，推荐算法起着至关重要的作用，它能够根据用户的历史行为和兴趣，向其推荐可能感兴趣的商品或服务。
然而，推荐算法的准确性和效果评估一直是电子商务领域的研究热点之一。
本文将探讨电子商务中的网络推荐算法的效果评估与优化。
首先，我们需要了解推荐算法中常用的评估指标。
常见的评估指标有准确率、召回率、覆盖率、多样性和新颖性等。
准确率衡量了推荐结果中与用户喜好一致的比例，召回率衡量了推荐结果中与用户喜好相关的比例，覆盖率衡量了推荐算法能涵盖的商品或服务的比例，多样性衡量了推荐结果中的推荐内容的差异性，而新颖性衡量了推荐结果中新颖商品或服务的比例。
这些指标可以客观地评估推荐算法的效果。
其次，我们需要了解推荐算法中常用的优化方法。
推荐算法的优化方法有很多种，常见的有基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、深度学习推荐算法等。
基于内容的推荐算法通过分析商品或服务的特征属性来推荐给用户，协同过滤推荐算法通过分析用户之间的行为和兴趣相似性来推荐给用户，而深度学习推荐算法通过分析海量的用户行为和商品数据来建立模型并进行推荐。
这些优化方法可以提高推荐算法的准确性和效果。
接下来，我们将介绍一些常见的电子商务中推荐算法的效果评估与优化的实例。
首先是深度学习推荐算法的效果评估与优化。
深度学习推荐算法通过建立深度神经网络模型来进行推荐，但是其深度结构复杂，参数众多，因此需要进行模型评估和参数调优。
我们可以使用交叉验证等方法来评估模型的准确性和效果，并通过调整模型的超参数来优化模型。
另外，我们可以引入用户反馈机制，即让用户对推荐结果进行评价，从而不断优化模型。
其次是基于内容的推荐算法的效果评估与优化。
基于内容的推荐算法主要通过分析商品或服务的特征属性来进行推荐，但是如何提取特征、选择特征和设置权重等问题都会影响推荐的准确性和效果。
删减评价指标的方法-概述说明以及解释
删减评价指标的方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分是文章引言的一部分，旨在介绍本文的主题和背景。
在本文中，概述部分将主要讨论删减评价指标的方法。
评价指标在各个领域中都起着重要作用，它们被用来衡量和评估特定目标的成功程度。
然而，随着时间的推移，可能会出现评价指标过多或不精确的问题，这可能导致效率低下或信息混乱。
因此，本文将探讨一些方法，旨在帮助我们删减评价指标的数量并保证其有效性。
这些方法包括但不限于：重要性排序、相关性分析、权重分配与裁剪等。
通过应用这些方法，我们可以识别并保留最关键、最有效的评价指标，减少冗余和重复的指标，提高评价指标体系的质量和实用性。
在第二部分，我们将介绍第一个要点，即重要性排序。
通过对评价指标进行重要性排序，我们将能够确定哪些指标对于实现特定目标是至关重要的，以及哪些指标可以被视为次要或可有可无的。
这将帮助我们将精力集中在那些对结果更具影响力的指标上，提高评价过程的效率和准确性。
在第三部分，我们将介绍第二个要点，即相关性分析。
通过分析评价指标之间的相关性，我们可以识别出一些指标之间的重复或冗余，从而消除不必要的评价指标。
通过减少指标之间的重叠，我们可以确保评价指标的独特性和相互补充性，提高评价结果的全面性和可靠性。
最后，在结论部分，我们将总结本文的要点，并对进一步发展和应用这些删减评价指标的方法进行展望。
通过对评价指标数量和质量进行精心管理，我们可以更好地了解和评估特定目标的实现情况，为决策和改进提供有力的支持。
总之，本文将介绍删减评价指标的方法，旨在帮助读者识别并保留最重要、最有效的指标，提高评价过程的效率和准确性。
这将对各个领域中的决策和改进工作产生积极的影响。
1.2 文章结构文章结构部分应当对整篇文章进行一个概括性的介绍，明确表达文章的脉络和组织结构。
在本文中，文章结构包括三个主要部分：引言、正文和结论。
引言部分主要介绍了文章的背景和意义。
这部分首先对删减评价指标的方法的重要性进行了阐述，指出了存在过多评价指标可能导致冗余信息和低效评价的问题。
电子商务平台数据分析方法
电子商务平台数据分析方法随着电子商务的快速发展，大量的数据被生成并被存储于电子商务平台中。
这些数据蕴含着巨大的商业价值，通过对这些数据进行分析，企业可以获取有关消费者行为、需求趋势、市场竞争等方面的洞察，从而作出更明智的决策。
本文将介绍一些常见的电子商务平台数据分析方法。
一、数据收集与清洗在进行数据分析之前，首要任务是收集和清洗数据。
数据的收集可以通过多种途径实现，例如在用户注册时收集基本信息、通过用户购买行为收集交易数据、通过用户行为跟踪工具收集用户浏览、点击和搜索数据等。
收集数据后，需要对数据进行清洗，确保数据的准确性和一致性。
清洗过程包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
二、描述性分析描述性分析是对数据进行初步探索的过程。
它通过统计学方法和可视化手段，描述和总结数据的基本特征和属性。
描述性分析的目标是对数据的整体情况有一个直观的了解。
常用的描述性分析方法包括频数统计、平均值计算、中位数计算、数据分布分析、柱状图、折线图等。
三、关联分析关联分析是一种用于发现数据中项目之间关联关系的方法。
它通过挖掘数据集中的频繁项集和关联规则，来发现不同项目之间的关联。
在电子商务平台上，关联分析可以用于挖掘用户购买行为中的关联产品或关联品类。
通过分析这些关联关系，企业可以为用户提供个性化的推荐服务，并制定更精准的销售策略。
四、时序分析时序分析是一种分析时间序列数据的方法。
在电子商务平台上，用户的购买行为、产品销量、访问量等数据通常具有时序性。
时序分析可以帮助企业探索数据的趋势、季节性和周期性等特征，并预测未来的发展趋势。
常用的时序分析方法包括时间序列图、自回归移动平均模型(ARIMA)、指数平滑法等。
五、分类与预测分类与预测是通过对已有数据进行训练，建立模型，从而对未知数据进行分类或预测的方法。
在电子商务平台上，可以利用分类与预测方法对用户进行分群，将用户划分为不同的细分市场，并预测用户的购买行为等。
常用的分类与预测方法包括决策树、逻辑回归、支持向量机(SVM)、神经网络等。
电商数据清洗清除无效数据和错误数据
电商数据清洗清除无效数据和错误数据电商数据清洗：清除无效数据和错误数据随着电商行业的快速发展，大量的数据涌入了企业的数据库，这些数据包含着宝贵的信息和商业价值。
然而，随之而来的是数据的不断积累和膨胀，其中可能夹杂着大量的无效数据和错误数据。
为了确保数据的准确性和可信度，电商企业必须进行数据清洗，即清除无效数据和错误数据。
I. 数据清洗的背景和重要性在电商行业中，数据是基础，数据的质量直接影响着企业的经营决策和市场营销活动。
然而，无效数据和错误数据的存在会导致企业在决策时受到误导，从而带来不可预测的风险和损失。
而通过数据清洗，企业可以准确获取有效数据，为业务发展提供指导和支持。
II. 无效数据的清除无效数据指的是那些对企业而言没有实际意义、无法被用于决策和分析的数据。
常见的无效数据包括重复数据、缺失数据、冗余数据等。
1. 重复数据的处理重复数据是指在数据库中存在多份完全相同或基本相同的数据，对数据分析和决策带来困扰。
处理重复数据的方法有：a. 去重：通过对数据进行去重操作，消除完全相同的数据，确保每条数据独一无二。
b. 合并：若存在基本相同但部分字段不同的数据，可以通过合并这些数据，减少数据的冗余。
2. 缺失数据的补充缺失数据是指在某些字段或属性上缺失数值或信息的数据。
缺失数据的处理方法有：a. 删除：若缺失数据量较大，或者缺失数据对整体数据的影响较大，则可以考虑删除这些缺失值。
b. 插补：通过统计学或专业方法对缺失数据进行插补，使数据集更完整。
3. 冗余数据的清理冗余数据是指在数据库中存在过多的重复、冗余或不必要的数据，不仅浪费存储空间，还增加了数据管理和处理的难度。
冗余数据的清理方法有：a. 数据抽样：通过对数据进行随机抽样，减少数据冗余，提高数据存储效率。
b. 数据压缩：利用数据压缩算法对冗余数据进行压缩存储。
III. 错误数据的纠正错误数据是指数据库中存在的不准确、不完整或不一致的数据。
常见的错误数据包括数据录入错误、数据格式错误、数据逻辑错误等。
电子商务平台中的相关性推荐技术研究
电子商务平台中的相关性推荐技术研究随着电子商务的迅猛发展，电商平台所提供的商品种类越来越多，而面对琳琅满目的商品，用户往往很难找到自己需要的商品。
因此，电商平台推荐系统成为了提高销量和用户体验的关键之一。
其中，相关性推荐技术可以帮助用户更准确地找到感兴趣的商品，提升用户的购物体验和购买率。
本文就电子商务平台中的相关性推荐技术进行探讨。
一、什么是相关性推荐技术相关性推荐技术是一种基于数据挖掘、机器学习和人工智能等技术的推荐算法。
其目标是根据用户的历史行为和商品属性，为用户推荐相关性最高的商品或服务。
相关性推荐技术可以消除用户面对海量商品时的选择困难，提供个性化的推荐服务，提高用户购买和忠诚度。
二、相关性推荐技术的分类根据不同的算法模型和数据挖掘技术，相关性推荐技术可以分为以下几类：1、基于协同过滤的推荐基于协同过滤的推荐是一种常见的推荐算法，它利用用户历史行为数据来计算出相似度，从而推荐和用户历史行为相似的商品。
协同过滤算法分为基于用户和基于商品两种方式。
基于用户的推荐算法是利用用户历史行为，计算不同用户之间的相似度。
当用户A和用户B的历史购买记录较为相似时，系统会将用户A过去喜欢的商品推荐给用户B。
基于商品的推荐算法则是利用商品之间的相似度，寻找和用户历史购物行为有相似属性的商品。
2、基于内容的推荐基于内容的推荐算法是根据商品属性进行推荐。
它将商品描述和用户喜好属性进行对比，并根据结果推荐相关商品。
这种推荐算法需要对商品进行分类，依据分类来判定两件商品的相关性。
3、混合型推荐混合型推荐算法结合了协同过滤和基于内容的推荐算法，它综合了两种算法的优点。
在推荐商品时，它既考虑了用户的购买历史，也考虑了用户的属性和商品属性之间的相关性。
三、相关性推荐技术的应用相关性推荐技术广泛应用于各类电子商务平台，如京东、淘宝等。
这些平台都采用了相关性推荐技术，通过推荐相关商品给用户，提高用户购物体验和购买率。
下面就以淘宝为例，介绍相关性推荐技术的应用。
电商运营中的数据清洗与处理技巧
电商运营中的数据清洗与处理技巧随着电商的迅猛发展，数据在电商运营中扮演着至关重要的角色。
然而，由于大量的数据来源和多样性，数据质量的问题也逐渐凸显出来。
数据清洗与处理成为了电商运营中不可忽视的工作。
本文将介绍电商运营中常见的数据清洗与处理技巧，以帮助电商从海量的数据中获取有用的信息。
一、数据清洗的重要性在电商运营中，数据清洗的重要性不言而喻。
正确的数据决策依赖于无噪声和干净的数据。
数据清洗可以帮助电商运营人员去除重复、缺失和错误的数据，提高数据的准确性和完整性，从而提高决策的质量。
下面将介绍一些常见的数据清洗技巧。
二、数据去重数据去重是指从数据集中删除重复的数据。
在电商运营中，由于数据来源的多样性，不同渠道采集的数据可能存在重复。
重复数据不仅占用存储空间，还会影响分析结果的准确性。
因此，数据去重是一个必要的步骤。
1.基于关键字段去重对于拥有唯一标识的数据，可以基于这些关键字段进行去重。
例如，订单数据中的订单号可以作为唯一标识进行去重，以确保每个订单只出现一次。
2.模糊去重有时候，数据中的重复可能由于数据输入错误或格式不统一导致。
这时可以使用模糊匹配的方法进行去重。
例如，对于姓名字段，可以使用模糊匹配算法检测相似的姓名，并将其视为重复数据进行去重。
三、数据清洗数据清洗是指对数据集中的缺失、异常和错误进行识别和纠正。
清洗后的数据更加准确可靠，能够提供有效的运营决策依据。
1.处理缺失值在电商运营数据中，由于各种原因，数据可能存在缺失值。
处理缺失值的方法有多种，可以根据具体情况选择合适的方法：（1）删除缺失值：当缺失值占比较小同时对分析结果影响较小时，可以直接删除缺失值。
（2）均值填充：对于数值型数据，可以使用均值填充方法，将缺失值用该字段的均值进行填充。
（3）插值填充：对于时间序列数据或连续数据，可以使用插值方法，根据数据的前后值进行填充。
2.处理异常值异常值是指与数据集中大多数值显著不同的数据点。
在电商运营中，异常值可能是由于数据采集错误、录入错误或其他异常情况引起的。
电商平台如何进行数据清洗与预处理
电商平台如何进行数据清洗与预处理随着电商的迅速发展，大量的数据被产生和积累，这些数据对于电商平台来说具有重要意义。
然而，这些数据往往是杂乱无章的，包含大量的噪声和缺失值。
为了确保数据的准确性和完整性，电商平台需要进行数据清洗和预处理。
本文将介绍电商平台如何进行数据清洗和预处理的方法。
一、数据清洗数据清洗是指通过删除、修改、填补或忽略那些不完整、不准确、不一致或不适用于分析的数据，以提高数据的质量和准确性。
电商平台进行数据清洗时，可以采取以下步骤：1. 去除重复数据：在数据中存在大量的重复数据，这些数据对于后续的分析没有任何帮助，只会浪费存储空间和计算资源。
因此，电商平台需要通过去重的方式，删除重复的数据。
2. 处理缺失值：在电商数据中，常常存在缺失值的情况。
缺失值可能是由于输入错误、系统故障、用户取消订单等原因导致的。
电商平台需要根据实际情况，选择合适的方法处理缺失值，如删除含有缺失值的记录、填补缺失值等。
3. 清除异常值：异常值是指在数据中出现的不符合常理的数据点。
这些异常值可能是由于测量误差、录入错误、欺诈行为等原因导致的。
电商平台需要针对不同的异常值，采取相应的处理方法，如删除异常值、修正异常值等。
4. 解决数据一致性问题：在电商平台的数据中，可能存在数据一致性的问题，如商品名称的不一致、用户地址的格式不统一等。
为了保证数据的一致性，电商平台可以进行数据清洗，对不一致的数据进行统一处理。
二、数据预处理数据预处理是指在进行数据分析之前，对数据进行转换、归一化、规范化等操作，以提高数据的质量和可分析性。
电商平台进行数据预处理时，可以采取以下方法：1. 数据转换：电商平台的数据通常是以原始形式存在的，需要进行转换，使其适合分析。
如将文本数据转换成数字形式、将时间数据转换成时间戳等。
2. 数据归一化：电商平台的数据往往存在大小范围不一致的情况。
为了消除不同数据之间的偏差，电商平台可以采用归一化方法，将数据映射到一个统一的范围内。
电子商务模式的评价指标和方法分析
电子商务模式的评价指标和方法分析电子商务是经济信息化的核心内容，电子商务模式是电子商务取得成效的关键因素，本文探讨电子商务模式的评价问题，提出了电子商务模式评价指标、评价标准和评价方法，它的推广应用对提高电子商务的效益，促进行业、企业电子商务健康的发展，提高信息化水平与效益具有重要意义，也为商务模式的研究与分类提供了新方法。
一、确定评价指标的原则1.目的性。
电子商务模式评价目的是提高电子商务的效益，促进行业、企业电子商务健康的发展，有利于提高行业、企业信息化水平与效益。
2.科学性、系统性。
评价内容要科学、全面。
要从电子商务模式成熟度、创新度、电子商务应用覆盖率、电子商务功能与效益几方面，评估电子商务模式的有效性、功能完整性。
3实用性、可操作性。
评价指标要便于采集数据，方便使用。
实际选择评价指标及标准时，要注意依据行业类型、电子商务以及企业规模等诸多因素加以选择，适当进行增减。
4.定性与定量相结合。
定性分析评价与量化指标测度评价相结合。
根据指标的类型选择定性与定量相结合的方法。
二、电子商务模式评价指标(一)电子商务模式成熟度1.商品、服务特性、质量及差异性：商品、服务特点及差异性，市场适合度；商品、服务特的质量；商品、服务的性价比。
2.电子商务功能完整性、覆盖率。
前台功能主要包括：商品目录及分类搜索、商品展示、会员(消费者与商家)注册、购物导航、定单流程、支付流程、认证功能、客户信息反馈与沟通渠道(社区)等；后台功能主要包括：商品管理、定单处理(业务流程处理)、账户管理、模板管理、内容管理、送货管理、商务同盟管理、客户资料管理等。
商务功能覆盖率是指功能涵盖前台和后台功能的程度，它反应电子商务在核心业务(主营业务)中应用的比例，电子化商务占商务总业务量的比例等。
3.电子商务模式有效性。
包括，商品市场占有率，用户数量及增长率，对客户满意度提升作用等，其中，对客户满意提升作用包括：企业用户满意度提升作用，商务模式运行一个年度内企业用户满意度提升率；与对消费者满意度提升作用，商务模式运行一个年度内企业客户满意度提升率。
大数据分析技术在电子商务差评与售后服务中的客户投诉排查与危机公关应对影响分析
大数据分析技术在电子商务差评与售后服务中的客户投诉排查与危机公关应对影响分析随着电子商务的迅速发展，消费者面临的选择变得更加丰富，对商品和服务的要求也越来越高。
然而，不可避免地，电子商务平台也会面临用户的投诉和差评。
这些投诉和差评不仅对平台的声誉造成负面影响，还可能对售后服务产生巨大的压力。
而现代企业已经意识到，大数据分析技术可以帮助他们更好地排查客户投诉，并及时应对危机公关，从而保护企业形象和用户满意度。
首先，大数据分析技术能够帮助企业排查客户投诉。
电子商务平台的客户投诉来自于多个渠道，包括客服电话、在线客服、社交媒体等。
传统的人工处理客户投诉的方式效率低下，而且可能出现漏洞。
然而，大数据分析技术的运用改变了这一情况。
通过收集各个渠道的数据，结合自然语言处理和机器学习算法，企业可以快速准确地识别出客户投诉相关的信息和关键词，对问题进行分类和分析。
同时，大数据分析还可以将投诉与其他数据进行关联，进一步发现问题的根源。
通过这种方式，企业能够及时了解用户的不满，并采取相应措施进行改进，提高客户满意度。
其次，大数据分析技术对于电子商务售后服务的改进起到了重要的作用。
消费者在购买商品后，如果遇到质量问题或物流延误等情况，会寻求平台的售后服务。
然而，售后服务需要处理大量用户提交的问题和要求，往往需要在较短时间内快速给出解决方案。
这就需要平台有一个高效的售后服务系统。
大数据分析技术可以通过对售后服务数据的分析，发现常见的问题和瓶颈，优化售后服务流程。
同时，通过对用户需求的分析，可以为平台提供个性化的解决方案，提高售后服务的质量和效率。
这既可以减轻企业的负担，又能够改善用户体验，增强用户对平台的信任和忠诚度。
此外，大数据分析技术在危机公关应对中起到了重要的支持作用。
一旦电子商务平台面临差评及投诉的危机，如何应对和解决成为企业亟需解决的问题。
大数据分析技术可以通过实时监测用户评论和社交媒体等渠道的舆情，快速了解危机的规模和影响。
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收稿日期:2004-09-09基金项目:国家自然科学基金资助项目(90204010)作者简介:张大陆(1949-),男,上海人,教授,博士生导师.E mail:daluz@分布式电子商务中服务评价指标相关性消除方法张大陆,杨 哲,姚 进(同济大学计算机科学与工程系,上海 200092)摘要:定义了分布式电子商务中服务评价指标概念,其指标分为两种:数值型和比值型.在评价指标相关性矩阵的基础上提出了一种消除服务评价指标相关性的方法:首先对服务评价指标进行等价类划分,通过随机向量相关性对指标等价类加以优化求解,使得指标等价类之间的相关性最小,进而得到等价类的指标综合函数,在此基础上可以进行综合评价.关键词:服务质量;服务评价指标;等价类;相关性;最优解中图分类号:T P302.1 文献标识码:A文章编号:0253-374X(2006)03-0401-04Research on Elimination the Correlation of Service Evaluating Index in Distribution E CommerceZH AN G Dalu,YANG Zhe,YAO Jin(Department of Comp uter Science and Engineering,Ton gji University,Shanghai 200092,China)Abstract :This paper proposes the concept and definition of service evaluating index in distributed Ecommerce.The index is classified as ratio and numeric.An approach of eliminating correlation of service index based on correlation matrix is also proposed:Service ev aluating index is partitioned into several e quivalence classes.This approach minimizes the correlation of random vectors.Thus the synthetic func tion can be obtained.Key words :serv ice quality;service evaluating index ;equivalence class;correlation;optim al solution随着电子商务的迅速发展和广泛应用,越来越多的人们意识到服务是现代电子商务中的一个重要环节,服务的供应商和客户都十分重视服务的质量.因此,对服务供应商及服务的选择,对服务质量评价及评价指标进行研究变得尤为重要[1].但目前的研究主要集中在对企业级服务供应商的评价和选择方面.Dickson 在1996年对273个代理商和管理人员进行了调查研究,总结出23条影响供应商选择的因素[2].Weber 对1967 1990年间的关于供应商选择的相关文献资料进行分析总结,得出这23条因素在实际应用中的受重视程度[3].在面向客户的电子商务中,关于服务质量评价体系的研究工作正在进行中.同时,作为服务质量评价体系的基础和前提,服务评价指标的研究工作也亟待开展.文献[4]详细介绍了分布式电子商务中服务质量评价体系和服务评价指标的背景与发展.本文将重点讨论服务评价指标的相关性消除方法.第34卷第3期2006年3月同济大学学报(自然科学版)JOU RNAL OF TONGJI U NIV ERSITY(NAT URAL SCIENCE)Vol.34No.3 M ar.20061 服务评价指标及指标相关性本文中,评价指标分为两大类型:一种是比值型,即用比例来表示程度,或用具有某种特点的分量来除以总量.另一种是数值型,即用具体数目来表示相应的特征值.比值型的评价指标有其特定范围和最优值,指标和服务质量呈线性关系.这就意味着指标越大,质量越好.这种类型的指标的研究也相应比较简单.然而,在某些特定领域[5],数值型指标的范围很难确定,其最优值会受到多个因素影响.此时数值型指标和服务质量之间就不是线性关系了.这些不确定性就导致了评价指标和质量评价中的诸多困难.此外,某些指标的确定还是不可避免地受到人为主观因素的影响.同时在服务评价指标体系中,指标的数目巨大,而且指标之间还存在着某些相关性.这些都导致产生了许多额外工作量,还影响到评价结果的可信度和有效性.因此,在设计服务评价指标时,最好避免指标的重合.为了保持评价的客观性和公平性,必须消除指标之间的相关性.目前,有以下几种基本的方法来消除指标的相关性.(1)限制指标的数目[6].在指标体系中,指标数量越少,重合的可能性就越小,指标相关性可能也就越小.因此,在能够反映系统整体特性的前提下,应该精选指标,尽量减少指标的总量.(2)分离重合源[7].通过分解包含相关性的指标,分析重合的原因,对它们进行分离,就能获得一系列独立的指标.(3)修正权重法[8].通过构造指标矩阵把重合部分转为指标影响权重,经过修正权重消除重合度.(4)主成分分析法[9].该方法在保持样本主要信息量的前提下,提取少量有代表性的主要指标,通过对其分析来消除指标样本之间的相关性.(5)次相关性分析模型[10].这是为了研究指标权重的某些定性方法.以上这些方法基本上是单纯的定性分析或是定量计算.笔者将定性分析与定量计算相结合,在定量计算时结合定性分析.利用指标相关矩阵,将评价指标进行等价类划分.对同一等价类的指标用一个指标综合函数表示.然后利用随机向量的相关性,进行优化求解,求得等价类指标综合函数,使等价类之间的相关性最小,以消除指标相关性.2 理论基础多指标评价可用随机向量来表示.假定一n维向量X=(x1,x2,,x n)T,X存在均值向量E(X) =(E(x1),E(x2),,E(x n))T和协方差阵 .=Cov(X,X)=E(X-E(X))E(X-E(X))T=Cov(x1,x1)Cov(x1,x n)Cov(x n,x1)Cov(x n,x n)=(i,j)n!n 其中:Cov(x i,x j)=i,j称为X的第i个分量x i和第j个分量x j的协方差.由于 = T,因此协方差阵 是对称阵,易证协方差阵 为一非负定阵.随机向量X可以分隔为X=(X(1),X(2))T,其中:X(1)=(x1,x2,,x p)T,X(2)=(x p+1,x p+2, ,x p+q)T,p+q=n.则协方差阵 被分隔成=p!p p!qq!p q!q其中: p!p是p!p阶的,是X(1)的协方差阵; q!q 是q!q阶的,是X(2)的协方差阵;而 p!q= q!p T 是p!q阶的,是X(1)和X(2)的协方差阵.取非零随机向量L=(l1,l2,,l p)T,M= (m1,m2,,m q)T.令Y=L T X(1)=l1x1+l2x2++l p x pZ=M T X(2)=m1x p+1+m2x p+2++m q x p+q D(Y)=L T D(X(1))L=L T p!p LD(Z)=M T D(X(2))M=M T q!q MY和Z的相关系数为!YZ=Cov(Y,Z)D(Y)D(Z)=Cov(L T X(1),M T X(2))D(Y)D(Z)= L T Cov(X(1),X(2))MD(Y)D(Z)=L T p!q ML T p!p LM T q!q M 3 指标相关性消除方法3.1 指标向量的相关矩阵和等价类指标体系中,指标的相关性是十分密切的,它们反映了系统的特征.指标相关性的值称之为相关度,其相关矩阵由指标的相关度构成.有以下几种方法来确定指标的相关度:专家评级,方向余弦.文中通402同济大学学报(自然科学版)第34卷过随机向量的相关系数来确定指标的相关度.随机向量X 的分布通常未知,其协方差阵 和相关矩阵也未知.X 的m 个随机样本表示为矩阵X m !n .极大似然估计是常用的协方差计算方法[11].协方差矩阵 的极大似然估计为: ∀=1m #mk =1(X -X )(X -X )T记x i =1m #mk=1x ki s ij =1m -1(x ki -x i )(x k j -x j )r ij =|s ij |s ii s jj, i,j =1,2, ,nr ij 越接近1,表示指标x i 和x j 是非常相似的,则指标相关矩阵R =(r ij )n !n 是总体相关矩阵的无偏估计.由于r ii =1,R 也是一个对称矩阵.当r i j =1时,对称矩阵R 是一个相似矩阵.易证R 的传递闭包t(R )就是等价闭包e(R ),即t(R )=e(R ).当r ii ∃1时,相关矩阵是模糊矩阵.用模糊聚类分析法来划分指标的等价类,则每个等价类中的指标都能反映服务的某个特点.给定水平值∀,可得等价矩阵[t(R )]∀.从而,服务评价指标被分为几大类.如有一服务评价指标集:U ={u 1,u 2,u 3,u 4,u 5},指标相关矩阵为R =1.0 0.1 0.9 0.5 0.30.1 1.0 0.1 0.2 0.40.9 0.1 1.0 0.3 0.10.5 0.2 0.3 1.0 0.70.3 0.4 0.1 0.7 1.0当∀=0.7时,得到等价矩阵[t(R )]0.7=1 0 1 0 00 1 0 0 01 0 1 0 00 0 0 1 10 0 0 1 1服务评价指标集被分为三个等价类{u 1,u 2},{u 3},{u 4,u 5}.当水平值∀取值不同时,等价类的划分也不同.一般来说,∀的取值视具体问题而定.3.2 等价类的相关性假设有n 个评价指标组成随机向量X =(x 1,x 2, ,x n )T.X 被划分为t 个等价类:X (1),X (2), ,X (t ),其中X (i )=(x i 1,x i 2, ,x i p i )T i =1, ,t 且#ti=1p i =n经过等价类的划分,同一等价类内的指标之间关系密切,共同反映了服务的某一特征.以等价类所有指标为论域的线性函数来综合反映服务特征:f (X (t ))=(L t )T X (t)其中:L t=(l t1,l t2, ,l tp i )T.随机向量的相关性就表示了随机向量的线性相关度.文中用随机向量的相关性来描述等价类之间的相关函数.当等价类的数目t =2,选择X (1),X (2)使得在给定约束条件下的线性相关性最小.即m in !X (1)X(2)=Cov (f (X (1)),f (X(2)))D (f (X(1)))D (f (X(2)))=(L 1)T 12L 2(L 1)T11L 1(L 2)T22L 2满足约束(L 1)T L 1=1(L 2)T L 2=1l 1i >0,l 2j >0i =1, ,pj =1, ,q通过优化求解L (1),L (2),从而得到f (X (1)),f (X (2))的值.当等价类的数目t 大于2时,min !X (i)X (j )=Cov (f (X(i )),f (X(j )))D(f (X (i )))D (f (X (j ))).令F (!)=[!X (1)X (2),!X (1)X (3), ,!X (i)X (j ), ,!X (t -1)X (t)]T ,i =1, ,t -1,j =i +1, ,t.用多目标优化求解L k (k =3, ,t),min F (!),满足以下约束条件:(L k )TL k=1l k i >0k =3,4, ,ti =1,2, ,p i分别求得所有等价类指标的线性综合函数后,用该函数作为最终评价指标进行系统综合评价.4 实例分析假设有6家供应商提供同样的服务,使用8条指标来对它们进行评价[7].利用极差变换公式,将原始数据标准化,并得到如下指标相关矩阵:403 第3期张大陆,等:分布式电子商务中服务评价指标相关性消除方法R =1.00.50.70.80.40.50.40.80.51.00.40.40.80.70.90.40.70.41.00.70.40.50.40.70.80.40.71.00.40.50.40.80.40.80.40.41.00.70.80.40.50.70.50.50.71.00.70.50.40.90.40.40.80.71.00.40.80.40.70.80.40.50.41.0求R 的传递闭包t (R ),选取适当水平值∀=0.7,则等价类划分为X(1)=(x 1,x 3,x 4,x 8),X (2)=(x 2,x 5,x 6,x 7).计算协方差阵 ∀并优化求解min !X (1)X (2),满足约束条件:l21+l 23+l 24+l 28=1l 1>0,l 2>0,l 4>0,l 8>0l 22+l 25+l 26+l 27=1l 2>0,l 5>0,l 6>0,l 7>0由此可得:l 1=0.21,l 2=0.60,l 3=0.85,l 4=0.33,l 5=0.78,l 6=0.15,l 7=0.05,l 8=0.34.两个等价类指标综合函数分别为f (X (1))=0.21x 1+0.85x 3+0.32x 4+0.34x 8f (X(2))=0.60x 2+0.78x 3+0.15x 6+0.05x 75 结 语文中将分布式电子商务中服务评价指标分为两种类型:比值型和数值型.同时,还讨论了一种全新的方法来消除服务评价指标相关性.这种方法既是定量的,也是定性的.使用指标相关矩阵,把指标分成数个等价类,并使用随机向量的相关性来求最优解.等价类的指标合成函数则被用来最小化等价类之间的相关性,由此来消除指标相关性.尽管笔者已经完成了上述工作,但是仍然有诸多不足之处亟待深入研究[12].事实上,服务评价指标体系中的指标量是非常巨大的.因此,下一步的工作重点之一就是要完成指标的其他定义.在第三段中,虽然已经设计出了一种方法来消除服务评价指标相关性,理论上证明是可行的,并用实例进行了检验,但还需更多实际的检验.参考文献:[1] WANG Chunxi,CHA Jianzhong.Research status and developi ng trend of the performance measurement of supply chain [J ].International Journal of Industrial Engineering /Engineering M anagem ent,2003,17(3):58.[2] Dickson G W.An analysis of vendor selection systems and decis i ons[J].Journal of Purchasi ng,1966,2(1): 5.[3] W eber C A,Current J R,Benton W C.Vendor selection cri teriaand methods [J ].European Journal of Operational Research,1991,50(1): 2.[4] 张大陆,姚进.电子商务环境下面向顾客的服务质量评价体系[J].计算机工程,2005,31(6):66.ZHANG Dalu,YAO Jin.Quality of service evaluation s ystem i ncustomer oriented e commerce [J ].Computer Engineering,2005,31(6):66.[5] Davis T.Effective supply chain management[J ].M anagementReview ,1993,27(8):35.[6] 彭勇行,张茂祥.系统评价理论与方法[M ].北京:中国经济出版社,1994.PENG Yongxi ng,ZHANG M aoxiang.Theories and m ethods ofsystem evaluati on [M ].Beijing:China Economic Publishing Company,1994.[7] 王伟夏.消除评价中重复计算的方法研究[J ].系统工程,1988,6(4):24.WANG Weixia.An approach of eliminating the repeated computing in evaluation[J].System Engineer,1988,6(4):24.[8] 毛保华.评价指标体系分析及其权重系数的确定[J ].系统工程,1991,9(4):37.M AO Baohua.Analysi s of evaluating index architecture and res earch of w ei ght coefficient[J].System Engineer,1991,9(4):37.[9] 张尧庭,方开泰.多元统计分析[M ].北京:科学出版社,1997. 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