[发明专利]基于大数据分析的表计供应商绩效评价方法和系统

权利要求书

1.一种基于大数据分析的表计供应商绩效评价方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多个目标对象的源数据，对所述多个目标对象的源数据进行预处理，得到所述多个目标对象的有效数据；

利用因子分析法对所述多个目标对象的所述有效数据进行转换，得到所述多个目标对象分别对应的公共因子；

根据所述多个目标对象分别对应的公共因子，得到所述多个目标对象分别对应的综合得分；

对所述多个目标对象分别对应的综合得分进行排序和分类，并根据分类后的多个目标对象确定绩效状态。

2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的表计供应商绩效评价方法，其特征在于，所述多个目标对象的源数据包括年换表率、交货得分、全检合格率、抽检合格率、年市场占有率、智能表运行质量抽检合格率和故障电表平均运行时间，所述获取多个目标对象的源数据，对所述多个目标对象的源数据进行预处理，得到所述多个目标对象的有效数据，包括：

将所述多个目标对象的所述源数据进行清洗、填补和缺失值填补处理，得到所述有效数据。

3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的表计供应商绩效评价方法，其特征在于，所述利用因子分析法对所述多个目标对象的所述有效数据进行转换，得到所述多个目标对象分别对应的公共因子，包括：

根据下式转换所述有效数据：

表示成矩阵形式：

X＝AF+aε

其中，X为所述多个目标对象，F为公共因子，A为因子载荷矩阵，a为因子载荷，ε为特殊因子。

4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的表计供应商绩效评价方法，其特征在于，所述根据所述多个目标对象分别对应的公共因子，得到所述多个目标对象分别对应的综合得分，包括：

根据下式计算所述综合得分：

M＝F₁×P₁+F₂×P₂+F₃×P₃+F₄×P₄+F₅×P₅

其中，M是综合得分，F₁为第一公因子，P₁为第一公因子对应的权重值，F₂为第二公因子，P₂为第二公因子对应的权重值，F₃为第三公因子，P₃为第三公因子对应的权重值，F₄为第四公因子，P₄为第四公因子对应的权重值，F₅为第五公因子，p₅为第五公因子对应的权重值。

5.根据权利要求1所述的基于大数据分析的表计供应商绩效评价方法，其特征在于，所述对所述多个目标对象分别对应的综合得分进行排序和分类，并根据分类后的多个目标对象确定绩效状态，包括：

将所述多个目标对象分别对应的所述综合得分按照从大到小的顺序进行排序，并对排序后的所述综合得分进行分类。

6.根据权利要求1所述的基于大数据分析的表计供应商绩效评价方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用检验统计量KMO和巴特利特球形检验方法，验证因子分析法模型的可行性，其中，KMO值大于0.6，巴特利特球形检的显著性小于0.05。

7.根据权利要求1所述的基于大数据分析的表计供应商绩效评价方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用所述因子分析法对所述多个目标对象的所述有效数据进行转换时，利用主成分分析法对所述有效数据进行因子分析。