精华内容
下载资源
问答
  • 防风固沙林综合效益评价指标体系建立与评价方法,李禄军,车克钧,对防风固沙林体系综合效益评价的对象、目标及内容进行了研究;对综合评价的指标体系、指标的取得方法和主要评价方法进行了总结和
  • 城市防洪规划方案评价指标体系建立及应用,周光乙,刘方贵,根据层次结构的基本原理,建立城市防洪规划方案评价指标体系,并对评价指标进行论证。针对所建立评价指标体系,利用灰色层次综
  • 煤矿本质安全管理体系的研究和应用正蓬勃开展,但其合理评价指标体系建立仍是一个难题。在分析事故致因内涵的基础上,从人、机器设备、环境和管理即4M的角度建立煤矿本质安全管理评价指标体系,其中一级指标4个,二级...
  • 基于指标体系构建原则、方法和煤矿生产过程的划分,为构建煤矿安全评价指标体系,运用层次分析法建立评价一级指标和二级指标,并进行指标权重计算,构建较为完整的煤矿安全评价指标体系,为煤矿安全生产和安全评价工作...
  • 借鉴英国、美国、加拿大和日本先进绿色生态建筑的经验,针对内蒙古地区存在的问题,对绿色生态建筑评价指标体系的内容和执行标准...运用模糊层次分析法进行综合模拟评价,验证了所建立评价指标体系的适用性和易操作性.
  • 创意产业在当前经济发展中异军突起,建立一套科学合理的创意产业评价指标体系就显得十分重要。评价体系的构建首先将创意产业的特点融入原有"钻石模型"中,建立了创意产业驱动的"钻石模型",确定了概念结构,构造了指标...
  • 本文概述了电子政务项目后评价工作的目的、意义,在此基础上,对电子政务项目后评价工作的实施及其评价指标体系建立进行了初步研究和探讨,提出三级电子政务项目后评价指标体系框架,并给出了指标  一、引言  ...
  • 从农业可持续发展的内涵出发,阐述了建立农业可持续发展评价指标体系的原则、指标的选择依据和指标体系的设置框架。
  • 规划环境影响评价指标体系问题研究,刘艳坡,赵文晋,本文从规划环境影响评价的工作目标和评价内容出发,阐述了建立规划环境影响评价指标体系的目的,分析了规划环境影响评价指标的特
  • 构建现金流量财务评价指标体系的思考,于慧芳,许群,本文在对传统财务评价指标体系进行简要分析的基础上,探讨了建立现金流量财务评价指标体系的必要性;并通过对收益质量、支付能力
  • 定性与定量相结合,建立了涵盖经济、社会与环境3方面内容的煤矸石发电项目综合效益评价指标体系,并对各评价指标进行了阐释。指标权重的确定采用了专家调查法和层次分析法,在计算中应用了MATLAB软件,简化了权重的计算...
  • 本文分析了高等级公路景观评价指标体系建立原则,在对高等级公路景观功能分析的基础上,综合利用头脑风暴法、Delphi法、会内会外法、聚类分析法等建立了一套层次分明的高等级公路景观评价指标体系,并通过实例验证了...
  • 研究分析了中国交通规划的特点和国外交通规划环境影响评价的指标体系后,提出了建立中国交通规划环境影响评价指标体系的基本思路和程序以及准则,并以某省高速公路网规划为例进行规划环境影响评价的指标体系研究,并...
  • 针对目前我国对小区智能化分级的缺陷,在明确建立小区智能化综合评价指标体系原则的前提下,运用德尔菲法建立了住宅小区智能化综合评价指标体系。对小区智能化综合评价进行了模块化、量化的探索。确定了指标的权重,...
  • 基于粗糙集的城市生态系统健康评价指标体系研究,南洋,徐明德,本文通过研究城市生态系统健康指标体系,提出了基于粗糙集理论的指标体系建立方法,该方法从客观数据中得出指标体系,避免了人为
  • 企业R&D项目绩效评价指标体系测度与模型构建,陈伟,张凌,企业R&D绩效评价是绩效管理的一部分,建立完善的评价指标体系和合适的评价模型是绩效评价的基础。根据企业R&D活动的特征,建立了企
  • 以经济新常态为背景,结合国内外关于经济与能源环境协调发展的相关研究,构建了经济与能源环境协调发展评价指标体系。该体系以经济发展与能源环境为切入点,把指标评价体系分为经济水平、能源水平与环境水平3个指标层次...
  • 阐明了建立小城镇人居环境质量评价指标体系的目的与原则,构架了由居住环境、社会公共服务设施、基础设施、医疗保障及交通治安5个分项、18个单项评价因子组成的评价指标体系,确定了评价指标。本评价指标体系涵盖了...
  • 根据高技术企业绩效形成过程和影响因素建立了高技术企业绩效评价指标体系,并选取一个典型的高技术企业对该指标体系进行了实际验证。结果表明,本文提出的指标体系评价方法能够客观、准确地反应企业的真实情况,...
  • 目的 对大城市周边地带进行理论界定,并建立其城市化水平评价指标体系。方法 在对大城市周边地带理论界定的基础上,根据指标体系设计的原则,运用因子分析法以及SPSS软件对指标进行筛选并得出其指标层次结构,最后...
  • 建立了建筑企业竞争力的评价指标体系,提出了建筑企业综合竞争力的计算方法,并运用层次分析法确定了各指标层指标的权重。
  • 手把手教你建立数据指标体系

    千次阅读 2020-09-30 16:17:40
    数据分析工作中,咱们对于数据指标一定不陌生,而几乎所有数据分析工作都会提“建立数据指标体系”。但是同学们或许有一些现实的困惑:你说报表我就见过,我天天都在更新。可这玩意怎么就体系了呢?做了体系又怎么样...

    数据分析工作中,咱们对于数据指标一定不陌生,而几乎所有数据分析工作都会提“建立数据指标体系”。但是同学们或许有一些现实的困惑:你说报表我就见过,我天天都在更新。可这玩意怎么就体系了呢?做了体系又怎么样呢?为啥我不觉得我做的是体系?今天系统地来分析一下。要讲,就从数据指标讲起。

                                                                              01为啥需要数据指标

      

                                                                               以下话是不是经常听到:

                                                                              “大概有1万多人吧”

                                                                               “有很多顾客都不满意”

                                                                              “感觉我们门店都没人了”

     

                                                                              不确定、不具体、不准确

    我们平时过日子都是这么说话的。没毛病,因为具体的消息是有很大成本的,大部分时候我们就是随口说说而已。但是企业经营要是都靠这个那就死翘翘了,花多少钱赚多少钱都不清楚,老板非气的翘辫子。

     

    数据指标就是对抗不确定的

      

    如果我们把上边的表述改成:

    • 2月4日新注册用户9800人,超目标1000人

    • 2月4日当日A产品退货100件,累计30天退货率2.5%

    • 2月4日全国到店用户30万人,到店率30%,低于32%的期望值

     

    是不是爽快多了。这就是数据指标的直观用途。

      

                                                                                         02为啥需要数据指标体系

     

    实际工作中,想要准确说清楚一件事是挺麻烦的,比如我们想说:“2月份A产品卖的非常棒!”如果对方想较真的话,可以挑一堆刺出来(如下图)

    一个问题,往往有很多方面,只用一个指标不能充分说明问题。这就需要一组有逻辑的数据指标来描述,这就是数据指标体系。

     

                                                                              03数据指标体系五大件

    第一要素:主指标(一级指标)

     

    用来评价这个事到底咋样的最核心的指标。比如说:“产品卖的好”。直观的想到是“销售金额”这个指标,因为这是我们卖货直接收到手里的钱,钱多了当然好。

     

    每个指标得有以下要素: 

    1、业务含义:在业务上它的意义是……

    2、数据来源:哪个系统采集原始数据

    3、统计时间:在XX时间内产生的该数据 

    4、计算公式:如果有比例、比率,得说清楚谁除谁;如果是汇总,得说清楚谁加谁。

     

    注意:有可能需要多个主指标,来做综合评价。比如产品卖的好,光看金额还不够,可能还要关注毛利,这才是真正赚到的钱。可能还得看销售数量,因为销售数量和库存直接挂钩,得防止积压太多。这样就至少有了三个主指标:销售金额、销售件数、销售毛利。

      

    第二要素:子指标(二级/三级指标)

      

    主指标可能由几个子部分构成。比如: 

    销售金额=用户数 * 付费率* 客单价

     

    如果销售金额没达标,我们会很好奇:到底是购买的客户少了,还是卖的人不够多,还是买的太便宜了,了解细节有利于我们找到真正的问题,这时候就得拆解子指标。

    第三要素:过程指标

     

    主指标往往是最终的结果,比如B2B行业的销售金额,是销售线索-售前跟进-需求确认-产品体验-价格谈判-竞标-签约这一系列过程最后的一个结果。光看一个最后结果是无法监督、改进过程的。如果想更进一步管理,就得看得更细一些,从而添加子指标(如下图)

    第四要素:分类维度

      

    有可能一件事是很多人、在很长时间内完成的。想知道总销售金额是怎么构成的,每个地区、每个团队分别完成多少,可以增加分类维度。通过分类维度,把主指标切成若干块,这样能避免平均数陷阱,把整体和局部一起看清楚(如下图)

    第五要素:判断标准

     

    即使有了以上四个点,我们还是不能说:A产品卖的好。因为好是个形容词,是和差相对的。因此就需要一个对比的参照物。参照物的选择,本身是个复杂的分析过程,需要做深入的分析。

     

    在构造指标体系的时候,往往这些判断标准是和当前数据一起呈现的。这样在看数据的时候,可以直观的做出判断,使用起来就很方便了。

     

                                                                                         04数据指标体系如何发挥作用

      

    小结一下,构成指标体系五部分是:

    1、主指标

    2、子指标 

    3、过程指标 

    4、分类维度

    5、判断标准

     

    有了这五部分,诊断起问题来非常轻松。

      

    • 先看主指标+判断标准,比如主指标是:销售金额,先看本月是否达标了,没达标差多少达标。再看年累计达标没有,有多少亏空/盈余。这样很容易看清楚:知道问题是什么,有多大。

    • 再看分类维度。哪些区域没有做好,是不是一贯做不好;哪些区域做的好,是勉强完成还是持续上涨。这样谁有能力兜底,谁是拖后腿的一目了然。

    • 子指标/过程指标。哪个环节没做好,是线索太少了,得加大推广力度;还是跟进成功率低,得提升销售能力;还是报价总miss,得增加一些折扣。怎么处理问题一目了然。

     

    可以说,做好了数据指标体系,基本上能干60%数据分析师的活。好的数据指标体系,就能让业务人员看一眼就知道该在哪里干,该往什么方向干,非常好用。

     

    注意:基于指标体系的诊断,只解决战术问题,不解决战斗层面的细节问题。比如问:

     

    • 我没有思路,该怎么设计方法? 

    • 我有三种方法,哪种更适合当前问题?

    • 我想用方法一,成功几率有多大?

     

    这些用专题分析的方法更容易解决。毕竟报表报表,只是报告状况的表,至于未来怎么干,得有更针对性的分析才行。

     

                                                                                         05如何构造数据指标体系

      

    第一步:明确工作目标,清晰主指标

      

    这是最重要的第一步,先整明白:我做这一堆指标为的是什么。把主指标树清楚,后边判断标准才知道围绕谁做,子指标才知道对应哪些流程。只要是在企业上班的部门,都有各自KPI,因此主指标是肯定能找到的。

     

    第二步:清晰判断标准

      

    这一步也非常重要,涉及到这是“一个有用的报表”还是“一堆花花绿绿的数字”。什么算“好”是一个非常关键的问题。既然已经找到了主指标,就得为它建立配套的判断标准。这样才能解读数据含义,才知道怎么看分类维度。常见的有四类标准(如下图)当然,立标准本身是个很复杂的分析,也可以做的很复杂。但最后,哪些算好,哪些算不好,得区分的很清晰。

    第三步:了解业务管理方式,找合适的子指标

     

    有了主指标和主指标的判断标准以后,可以进一步梳理子指标。子指标和业务管理方式有直接关系。比如销售金额,既能以分公司为单位进行指标拆解,也能以用户为单位进行。具体怎么看,要看业务能怎么管这件事。比如销售一般按区域管理,那就按分公司拆。市场一般按用户管,就按用户拆。总之,业务方便最重要。

      

    第四步:梳理业务流程,设定过程指标

     

    过程指标理论上越多越好,越多过程指标,可以越细的追踪流程,发现问题。但在业务上,不见得每个动作都做了数据采集,因此要结合具体业务流程来,在关键节点加以控制。

    第五步:添加分类维度

     

    有很多维度都能当分类维度,选用哪些,完全看业务上能从什么角度管理问题。把对管理有意义的维度加进来。(如下图)

    这样就搞掂了一个数据指标体系,过程一点不复杂。大部分时候,实际问题是:没做过数据采集,没有数据记录可以做指标。这才是最头疼的。然而问题是:为啥看起来简单的过程,做出来却没那个体系化的感觉呢?

      

                                                                                         06为什么我做的不是指标体系

     

    常见问题一:没有主指标,不知道在干啥

     

    这是最常见的问题。很多同学的报表是从离职同事那里交接来的。为什么做?做了给谁看?看了又怎样?一问三不知。反正每天照猫花虎,定时更新就好了。

     

    有些同学试图搞清楚,但是业务方自己是糊涂蛋。你问他:你们目标是什么啊?他答:提升GMV啊~~亲,GMV这么宏观的东西,他到底管哪一块?提升的话从多少提升到多少?提升到多少算满意?丫自己做方案也是照猫画虎,稀里糊涂,更不要说和数据分析师讲清楚了。

     

    常见问题二:没有判断标准,不知道说了啥

     

    这个是另一个常见,且致命的问题。很多同学都是盲目更新报表,数据列了一大堆,到底什么算“好”什么算“不好”,不知道。或者只是天真的认为:涨就是好,跌就是不好。

    常见问题三:没有拆解子指标,对着主指标发呆

     

    这个问题往往是部门分工问题的后遗症。

     

    常见问题四:没有按业务流程构造子指标,单纯堆砌数据

      

    很多同学构建数据指标体系,喜欢堆砌数据。放一堆指标以显得丰富。可实际上如果不按业务流程找子指标,指标之间逻辑性就很差,看起来经常莫名其妙。更不要说,很容易弄出来类似“你幸福吗”这种稀奇古怪的玩意。

      

    常见问题五:没有根据业务选分类维度,胡乱拆解

     

    把用户性别、年龄、地域、VIP等级、来源渠道、终端型号等等维度一通丢,显得报表很丰富,实际上业务意义不清楚。你问他为什么拿男女分类,他答:分出来差异大……至于差异大了还能咋样,业务上有没有能力针对性别做事情,又不知道了。

     

    以上种种问题,本质上都是没有站在对业务有用的角度进行思考。单纯的为了搞指标而搞指标。这和工作习惯有直接关系。很多同学不是试图自己去理解业务流程,了解业务目标,而是去找一个“权威”“正式”“完美”“通用”版的指标体系。结果就是只会到处抄抄抄,看似做了很多,结果连看数据的人都没几个。

     

    想改变,当然得从基础抓起,不要觉得我有个“数据XX的头衔”,就得看各种高深的算法理论才算有用。搞理论是科学家的事,在企业上班就得干点实际有用的东西。想助力业务,当然得从一线业务认真研究起。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    展开全文
  • 目的:建立符合我国临床护理实践的糖尿病专科护士初次认证评价指标体系,为政府行政部门和医院制定统一标准提供参考依据。 方法:研究小组确定主题后,将通过图书馆,互联网和电子文献数据库咨询A)专科护理的发展;...
  • 论文研究-基于相关-主成分分析的人的全面发展评价指标体系构建.pdf, 根据 "坚持以人为本,树立全面协调、可持续的发展观,促进经济社会和人的全面发展"的科学发展观的内涵...
  • B题评价指标体系的资料 评价各种模型的优略
  • 摘要:分析了制造业企业信息化的内涵和特点,按照指标体系设计原则构建出信息化成熟度评价指标体系,用以客观真实地评价制造业企业信息化水平,为正确指导企业信息化建设提供决策依据。  我国政府自2000年明确提出...

    摘要:分析了制造业企业信息化的内涵和特点,按照指标体系设计原则构建出信息化成熟度评价指标体系,用以客观真实地评价制造业企业信息化水平,为正确指导企业信息化建设提供决策依据。

      我国政府自2000年明确提出了“以信息化带动工业化,发挥后发优势,实现跨越式发展”的战略后,企业信息化由此形成热潮。当前,企业在其信息化过程中,普遍存在的现象是片面追求采用高、新、全的技术,而不顾自身的信息化基础水平如何,造成了众多企业的信息化投资不能产生合理的回报,甚至失败。要解决这个问题,就要求企业在进行大规模信息化投资前必须准确地测评自身的信息化水平,才能制定出正确的信息化投资战略。制造业在工业中居于重要地位,对制造业企业的信息化成熟度评价研究有重要而现实的意义。

      1制造业企业信息化的内涵与特点

      制造业企业信息化是指制造企业在生产和经营、管理和决策、研究和开发、市场和销售等各个方面全面应用信息技术、现代管理技术和先进制造技术,建设信息化系统,通过对信息和知识资源的有效开发和利用,调整或重构企业业务过程和组织结构,从整体上优化企业各项活动,服务于企业经营战略,使企业的竞争力更强和收益更多的一个动态发展过程。

      由上述定义,可以看出制造业企业信息化具有以下内涵:(本文以制造行业的企业为研究背景,如没有特殊说明,下文中“企业”专指“制造业企业”,“企业信息化”是指“制造业企业信息化”)

      信息化的范围涉及企业各个方面:生产和经营、管理和决策、研究和开发、市场和销售等。信息化的内容包括三个主要方面:建设信息化系统、开发信息和知识资源、调整或重构业务流程和组织结构。这三个方面主要内容可以简称为技术、信息和管理。其中,技术是工具和条件,信息是基础,管理是动力和归宿。信息化的本质是在制造企业的各个环节,通过对信息和知识资源的利用,提高人和设施的效率、降低成本、提高决策质量、加快对外部变化的反应,从而提高企业的整体竞争力,服务企业的发展战略和目标。信息化的直接目的是提高对信息和知识的获取、存储、处理、传递和利用的能力及水平,为企业各项活动服务;最终目的是提高经济效益,增强核心竞争力。

      由上述分析可知,制造业企业信息化是一项复杂的系统工程,具有不同于其他形式信息化的特点,表现出特有的复杂性:

      1.1企业的信息资源复杂

      随着供应链管理、动态联盟等理论和方法在企业的应用,制造业企业不仅要开发和利用企业内部的信息,而且要开发和利用供应链合作企业的信息。

      1.2业务过程的组成环节众多,过程复杂且易变性强

      制造过程往往需要经过众多的处理环节,涉及复杂的事务。而且,先进的经营理念和管理模式、先进的制造工艺以及营销模式都会使制造企业的业务过程发生改变。另外,企业适应多变的市场环境和激烈的竞争,必然要不断完善自己的业务过程。

      1.3信息化实施阻力大

      制造业企业信息化尤其需要对企业业务过程和组织结构进行优化调整,往往涉及企业各级各类人员、信息化实施人员等众多利益相关者及其利益的协调,实施阻力较大。

      1.4信息化实施周期长

      由于制造业企业信息化的复杂性使得企业实施信息化的主要手段——信息系统的开发和实施周期比较长。

      2制造业企业信息化成熟度评价指标体系构建

      企业信息化成熟度评价的根本目的就是确定企业在信息化方面已发展到有效果的程度,即企业信息化成熟度。分析企业的现状,得出企业信息化发展所具备的各种条件,进而判断企业适合利用何种信息技术来建设企业信息化,构建一套企业信息化指导实施方案。因此,要对一个企业的信息化成熟度进行评价,需要一套有系统层次的评价指标体系,在系统分析了制造业企业信息化内涵和特点的基础上,本节构建了企业信息化成熟度指标体系。

      2.1指标选取原则

      选取指标要做到科学性、合理性和全面性,应当遵从如下原则:

      目的性——建立评价指标体系的目的是使企业能清楚地认识到自身的信息化水平所处位置,选择实施企业信息化建设的方向。

      可行性——设计的指标要容易采集,便于操作,尽可能避免有重复的指标,简化统计。

      可比性——保证选择指标口径的一致性,便于横向、纵向比较。只有比较才能发现方案的优势和劣势所在,然后进行相应改进。

      动态性——随着环境的变化和技术、实践的发展,企业信息化方案当然也要作出相应的改进。所以,评价指标体系要反映出企业在信息化过程中的变化,并作调整。

      全面性——指标体系的设置应尽可能从多个角度来分析比较,防止片面性。比如:要考虑短期利益和长远利益,考虑企业中信息设备的拥有量及技术含量、设备的利用效率和信息流的通畅以及企业信息化化的可持续发展潜力。

      2.2指标体系构建

      综上所述,在充分考虑制造业企业的内涵、特点和信息化发展的前提下,依据评价指标的选取原则,制造业企业信息化成熟度的评价指标体系主要包含业务流程合理程度、企业信息化基础设施建设水平、企业信息系统应用水平三大块内容,这三大块作为指标体系的三个一级指标,每一块均有对应的二级指标。如左图所示。

      3制造业企业信息化成熟度评价指标体系分析

      3.1业务流程合理程度

      业务流程对制造业企业来说是至关重要的,业务流程的清晰化、标准化、连续化深刻影响着制造企业的发展,是制造业企业信息化实施的基础。业务流程合理度可以从管理制度和流程规范两方面来衡量。管理制度描述业务流程在企业内的重视程度以及是如何考核的,可以用信息化重视度、管理层合理度和考核程度来进行度量。信息化重视度反映了企业对信息化的重视程度和信息化战略落实情况,管理层合理度反映企业在决策层、管理层和执行层的职责合理分配,而考核程度反映定性、定量地全面考核岗位承担工作的程度。

      3.2企业信息化基础设施建设水平

      企业信息化基础设施建设是企业信息化的物质基础,也是发挥信息资源作用的必要前提。因此,信息基础设施建设是当前进行企业信息化水平测度的重要标准。本文遴选了计算机硬件及内部局域网建设、企业接入互联网情况、网站建设水平三个方面作为企业信息化基础设施建设水平的衡量指标。其中网站建设水平可由网站建设情况、主机托管情况、网站服务水平、网站更新情况四个次级指标来反映。

      3.3企业信息系统应用水平

      企业信息系统应用状况是反映企业信息化水平的最重要的因素,是企业信息化评价的核心内容,其考核指标为:CAD/CAM应用水平、ERP系统应用水平、电子商务应用水平、Internet应用水平、系统间信息共享程度、信息化对决策的支持程度、与供应链上下游合作企业的系统衔接能力七个方面。

      4结束语

      制造业企业信息化成熟度评价指标体系的构建对于企业信息化的测评具有十分重要的作用。实际测评中,可借助于层次分析法(AHP)来确定各级指标的权重,依据调查数据,选择运用模糊聚类分析(FCM)、人工神经网络(ANN)或数据包络分析(DEA)等方法,对企业信息化成熟度进行科学合理的测评,从而为企业信息化的建设提供准确的决策依据。

     

    来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/22954618/viewspace-626275/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

    转载于:http://blog.itpub.net/22954618/viewspace-626275/

    展开全文
  • 高校院系指标评价体系建立,分为三个指标
  • 数据指标体系建立

    千次阅读 2016-10-26 13:52:00
    指标体系 做数据分析的时候,有一个很重要的过程,就是搭建数据指标体系。对于指标体系,在某些出版物中是这么定义的,指标体系,是由一系列具有相互联系的指标所组成的整体,可以从不同的角度客观的反映现象总体或...

    指标体系
    做数据分析的时候,有一个很重要的过程,就是搭建数据指标体系。对于指标体系,在某些出版物中是这么定义的,指标体系,是由一系列具有相互联系的指标所组成的整体,可以从不同的角度客观的反映现象总体或样本的数量特征。概念总是比较难以理解的,举个不是特别恰当例子,就好比太阳系,他也是个体系,有恒星、行星、卫星等组成的整体。九大行星以太阳为核心游走于自己的轨迹,单独把地球、太阳拿出来,他不叫太阳系,随便找出几颗其他的行星,他也不叫太阳系。总之,指标体系中的指标彼此间要存在逻辑关系,单独一个指标或毫无关系的指标都不能称作指标体系。

    指标架构
    按照不同的意识形态,构建不同的指标架构。理解与认知需要一个主体,而主体圈定范围。目前互联网公司基本都有自己的CRM、ERP、OA等信息管理系统,这是以公司为主体,组织层面根据业务搭建管理系统,构建指标架构。指标体系应用非常广泛,范围不同对应级别和架构也不同。从个人到国家都涉及指标体系的构建,个人层级(收支指标体系)、团队层级(KPI指标体系)、组织层级(管理指标体系)、行业层级(评价指标体系)、国家层级(经济指标体系)等。这只是罗列出对主体的某个方面进行指标体系的构建。无论是生活中,还是工作中,主体所处的不同场景,都可以通过指标体系进行量化。

    指标模型
    对于指标体系的应用,主要还是在工作中。对于互联网公司,指标体系的建立离不开产品、业务、用户这三个对象。通过对象抽象指标模型,比如用户消费漏斗模型、产品迭代模型、业务转化模型等。不同的产品类型、产品阶段圈定不同的数据指标。不同的业务流程线、业务节点圈定不同的数据指标。不同的用户行为、生命周期圈定不同的数据指标。指标模型是以事件为核心的,通过事件定义一个触发点,根据触发点抽象出指标,在根据指标圈定相应的数据,最后搭建指标模型反映事件现象。进而实现对事件的理解和决策调整起到支持作用。其实这也就是指标体系搭建过程。

    指标体系搭建
    上边也说到指标体系的搭建过程。总结来说,以事件为核心,明确触发点、定指标、圈数据、建模型的步骤过程。

    触发点
    触发点是整个体系建立的第一步,如同打地基,至关重要。他是数据分析的目的,也是体系建立的目标。未来模型的可用性和迭代程度,很大程度取决于这一步的定向。再次重申,一定要明确指标体系建立的目的。目标大体上可分为几类:1.表现现状;2.反应问题;3.预测趋势;4.评估目标;5.决策调整;根据自己的目标建立定向指标模型,这样也为指标的划定提供的了基础。
    定指标
    有了方向就好划定指标,指标大体分为三种。一种是关键指标,一种是衍生指标,还有一种是自建指标。在大量的指标种,根据这三种标签结合分析目的进行选择。这样的指标模型更实用,有效果。指标自身类型也分为两类,一种是量级指标,他表示的是规模。一种是效率指标,他表示的是质量。
    第一步,定关键指标,关键指标根据流程关键节点或者行为重要动作选定,可以很好的反应业务特征和问题的本质。
    第二步,塑衍生指标,衍生指标可是对关键指标的重构或计算。辅助关键指标对问题的阐述,事件的刻画。
    第三步,验证有效性,以目标为核心,验证划定指标的有效性,如果不能很好诠释事件,也可以根据情况自建指标。
    圈数据
    做好前面的两个步骤,这一步是一个撒网捕鱼的过程。这个阶段要注意的就是掌握收集并整理数据的度,清洗数据是一个比较费时的动作。根据实际情况,在保障数据质量的同时,推进构建指标体系的效率。在减少时间成本的前提优雅的解决问题。上边是在操作上要注意的。在理解上要注意数据和指标的关系,是指标决定数据,而不是通过数据反推指标。这一点很关键。
    建模型
    建模型的过程就是以事件为核心,把指标间的逻辑关系表述清楚。好的模型具有可拓展、可泛化的能力,通过不断的迭代,高效复用的解决问题。有些模型是比较成熟的模型,有些需要自己建立模型。根据自身的情况而定,总之要符合核心事件的逻辑。不要因模型而建模,一定要紧握事件。

    总结,指标体系建立的过程,是实践与优化的过程。以事件为核心,圈定范围,明确逻辑,挖掘根源。这样数据指标体系对于分析初衷的作用价值才能最大化。

    转载于:https://www.cnblogs.com/MOKAILG/p/6000095.html

    展开全文
  • 评价指标综合体系

    千次阅读 2018-07-11 22:32:08
    1. AHP(层次分析)+加权目前这个方法是对于医保领域评价绩效用的最多的,包括重庆市、天津市、苏北某市。具体相关文献见文件夹“AHP+加权”。优点:这个方法目前最符合需求,可以将定量的指标结合算出综合指标,用...

    1.     AHP(层次分析)+加权

    目前这个方法是对于医保领域评价绩效用的最多的,包括重庆市、天津市、苏北某市。具体相关文献见文件夹“AHP+加权”。

    优点:这个方法目前最符合需求,可以将定量的指标结合算出综合指标,用的也比较多。

    缺点:对于各指标之间的关系没有具体考虑,只是做的简单的加权求和;需要请专家确定权重;这个方法中心之前已经用过。

    2.     DEA数据包络分析

    这个方法主要是对运行效率的评价,同时考虑了投入和产出,在医院相对效率评价上应用比较多。对多个决策单元之间进行比较,找到其中最有的效率单元,然后其他的都是跟最有效的进行比较。

    优点:在考虑投入的情况下,去衡量产出的效率,更加客观合理;不需要人工确定权重,由模型自身决定。

    缺点:不太符合我们想要建立指标体系的目标,投入指标和产出指标一般不会很多,不能超过相比较的决策单元数量的一半,并且投入指标和产出指标必须是具有投入产出的关系的指标。另外决策单元一般是

    3.     因子分析法(主成分分析)

    根据原始变量(指标)组成的每个主因子的方差贡献率作为权重来构造综合评价指标。因子分析有好几种提取因子的方法这个方法在定量综合指标的应用上很普遍。

    优点:根据变量之间的相关性获得权重,较为客观,适用于多指标间共线性的综合评价系统。

    缺点:因子分析对样本量有要求,样本量和指标数的比例一般应在5:1以上才能得到较好的结果,主成分分析的要求低一点样本量至少大于指标数。这种方法确定的权重属于信息量权重,没有充分考虑指标本身的相对重要程度。

    4.     模糊综合评价法

    模糊综合评判法是由模糊数学的理论发展而来。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价。常用于政策实施效果的评价,最后一般将政策绩效最终评价结果进行分等级。南昌市医保的运行效果使用了该方法。

    优点:把定性的评价转化为定量;常用于政策实施效果的评价。

    缺点:主要是应用于定性指标,我们此次主要是定量的指标,当然定量指标也可以用这个方法但是需要转化,但会丢失已经获得的定量指标的部分信息。

    5.     Topsis法(排序比较法)

    系统工程中在有限方案多目标分析常用的一种决策方法。找出有限方案中的最优方案和最劣方案,然后通过求出某一方案与最优方案和最劣方案之间的距离,得出该方案与最优方案的接近程度,并以此作为评价各评价单元优劣的依据。

    优点:不需要人工确定权重,主要是对所有的对象进行排序比较。

    缺点:无法得到综合得分。

    展开全文

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 16,486
精华内容 6,594
关键字:

怎么建立评价指标体系