基于数据挖掘的上市公司绩效评价研究
基于数据挖掘的企业绩效分析
基于数据挖掘的企业绩效分析近年来，随着互联网和信息化的发展，数据挖掘技术在企业中的应用越来越广泛。
企业通过对庞大的数据进行挖掘和分析，从中找出有用的信息，以便更好地进行决策和规划。
其中，利用数据挖掘技术来进行企业绩效分析，是一个非常重要的领域。
一、数据挖掘在企业绩效分析中的应用企业绩效分析是企业管理中的重要环节，它能够帮助企业了解自己的运营状况、发现问题和瓶颈，并为未来的改进提供指导意见。
而数据挖掘技术则可以帮助企业更准确地进行绩效分析。
首先，数据挖掘技术可以对企业的各项数据进行深入分析，找出数据之间的关联性和影响因素。
例如，数据挖掘可以帮助企业找出销售额和广告支出之间的关系，分析员工绩效和培训投入之间的联系等。
这些数据分析可以帮助企业深入了解业务运营状况，从中找出短板之处，进行改进和优化。
其次，数据挖掘还可以帮助企业预测未来的业务状况。
通过分析历史数据和趋势，数据挖掘技术可以预测未来的运营状况和市场需求，这为企业的战略规划和业务决策提供了重要参考。
最后，数据挖掘技术还可以帮助企业进行风险评估和预警。
通过分析历史数据和市场状况，数据挖掘可以帮助企业预测可能出现的风险，并提前制定相应的措施，以减少潜在的损失。
综上所述，数据挖掘技术在企业绩效分析中的应用是非常广泛的，可以帮助企业深入分析各种数据，预测未来的业务状况，并进行风险评估和预警。
二、企业绩效分析的数据类型和挖掘方法企业绩效分析需要处理各种类型的数据，包括数值型、文本型、时间型等不同类型的数据。
不同类型的数据需要采用不同的数据挖掘方法才能更好地分析和挖掘。
1. 数值型数据数值型数据是企业绩效分析中最常见的数据类型，通常包括销售额、利润、成本、投资等指标。
对于这种数据，常用的数据挖掘方法包括聚类分析、关联规则分析、回归分析等。
聚类分析可以对企业的客户或者产品进行分组，找出各组之间的差异和相似性；关联规则分析可以找出各种指标之间的关系，例如，销售额和广告支出之间的关系；回归分析可以预测未来的销售额和利润等指标。
数据挖掘在企业绩效分析中的应用研究
数据挖掘在企业绩效分析中的应用研究随着互联网的发展和商业竞争的加剧，越来越多的企业开始关注自身的绩效和效益。
因此，企业绩效分析已经成为了一个非常重要的领域。
而在这一领域中，数据挖掘技术的应用越来越受到企业的关注和青睐。
一、数据挖掘技术简介首先，我们来简单介绍一下数据挖掘技术。
数据挖掘是一种从数据中挖掘出有价值信息的技术，它可以帮助我们快速发现大规模数据中的模式和规律。
数据挖掘技术可以分为监督学习和无监督学习两种方式，它可以在处理海量数据时，充分利用数据挖掘的优势，快速而准确地分析数据，为企业决策提供有力支持。
二、企业绩效分析的重要性企业绩效分析是通过对企业的生产经营状况进行定量或定性的分析，从而评估企业的综合能力。
企业绩效分析的结果能够有效指导企业进行生产经营活动的管理和决策，有助于提高企业的竞争力和效益。
企业绩效分析主要包括对企业财务、管理和市场等方面的评估。
企业要想在众多竞争对手中脱颖而出，就需要通过对绩效的科学分析和管理，打造自身特有的优势和经营模式。
三、数据挖掘在企业绩效分析中的应用研究数据挖掘技术在企业绩效分析中的应用越来越广泛，它可以帮助企业开展市场研究、客户细分、产品分析、销售预测等方面的工作。
以下是数据挖掘在企业绩效分析中的几个典型应用场景。
（一）客户细分企业的市场是由不同群体的消费者组成的，不同群体的消费者对企业的产品和服务有不同的需求和反应。
因此，对客户进行细分是企业绩效分析的重要组成部分之一。
数据挖掘技术可以通过对客户的消费信息、购买偏好、浏览行为等数据的分析，将消费者划分为不同的群体。
通过针对性的推广和营销，企业可以更好地满足不同客户的需求，提高产品的竞争力和市场占有率。
（二）产品分析企业要想在市场中获得成功，需要不断开发和完善自己的产品。
数据挖掘技术可以从大量的产品评价、销售、消费者意见等数据中，快速挖掘出产品的优势和不足，帮助企业部门更好地进行产品的设计和开发。
此外，通过对产品的销售数据和消费者访问行为分析，企业可以预测出产品的销售趋势，避免过度存货和销售滞后等问题。
基于数据挖掘技术的企业信用评估研究
基于数据挖掘技术的企业信用评估研究随着经济的发展，企业信用评估越来越受到人们的关注。
在传统的信用评估方式中，往往依靠人工赋值，存在着时间成本高、评估标准不明确等问题。
随着数据挖掘技术的发展，越来越多的企业将其应用于信用评估领域，以便更准确、更高效地评估企业信用。
数据挖掘是一种通过对数据进行分析、处理、识别模式和建立模型来获取知识的过程。
其具体实现的过程是，通过对不同维度、不同类型、不同来源的数据进行收集、清洗和预处理，提取数据中的有效信息，进行特征分析和建模，进而得出结论。
在进行企业信用评估时，数据挖掘技术可以从以下几个方面入手：一、企业背景分析包括企业的行业类型、企业规模、所在地区、企业历史发展状况等因素。
这些因素不仅反映了企业的经营状况，还可以帮助评估其经营风险。
二、财务指标分析通常包括财务数据中的利润、资产、负债、现金流等指标。
这些指标可以反映企业的盈利能力、资产状况、偿债能力和现金流量状况等，从而评估其财务状况。
三、经营管理分析企业的经营管理状况直接影响着企业的发展。
数据挖掘技术可以从企业的管理层、组织架构、营销策略、产品研发等方面进行分析，以评估企业的经营管理水平。
四、市场竞争分析市场的竞争性对于企业的发展至关重要。
数据挖掘技术可以从市场份额、市场渗透率、价格竞争力等方面来评估企业在市场中的竞争力和地位。
基于以上四个方面的数据，可以通过模型分析、关联规则挖掘、分类算法等方法来建立企业信用评估模型，从而预测企业未来的发展趋势。
当然，数据挖掘技术本身也存在一些局限性和不足。
比如，一些因素可能受到外部环境影响较大，如政策、自然灾害等因素，不能完全用数据来描述。
再者，数据的质量不仅取决于采集方式、存储方式和处理方式等因素，还可能受到人为因素的影响。
因此，当企业使用数据挖掘技术进行信用评估时，需要同时考虑数据的质量和数据的普适性，才能更准确地评估企业的信用状况。
总之，数据挖掘技术的应用让信用评估变得更加客观、准确和高效。
基于数据挖掘技术的KPI评估模型研究
基于数据挖掘技术的KPI评估模型研究随着业务竞争日益激烈，公司内部也在不断追求高效率和高质量的工作状态，因此，客观评估员工绩效、预测业务目标和挖掘潜在问题已经成为许多组织面临的困境。
而数据挖掘技术的出现，为解决这一问题提供了一个新的思路。
本文将分析KPI评估模型的必要性，并介绍利用数据挖掘技术开发KPI评估模型的方法。
一、KPI评估模型的必要性KPI (Key Performance Indicator)，即关键绩效指标，是衡量公司绩效的标准。
传统的KPI评估模型主要是基于手动收集、计算和处理数据，如人工统计、问卷调查、报表分析等方式。
然而，这种方式存在显著的缺点：手动方式存在误差、周期长、难以管理，且不能在短时间内获取大量数据。
由于公司内部运作复杂，传统方法难以有效发现内部问题和优化方案。
因此，开发一个自动化、高效、准确的KPI评估模型显得尤为必要。
二、数据挖掘技术在KPI评估模型中的应用数据挖掘技术是利用计算机技术自动挖掘数据的潜在价值和规律的过程，其主要应用于大规模数据集的数据分析、建模和预测。
在KPI评估模型中，数据挖掘技术可以对大量高维度、复杂关系的数据进行分析，提取出关键数据特征，从而实现自动化、高效、准确的评估。
建模方法：1.分类技术分类技术主要应用于分类问题，具体方法有决策树、神经网络等算法。
在KPI 评估模型中，可将分类技术用于员工业绩的优、中、差评估、设备的正常、异常诊断等方面。
2.聚类分析聚类分析主要应用于相似度计算，将相似的数据点聚合为同一组，从而提取数据中隐藏的分组，并为问题提供更多的解决思路。
在KPI评估模型中，聚类分析可用于员工绩效、销售区域分析等方面。
3.关联分析关联分析主要应用于挖掘多项指标之间的关系和影响，具体方法有Apriori算法等。
在KPI评估模型中，关联分析可用于产品组合、价格分析等方面。
建立模型后，可以采用数据仓库或OLAP技术进行数据存储、查询和分析，从而反馈给管理层，帮助他们发现业务问题和提高绩效。
基于大数据技术的企业绩效评估研究
基于大数据技术的企业绩效评估研究一、引言随着信息时代的到来，信息量不断增加，企业所搜集的数据也呈指数级增长，而如何利用这些数据来提高企业绩效，成为了当今企业发展的热点问题。
大数据技术作为一种强有力的工具，对企业绩效评估起到了越来越重要的作用。
二、大数据技术在企业绩效评估中的应用1.数据收集利用大数据技术的数据收集平台，可以在多个维度上收集数据，并将其整合。
这样不仅可以提高数据质量，而且可以节省数据收集时间和成本。
2.数据分析和挖掘数据分析和挖掘是大数据技术的核心，可以帮助企业从海量的数据中找到有用的信息，并帮助企业进行快速的决策。
数据分析和挖掘可以用来探究企业内的数据，如财务数据、销售数据、消费者数据等，进而分析企业市场占有率、利润和增长率等绩效指标。
3.数据可视化大数据技术中的数据可视化功能可以将复杂的数据呈现为直观、易懂的图表和图像，方便企业中各部门和职能人员对数据进行可视化和分析。
这有助于企业决策者更好地理解数据，并快速找出问题和解决方案。
三、基于大数据技术的企业绩效评估案例研究在使用大数据技术评估企业绩效时，一家企业首先需要确定自己需要关注的指标，如收入、市场占有率、销售额、盈利和创新力等。
选择正确的数据指标对于绩效评估的准确性和有效性至关重要。
以某国内大型汽车公司为例，该公司主要从以下维度对绩效进行评估：1.销售数据该公司首先根据销售数据监控市场份额和销售额，通过观察每个月的收入和利润率，可以快速了解该公司在市场上的竞争状况和未来竞争潜力。
同时，该公司还关注每台汽车的平均价格和产品线等指标，以选择合适的营销策略。
2.消费者数据除了销售数据外，该公司还从消费者角度进行评估，收集消费者的反馈和需求，不断优化产品设计并改进产品质量，并采用社交媒体等新兴渠道向消费者传递信息，以增强消费者信任和忠诚度。
3.供应链数据该公司还通过拓展供应链网络和优化采购渠道，以缩短产品流通时间，减少成本，提高产品和服务质量，进一步增强其竞争能力。
基于大数据技术的企业绩效评价研究
基于大数据技术的企业绩效评价研究随着时代的变迁，企业在追求效益的同时更加注重对自身价值的评估和提升。
作为现代化管理思想的核心，绩效评价体系早已经被企业所广泛接受并实践。
因此，在如今信息时代的浪潮下，大数据技术的逐渐成熟给企业绩效评价带来了全新的可能性。
本文将以基于大数据技术的企业绩效评价研究为主题，探讨大数据技术在绩效评价方面的应用。
一、大数据技术介绍大数据是指由于传感、互联网和其他渠道产生的海量数据集合。
随着互联网的日趋发展，数据的规模和复杂程度也在不断增加。
因此，早期处理数据的技术已经无法满足现代企业对于数据处理和应用的需求。
基于随着计算机技术的发展，大数据技术被正式提出并进一步发展起来。
与传统数据分析技术不同，大数据技术可以在处理海量数据同时实现高速、实时的分析，从而为企业决策提供优质的数据服务。
二、大数据技术在企业绩效评价方面的应用1. 数据收集绩效评价先决的数据收集给大数据技术的应用提供了前置条件。
在大数据技术的帮助下，企业可以将各个业务场景和环节数据采集并整合，从而实现全面、即时的数据收集和整理。
有了海量的数据，企业可以根据自己的需要制定相应的指标，对企业经营状况进行更全面、更深入的掌握。
2. 数据分析数据分析是大数据技术的重要应用之一，也是企业绩效评价研究中的核心环节。
通过大数据技术的数据分析能力，企业可以掌握各个数据点之间的联系和规律，并且可以将数据进行更全面、更深层的分析，从而制定出相应的发展策略和改进意见。
3. 建立绩效评估体系通过大数据技术的应用，企业可以将从各方面收集到的数据以及经过相应分析得出的结论整合在一起，建立起完善的绩效评价体系，从而能够更加全面、具有针对性地评估企业的经营状况和业务表现。
这样一来，在企业管理决策方面，能够提供更全面、更深入的参考。
三、大数据技术在企业绩效评价中的实践案例1. 大型工程公司A公司是一家大型工程公司，依托大数据技术，A公司能够通过收集各个方面的数据来进行全面、精准的绩效评价。
浅析基于数据挖掘技术的上市公司信用风险评估
过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分 类实例 ， 叶子节点
即为实例所属的分类 ， 树上每个 节点说 睨了对实例 的某个属性 的测试 ， 节点 的每个后继分 支对 应于该属性的一个可能值 。决 策树分类模型之所以被广泛应用于信用风险评估 ， 主要是因为 决策树具有以下 优点 ：１ 与神经 网络或 贝叶斯 分类等其他分类 （） 模型相 比 ， 策树 的分类原理 简单易懂 ， 决 很容 易被使用 人员理 解和接受 。在决策树分类过程中 ， 一般不需要人为设定参数 ， 更 适合于知识发现 的要求 ；２ （ ）决 策树 的学 习算法具有建立速度 快、 计算量相对 不是很大 、 以处理连续值和离散值属性 ；３ 决 可 （） 策树能使用信息原理对大量样本的属性进行信息量分析 ，计算
２ 神 经 网络 、
数据中智能发现 有用 的规 则和 知识 ， 上我 国上市公 司信 息 再加
披露制度 的不断 完善 ， 使得我们 的研究能够得 到的数据 资料 也 不断的增 多， 这些有利 条件 的出现使得我们对基于数据挖掘 的
Ｂ Ｐ网是面 向映射变换 的神经 网络中应用最广泛 的一种 ， 其
算法基础 上研 究出了改进的决策树归纳包 （ ４５ ， Ｃ ．）这是 目前被
劣， 以期 为我 国上 市公 司信 用 风 险预 测 起 到 参 考 作 用 。
【 关键词 】 数据挖掘 信用风险 决策树 支持 向量机
一
、
引 言
我国上市公司是整个 国民经济整体 的一个 有机 组成部分 ， 甚至可 以说是整 个国民经济的核心所在 。至 ２ ０ ０ ８年底 ， 两 沪深
此， 研究 上市公 司信用风险评估这 一课题 ， 已经成为我 国 目前
经济生活中亟待解决的一个重要 问题。 目前许 多定量技 术和 支持工具 、软件 已付诸商业应 用 ， 继 传统 的比例 分析之后 ， 统计方法得 到了广泛 的应 用 ， 如判 别分
基于大数据的企业绩效评估及优化策略研究
基于大数据的企业绩效评估及优化策略研究一、引言企业绩效评估是企业管理中的重中之重，是企业实现持续增长、稳健发展的关键所在。
然而，传统的企业绩效评估方式往往面临多种挑战，如单一指标评估、数据来源不全、手工作业效率低等问题，限制了企业在风险控制、管理优化等方面的表现。
为此，随着大数据技术的不断发展，企业绩效评估已经开始走向基于大数据的模式。
本文将分析大数据在企业绩效评估中的应用，探讨基于大数据的企业绩效评估与优化策略。
二、基于大数据的企业绩效评估方法大数据的应用可以提供更广泛、更准确、更完整的数据来源，也能够快速提取和分析数据，进而生成更具针对性、科学、有效的企业绩效评估指标。
具体而言，基于大数据的企业绩效评估可采用以下几种方法：1.多维度评估传统的企业绩效评估模型大多侧重于单一指标的评估，而基于大数据的企业绩效评估则可以通过多维度的评估方式，更全面地反映企业在不同方面的表现。
例如，可以通过分析大数据中的销售数据、客户反馈、市场趋势等多个指标，来评估公司在市场开拓、客户服务、产品研发等方面的表现。
2.精确预测企业绩效评估往往需要对未来进行预测，而基于大数据的企业绩效评估可以凭借大数据的规模、密度和质量等特性，对未来进行更准确的预测。
例如，可以通过对客户行为、市场趋势等数据的分析，来预测企业未来的销售额、市场份额等。
3.自动化评估基于大数据的企业绩效评估可以通过自动化的方式，快速地进行大规模的数据处理和分析。
例如，可以利用机器学习算法，对大规模的销售数据进行分类和聚类，实现快速的数据筛选和清洗，提高评估效率，降低评估成本。
三、基于大数据的企业绩效优化策略除了评估企业绩效，基于大数据的企业绩效评估还可以为企业提供优化策略，帮助企业更好地实现可持续发展。
以下是几种常见的基于大数据的企业绩效优化策略：1.精细化营销基于大数据的企业绩效评估可以帮助企业更好地理解客户需求，提高客户满意度和粘性。
例如，可以通过分析客户行为、购买记录等数据，推出更加个性化、精准的营销方案，提高产品销售量和客户忠诚度。
基于数据挖掘的公司绩效评估模型设计与实现
基于数据挖掘的公司绩效评估模型设计与实现第一章绪论在市场竞争日益激烈的今天，公司绩效评估成为了管理者必须关注的问题之一。
而随着数据挖掘技术的不断发展，将其应用于公司绩效评估中也成为了一种趋势。
本文旨在设计一个基于数据挖掘技术的公司绩效评估模型，对公司的绩效进行评估并提供一些相关指导。
第二章数据挖掘技术初探2.1 数据预处理数据预处理是数据挖掘中十分重要的一个步骤，它包括数据清洗、数据转换、数据归一化等。
在公司绩效评估中，数据预处理能够将实际采集到的数据转化为符合评估需求的数据。
2.2 分类与回归分类和回归是两种最基本的数据挖掘技术。
在公司绩效评估中，这两种技术可以用来识别绩效较好的公司和较差的公司，同时确定不同因素对公司绩效的影响程度。
2.3 聚类聚类是一种将数据分组的技术，它能够将拥有相似特征的数据分为一组。
在公司绩效评估中，聚类可以用来识别可能具有相似绩效的公司。
第三章公司数据收集3.1 绩效数据绩效数据是公司绩效评估的核心数据，包括销售额、利润率、成本控制，员工满意度等。
这些数据需要进行初步处理和统计，以便后续数据挖掘分析。
3.2 公司基础数据公司基础数据包括公司规模、行业、地理位置等信息。
这些数据可以用来对公司进行分类和聚类。
3.3 竞争对手数据竞争对手数据也是公司绩效评估的重要数据。
通过比较不同公司的数据，可以识别出绩效较优的公司。
第四章绩效评估模型设计与实现4.1 数据预处理在对绩效数据进行数据预处理时，需要考虑的因素包括数据清洗、数据缺失值处理、数据标准化等。
这些步骤能够使数据符合评估模型的要求。
4.2 模型建立本模型使用分层聚类算法对数据进行聚类。
首先，根据公司规模、行业、地理位置等因素进行分类，然后根据每个公司的绩效数据进行聚类。
最后根据不同聚类的结果，确定每个公司在该类别中的排名。
4.3 模型测试与优化测试模型的效果很重要。
可以使用曲线下面积、召回率、准确率等参数来评估模型效果。
基于多维数据挖掘的企业绩效分析与预测研究
基于多维数据挖掘的企业绩效分析与预测研究随着市场竞争的日益加剧，企业经营的一系列数据也越来越复杂，数据的积累越来越大，如何科学分析这些数据，挖掘有效信息将成为企业的重中之重。
基于多维数据挖掘的企业绩效分析与预测，可以帮助企业更好地利用数据，发掘潜在商机，提高企业的竞争力和经济效益。
一、企业绩效分析的意义企业绩效分析的主要目的是帮助企业掌握自身真实的生产经营情况，以便能在激烈的市场竞争中保持自身的竞争力。
同时，企业绩效分析也可以帮助企业领导者发现当前存在的问题和短板，为公司的决策提供参考意见。
企业绩效分析离不开大量的数据，企业应该结合自己的情况，采集和整理生产经营数据，从而得出生产、管理和财务等方面的数据。
不同绩效分析指标对企业是非常重要的，每一项绩效指标都有着不同的意义和优劣势，分析者需要灵活运用。
二、基于多维数据挖掘的方法基于多维数据挖掘的绩效分析方法，与传统的绩效分析方式不同，传统的分析方法最多只能同时分析两到三个指标，而基于多维数据挖掘的方法可以同时考虑多个指标，比如生产效率、产品营销、财务利益等等。
在数据挖掘的过程中，对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、数据抽取和转换等操作，以提高挖掘结果的准确性。
具体方法包括：1. 聚类分析聚类分析是一种基于相似性度量的无监督学习方法，将数据分为多个不同的组，每一组中的成员在某种意义上都是相似的。
通过聚类分析，企业可以挖掘出生产、销售、管理等方面的潜在问题，从而制定出相应的对策。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，主要用于发现数据中的相关性。
通过关联规则挖掘，可以发现不同因素之间的相互关系、交互作用和影响。
企业可以有效利用关联规则挖掘数据中的潜在联系，更好地组织生产过程，提高服务质量。
三、预测模型基于多维数据挖掘技术，企业能够挖掘出某些指标的趋势变化、时间序列特性和周期性变化等信息，基于这些信息，建立预测模型，分析未来可能的发展趋势，并制定出相应的策略和计划。
基于大数据的企业绩效评价研究
基于大数据的企业绩效评价研究企业绩效评价一直是管理者们非常关注的话题。
如何衡量企业绩效？如何找到影响企业绩效的主要因素？对于企业管理者而言，这些问题的解决至关重要。
而随着大数据技术的发展，很多企业开始运用大数据技术进行绩效评估。
这篇文章将探讨基于大数据的企业绩效评价研究。
一、大数据在企业绩效评估中的应用大数据技术可以提供更全面、准确的数据支持和开发优化。
通过数据分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品、改进营销策略、降低成本、提高效率等。
而大数据技术可以帮助企业从根本上改善业务的运营和管理，推动企业绩效不断提升。
二、大数据在企业绩效评估中的优势1. 更全面的数据收集大数据技术可以帮助企业以更全面、系统的方式收集数据。
传统的数据收集方式主要以问卷调查和市场研究为主，但存在样本数量小、数据质量差等问题。
大数据技术可以帮助企业收集到更多、更准确的数据，包括用户行为数据、社交媒体数据、电子商务数据等。
2. 更准确的数据分析大数据技术可以帮助企业进行更准确的数据分析，识别出与企业绩效相关的关键因素。
传统的数据分析方法主要以统计学和抽样技术为主，但忽略了大量的数据信息。
大数据技术可以通过强大的数据处理能力快速进行数据挖掘和预测分析，从而得出更准确的结论。
3. 更高效的数据共享大数据技术可以帮助企业实现多个部门间的数据共享，使更多岗位能够参与到绩效评估中来。
传统的数据管理方式往往会造成信息孤岛，不同部门之间缺乏有效沟通和配合。
而大数据技术可以将数据共享变得更加高效，从而更好地利用企业内部资源，提高绩效评估的效率和准确性。
三、基于大数据的企业绩效评估的实践利用大数据技术进行企业绩效评价已经不再是一种理论，而是一种实践。
下面介绍几个基于大数据的企业绩效评估实践案例。
1. 谷歌公司谷歌公司利用大数据技术进行绩效评估，包括员工满意度调查、资产利用率统计、客户满意度评估等。
谷歌公司将绩效评估纳入公司的核心文化，形成了一种文化机制，使员工不断追求卓越。
基于数据挖掘的企业经营绩效分析研究
基于数据挖掘的企业经营绩效分析研究第一章概述企业经营绩效是企业是否能够实现效益最大化的重要指标之一，是影响企业生存发展的关键因素之一。
随着云计算、大数据、物联网等现代信息技术的迅速发展，采用数据挖掘技术进行企业经营绩效分析已成为一种趋势，本文就基于数据挖掘技术进行企业经营绩效分析展开研究。
第二章相关理论2.1 数据挖掘数据挖掘是指通过对大量数据的分析，发现其中潜在的、有意义的、可理解的规律，用于支持决策、推理、预测以及发现新的知识和发现。
2.2 企业经营绩效评价模型企业经营绩效评价模型主要包括财务指标法、市场指标法和综合指标法等。
其中，综合指标法包括基本模型、灰色预测模型、神经网络模型等。
第三章数据处理3.1 数据收集企业经营数据的收集可以通过企业内部数据库、财务报表以及营销数据等多种途径进行。
3.2 数据预处理数据预处理是指在进行数据挖掘前进行数据清洗、数据转换和数据归约等预处理工作，保证进入数据挖掘算法的数据质量。
第四章经营绩效分析4.1 KMeans聚类算法分析利用KMeans聚类算法对企业的经营状况进行分类，根据不同分类下的企业的财务、营销、运营等指标的表现进行分析比较。
4.2 关联规则挖掘分析通过对企业的销售数据进行关联规则挖掘，发现销售数据中的关联规则，从而更好地进行营销策略制定和产品销售。
4.3 时间序列预测分析使用时间序列分析方法对企业的营收、利润等关键指标进行预测分析，从而为企业未来的经营决策提供科学依据。
第五章实验结果分析本文选取某企业的经营数据为实验数据进行数据挖掘分析，经实验结果分析，发现KMeans聚类算法可以对企业进行经营状况分类，关联规则挖掘可以为企业的营销策略制定提供科学依据，时间序列预测可以为企业的未来决策进行提供建议和支持。
第六章结论与展望通过对企业经营绩效分析的研究，发现数据挖掘技术可以为企业经营决策提供有效支持和科学依据，但实现这一目标需要对理论进行深入挖掘，对企业数据进行更为精细的预处理和分析，以及应用数据挖掘算法进行更为精准的分析。
基于大数据的企业绩效评估模型研究
基于大数据的企业绩效评估模型研究近年来，随着互联网技术的飞速发展，大数据已经成为了企业管理领域的热门话题。
大数据的出现不仅使得企业能够更准确地了解市场和消费者，同时也为企业绩效评估带来了全新的机遇和思路。
为了更好地利用大数据来评估企业的绩效，越来越多的研究者开始探索基于大数据的企业绩效评估模型。
本文将探讨这种模型的研究现状、理论基础和应用前景。
一、研究现状大数据的出现使得企业的数据变得更为丰富和复杂，基于传统的绩效评估方法已经难以适应这种变化。
尤其是对于那些规模庞大、业务复杂的企业来说，绩效评估要求更为全面和深入。
因此，越来越多的研究者开始探索基于大数据的绩效评估方法，以期能够更加准确地评估企业的运营状况和发展潜力。
目前，基于大数据的企业绩效评估模型主要有两种，一种是基于结构化数据分析的模型，另一种是基于文本挖掘和自然语言处理的模型。
前者主要是通过收集企业的各种数据，如销售额、市占率、成本开支等，对这些数据进行结构化处理并运用数据挖掘的技术，以构建企业绩效的数学模型。
后者则是通过对公司公告、新闻报道、社交媒体等非结构化数据的文本分析，获取与企业发展潜力相关的信息来评估企业的绩效。
二、理论基础基于大数据的企业绩效评估模型需要依托于一些相关的理论基础，例如数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。
其中，最核心的理论基础是数据挖掘技术。
数据挖掘是指通过大规模数据挖掘技术，发现其中蕴含的潜在规律、关联和偏好等信息的过程。
在基于大数据的企业绩效评估中，数据挖掘技术对提取关键信息和建立企业绩效预测模型非常重要。
由于企业数据的来源和种类多样，因此需要运用多种数据挖掘技术，如聚类、分类、回归、神经网络等来分析企业数据。
三、应用前景基于大数据的企业绩效评估模型具有广泛的应用前景。
首先，通过建立全方位、多层次的企业数据模型，可深入挖掘企业数据的意义，进而更好地了解企业业务和发展状况。
其次，通过对大量非结构化数据的文本分析和挖掘，企业可以及时掌握社会和市场变化，做出更加科学合理的决策。
基于大数据的企业绩效评价模型研究
基于大数据的企业绩效评价模型研究在信息化和数字化飞速发展的今天，企业面对着更加复杂和动态的市场环境，企业绩效评价已经成为了企业管理中至关重要的一个环节。
然而，传统的企业绩效评价体系通常只依靠经验和识别力，难以精准地反映企业的真实情况，所以人们需要一种新型的基于大数据的企业绩效评价模型来提升评价的准确性和可靠性。
一、大数据在企业绩效评价中的地位和作用大数据技术已经逐渐成为企业绩效评价的重要手段。
传统的企业绩效评价体系往往只能确定一般性指标，比如营收、成本和利润等。
然而，这样的指标直接反映了企业的生产和经营情况，而没有进一步根据市场情况、消费者行为、竞争环境和产业特点进行更进一步地分析和评价。
而基于大数据的企业绩效评价模型则可以动态获得数据，精准分析市场趋势，分析顾客喜好和购买行为，综合评估企业的绩效表现。
这样，企业一方面可以及时调整经营策略，优化产品和服务，另一方面，提升绩效评价的可靠性和准确性，进一步提高了企业的竞争力和市场份额。
二、基于大数据的企业绩效评价模型的构建基于大数据的企业绩效评价模型的构建，需要结合多种技术和方法，包括数据挖掘、文本分析、机器学习、多模式处理等。
在此过程中，同时需要考虑数据类型、数据来源和数据采集等多方面因素。
下面，我们结合实例，进一步探讨如何构建一种基于大数据的企业绩效评价模型。
1、数据收集和预处理数据收集和预处理是进行企业绩效评价模型的关键步骤。
在这一阶段，我们需要获得丰富的数据源，包括社交网络、企业内部数据、政府公开数据和行业数据等多来源数据，将这些数据进行规范化处理，标准化单位和格式，以确保数据可读性和可分析性。
2、数据分析和建模在数据预处理完成后，需要进行大数据分析和建模。
首先，进行数据挖掘和分析，从中挖掘企业的内在规律和趋势。
针对不同维度的数据，我们需要采用不同的分析模型，如文本分析、贝叶斯网络、因子分析、聚类分析、主成分分析等。
这样，可以更好地了解企业的生产、服务、营销、客户、财务等方面的表现和问题。
基于大数据技术的企业财务绩效评估
基于大数据技术的企业财务绩效评估随着科技的不断发展，企业的经营方式也在不断的转型升级。
在如今信息爆炸的大环境下，大数据技术成为了众多企业的重要工具之一。
而基于大数据技术的企业财务绩效评估则是企业进行数据分析和业务调整的重要手段。
本文将从以下几个方面分析基于大数据技术的企业财务绩效评估。
一、大数据技术概述所谓大数据技术，就是应用现代计算机技术对海量、多维、异构数据进行深度分析和挖掘，从而形成价值或发现规律。
其核心技术包括数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘和数据可视化等。
这些技术可以为企业提供全方位、多维度的数据支撑，能够更加精准地进行信息分析和预测，帮助企业做出更加合理有效的决策。
二、从财务绩效评估的角度看大数据技术的应用大数据技术不仅适用于互联网行业，也可以应用于公司的财务管理中。
基于大数据技术的企业财务绩效评估就是一种将财务管理和数据管理相结合的方式。
企业通过采集、管理、处理过去的财务数据，进行大规模的统计分析，得出相关的财务指标，进行多种角度的绩效评估。
三、数据采集和处理数据采集是评估企业财务绩效的第一步，采集的数据应该包含财务报表数据、行业数据、经济数据、竞争对手数据、财务指标等。
数据的采集可以通过企业内部的信息系统进行，也可以从第三方机构进行采集。
而数据处理则是将采集到的数据进行处理，数据处理的目标是将数据“清洗”出来，并保证数据的准确性、完整性和一致性。
四、财务分析企业通过采集和处理大量财务数据，可以进行多种层面的财务分析。
分析角度可以有很多种，例如财务报表分析、财务比率分析、趋势分析、成本分析、现金流量分析等等。
这些分析可以帮助企业理解自身的财务状况，而且可以通过多个数据的对比分析得出更加具体，更加可靠的信息，帮助企业做出更加明智的决策。
五、绩效评估模型企业可以通过建立绩效评估模型，将财务数据与相关指标进行对比，来评估企业的绩效。
评估模型可以分为综合评估模型和单一评估模型。
综合评估模型是将财务数据和其他非财务数据融合在一起，利用特定的量化方法，得出一个综合的绩效评分。
大数据支持下的企业绩效评估研究
大数据支持下的企业绩效评估研究摘要：随着信息技术和网络科技的发展，大数据已经成为企业运营和决策的重要支撑工具。
本文将探讨大数据在企业绩效评估中的应用，分析其带来的好处以及可能面临的挑战，并提出一些建议，以帮助企业充分利用大数据进行绩效评估及提升。
1. 引言企业绩效评估是企业经营管理的重要环节之一。
准确评估企业的绩效可以帮助企业发现问题、制定合适的战略、提升竞争力。
然而，传统的绩效评估方法往往受限于数据收集和分析的能力，无法充分挖掘和利用企业内外部的信息。
随着大数据技术的发展，企业可以利用海量数据来进行更精准和全面的绩效评估。
2. 大数据在企业绩效评估中的应用2.1 数据采集与整合大数据的应用首先涉及到海量数据的采集与整合。
企业可以利用内部数据库、在线交易记录、社交网站等多种数据源，收集到关于企业经营的各类数据。
通过数据整合和清洗，可以获得准确、全面的企业绩效数据。
2.2 数据分析与挖掘大数据的优势在于能够对庞大的数据集进行更深入的分析和挖掘。
企业可以利用数据挖掘和机器学习等技术，对数据进行模式分析、关联分析、预测和建模，从而找到隐藏在数据中的规律和信息，为企业提供更准确、可靠的绩效评估指标。
2.3 实时监控与反馈大数据技术使得企业能够实时监控和反馈企业的绩效情况。
通过实时数据监控和仪表盘展示，企业可以及时了解企业的经营情况、市场反应和客户需求，并针对性地进行调整和改进。
这种实时性的反馈可以帮助企业更快地做出决策，提升绩效。
3. 大数据支持下的企业绩效评估的好处3.1 更准确和全面的评估传统的绩效评估方法往往只能利用有限的数据来评估企业绩效，容易忽视一些重要的因素。
而大数据技术可以帮助企业获取更多、更全面的数据，从而能够更准确地评估企业绩效。
3.2 更精细和个性化的指导大数据技术还可以帮助企业进行更精细和个性化的结果分析和指导。
通过对大数据的分析，企业可以获得更准确的目标设定、预测和预警指标。
这种个性化的指导可以帮助企业更好地制定战略和决策，提升绩效。
基于大数据分析的企业绩效评估研究
基于大数据分析的企业绩效评估研究随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来，企业面临着日益增长的信息量和复杂性。
如何从海量的数据中提取有效的信息，对企业的绩效进行准确评估并进行合理决策，成为了企业管理者迫切关注的问题。
基于大数据分析的企业绩效评估研究因此而生。
企业绩效评估是评价企业经营管理水平和实施策略效果的重要手段。
在过去，凭借经验和常规的报表统计方法进行绩效评估已经难以满足企业发展的需求，因为这些方法不能充分利用和分析海量的数据，并无法挖掘出隐藏在数据背后的规律和模式。
而基于大数据分析的企业绩效评估则可以提供更全面、更准确的评估结果。
大数据指的是规模巨大且以高速增长的方式产生的结构化和非结构化数据，包括来自企业内部和外部的各类数据来源。
通过利用大数据分析技术，可以在数据中挖掘出有价值的信息，洞察企业的运营情况并进行绩效评估。
首先，大数据分析可以帮助企业建立绩效评估模型。
传统的评估模型主要依赖于有限的指标和假设，不能从全局角度分析企业的绩效。
而大数据分析技术可以将企业内部和外部的各类数据进行整合，建立多维度的评估模型。
通过分析海量数据，可以挖掘出影响企业绩效的关键因素，并量化它们的重要性，为企业的决策提供科学依据。
其次，大数据分析可以帮助企业实时监控和预测绩效。
传统的绩效评估通常是基于历史数据的分析，不能及时反映当前的情况。
而大数据分析可以对实时数据进行监控和分析，及时发现异常情况并预测未来的发展趋势。
通过建立数据模型和算法，可以实现对企业绩效的预警和预测，帮助企业及时调整经营策略，避免潜在的风险。
此外，大数据分析还可以帮助企业进行绩效分解和比较。
企业绩效往往由多个因素共同决定，如果只关注总体绩效，很难找到改进的具体突破口。
利用大数据分析技术，可以将绩效进行分解，深入挖掘各个部门、环节对绩效的贡献度，找出瓶颈和不足之处。
同时，还可以对不同企业的绩效进行比较，找出行业内的优劣势，借鉴成功经验，提升自身的绩效。
基于数据分析的企业绩效评估方法
基于数据分析的企业绩效评估方法在当今竞争激烈的商业环境中，企业要想保持竞争力并实现可持续发展，准确评估绩效至关重要。
传统的绩效评估方法往往依赖主观判断和有限的数据，可能导致评估结果不准确、不全面。
而基于数据分析的企业绩效评估方法则为企业提供了更科学、客观和全面的决策依据。
一、数据分析在企业绩效评估中的重要性数据分析能够为企业绩效评估带来诸多优势。
首先，它可以提供大量准确和实时的数据，帮助企业全面了解自身的运营状况。
通过收集和分析销售数据、财务数据、客户数据等，企业能够清晰地看到各项业务的发展趋势和存在的问题。
其次，数据分析能够消除主观偏见。
在传统评估中，评估者的个人情感和主观判断可能会影响评估结果的公正性。
而基于数据的评估则依据客观事实，使得评估结果更具可信度。
此外，数据分析有助于发现潜在的机会和风险。
通过对市场数据和竞争对手数据的分析，企业可以提前洞察市场变化，及时调整战略，抓住发展机遇，同时规避潜在风险。
二、企业绩效评估所需的数据类型1、财务数据财务数据是企业绩效评估的重要依据之一。
包括营收、利润、资产负债表、现金流量表等。
这些数据能够反映企业的盈利能力、偿债能力和资金运营状况。
2、销售数据销售数据如销售额、销售量、销售渠道数据等，能帮助企业了解产品或服务在市场上的表现，评估销售团队的业绩，以及制定更有效的营销策略。
3、客户数据客户数据涵盖客户满意度、客户忠诚度、客户投诉率等。
了解客户的需求和反馈，对于提升产品质量和服务水平，增强客户满意度和忠诚度具有重要意义。
4、运营数据运营数据包括生产效率、库存周转率、供应链管理数据等。
这些数据有助于优化企业的生产流程，降低成本，提高运营效率。
5、人力资源数据如员工的绩效评估数据、员工流失率、培训投入等。
人力资源数据能够评估员工的工作表现，合理配置人力资源，提高员工的工作积极性和企业的整体绩效。
三、数据分析方法在绩效评估中的应用1、数据挖掘通过数据挖掘技术，从大量数据中发现隐藏的模式和关系。
基于数据挖掘技术的上市公司分析评价系统的设计与实现的开题报告
基于数据挖掘技术的上市公司分析评价系统的设计与实现的开题报告1.研究背景及意义自20世纪90年代以来，随着互联网技术的发展与数据开放的深入推进，数据挖掘技术应用于金融领域的探索不断加深。
上市公司是资本市场中最为活跃的主体之一，在各类投资机构和个人中具有重要地位。
分析上市公司的财务、经营等数据信息能够为投资者提供客观有效的信息，指导其进行正确决策。
然而，上市公司数量众多，数据繁琐，如何从大量的数据中获取有价值的信息，成为了投资者和分析师普遍关注的问题。
因此，本研究旨在设计和实现一种基于数据挖掘技术的上市公司分析评价系统，以辅助投资者和分析师更好地分析和评估上市公司。
2.研究内容及方法本研究将采用数据挖掘技术研究上市公司的分析评价问题，具体涉及以下研究内容：（1）上市公司数据的预处理和清洗：对上市公司的财务数据、经营数据等进行数据预处理和清洗，确保数据的可靠性和有效性。
（2）上市公司数据的建模与分析：采用数据挖掘技术对上市公司数据进行建模和分析，提取有用的特征信息，为投资者和分析师提供指导。
（3）系统设计与实现：基于上述分析结果，设计基于数据挖掘技术的上市公司分析评价系统，实现系统的功能和效果。
具体研究方法包括数据收集、数据处理、模型建立、模型评价和系统实现等。
3.预期结果本研究将设计和实现一种基于数据挖掘技术的上市公司分析评价系统，包括数据预处理和清洗、数据建模和分析、系统设计和实现三个部分。
系统将提供投资者和分析师有关上市公司分析评价的信息，并提供预测分析工具。
本研究预计可为投资者、分析师和上市公司提供有价值的信息，提升分析评价水平，对资本市场的稳定发展具有积极意义。
4.研究局限性本研究侧重于基于数据挖掘技术的上市公司分析评价系统的设计与实现，可能存在以下局限性：（1）数据的选取可能会对研究结果产生影响，数据的准确性和完整性也会对研究结果产生影响。
（2）系统的算法和模型的准确性和有效性可能存在一定的局限性。
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计算机与现代化2013年第2期JISUANJI YU XIANDAIHUA总第210期文章编号：1006-2475（2013）02-0177-04收稿日期：2012-10-24作者简介：范瑜（1978-），男，辽宁大连人，广东培正学院讲师，数字媒体教研室主任，硕士，研究方向：商业数据挖掘，图像处理，互动多媒体；宋宇翔（1971-），男，广东湛江人，讲师，主任，硕士，研究方向：计算机应用，计算机网络与安全。
基于数据挖掘的上市公司绩效评价研究范瑜，宋宇翔(广东培正学院，广东广州510830)摘要：以2006-2011年我国A 股10331个观察样本为研究对象，分别从盈利能力、偿债能力、成长能力和运营能力4个方面反映企业绩效，采用数据挖掘技术构建上市公司绩效评价模型。
在对我国上市公司绩效的发展现状分析时发现，我国上市公司绩效呈现了N 型的趋势。
本研究丰富了上市公司绩效评价方法，拓展了上市公司绩效研究的外延，分析了我国上市公司绩效的现状，希望能对后续研究有所启示。
关键词：数据挖掘;绩效;评价模型中图分类号：TP391文献标识码：Adoi :10．3969/j．issn．1006-2475．2013．02．044Study on Performance Evaluation of Listed Companies in China Based on Data MiningFAN Yu ，SONG Yu-xiang（Guangdong Peizheng College ，Guangzhou 510830，China ）Abstract ：The article studies with 10331observed samples in A-shares during 2006-2011，from the profit ability ，the debt paying ability ，the growth ability and the operation ability which reflect the enterprise performance．This paper uses data mining tech-niques to establish the evaluation model of listing corporation performance．After analysis of the current development situation of listing corporation performance in China ，it is found that China listing corporation performance appears N trend．The article enri-ches the evaluation method of listing corporation performance ，expands the performance study of listing corporation ，and analyzes the current situation of performance of listing corporation in China．The author hopes that can help on the follow studying．Key words ：data mining ；performance ；evaluation models0引言上市公司的绩效评价始终是理论界和实务界较为关注的一个热点话题，但是传统的研究大多采用单一的财务指标来评价绩效，未能系统全面地反映企业绩效的真实情况。
随着数据挖掘（Data Mining ）技术的不断发展，国外已有大量文献将数据挖掘技术引入市场分析、公司财务、金融等领域，并取得了丰硕的研究成果。
本文以我国2006-2011年的上市公司样本为研究对象，基于数据挖掘技术，构建上市公司绩效评价模型。
本研究丰富了上市公司绩效评价的方法，拓展了上市公司绩效的外延，分析了我国上市公司绩效现状，希望对理论界和实务界有所启示。
1数据挖掘简介数据挖掘可定义为：通过某种特定的算法，运用神经网络、规则归纳等技术，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊不清的和随机的实际应用数据中提取其中隐含着的重要信息，是一个发掘潜在有价值信息和知识的过程。
现阶段，数据挖掘技术被广泛地运用到经济活动中的各个领域，可具体分为客户集中型、作业集中型和研究集中型3大方面，内容见表1。
数据挖掘技术主要汇集了以下5大领域技术：（1）数据库（Database Systems ）、数据仓库（Data Ware-houses ）、联机分析处理（OLAP ）；（2）机器学习（Ma-chine Learning ）；（3）统计和数据分析方法（Statistical and Data Analysis Methods ）；（4）可视化技术（Visual-178计算机与现代化2013年第2期ization ）；（5）数学规划（Mathematical Programming ）。
如图1所示。
表1数据挖掘实际应用Applicationsof Data Mining （数据挖掘应用）客户集中型作业集中型研究集中型Life-time Value （生命期价值）Profitability Analysis（收益分析）Combinatorial Chemistry（组合化学）Market-Basket Analy-sis （营销分析）Pricing （定价）Genetic Research （遗传研究）Retention （客户保持）Fraud Detection （欺诈辨析）Epidemiology （流行疾病）Target Market （目标营销）Risk Assessment （风险评估）Cross-Selling （组合销售）Portfolio Management（证券管理）E-Commerce （电子商务）Production Efficiency（生产效率）图1数据挖掘技术的演进过程2基于数据挖掘的上市公司绩效评价体系构建本设计步骤可分为陈述问题、搜集数据、数据预处理、上市公司绩效评价模型、评价结果分析等5个步骤。
具体的技术路线设计如图2所示。
图2基于数据挖掘的上市公司绩效评价技术路线图2．1陈述问题绩效（Performance ）主要是对企业能否实现其目标的客观衡量。
杨国彬和李春芳（2001）指出，绩效是企业在一定期间内资产运营、财务效益以及资本保值增值等的经营成果。
目前，关于上市公司绩效的计量主要采用单指标，例如ROE 、EVA 、托宾Q 、主营业务利润率。
由于单指标所包含的经济信息有限，使得单指标无法诠释企业的绩效情况。
本文将数据挖掘引入到上市公司绩效评价研究之中，采用多重财务指标来评价企业绩效，主要从企业的盈利能力、偿债能力、成长能力、运营能力等方面进行绩效的度量。
采用这种方法可以最大限度地提高经营绩效的解释力度，经营绩效评价体系的评价结果可以科学合理计量企业的绩效。
2．2搜集数据本文选取我国沪深两市上市的A 股上市公司的财务数据，以2006-2011年为研究的时间窗口。
为了保证研究结论的科学合理性，本文进行了如下程序的筛选：首先，剔除ST 、*ST 、PT 等上市公司；其次，剔除上市公司数据不齐全的公司样本；最后，剔除当期发生重大财务事项的公司样本。
经过这3个筛选程序，最终共获取2006-2011年上市公司有效观察样本10331个。
笔者分别搜集了所选择的样本公司的盈利能力、偿债能力、成长能力、运营能力等方面的指标，财务数据主要来源于RESSET 金融数据库。
具体指标名称如表2所示。
表2上市公司绩效指标汇总一级指标二级指标盈利能力净资产收益率（X 1）资产报酬率（X 2）营业利润率（X 3）偿债能力流动比率（X 4）速动比率（X 5）成长能力每股收益增长率（X 6）利润总额增长率（X 7）运营能力流动资产周转率（X 8）固定资产周转率（X 9）总资产周转率（X 10）2．3数据预处理本文的绩效指标数据选自于RESST 金融数据库中的上市公司财务报表资料，由于所选取的指标存在量纲上的差异，为了避免不同量纲的差异给本文结论产生的噪音，本文对所选取的指标进行了无量纲化处理。
公式（1）中采用的是直线无量纲化法，其中y 代表的是各评价指标的实际值，x 代表的是各指标的评价值（max 和min 分表代表极大值和极小值）。
y =x －x minx max －x min（1）2．4构建上市公司绩效评价模型本文拟采用数据挖掘技术中的主成分分析法，构建上市公司绩效评价模型，并对我国上市公司的绩效情况进行分析。
（1）KMO 检验和Bartlett 检验。
KMO （Kaiser-Meyer-Olkin ）检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标。
主要应用于多元统计的因子分析。
而Bartlett 检验又称为方差齐性检验，是方差分析的重要前提，是方差可加2013年第2期范瑜等:基于数据挖掘的上市公司绩效评价研究179性原则应用的一个条件，是对两样本方差是否相同进行的检验。
在利用主成分分析对衡量企业绩效的10个指标提取主成分之前，本文先进行了KMO检验和Bartlett检验，以此判别本文选取的数据可否适应主成分分析法。
表3为本文选取评价指标的KMO检验和Bart-lett检验结果。
从表3中可以发现，Bartlett检验统计量高达49306．165，而相应的Sig值则为0．000，这意味着本文用以评价企业经营绩效的10个二级指标均符合正态分布。
KMO检验可以分析选用的评价指标之间的简单相关系数和偏相关系数，本文的KMO值大于0．6，这说明本文选取的评价指标可以进行主成分分析。
表3KMO检验和Bartlett检验结果取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量0．707Bartlett的球形度检验近似卡方49306．165 df45Sig0．000（2）提取主成分。
表4为总方差解释表，分别列示了企业经营绩效主成分的统计信息，具体为各成分的特征值、贡献率及累积贡献率。
从表中可以发现，前5个主成分累积解释了总变异的程度高达85．069%。
根据累积贡献率大于85%的原则，前5个主成分能够代表本文选取的10个指标所包含的大部分信息。
值得说明的是，前5个主成分的特征值均大于1，而第六个主成分的特征值为0．569，本文为了信息有效性，未将第六主成分考虑在内。
表4总方差解释表成份初始特征值因子提取结果特征值解释方差占总方差的百分比累计百分比特征值解释方差占总方差的百分比累计百分比13．03530．34830．3483．03530．34830．348 21．99119．91350．2611．99119．91350．261 31．54614．45864．7201．54614．45864．720 41．27110．71575．4341．27110．71575．434 51．0039．63585．0691．0039．63585．069 60．5695．69290．76170．3823．81694．57780．2792．78897．36590．1751．75499．120 100．0880．880100．000为了保证各主成分之间的信息能够充分表达，剔除不同主成分中信息中的重叠数据，本文对因子载荷矩阵进行了正交旋转，旋转后的载荷矩阵如表5所示。