[发明专利]基于群体分组的决策数据分析方法

说明书

本发明公开一种基于群体分组的决策数据分析方法，包括：1)将决策意见转换为[0,1]区间内的实数数组，数组中最大值所对应排产方案相同的数组归为一组；2)依据数据分组，分组统计每组数据所占的数据比率；3)依据数据分组，分组计算每个排产方案对应实数的平均值；4)根据分组统计的数据占比和分组计算得到的排产方案的实数平均值，计算每种排产方案的综合选择率，该值最大的排产方案即为排产问题的正确方案。本发明可以从决策数据集中分析得到正确的决策结果，避免了传统的统计数据分析方法有时会得到错误结果。

【技术领域】

本发明属于决策数据分析领域，特别涉及一种基于群体分组的决策数据分析方法。

【背景技术】

随着电子商务在全球范围内的快速发展，如何针对客户的个性化需求迅速制定精确的生产计划已成为传统的加工制造企业不得不面对的难题。针对此类问题，高级计划排程(Advanced Planning and Scheduling,APS)应运而生。然而，各种排程方法往往会得到多个优化的排产方案，如何从这些优化排产方案中选择最终的方案作为生产中实际使用的排产方案，是企业生产经营面临的又一个难题。许多企业组织有经验的管理人员和一线生产人员等，对各种排产方案进行评估，给出评估意见，构成决策数据集，再进行数据分析，根据数据分析的结果确定最终可用的排产方案。然而传统的统计、关联分析等数据分析方法，往往会将与大多数人的评估意见相一致的意见作为最终的决策结果，有时会导致得到错误的结论。例如在排产过程中，会涉及一些重大、疑难以及不确定性问题，需要专门的经验、知识，才可以对排产方案给出正确的评估意见，而这些专门的经验和知识只有相关领域的专家才可以拥有。在这种情形之下，由于参与评估排产方案的群体中相关专家只占小部分，并且专家给出的评估意见可能与其他大部分人的评估意见相背离或者相接近。如果专家给出的评估意见与其他大部分人的评估意见相接近，采用传统的数据分析方法同样也可以得到正确的选择结果。相反，如果专家给出的评估意见与大部分人的评估意见相背离，采用传统的数据分析方法，最终得到的排产方案就与群体中大部分人的评估意见接近，而远离少部分专家的正确评估意见，从而得到了错误的选择结果。本发明公开了一种基于群体分组的决策数据分析方法，可以从决策数据中分析得到正确的决策结果，避免了传统的决策数据分析方法有时会得到错误结果。

【发明内容】

本发明的目的在于提供一种基于群体分组的决策数据分析方法，以解决利用传统数据分析方法进行决策数据分析时，有可能因忽略小部分专家的评估意见而导致得到错误的决策结果的问题。

为达到上述目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

基于群体分组的决策数据分析方法，包括如下步骤：

1)采集排产方案的决策意见，构成的数据集；将决策意见构成的数据集中的数据记录逐条转换为[0,1]区间内的实数数组，计算每个数组内的最大值，将最大值所对应排产方案相同的数组归为一组，完成对决策数据的分组，每组数据对应一个排产方案；

2)依据决策数据分组，分组统计每组数据在数据集中所占的比率，该比率称为该组数据所对应排产方案的选择率；

3)对于分组的决策数据集，计算每一组数据内各个排产方案所对应实数的平均值；

4)基于统计得到的每一种排产方案的选择率，以及分组计算得到的每种排产方案所对应实数的平均值，计算每一种排产方案被选择的综合选择率，根据此综合选择率确定排产问题的最优方案。

本发明的进一步改进在于，步骤1)将决策意见构成的数据集中的数据记录逐条转换为[0,1]区间内的实数数组，计算每个数组内的最大值，将最大值所对应排产方案相同的数组归为一组，完成对决策数据的分组，每组数据对应一个排产方案，具体包括以下内容：