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  • 产品一致性指标
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    2021-04-23 08:52:39

    不同物流组织形成的网络,是物流组织网络;具有内部运作网络的物流企业,是网络型物流企业。网络型物流企业是物流组织网络的重要组成部分。

    随着经济全球化的发展,网络型物流企业已成为现代物流的一种重要组织形式。目前在我国,网络型物流企业还处于发展阶段。网络型物流企业管理的难点是协调网点之间的运作以优化整个企业的物流服务效率和效益。物流组织资源、信息资源、设施资源以及客户资源的整合和共享,是网络节点间协调运作的原则,而绩效管理是网络节点间协调运作的指挥棒。

    20世纪80年代以来,随着全球竞争的加剧,伴之以企业回归主业、集中核心业务的高潮,作为现代物流崭新形态的第三方物流日渐成为物流理论与实践的宠儿。经历了短短十余年的发展,全世界的第三方物流市场已表现出了潜力大、渐进性和高增长的特征。据摩根士坦利预测,中国第三方物流市场到2010年增长率将达到16%~25%。目前,我国物流企业大量涌现,活跃在各地的物流市场上。物流企业是否能在物流市场占主导地位,在于其是否拥有强大的网络,健全的网络是物流企业迅速占领市场的前提,可以说物流企业的核心就是网络。然而,从提供的服务范围和功能上看,目前我国物流企业的服务功能还较为单一,系统服务功能不强,空间网络不完善,单一网点的现象比较突出,直接影响了企业竞争力。而多数拥有网点的企业,由于缺乏必要的管理规程,很难协调网点之间的运作,优化整个组织的目标,以至难以向顾客提供完善的物流服务,甚至难

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    千次阅读 2021-01-17 02:32:48
    层次分析法中一致性检验指标ci不可以小于0,cr小于0.1判断矩阵才满足一致性检验,有时候可以等于0,但不能为负。若为负的话,说明数值错了。请把原因解释的尽量详细一些,谢谢~~~首先要知道,...

    但不知道质量一致性检验是什么意思,以及他和型式检验的区别。

    通常,产品生产时在工艺不变,原材料基本一致的情况下,有些质量指标是基本不变的。因此,在产品生产质量控制中,可以对其中有些指标不做监控。型式检验一般是对.

    层次分析法中一致性检验指标ci不可以小于0,cr小于0.1判断矩阵才满足一致性检验,有时候可以等于0,但不能为负。若为负的话,说明数值错了。

    请把原因解释的尽量详细一些,谢谢~~~

    首先要知道,判断矩阵是各层次各因素之间进行两两比较相对重要性而得来的。那么. 但要求判断矩阵具有大体的一致性,所以需要进行一致性检验。这是我的理解~

    带有一致性检查的同步(也可以简称为一致性检查)是 DPM 用来检查和更正受保护数据源及其副本之间的不一致性的过程。作为同步过程的一部分,一致性检查执行逐个.

    甲从50个样品中用自己的方法检验出10个合格品,乙从同样这50个样品中用.

    一致性检验是为了检验各元素重要度之间的协调性,避免出现A比B重要,B比C重要,而C又比A重要这样的矛盾情况出现。1、一致性是指事务的基本特征或特性相同,其.

    判断矩阵通常的是不一致的,但是为了能用它的对应于最大特征根的特征向量作为被比较因素权向量,其不一致程度应在容许的范围内.

    层次分析法是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础. 必须对判断矩阵是否可接受进行鉴别,这就是一致性检验的内涵。

    %以下是一致性检验CI=(t-n)/(n-1); CI=(t-n)/(n-1); RI=[0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 。

    一致性检验能不能通过和RI矩阵有关系的,你这个检验要求更严格一些所以通zd过不了。我这有推荐的RI矩阵,你可以用我的这个函数试试,应该没问题。或者你自己更回.

    kappa运行参数是什么数据类型

    在诊断试验中,研究者希望考察不同诊断方法在诊断结果上是否具有一致性,比如:不同医务工作者对同一组病人的诊断结果是否一致、不同的诊断方法对同一个样本或研.

    检验一致性:(1)计算一致性指标C.I.=(最大特征值-n)/n-1 ; (2)找出相应的平均随机一致性指标R.I.; (3)计算一致性比例C.R.=C.I./R.I.;当C.R.

    期待看到有用的回答!

    我印象中好像是要用卡方的同质性还是一致性检验,但是又记得那是a*b列联。

    你的目的是比较两组被试的性别、受教育程度、年龄是否一来致吧,那就用普通的卡方分析就可以了,也自就是比较两组的性别、受教育程度、年龄是否存在差异,如果不.

    我不太清楚为什么要做一致性检验,请大大们解释一下,谢谢。

    意义:一致性检验是为了检验各元素重要度之间的协调性,避免出现A比B重要,B比C重要,而C又比A重要,这样的矛盾情况出现。在确定各层次各因素之间的权重时,.

    有多项检测检验点合格率最小的,如有3项检验点合格率分别为90%,80%,70%,其:逐项检验点合格率即满足大于70%的条件,且不合格点不集中。如有1项合格率小于70.

    确实是应该使用Kappa一致性检验评价结果的一致性。任何版本的SPSS都可以做Kappa一致性检验(被包含在卡方检验程序中),步骤跟做卡方检验基本相同,只需在卡.

    AHP模型有四层的时候,怎样进行总排序一致性检验?谢谢各位大虾

    无论多少层,都是从上到下,一层一层进行层次总排序和检验。您可以登录www.ahptool.net查看关于AHP的说明。

    认为判断矩阵中的不一致是由强矛盾判百断、弱矛盾判断、标度离散性、标度有限性共同作用的结果度.论文关于判断矩阵不一致性原因的分析及对一致性调整的解知决方案.

    请问一下矩阵一致性检验具体的计算步骤方法是什么?题目如图 对于计算步骤。

    如果是用spssau分析的话,结果会直接得到一致性检验的结果。具体可以查看spssau帮助手册:层次分析法-SPSSAU

    可以换一种标度方法,不一定要用1-9,可以用e的0/5次方到e的8/5次方标度方法。这个标度方法的一致性检验容易通过。可以下载yaahp自动计算。

    一致性检验是为了检验各元素重要度之间的协调性,避免出现A比B重要,B比C重要,而C又比A重要这样的矛盾情况出现

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    kappa系数简介

    kappa系数是什么
    Kappa系数是一个用于一致性检验的指标,也可以用于衡量分类的效果。因为对于分类问题,所谓一致性就是模型预测结果和实际分类结果是否一致。kappa系数的计算是基于混淆矩阵的,取值为-1到1之间,通常大于0。

    为什么要使用kappa
    分类问题中,最常见的评价指标是acc,它能够直接反映分正确的比例,同时计算非常简单。但是实际的分类问题种,各个类别的样本数量往往不太平衡。在这种不平衡数据集上如不加以调整,模型很容易偏向大类别而放弃小类别(eg: 正负样本比例1:9,直接全部预测为负,acc也有90%。但正样本就完全被“抛弃”了)。此时整体acc挺高,但是部分类别完全不能被召回。

    这时需要一种能够惩罚模型的“偏向性”的指标来代替acc。而根据kappa的计算公式,越不平衡的混淆矩阵,kappa值就越低,正好能够给“偏向性”强的模型打低分。

    基于混淆矩阵的kappa系数计算公式如下:
    在这里插入图片描述

    其中,
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    p e p_e pe即所有类别分别对应的“实际与预测数量的乘积”,之总和,除以“样本总数的平方”。

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    一、背景

    在数据仓库中,常常使用一些中间表来做数据的过度,这些中间表的产生,都是依托于基础的埋点表/业务明细表/用户明细表等,旨在提高数据提取与输出的效率。

    举个栗子:

    客户端上报的埋点数据,或者某个功能的明细表,需要与用户明细表做关联可使用。这些数据一天的产生都是以亿级为单位,数据人员如果每次都将这些数据重跑一次,数据复用性低下,势必会造成资源和人员的浪费,有些使用第三方数据库(阿里云)的公司,每次数据提取都是需要钱的,数据量大的话,每次损耗也不少。

    同时,明细表的数据存储,有时会依托于业务,逻辑比较复杂,对新人不友好(例如,研发同学会将信息以json格式存储)。而随着业务线的增加,跨表引用增多,如果逻辑口径发生变化,势必会成为一个灾难。

    所以,中间表的作用,就是在dws层,将基础事实层的数据,通过与产品人员既定的规则编写,用”case when”或syscode系统码表来将业务口径标签化,将数据固定在对应主题域中,方便日常的汇报或者用户分析使用。

    那么如何来构建有价值的中间表呢,下面看两个例子,一个是供给端,一个是消耗端:

     


    二、案例一(供给端)

    某App为办公协同类产品,内部附有公司动态、通知、新闻、培训课程、留言等功能,管理员或领导层可使用这些功能,下发一些公司内部的信息,分为全公司可见或者指定部门可见。

    如果该App的运营部,想查看某一功能的使用情况,所需要的数据为:

     

    形成了一个从供给到消耗的转化漏斗,来观测某功能带来了多少活跃,判定此项功能的使用情况。

    该转化漏斗的难点在于供给人数,可能是发给全公司的,也可能是发给个人的,同时涵盖了上述举例的多种功能。业务明细表会记录该功能的发布者ID、内容ID,发送对象ID,发送类型(公司、部门、个人)等。

    这时取数的麻烦点在于,发送类型如果为全公司,那么业务明细表关联用户明细表时,发送对象ID(公司ID)与公司ID关联;发送类型为部门时,发送对象ID(部门ID)与部门ID关联;发送类型为个人时,发送对象ID即是用户ID。用union all 将数据合并,得出了供给人数。

    这种数据提取,单次可行,代码也可复用,但是每次提取花费较大,也比较耗时间,数据都是存储在逻辑里,并没有一张表来记录。OK,那我们就创建一张中间表,将所有功能数据存储,对于有关需求可以随取随用。

     

    需要注意的几点:

    1. 考虑供给用户正常情况下(工作日),数据量较大,所以设计报表时,考虑为每一个业务进行单独建表,后续只考虑总供给的话,可对分表进行处理,去掉内容ID等,进行合并去重。

    2. 本表记录数据较多,所以内容ID对应的其他信息不做记录,如有需要,与对应业务表连接即可。



    三、案例二(消耗端)

    某App为内容资讯类产品,用户可在其查看各种文章和音视频,浏览入口分为推荐feed流,banner焦点图,关注频道,收藏,消息公众号推送等。

    运营人员除了关注整体的文章阅读外,还会关注各个入口的转化情况,数据如下:

    以上数据,除日活外,都属于用户的行为数据,用埋点表即可提取,关键在于埋点的数据每天是以亿级产生。以上数据当然可以做成BI报表,但是数据依然只是存在于逻辑中,每次需要,每次重新跑,没有复用性,消耗时效和人效,依然可以用中间表解决这个问题。

    与产品/运营人员,开会商议,确定每个来源入口的规则,对埋点表进行处理,用case when使不同的来源入口标签化:

     

    这样,一张只记录用户关于内容的消耗表就做好了,需要注意以下几点:

    1.本表旨在记录用户对内容的消耗,方便数据人员快速解决运营人员的需求,也可做RFM等分析。目前只记录观看和播放,是否应记录互动(点赞、评论、分享等),需要商议。

    2.除课程、文章外,是否有必要添加其他类型内容等。

    3.由于每天对内容的消耗用户量较多,所以内容的相关信息本表不做存储,如有需要,与内容的事实表进行连接。



    四、结束语

    通过建立中间表,确实可以提高数据的输出效率,但是光建立是远远不够的,后期的维护也同样重要。

    由于规则是与产品/运营商定的,必须形成规范的数据字典文档,存储在公共平台上(wiki、SVN等),有改动或者新增,需及时调整。

    有新增的业务时,也要在发版之后,添加至中间表中,避免数据遗漏或者重跑。

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