運(yùn)營(yíng)績(jī)效分析報(bào)告

1、運(yùn)營(yíng)績(jī)效分析關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)進(jìn)展?jié)摿χ笜?biāo) 內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo) 客戶中意指標(biāo) 主成分分析法 時(shí)刻序列預(yù)測(cè)系統(tǒng) 模糊評(píng)價(jià)法 線性回歸運(yùn)營(yíng)績(jī)效分析MATLA Excel軟件 SPSS軟件 SAS軟件 一、摘要高校的后勤集團(tuán)是教育體制改革的產(chǎn)物。在經(jīng)濟(jì)上視自負(fù)盈虧，獨(dú)立核算的。我們以后研究業(yè)績(jī)走勢(shì),假設(shè)在以后幾年內(nèi)公司可不能出現(xiàn)大的變革，差不多運(yùn)行正常。在調(diào)查了2000年到2009年之間經(jīng)濟(jì)效益等一些指標(biāo)后，我們對(duì)以下問(wèn)題作出相應(yīng)的回答和給出了相應(yīng)的解決。針對(duì)問(wèn)題一： 我們運(yùn)用了主成分分析法并結(jié)合了ss,maltb,sas等一些軟件對(duì)經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)，進(jìn)展?jié)摿χ笜?biāo)以及內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)所調(diào)查出的分析數(shù)據(jù)首先作出他

2、們的標(biāo)準(zhǔn)化的矩陣,然后依照spss軟件求出其相關(guān)系數(shù)矩陣,在用maltab軟件求出相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值及其特征向量。其次我們確定了分指標(biāo)中的主成分，建立主成分與特征向量之間的線性關(guān)系。最后我們用這些主成分來(lái)對(duì)各企業(yè)的綜合經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行評(píng)價(jià)。再運(yùn)用時(shí)刻序列預(yù)測(cè)系統(tǒng)以及ec圖表分析預(yù)測(cè)，最后將所得預(yù)測(cè)帶入AS軟件中檢驗(yàn)我們的預(yù)測(cè)是對(duì)的,有研究意義的。針對(duì)問(wèn)題二： 我們同樣運(yùn)用了主成分分析法并結(jié)合,ab軟件對(duì)客戶中意指標(biāo)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。同時(shí)我們也用了模糊評(píng)價(jià)法來(lái)與其相對(duì)比評(píng)價(jià)，最后結(jié)合A軟件中的時(shí)刻序列預(yù)測(cè)系統(tǒng)對(duì)其預(yù)測(cè)作出推斷。針對(duì)問(wèn)題三： 在滿足顧客,又要追求經(jīng)濟(jì)效益最大化上來(lái)分析客戶中意指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)

3、效益指標(biāo)、進(jìn)展?jié)摿χ笜?biāo)以及內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,我們假設(shè)他們之間具有線性關(guān)系,為了得到驗(yàn)證,我們又用pss軟件對(duì)我們作出的預(yù)測(cè)進(jìn)行線性回歸分析，在排除一些次要因素的情況下得到的答案跟我們的預(yù)測(cè)相當(dāng)吻合,講明他們之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系差不多確定為線性關(guān)系。同時(shí)考慮客戶中意指標(biāo)與情愿到后勤消費(fèi)的比例之間的關(guān)系，從而發(fā)覺(jué)客戶中意度與經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)系,最后對(duì)其作出相應(yīng)的建議。二、問(wèn)題的提出高校后勤集團(tuán)是教育體制改革的產(chǎn)物。在經(jīng)濟(jì)上是自負(fù)盈虧的,獨(dú)立核算。某高校后勤集團(tuán)為了研究公司運(yùn)營(yíng)績(jī)效走勢(shì)，詳細(xì)調(diào)查了0到209年的包括經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo).進(jìn)展能力指標(biāo).內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)以及客戶中意度指標(biāo)的四個(gè)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)。且每個(gè)指標(biāo)還

4、有分指標(biāo)。依照所調(diào)查的數(shù)據(jù)分析建立數(shù)學(xué)模型回答以下問(wèn)題：通過(guò)分不對(duì)后勤集團(tuán)的經(jīng)濟(jì)效益.進(jìn)展?jié)摿σ约皟?nèi)部運(yùn)營(yíng)作綜合分析。找出這些指標(biāo)表現(xiàn)優(yōu)劣的年份以及以后三年走勢(shì)。綜合分析客戶中意指標(biāo)，闡述客戶中意指標(biāo)的走勢(shì)。分析客戶中意指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)、進(jìn)展?jié)摿χ笜?biāo)以及內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。研究既要顧客中意,又要追求經(jīng)濟(jì)效益的政策措施，最后提供1000字左右的政策與建議。問(wèn)題的分析高校后勤集團(tuán)在經(jīng)濟(jì)上是自負(fù)盈虧,獨(dú)立核算的。某高校為了研究公司運(yùn)營(yíng)績(jī)走勢(shì),分不對(duì)經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo),進(jìn)展能力指標(biāo)，內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)以及客戶中意度指標(biāo)進(jìn)行了詳細(xì)的調(diào)查。 關(guān)于問(wèn)題一： 我們只對(duì)后勤集團(tuán)的經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)，進(jìn)展?jié)摿χ笜?biāo)，內(nèi)部運(yùn)

5、營(yíng)指標(biāo)綜合性分析,依照所給的調(diào)查數(shù)據(jù)我們運(yùn)用主成分分析法分不作出各指標(biāo)與年份的關(guān)系圖,以此來(lái)推斷指標(biāo)的表現(xiàn)優(yōu)劣情況,并對(duì)以后三年的走勢(shì)作出判定性分析。 關(guān)于問(wèn)題二： 我們對(duì)客戶中意指標(biāo)進(jìn)行綜合性分析，同樣的,我們依照題目所給調(diào)查數(shù)據(jù)運(yùn)用主成分分析法,建立相關(guān)的圖標(biāo)，以此來(lái)闡述客戶中意度指標(biāo)的走勢(shì)。 關(guān)于問(wèn)題三: 三、模型的假設(shè)與符號(hào)講明2.1模型的假設(shè)假設(shè)表中所給數(shù)據(jù)均為真實(shí)可靠的。假設(shè)后勤集團(tuán)在短時(shí)刻內(nèi)可不能出現(xiàn)大的變故，差不多運(yùn)行正常。22 符號(hào)講明1為標(biāo)準(zhǔn)化值，x為數(shù)據(jù)矩陣中的元素,為第列的均值,為標(biāo)準(zhǔn)差2N,C為標(biāo)準(zhǔn)化的矩陣,M，A，D為相關(guān)系數(shù)矩陣，B為特征向量組成的矩陣3.表示貢獻(xiàn)

6、率4.表示特征值5.表示特征向量6Z表示各主成分函數(shù)7.表示主成分函數(shù)統(tǒng)一后的函數(shù)四、模型的建立與求解問(wèn)題一：請(qǐng)你分不對(duì)該后勤集團(tuán)的經(jīng)濟(jì)效益、進(jìn)展?jié)摿σ约皟?nèi)部運(yùn)營(yíng)情況作綜合分析。找出這些指標(biāo)表現(xiàn)優(yōu)劣的年份以及以后三年走勢(shì)。首先我們對(duì)經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)進(jìn)行分析：為了消除原來(lái)各指標(biāo)的量綱,使各指標(biāo)之間具有可比性，則利用sps軟件對(duì)其指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,公式為：,則可得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣如下:=相同利用spss軟件我們也能夠求得相關(guān)系數(shù)矩陣如下： M=,在用mtab求出相關(guān)矩陣的特征根,特征向量Ci, 并求出對(duì)應(yīng)的貢獻(xiàn)率=/和累計(jì)貢獻(xiàn)率,表格如下:特征向量CC23C5X1044871180.3163.5520.39

7、X20.4466-0.86-0.6830.2664-0.2X0.4430.2730.90.029.10940.449964013-0.880.61X50.5110.11860.8260.4100.74特征值4840.05550.0160.10.004貢獻(xiàn)率0.9772650.0109980.0320.020.08累計(jì)貢獻(xiàn)率0.7726050.8620.980.9991可見，只需取前三個(gè)作為主成分即可表示中意指標(biāo)。三個(gè)主成分y,y2和y3,而y占776，y2占1.109,y占0.8%。前三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化樣本主成分表達(dá)式分不為：=0.44*x10.466*x+0.4436x3+04499*x4+0.45

8、11*;=71*x1-0.2826*073*3+0.0764x4+0.1186x5；Z3=0163x1-0.683*2+0.699*x-.73x4-0.026*x；綜合為一個(gè)函數(shù)：W=.886*10.055*Z0.0082Z3； (其中1，x2，x3,x4，x5都為標(biāo)準(zhǔn)化以后的元素)在excl中計(jì)算如下表:年份zz2z3w差值2000-2.91294.187-0.0-1422546 001-2.8581800.2404-0.-1.511023200-2.2663-009980696-11.089612.86272030.9264541-0.298-0.984.55101657804-0.253

9、096-0.4870.031-.262357.2843200.597000.071-0.4.758543.7830061.063135760292570389.15259012.4794207.98328570.01135249.69808454.28208232130.049390.3356612.50014728020620.0594632.0923049421490.4746合計(jì) 2.11E-05通過(guò)觀看合計(jì)為負(fù)值即經(jīng)濟(jì)上自負(fù)盈虧，與題意相符，此分析有效。經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)的優(yōu)劣看差值大小，其中不考慮虧損狀態(tài)即W為負(fù)值情況（沒(méi)有意義),其中4.5023最大所對(duì)應(yīng)的為007年，最小的是09年,也

10、確實(shí)是講207年的經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)最好,200年的經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)最差。其次我們來(lái)分析進(jìn)展?jié)摿χ笜?biāo)：同樣的首先我們對(duì)其指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,所得標(biāo)準(zhǔn)化矩陣為：N=其相關(guān)系數(shù)矩陣我們通過(guò)SSS軟件能夠求得：A=再用lab求出相關(guān)矩陣的特征根，特征向量C, 并求出對(duì)應(yīng)的貢獻(xiàn)率=/和累計(jì)貢獻(xiàn)率,表格如下：特征根向量1c34105687-0.086-0.240.7672.212-0.933200236-0.2873.55340.807-00440.54480297-0.207-0.87特征值3.287089290.5400244貢獻(xiàn)率0.7710320.0350.0061累計(jì)貢獻(xiàn)率0.75775.9899941可見

11、，只需取前兩個(gè)作為主成分即可表示中意指標(biāo)。兩個(gè)主成分y,2而占75.775%,占2.22%。前兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化樣本主成分表達(dá)式分不為:Z1=0.6*1.212*2+.5534*+.548*x4;Z2=-0038*1-0332*x2+0.254x0*x4;綜合為一個(gè)函數(shù):W=3.0287*1+0.892Z2;(其中x,2,3,x為標(biāo)準(zhǔn)化的元素)在ecl中計(jì)算如下表:年份z12w2000-2.9.74958.81622001-28229654-12002-1.291.42-.35200.346751.92150.65520040.1385-0.1630.141122051.0912381.9884220

12、60.9091.274053.00240762505.5434.3810081422890.951721312091.25.08865.58222通過(guò)對(duì)圖表中數(shù)值分析,W值越大即進(jìn)展?jié)摿χ笜?biāo)越好,不考慮負(fù)值，即004年的進(jìn)展?jié)摿χ笜?biāo)最差，2009年進(jìn)展?jié)摿χ笜?biāo)最好。最后我們來(lái)對(duì)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)情況作綜合分析：我們依舊對(duì)其指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣為：C其相關(guān)系數(shù)矩陣我們通過(guò)SPSS軟件能夠求得:=再用altab求出相關(guān)矩陣的特征根,特征向量Ci, 并求出對(duì)應(yīng)的貢獻(xiàn)率=和累計(jì)貢獻(xiàn)率，表格如下：特征向量c1c23cx104792-0.6-.2975-.50 x20.323038-0.340.727x3

13、-0.52540022-0.57-0.0114.90.7563-.26-0.317特征值344210.46370.6870025貢獻(xiàn)率.8000.11920.011750.0064累計(jì)貢獻(xiàn)率06050.76420.9361可見,只需取前兩個(gè)作為主成分即可表示中意指標(biāo)。兩個(gè)主成分y1,y2而1占863%,y2占1159%。前兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化樣本主成分表達(dá)式分不為:Z1=0.472*10.2*X2.5254X3+.93*X4;2=-0.615*1-0.538*X2+012X+07563*X4;綜合為一個(gè)函數(shù)：W=.4421Z10.4637*Z;(其中x1,x2,x4為標(biāo)準(zhǔn)化的元素)在excl中計(jì)算如下表

14、年份Z1Z2W差值202.240.98120601-2.2610.321-.914771.5919200-96040.4249-64940.96972001043.90121765377380040.19518390.45872.7127662050.89861-011173.018633.49992001.331840.53914.83311617252001.79970.94345.478830.937220081.919-.2875021.00271600.114-00828.23680.45788內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)的優(yōu)劣看差值大小，其中不考慮虧損狀態(tài)即W為負(fù)值情況（沒(méi)有意義）,其中3.498

15、6最大所對(duì)應(yīng)的為05年，最小的是2009年，也確實(shí)是講200年的內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)最好，2009年的內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)最差現(xiàn)在我們來(lái)考慮這三個(gè)指標(biāo)在以后三年的走勢(shì)： 首先考慮經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)：我們用SAS軟件得到自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的時(shí)刻序列預(yù)測(cè)圖，如下：此分析圖講明預(yù)測(cè)圖表可行，提取預(yù)測(cè)表格中的數(shù)據(jù)同原始數(shù)據(jù)畫圖作比較:依照此圖表我們能夠得到:年份指標(biāo)預(yù)測(cè)001.22-5.9592001-13.955-12.4124202-11.089-8.82003-5853196200-62-1.77322057158541.73206.19525.362009.698088.862008125015.4124209

16、14.7561595892019.505301123.02026.510330.145對(duì)進(jìn)展能力指標(biāo),我們同樣先用SA軟件得到自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的時(shí)刻序列預(yù)測(cè)圖如下: 此分析圖講明預(yù)測(cè)圖表可行，提取預(yù)測(cè)表格中的數(shù)據(jù)同原始數(shù)據(jù)畫圖作比較得到以下圖表：年份指標(biāo)000-.8125-9066201-.182-6.72002-3.1501-51740-0.66548-167001411161.047720051.88423295650.0023.38950075.23171120.9353052005.522.320106.59642016.01920137.438關(guān)于內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)：此分析圖講明預(yù)測(cè)

17、圖表可行，提取預(yù)測(cè)表格中的數(shù)據(jù)同原始數(shù)據(jù)畫圖作比較：年份指標(biāo)預(yù)測(cè)209.1065-9.24837.973-834432002-6.495-6.9258200457-0.66003.04126225762064.834312.97782007.4736.7252086.750996.671420097.387.552010 7.4042011.1502.5142013 8.8626問(wèn)題（二）：綜合分析客戶中意指標(biāo)，闡述客戶中意指標(biāo)的走勢(shì)。運(yùn)用主成分分析法分析每年的中意指標(biāo)并運(yùn)用SAS中的時(shí)刻序列預(yù)測(cè)系統(tǒng)對(duì)其預(yù)測(cè)從而觀看其以后的走勢(shì),同時(shí)簡(jiǎn)單運(yùn)用模糊評(píng)價(jià)法分析每年的中意指

18、標(biāo)再預(yù)測(cè)。最后兩種方法進(jìn)行對(duì)比。步驟如下：模型求解 主成分分析將中意指標(biāo)圖表中的元素通過(guò)SPS軟件化為標(biāo)準(zhǔn)型如下圖所示：年份專門不中意不中意差不多中意中意特不中意XXX34X520000.73011.744-0.368-.711.1702001.189241.388808552-113-1.74092021.409983-1.51414-021.1409200.7670.5-.07526-.431-0.6401 2040.10-0.2047-01950.329116742-0.10811.030.68270429.4269426-0.5456-.324750.241380.47190.4269

19、40-1892-.8581.11150.57920.96022008-0.9731-.8991.38.04392.9606220091.45461.110.9971.293149429再運(yùn)用SPS軟件得到相關(guān)矩陣：Zcore(專門不中意)Zcor(不中意)Zore(差不多中意)core（中意)Zsor(特不中意)Zco(專門不中意)10.9927033-0.0517-0.9190364-0.9606sor(不中意)0.9497031-.8982865-0.906718-0.97288453Zscre（差不多中意)-0.930578-.8881107834706094094Zcore(中意）-0

20、.90364-0.97067180.747061937553Zscre(特不中意）-0.987260-0.9728385.92640940.97855441運(yùn)用mat編程（程序在附錄中)得到上述相關(guān)矩陣的特征值及特征向量C（i=1，2,3，4，）,并求出對(duì)應(yīng)的貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率,表格如下： 1C2C3C4C5x1-0.45430.1660.6768-0.43730.1520.580.2030.5.07510.30.43050.7254-0.060.1960.3524379-0.41-0.79902970.5466x50.4580.020291-0.239.146特征值7132210.0484.

21、0040貢獻(xiàn)率.94290.04562091.0968019.0020004累計(jì)貢獻(xiàn)率0.92610.98823910.9979201021可見，只需取前三個(gè)作為主成分即可表示中意指標(biāo)。三個(gè)主成分y1,y2和y3,而y占94.262%,y占4.2%,y3占0968%。前三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化樣本主成分表達(dá)式分不為：Z1-0.5*x1-0.448*x2+040 x304379*x4+0.45*x；2=-0.1166*x1+0.2053*x+0.24*x3-.646*4+.02x5；3=-0.76x10.68*x-0.350*x3-00799*x+0.991*5;綜合為一個(gè)表達(dá)式：W=4.713*1.228*

22、Z2+004*Z；（其中,x3，x，x5都為標(biāo)準(zhǔn)化以后的元素）在exel中計(jì)算如下表：年份123W2000-2.65925060.8480.188-2.34572006170230.329113850.4741254202-2.71951-0625995333-.0384-11270-1416973-.203506270.1326936620453976-0419203-.17830.5620.7586946032376-0.294113.621020089770.1231918.1865624.9620072.16043210318444510.1050.25108.5072102.1857

23、3-338511.8020092.82306510.2464041060.3130613.2647從表中能夠看出W的值逐年增加，而越大中意指標(biāo)越好,即客戶中意指標(biāo)走勢(shì)比較好,再運(yùn)用時(shí)刻序列預(yù)測(cè)系統(tǒng)，有以下圖表：預(yù)測(cè)表格預(yù)測(cè)表格分析此分析圖講明預(yù)測(cè)圖表可行，提取預(yù)測(cè)表格中的數(shù)據(jù)同原始數(shù)據(jù)畫圖作比較:同時(shí)通過(guò)圖像的分析，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)吻合程度比較好，且中意指標(biāo)線性穩(wěn)定增長(zhǎng),即以后中意指標(biāo)走勢(shì)好。二、模糊評(píng)價(jià)法將中意度百分制：專門不中意在40分之間,取平均分20;不中意在06分之間，取平均分50；差不多中意在600分之間，取平均分65;中意在700分之間，取平均分7;特不中意在8000分之間，取

24、平均分90。最后算每年總的平均分，如:200年的總平均分=182+6%*50+29%*5+7%*5+0%*90=57,以此類推,得下表格:年份2分50分65分5分90分總平均分20008%46%29%7%50.200119%4%28%9%0%5.752019%4%5%4%0%51.5520313827%17%1%5.62041%32%31%2156.52053%30%5%193%57.320611%3%3%22358.350%2737244%6075208%28%6%4611200%24%3628%5%6.3顯然總平均分越大中意指標(biāo)越好，此表格中的數(shù)據(jù)清晰地告訴大伙兒:總平均分逐年遞增，但50

25、7、5075、5155、3.6、6.5、.3、58.3在4060分之間即不中意，0.5、6.1、62.3在7分之間即差不多中意,總的情況不是專門理想。好的方面確實(shí)是客戶中意指標(biāo)穩(wěn)中有進(jìn),情況逐漸趨向良好，再觀看預(yù)測(cè)情況:預(yù)測(cè)表格預(yù)測(cè)表格分析通過(guò)此圖明白運(yùn)用S中的時(shí)刻序列預(yù)測(cè)系統(tǒng)得出的數(shù)據(jù)可行，再提取預(yù)測(cè)表格中的數(shù)據(jù)畫圖,將預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)作比較:此圖像講明：客戶中意指標(biāo)成線性穩(wěn)定增長(zhǎng),增長(zhǎng)比較慢，到215年才達(dá)到中意標(biāo)準(zhǔn),只是總的客戶中意指標(biāo)走勢(shì)是好的。以上兩種方法進(jìn)行比較:方法(一）、方法(二）統(tǒng)一的講明了客戶中意指標(biāo)的以后走勢(shì)，差不多上線性穩(wěn)定增長(zhǎng)的,情景比較好。方法(一）較方法(二)具有

26、科學(xué)性,而方法（二）能夠明確的看出客戶中意指標(biāo)的程度。兩種方法都可取。問(wèn)題三：分析客戶中意指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)、進(jìn)展?jié)摿χ笜?biāo)以及內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。研究既要顧客中意,又要追求經(jīng)濟(jì)效益的政策措施,最后提供10字左右的政策與建議。建模求解由前兩問(wèn)標(biāo)準(zhǔn)化后,運(yùn)用主成分分析法得到以下數(shù)據(jù)表格（為了研究客戶中意指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)、進(jìn)展?jié)摿χ笜?biāo)、內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)的動(dòng)態(tài)關(guān)系,以客戶中意指標(biāo)為因變量,其他的為自變量):客戶中意指標(biāo)Y經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)x1進(jìn)展?jié)摿χ笜?biāo)x2內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)-13457-1.9589.816259206512.245-12.42831282.1473-1827-.8-3.15016.944

27、56.966-53196-065483.17170.15169-1.7320.14116-0.4587.651031.2.988423.1264.219615.393.004.8343210.63518.8665.281578800212.41245.1936.70513.26721595895582247.233要分析客戶中意指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)、進(jìn)展?jié)摿χ笜?biāo)以及內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,我們從數(shù)據(jù)表格中初步對(duì)比后發(fā)覺(jué)都呈現(xiàn)出遞增的，但不能具體的得出各個(gè)指標(biāo)間的內(nèi)在聯(lián)系。我們從構(gòu)建函數(shù)的角度來(lái)猜想,這四個(gè)指標(biāo)的關(guān)系是線性的,我們用SPSS軟件進(jìn)行線性擬合。得到下結(jié)果：ModelSummary

28、(b）odRSaredust RuareStd.Eror of the stmaeChnge StatsticDinatson R Square ChangeF aef1dfg. F Chang .90(a）80.701.7668.98098.98.0002.454a Peditor:（Consant)，R00004, AR0003, VAR0002b Deendent aiable： R001從表中我們能夠發(fā)覺(jué)擬合度為080，依舊特不不錯(cuò)的,因此我們做出初步的推斷,指標(biāo)間的關(guān)系為線性的。但在分析各個(gè)指標(biāo)的系數(shù)時(shí)有oeficiet(a)Modl UnsandardizedCoefciensSt

29、andardize CoefcientsSg.95%Cnfdnc trva for BCorelatnsCollnarty StasicBStd. ErBa Lower oundUer oudZer-orderPtiaPrtToleranceVI1（Costant)-72E-06.58 .0001.000-1.361.36 VA0002.9.274.4711.68.153-.22.12.980556.09.0425.09 VR000-.14.5-.2-1137299.21.2.942-41-.065.0591.861 VR000041.253.50.732.48.7.247.95.74.033

30、0.08a DependntVariale: AR00001sig00就能夠被能夠表示在函數(shù)中。我們看出,前兩個(gè)變量即經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)和進(jìn)展?jié)摿χ笜?biāo)都不能寫進(jìn)表達(dá)式。只有內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)的sig0.05,才能寫進(jìn)表達(dá)式。參數(shù)太小因此忽略不計(jì)。我們作如下函數(shù).253x4.我們做出的圖為通過(guò)以上分析講明：客戶中意指標(biāo)要緊與內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)有關(guān)，且是正比關(guān)系,即內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)越好,客戶中意指標(biāo)越好。同時(shí)為了研究既要顧客中意，又要追求經(jīng)濟(jì)效益,即兩者存在一定的關(guān)系,而以上分析發(fā)覺(jué)兩者關(guān)系不大,從而要進(jìn)一步做探討。通過(guò)對(duì)題目給出的數(shù)據(jù)分析,顯而易見客戶中意指標(biāo)阻礙情愿到后勤消費(fèi)的比例,而情愿到后勤消費(fèi)的比例阻礙經(jīng)濟(jì)效

31、益指標(biāo)。具體分析如下:運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)法，將“情愿到后勤消費(fèi)的比例圖表”(見附錄）中的40天以下、4059天、079天、0天以上分不取其平均值20、50、70、90。最后算出總平均天數(shù),如000年的總平均天數(shù)14%*20+3%*0+35%0+18%9=60,依此類推，得以下表格:年份20507090總平均天數(shù)20014%3%5%1%60200113%1196.12021536%18%61.203236%35%7%60.22001%3%818%61.520059%32%9%2%631200610%2%421%6320%27%4%19%4.4208%24%45%65.20098%1%47%266研究客

32、戶中意指標(biāo)與情愿到后勤消費(fèi)的比例之間的關(guān)系，依照問(wèn)題(二）中的方法(二)得到每年的總平均分,以客戶中意指標(biāo)即總平均分為自變量，以情愿到后勤消費(fèi)的比例即總平均天數(shù)為因變量，建立以下表格:總平均天數(shù)(y)1.1.160.261.3.164.465666總平均分()5075.851.6565655.35860.86162.3運(yùn)用excel模擬圖像：此圖像發(fā)覺(jué)兩者有一定的線性關(guān)系,然后運(yùn)用PSS進(jìn)行一元線性回歸:Mdl Smr(）odRquareAdjustRSquaeStd Err fthe Estimate126(a）.87.39.889 Pdictr： （Contnt), X DndntVara

33、ble: Y從表中我們能夠發(fā)覺(jué)擬合度為2.6%，講明如此擬合可行。officents(）ModlUnstandrdzedCoefficientsStdrdizd Coficientstig. BSt. ErrorBeta (san)36.526370 9.6000 X.46.966.920.000a Deeden Vaiabl: Y因?yàn)榇吮碇衧g都為0,因此常數(shù)與系數(shù)都有效,即y=03*x+3.526在研究客戶中意指標(biāo)與情愿到后勤消費(fèi)的比例中發(fā)覺(jué)，客戶中意指標(biāo)與情愿到后勤消費(fèi)的比例是正比關(guān)系,即客戶中意指標(biāo)越好,情愿到后勤消費(fèi)的比例就越高。現(xiàn)在研究客戶中意指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)的關(guān)系。作出假設(shè):該

34、學(xué)校學(xué)生總?cè)藬?shù)每年變化不大,呈穩(wěn)定狀態(tài),設(shè)為N,設(shè)在客戶中意指標(biāo)與情愿到后勤消費(fèi)的比例中參與的對(duì)象人數(shù)統(tǒng)一為M。如此一來(lái),以總平均天數(shù)的多少就能夠推斷經(jīng)濟(jì)效益(人數(shù)*平均總天數(shù)*每天的消費(fèi)）情況,人數(shù)一定，每天的消費(fèi)可能大致一定,即平均總天數(shù)越大，經(jīng)濟(jì)效益越好，換句話講情愿到后勤消費(fèi)的比例越高,經(jīng)濟(jì)效益越好。依照這一關(guān)系,綜合分析講明:客戶中意指標(biāo)越好,情愿到后勤消費(fèi)的比例越高，而經(jīng)濟(jì)效益就越好。即客戶中意度與經(jīng)濟(jì)效益成正比關(guān)系,確實(shí)是要提高客戶中意度,而客戶中意指標(biāo)要緊與內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)有關(guān),利用前面動(dòng)態(tài)關(guān)系的結(jié)論。通過(guò)上面的分析，研究既要顧客中意,又要追求經(jīng)濟(jì)效益的政策與建議，要緊從內(nèi)部運(yùn)營(yíng)方

35、面著手,如食堂治理工作人員缺少必要競(jìng)爭(zhēng)意識(shí)和服務(wù)意識(shí),對(duì)學(xué)生服務(wù)態(tài)度差等緣故。因此了，作這一分析是在忽略次要因素做出的,導(dǎo)致了有人為的誤差,適當(dāng)考慮一些其他的因素。我們對(duì)不同的阻礙緣故提出幾點(diǎn)意見。我們先分析部分緣故，在對(duì)應(yīng)的提出一些建議。造成這些問(wèn)題的緣故具體如下:個(gè)不食堂經(jīng)營(yíng)者片面追求經(jīng)濟(jì)效益，導(dǎo)致食堂飯菜價(jià)格偏高。對(duì)食堂定的菜價(jià)，大伙兒普遍反應(yīng)較高，有專門大一部分同學(xué)甚至覺(jué)得沒(méi)有方法同意。2.食堂就餐時(shí)刻擁擠現(xiàn)象比較嚴(yán)峻。在調(diào)查人員中，只有三個(gè)人選擇不擁擠，其余同學(xué)均認(rèn)為食堂的擁擠現(xiàn)象存在同時(shí)亟待改善。3衛(wèi)生問(wèn)題。關(guān)于食堂衛(wèi)生同學(xué)們大都認(rèn)為做的不錯(cuò),中意度較高，但較于其他幾方面,餐具消毒

36、和衛(wèi)生相比較差，有待改善。.大眾飯菜菜式較少，更新速度較慢對(duì)飯菜口味大部分人持可同意的態(tài)度,但專門多同學(xué)都認(rèn)為菜式不是專門多，菜式更新速度也過(guò)于緩慢:而且菜的新奇程度不高。5部分職員服務(wù)態(tài)度不行。依照調(diào)查，我們發(fā)覺(jué)大伙兒對(duì)食堂工作人員的服務(wù)態(tài)度依舊持贊同的。然而照舊有專門多同學(xué)反應(yīng)服務(wù)人員的微笑少,打菜量度不準(zhǔn),打菜重量偏少,以及部分服務(wù)員缺乏耐心，甚至有時(shí)會(huì)有打錯(cuò)卡的情況出現(xiàn)6。打菜份量不統(tǒng)一，沒(méi)有確定的標(biāo)準(zhǔn)。同學(xué)們反應(yīng)食堂職員打菜時(shí)，手法不一，有的多有的少，造成分配不均引起同學(xué)們的意見。過(guò)去談?lì)櫩头?wù)，多從企業(yè)的觀點(diǎn)動(dòng)身，為消費(fèi)者提供產(chǎn)品與服務(wù),策略上是圍繞著產(chǎn)品進(jìn)行考慮，以達(dá)成企業(yè)盈利目

37、標(biāo)為重點(diǎn)，運(yùn)用資訊科技來(lái)提升效率與效能,然而卻未必能與市場(chǎng)準(zhǔn)切地接軌。到了追求顧客中意的時(shí)期，企業(yè)從自身的考慮跳脫出來(lái)，轉(zhuǎn)而從顧客的需求與顧客的立場(chǎng)來(lái)考慮服務(wù)的內(nèi)涵,針對(duì)顧客需求提供解決方案，而非從產(chǎn)品本身動(dòng)身，運(yùn)用資訊科技妥善經(jīng)營(yíng)顧客關(guān)系,借由顧客關(guān)系治理系統(tǒng)的建置,對(duì)顧客進(jìn)行有價(jià)值的互動(dòng)與治理，然而其不足之處在于未必能夠促進(jìn)顧客的進(jìn)展。為了既要顧客中意，又要追求經(jīng)濟(jì)效益，依照模型中的數(shù)據(jù)分析，提以下建議:一.提高食堂的人員的效率。（）賣飯窗口分類設(shè),重視細(xì)化分類。食堂不妨單設(shè)置一個(gè)素菜窗口，（2)提高窗口標(biāo)識(shí)認(rèn)知度。比如，在蓋飯窗口,有的同學(xué)買過(guò)飯后依舊站在原窗口等待，后來(lái)的同學(xué)在不知情的

38、情況下，會(huì)以為前面的人差不多上排隊(duì)的。(3）縮短食堂在高峰期間的循環(huán)時(shí)刻。顯然,縮短學(xué)生的用餐時(shí)刻是不現(xiàn)實(shí)的，只有縮短買飯時(shí)刻。在高峰期間,人多的窗口適當(dāng)增加臨時(shí)人手。二.保證食堂的衛(wèi)生安全。保潔要及時(shí)，衛(wèi)生最關(guān)鍵。端著買好的飯，找不到座位的學(xué)生在食堂屢見不鮮。除去座位上有人的情況,學(xué)生找不到地點(diǎn)的緣故還有桌面不潔凈。一批食客走后,又來(lái)一批，桌面上卻扔滿了骨頭、飯粒在高峰時(shí)期，保潔要及時(shí)，桌面要保持潔凈。三.學(xué)校在措施硬件上消除擁擠和急躁。（1)提高服務(wù)質(zhì)量，緩解學(xué)生焦急心情。排隊(duì)買飯無(wú)疑需要耐心,當(dāng)人們心情穩(wěn)定時(shí)，隊(duì)伍會(huì)更有秩序。我們認(rèn)為,能夠在窗口上裝上小型液晶電視,緩解等待時(shí)急躁的情緒，

39、同時(shí)利用排隊(duì)等待這一瑣碎時(shí)刻進(jìn)行廣告宣傳，也為學(xué)生提供了商品信息，校園服務(wù)信息以及兼職機(jī)會(huì)，一舉多得。()由于課程表的阻礙,造成學(xué)生集中在中午l2:00下課，假如學(xué)校能夠更合理的安排課程,錯(cuò)開下課時(shí)刻,分批次就餐時(shí)能夠適當(dāng)延長(zhǎng)中午食堂開放時(shí)刻，盡量緩解食堂排隊(duì)擁擠。四提高服務(wù)水平提升服務(wù)品質(zhì),培養(yǎng)服務(wù)意識(shí)目前大部分高校食堂的基礎(chǔ)設(shè)施差不多做好,就餐環(huán)境得到了專門大改善，因此服務(wù)軟件和治理水平一定要跟上。首先 職員素養(yǎng)要進(jìn)一步提高。專門多高校的食堂、餐廳差不多上整潔、明亮的,設(shè)施差不多上嶄新的,然而工作人員的個(gè)人衛(wèi)生和環(huán)境衛(wèi)生還不是專門到位。這就要求我們要不斷學(xué)習(xí)新的治理方法，提高治理水平，全面

40、提高職員的整體素養(yǎng)，提升服務(wù)品質(zhì)。1為學(xué)生提供性化服務(wù)，個(gè)性化服務(wù)這就要求餐廳經(jīng)理實(shí)行全程、全方位的治理,真心實(shí)意虛心聽取同學(xué)們的反映，邀請(qǐng)學(xué)生會(huì)、校團(tuán)委以及部分老師參加座談會(huì)，廣泛聽取他們的意見和建議,及時(shí)掌握來(lái)自消費(fèi)者的第一手資料，以便從顧客的角度不斷地改進(jìn)和完善治理機(jī)制五.后勤人員素養(yǎng)。(）.作風(fēng)上要大公無(wú)私,廉潔奉公，勤勤懇懇，兢兢業(yè)業(yè)，吃苦耐勞,任勞任怨,不計(jì)較個(gè)人得失，甘當(dāng)無(wú)名英雄。（2).工作上認(rèn)真負(fù)責(zé),愛校如家，辦事熱心、細(xì)心、耐心、不安于現(xiàn)狀、勇于改革，且有較強(qiáng)的政策觀念，勇于堅(jiān)持原則。（3).專業(yè)上明白得教育教學(xué)規(guī)律，熟悉教育方針和有關(guān)財(cái)務(wù)政策與規(guī)定，了解各科教學(xué)的需要與進(jìn)

41、展,虛心好學(xué),掌握一定的有關(guān)后勤治理的知識(shí)和專業(yè)技能。在選拔調(diào)配和培訓(xùn)后勤治理人員時(shí)，要堅(jiān)持以下幾條原則：一是要堅(jiān)持從實(shí)踐中選拔。要在實(shí)踐中進(jìn)行考查,尤其對(duì)需要擢升的人員必須是在實(shí)際工作中取得顯著成績(jī)的；二是要堅(jiān)持揚(yáng)長(zhǎng)避短，不求全責(zé)備。選拔和調(diào)配人才,必須量才授職,善用其長(zhǎng),力避其短:三是在選拔后勤治理人員時(shí)，要緊看一個(gè)人的實(shí)際知識(shí)水平和工作成績(jī)；四是要堅(jiān)持用養(yǎng)并舉。人才使用是一個(gè)人才能輸出的過(guò)程,人才的培養(yǎng)則是一個(gè)人才能輸人的過(guò)程。要保持系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn),必須重視人才的才能輸人，有目的、有打算對(duì)各類人員進(jìn)標(biāo)培訓(xùn),讓他們不斷學(xué)習(xí)知識(shí)，提高技能;五是要堅(jiān)持能上能下。關(guān)于工作卓有成效,業(yè)務(wù)治理能力強(qiáng)

42、者要擢升重用。關(guān)于年老體弱，力不從心，幾經(jīng)實(shí)踐證明,不能勝任工作者要及時(shí)調(diào)整下來(lái)或更換工作崗位。五、模型的優(yōu)缺點(diǎn)與改進(jìn)優(yōu)點(diǎn)：模型中，我們運(yùn)用了多種統(tǒng)計(jì)軟件，各種操作。并對(duì)SPS，A，Matab的差不多使用更加熟練。在建模前,參閱了許多預(yù)測(cè)的算法，對(duì)不同的方法進(jìn)行了對(duì)比,了解到不同方法不同的使用條件,增加了建模的方法。模型中，圖表居多，便于理解和對(duì)比,更加直觀清晰。建模方法簡(jiǎn)便易明白,便于操作，但不失有用性和可靠性。在第二問(wèn)中運(yùn)用主成分分析法與模糊評(píng)價(jià)發(fā)作對(duì)比,是結(jié)果更具講服力。缺點(diǎn)：主成分分析法忽略一些阻礙因素,導(dǎo)致了模型與實(shí)際情況存在些許差異。沒(méi)有更深入的分析各種因素之間內(nèi)在的聯(lián)系，沒(méi)有對(duì)模

43、型進(jìn)行檢驗(yàn),預(yù)測(cè)的結(jié)果的方差過(guò)大。進(jìn)行擬合變量時(shí)，方法不是專門準(zhǔn)確，應(yīng)該對(duì)各個(gè)數(shù)據(jù)先分析，檢驗(yàn)穩(wěn)定性,再考慮各指標(biāo)間的聯(lián)系。模型的結(jié)果存在不穩(wěn)定性,容易依照被忽略的因素而改變。模糊評(píng)價(jià)法用得不夠深入,考慮不全面。模型改進(jìn)：能夠?qū)γ總€(gè)因素間的聯(lián)系進(jìn)行深入的探究，使考慮問(wèn)題更全面,分析更加合理符合實(shí)際情況，預(yù)測(cè)就更加準(zhǔn)確。能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),找出變量之間的內(nèi)在聯(lián)系，使問(wèn)題更加準(zhǔn)確,全面。在擬合變量時(shí),我們能夠通過(guò)更加詳細(xì)的方法，使擬合更加符合我們的期望,不用忽略變量。用格蘭杰因果檢驗(yàn)?zāi)軌驅(qū)ｉT準(zhǔn)確的找出要緊成分。六、參考文獻(xiàn)1.數(shù)學(xué)模型第三版，姜啟源 謝金星 葉俊編；.數(shù)學(xué)軟件與數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn) 汪曉銀 鄒庭榮主編；4回歸分析方法原理及SS實(shí)際操作 馮力編 中國(guó)金融出版社；七、附錄表1經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)年份經(jīng)營(yíng)收入(萬(wàn)元)年終節(jié)余（萬(wàn)元）返還工資（萬(wàn)元）上繳利潤(rùn)(萬(wàn)元)人均收入(元）20017200066200118000081020021902877716233364919105002004421380283121240005672102281403120020600192252200336002009767134262203002008