主成分分析應(yīng)用.doc

后勤集團(tuán)運(yùn)營績效分析摘要 本文通過研究某高校2000年至2009年后勤集團(tuán)的經(jīng)濟(jì)效益、發(fā)展能力、內(nèi)部運(yùn)營以及客戶滿意度四個(gè)指標(biāo)的調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)運(yùn)營情況做綜合分析并預(yù)測未來的發(fā)展趨勢，進(jìn)而對(duì)高校后勤集團(tuán)的發(fā)展提出可行性的政策和建議。 關(guān)于找出這些指標(biāo)表現(xiàn)優(yōu)劣的年份以及未來三年走勢的問題，我們采取主成分分析法分別對(duì)四個(gè)指標(biāo)做綜合分析。首先，我們對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使得單位統(tǒng)一。然后，我們利用MATLAB對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理或無量綱化，得到各指標(biāo)的樣本觀測值的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。再利用MATLAB命令得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣的相關(guān)矩陣，進(jìn)而求出相關(guān)矩陣的特征值、特征向量和累積方差貢獻(xiàn)率。然后，根據(jù)累積貢獻(xiàn)率大于90%的準(zhǔn)則確定主成分元素，當(dāng)主成分元素不唯一時(shí)，通過比較主成分的綜合得分得出該指標(biāo)表現(xiàn)優(yōu)劣的年份。最后，我們使用EXCEL對(duì)年份與綜合得分的關(guān)系圖進(jìn)行擬合，得到相應(yīng)的擬合圖像，預(yù)測未來的發(fā)展情況。關(guān)于客戶滿意指標(biāo)的分析問題，我們將客戶滿意度數(shù)據(jù)與愿意到后勤消費(fèi)的比例數(shù)據(jù)結(jié)合起來進(jìn)行處理和分析。因?yàn)榭蛻魸M意度越高，消費(fèi)者在后勤消費(fèi)的時(shí)間越多；同理，消費(fèi)者在后勤消費(fèi)的時(shí)間越多表明客戶對(duì)后勤集團(tuán)的滿意程度越高，反之亦然。正是由于二者有著緊密的聯(lián)系，所以我們統(tǒng)一起來考慮更符合客觀規(guī)律，能更加準(zhǔn)確的闡述客戶滿意指標(biāo)的走勢。關(guān)于客戶滿意度指標(biāo)與其它指標(biāo)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系問題，我們采用相關(guān)系數(shù)分析模型，得出四個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)程度，進(jìn)一步闡述了四者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。并且，根據(jù)動(dòng)態(tài)平衡理論，結(jié)合實(shí)際情況，提出滿足要求的合理化建議。關(guān)鍵詞: 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理 主成分分析法 累積貢獻(xiàn)率 主成分綜合得分 相關(guān)系數(shù)矩陣一、問題重述高校后勤集團(tuán)是高等教育體制改革的產(chǎn)物。經(jīng)濟(jì)上自負(fù)盈虧，獨(dú)立核算。某高校后勤集團(tuán)為了研究公司運(yùn)營績效走勢，詳細(xì)調(diào)查了2000年至2009年的運(yùn)營指標(biāo)。包括經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)、發(fā)展能力指標(biāo)、內(nèi)部運(yùn)營指標(biāo)以及客戶滿意度指標(biāo)。每個(gè)指標(biāo)下面又有細(xì)化指標(biāo)，具體調(diào)查結(jié)果有相應(yīng)的數(shù)據(jù)（見附錄8.1）我們需要解決如下三個(gè)問題：問題一，分別通過指標(biāo)中的細(xì)化指標(biāo)對(duì)四個(gè)指標(biāo)做綜合分析，找出這些指標(biāo)表現(xiàn)優(yōu)劣的年份以及未來三年走勢。問題二，綜合分析客戶滿意指標(biāo)，闡述客戶滿意指標(biāo)的走勢。問題三，分析客戶滿意指標(biāo)與其他三個(gè)指標(biāo)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。并給出能夠使客戶滿意指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)達(dá)到動(dòng)態(tài)平衡的政策措施，最后提供1000字左右的政策與建議。二、模型假設(shè)1、假設(shè)表中所給數(shù)據(jù)真實(shí)可靠；2、假設(shè)表中數(shù)據(jù)具有一定的時(shí)效性；3、假設(shè)在短時(shí)間內(nèi)表中數(shù)據(jù)不會(huì)發(fā)生太大的變化（如出現(xiàn)金融危機(jī)等的特殊情況）；4、假設(shè)未來三年集團(tuán)運(yùn)營的外部環(huán)境（經(jīng)濟(jì)、政治環(huán)境等）正常，不考慮特殊情況。三、符號(hào)說明：表示公司運(yùn)營績效的第個(gè)指標(biāo)的樣本觀測值矩陣：表示公司運(yùn)營績效的第個(gè)指標(biāo)的樣本觀測值的平均值：表示公司運(yùn)營績效的第個(gè)指標(biāo)的樣本觀測值的方差: 表示公司運(yùn)營績效的第個(gè)指標(biāo)的樣本觀測值矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣：表示公司運(yùn)營績效的第個(gè)指標(biāo)的樣本相關(guān)矩陣：表示公司運(yùn)營績效的第個(gè)指標(biāo)的特征向量矩陣：表示公司運(yùn)營績效的第個(gè)指標(biāo)的特征值矩陣：表示公司運(yùn)營績效的第個(gè)指標(biāo)的特征值：表示公司運(yùn)營績效的第個(gè)指標(biāo)中的第個(gè)主成分表達(dá)式：表示公司運(yùn)營績效的第個(gè)指標(biāo)的主成分的綜合得分四、模型建立與求解4.1 對(duì)于問題一的求解4.1.1 采取主成分分析的方法對(duì)該后勤集團(tuán)的經(jīng)濟(jì)效益作綜合分析（1）處理數(shù)據(jù)，輸入樣本觀測值將表一數(shù)據(jù)單位統(tǒng)一為萬元。具體操作：將數(shù)據(jù)調(diào)入EXCEL中，在某空單元格中輸入0.0001,復(fù)制此單元格，選中最后一列數(shù)據(jù),右擊后，選擇性粘貼，上邊選“數(shù)值”，運(yùn)算中選“乘”。處理后的數(shù)據(jù)見附錄8.2。（2）計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)陣Y1，計(jì)算樣本相關(guān)陣R1(見附錄8.3.1) 在MATLAB中輸入命令：Y1=zscore(X1) 得到 用MATLAB命令R1=corrcoef（Y1）得到相關(guān)矩陣R1（3）求R1的特征值及特征向量用MATLAB命令V1,D1=eig(R1)得到特征向量V1和特征值D1（見附錄8.3.2）特征值特征向量4.88640.44480.44660.44360.44990.45110.05550.7118-0.2826-0.62730.07640.11860.04160.3163-0.6830.6299-0.173-0.08260.01260.15520.26640.0291-0.85780.41010.004-0.4139-0.428-0.10990.16110.7794 表1 特征值與特征向量（4）求出R1的五個(gè)特征值相應(yīng)的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率 累計(jì)方差貢獻(xiàn)率：（見附錄8.3.3）特征值累計(jì)方差貢獻(xiàn)率4.88640.977280.05550.988380.04160.99670.01260.999220.0041表2 特征值與累計(jì)方差貢獻(xiàn)率按累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于90%的準(zhǔn)則，確定j=1，從而只需取第一個(gè)作為主成分即可表示經(jīng)濟(jì)效益的指標(biāo)。由此可建立主成分（即新的綜合指標(biāo)）（5）計(jì)算出每年的主成分（新指標(biāo)）值如同理可求得Zi1，i=1,2,10，如下表所示。經(jīng)營收入（萬元）年終節(jié)余（萬元）返還工資（萬元）上繳利潤（萬元）人均收入（萬元）主成分-1.0914-1.4545-1.342-1.2829-1.3421-2.91294-1.0792-1.4545-1.342-1.2829-1.2328-2.85821-1.0485-0.941-0.9364-1.1193-1.0226-2.26688-0.6728-0.2894-0.2939-0.2724-0.5432-0.92647-0.4581-0.01470.1485-0.1184-0.1228-0.253120.18390.38740.22750.06450.38180.5569790.50960.6854-0.01470.64190.551.0631450.95970.93850.90170.83440.80231.9833171.22331.03191.19661.12311.13862.5546871.47351.11091.45471.41191.39093.059494表3 經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)與主成分值由的表達(dá)式可以看出，主成分綜合了，這五個(gè)指標(biāo)的信息（系數(shù)都在0.5左右）。，的值越大，則的值越大，可見綜合反映了每年經(jīng)濟(jì)效益的大小，的值越大，經(jīng)濟(jì)效益越高，由此可排出每年經(jīng)濟(jì)效益的次序，2000年的的值最小，經(jīng)濟(jì)效益最差，2009年的的值最大，經(jīng)濟(jì)效益最高。利用EXCEL對(duì)上表數(shù)據(jù)繪圖我們可以得到下圖： 圖1 年份與經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)系圖函數(shù)類型函數(shù)表達(dá)式R的平方值線性函數(shù)y = 0.7253x - 1453.80.9868對(duì)數(shù)函數(shù)y = 1453.8Ln(x) - 110540.9869多項(xiàng)式函數(shù)y = -5E-05x6 + 0.5568x5 - 2784.5x4+7E+06x3 - 1E+10x2 + 9E+12x - 3E+150.998表4 擬合函數(shù)由以上表分析得到經(jīng)濟(jì)效益增長與年份關(guān)系的擬合曲線近似為：若在預(yù)測的三年內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長不會(huì)發(fā)生太大的變化，我們可以利用上述多項(xiàng)式曲線預(yù)測出未來三年經(jīng)濟(jì)效益的走勢，即近似與直線增長。4.1.2對(duì)該后勤集團(tuán)的發(fā)展能力指標(biāo)作綜合分析。 分析方法同4.1.1（1）對(duì)發(fā)展能力的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理并輸入樣本數(shù)據(jù)X2（見附錄8.4）（2）計(jì)算X2的標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)陣Y1，樣本相關(guān)陣R2 （3）求R2的特征值和特征向量 用MATLAB命令V2,D2=eig(R2)得到R2的特征向量和特征值 特征值特征向量3.02870.56870.27120.55340.54480.8929-0.0386-0.93220.20540.29570.054-0.29240.02360.8017-0.52070.02440.7678-0.2387-0.0942-0.587表6 特征值與特征向量（4）求出R2的四個(gè)特征值相應(yīng)的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率特征值累計(jì)方差貢獻(xiàn)率3.02870.7571750.89290.98040.05400.99390.02441表7 特征值與累計(jì)方差貢獻(xiàn)率按累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于90%的準(zhǔn)則，從而建立第一、第二主成分即可表示發(fā)展能力的指標(biāo)。即兩個(gè)新的綜合指標(biāo)（5）計(jì)算出每年的主成分（新指標(biāo)）值 資本積累率（）營業(yè)增長率（）發(fā)展基金占年終結(jié)余比（）人員素質(zhì)評(píng)價(jià)（）第一主成分第二主成分-1.5888-0.9928-1.6797-1.5788-2.9624740.1749543-1.6973-0.9716-1.6797-1.22-2.8229540.2654769-0.8603-0.717-0.1196-0.8612-1.2190710.42237230.11631.9276-0.1196-0.32290.3468024-1.9214450.37980.2517-0.1196-0.14350.1398879-0.3162940.67431.48210.24440.21531.0379663-1.2937780.6278-0.03820.45240.57410.90979790.27406130.86030.11741.07640.93291.62501520.35430320.7208-0.48370.97241.11241.42290120.95174990.7673-0.57560.97241.29181.52215961.0886728表8 發(fā)展能力指標(biāo)與主成分值由的表達(dá)式可以看出，主成分綜合了，這三個(gè)指標(biāo)的信息（系數(shù)都在0.5左右）。，的值越大，則的值越大，即人員素質(zhì)越高，發(fā)展能力越高。由的表達(dá)式可以看出，主成分突出的反映了這一指標(biāo)的信息（系數(shù)-0.9322的絕對(duì)值遠(yuǎn)大于其他系數(shù)），可見綜合反映了發(fā)展基金占年終結(jié)余比的大小。越大，發(fā)展基金占年終結(jié)余比越小。通過計(jì)算上述兩個(gè)主成分的綜合得分，綜合評(píng)定出發(fā)展能力的大小，綜合得分越高，發(fā)展能力越強(qiáng)。綜合得分計(jì)算公式為：年份與綜合得分的數(shù)據(jù)如下表：年份綜合得分2000-2.248122001-2.119762002-0.845332003-0.1696520040.03602120050.50705720060.76504920071.3356920081.31562620091.42346 表9 年份與綜合得分利用EXCEL對(duì)上表數(shù)據(jù)繪圖我們可以得到下圖：圖2 年份與發(fā)展能力的關(guān)系圖 通過上圖分析可得， 2000年的發(fā)展能力最弱，之后逐漸增強(qiáng)；2009年的發(fā)展能力最強(qiáng)，具有很大的發(fā)展空間，在未來的三年內(nèi)會(huì)得到較好的發(fā)展。4.1.3對(duì)該后勤集團(tuán)的內(nèi)部運(yùn)營指標(biāo)作綜合分析，分析方法同4.1.1（1）對(duì)內(nèi)部運(yùn)營指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理并輸入樣本數(shù)據(jù)X3（見附錄8.5）（2）計(jì)算X3的標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)陣Y3，樣本相關(guān)陣R3（3）求R3的特征值和特征向量 用MATLAB命令V3,D3=eig(R3)得到R3的特征向量和特征值特征值特征向量3.44210.47920.5323-0.52540.45930.4637-0.6518-0.05380.01220.75630.0687-0.2975-0.3415-0.8507-0.2670.0256-0.5070.7727-0.0131-0.3817表10 特征值與特征向量（4）求出R3的四個(gè)特征值相應(yīng)的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率特征值累計(jì)方差貢獻(xiàn)率3.44210.8605250.46370.976450.06870.9936250.02561表11 特征值與累計(jì)方差貢獻(xiàn)率按累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于90%的準(zhǔn)則，從而建立第一、第二主成分即可表示發(fā)展能力的指標(biāo)，即兩個(gè)新的綜合指標(biāo)。 （5）計(jì)算出每年的主成分（新指標(biāo)）值標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣Y3第一主成分第二主成分-0.89-1.12131.6265-1.5339-2.582439-0.4998173-0.7747-1.11591.413-1.1943-2.256162-0.3210256-0.8208-1.25790.5132-1.367-1.960406-0.4249286-1.0053-0.5970.4064-0.0029-1.0143770.69013795-1.0283-0.29120.17770.918-0.3194931.382363840.65480.3247-0.39420.44610.8986244-0.11169130.37810.691-0.53151.09651.33187740.539177271.5540.8768-0.96610.16981.7969755-0.94343571.04681.1449-1.06530.69931.9919539-0.22801590.88541.346-1.17970.76842.1135-0.0827699表12 內(nèi)部運(yùn)營指標(biāo)與主成分值通過計(jì)算上述兩個(gè)主成分的綜合得分，綜合評(píng)定內(nèi)部運(yùn)營情況，綜合得分越高，內(nèi)部運(yùn)營越正常。利用同上的計(jì)算公式得年份與綜合得分的數(shù)據(jù)如下表： 年份綜合得分2000-2.335192001-2.026422002-1.778112003-0.812022004-0.1174520050.77867920061.23776720071.47163120081.72839720091.852757表13 年份與綜合得分利用EXCEL對(duì)上表數(shù)據(jù)繪圖我們可以得到下圖：圖3 年份與內(nèi)部運(yùn)營的關(guān)系圖從上圖我們可以清楚的看出后勤集團(tuán)的內(nèi)部運(yùn)營大體呈增長趨勢，預(yù)計(jì)未來三年保持良好勢頭。4.2 綜合分析客戶滿意指標(biāo)，闡述客戶滿意指標(biāo)的走勢 為了綜合分析客戶滿意指標(biāo)走勢，將消費(fèi)者（學(xué)生、教工）滿意度調(diào)查表和愿意到后勤消費(fèi)的比例表結(jié)合起來考慮，愿意到后勤消費(fèi)的人數(shù)直接影響消費(fèi)者（學(xué)生、教工）滿意度調(diào)查的情況。同樣用主成分分析法（1）為了方便計(jì)算將表中的%去掉可得X4(見附錄8.6)（2）計(jì)算X4的標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)陣Y4，樣本相關(guān)陣R4（3）求R4的特征值和特征向量特征值特征向量7.8308-0.3507-0.34440.33160.33070.353-0.3273-0.31970.34560.29270.6502-0.102-0.2646-0.0070.35350.1239-0.32240.5241-0.1192-0.62160.2374-0.24510.07680.6587-0.37290.05390.3371-0.07590.1424-0.46750.1390.1909-0.27420.4809-0.14420.1142-0.00530.3529-0.56120.42860.1125-0.1394-0.2762-0.1290.47740.10280.7676-0.1125-0.2166-0.01760.0281-0.52640.4346-0.242-0.1690.58910.00740.1747-0.23770.11450.0020.5856-0.2071-0.151-0.22510.6820.0801-0.11680.1635-0.169600.03820.06870.03770.05780.155-0.2805-0.6565-0.6297-0.28740-0.3595-0.6462-0.354-0.5435-0.1456-0.0298-0.0698-0.067-0.0306表14 特征值與特征向量(4)求出R4的九個(gè)特征值相應(yīng)的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率特征值累計(jì)方差貢獻(xiàn)率7.83080.87010.65020.94230.23740.96870.1390.98420.11250.99670.02810.99980.00210101表15 特征值與累計(jì)方差貢獻(xiàn)率按累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于90%的準(zhǔn)則，從而建立第一、第二主成分即可表示發(fā)展能力的指標(biāo)，即兩個(gè)新的綜合指標(biāo)。（5）計(jì)算出每年的主成分（新指標(biāo)）值很不滿意不滿意基本滿意滿意非常滿意40天以下4059天6079天80天以上第一主成分第二主成分0.9731.4794-0.6364-1.6731-1.17411.69220.5991-1.0769-0.6608-3.3405-0.9161.18921.2389-0.8558-1.3871-1.17411.20870.1859-0.6462-0.1888-2.7343-1.1771.18920.9983-1.5141-0.6721-1.17410.24171.0122-0.8615-0.6608-2.79350.20810.75680.5172-1.0753-0.2431-0.64040.72521.2188-1.0769-1.1328-2.43730.86570.1081-0.2045-0.19750.3289-0.10670.24170.5991-0.4308-0.6608-0.57480.8457-0.108-0.4450.68030.04290.4269-0.72520.3925-0.21540.28320.701960.4812-0.541-0.32480.24140.47190.4269-0.2417-0.2270.4308-0.18880.933620.384-1.189-0.80591.11910.75790.9606-1.2087-0.641.2923-0.18882.647130.731-0.973-1.2871.33861.04390.9606-0.7252-1.261.07691.22723.28425-0.399-1.406-1.16670.89971.32991.4943-1.2087-1.881.50772.17114.3135-1.024表16 滿意程度指標(biāo)與主成分值利用同上的計(jì)算公式得年份與綜合得分的數(shù)據(jù)如下表：年份綜合得分2000-3.154592001-2.614912002-2.56342003-2.184092004-0.4659120050.68504220060.89147820072.50022820083.00184820093.904313表17 年份與綜合得分利用EXCEL對(duì)上表數(shù)據(jù)繪圖我們可以得到下圖：圖4 年份與客戶滿意程度的關(guān)系圖從上圖我們可以清楚的看出后勤集團(tuán)的客戶滿意程度大體呈鋸齒增長趨勢，預(yù)計(jì)未來幾年保持良好增長勢頭。4.1.3分析后勤公司運(yùn)行指標(biāo)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系并提供合適得政策與建議關(guān)于各個(gè)指標(biāo)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，我們采用相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行分析。由于每個(gè)指標(biāo)均可由一個(gè)主成分近似地來衡量，則我們可以建立一個(gè)矩陣，將四個(gè)指標(biāo)的第一主成分值分別作為該矩陣的列向量。然后，我們求解該矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣、相關(guān)系數(shù)矩陣。對(duì)相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行分析即得到各指標(biāo)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。各指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)如下表示：相關(guān)系數(shù)經(jīng)濟(jì)效益發(fā)展?jié)摿?nèi)部運(yùn)營客戶滿意經(jīng)濟(jì)效益10.9290.98810.979發(fā)展?jié)摿?.92910.93360.849內(nèi)部運(yùn)營0.98810.933610.9677客戶滿意0.9790.8490.96771表18 四個(gè)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)由表分析可知，客戶滿意指標(biāo)與其他三個(gè)指標(biāo)之間呈正相關(guān)，即客戶滿意度越高，后勤集團(tuán)的經(jīng)濟(jì)效益越好，發(fā)展?jié)摿υ酱?，?nèi)部運(yùn)營關(guān)系越穩(wěn)定。反之亦然。既要顧客滿意，又要追求經(jīng)濟(jì)效益，即需要使顧客滿意度與經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)達(dá)到動(dòng)態(tài)平衡，據(jù)此我們給出以下建議： 了解消費(fèi)結(jié)構(gòu)，滿足客戶需求。對(duì)消費(fèi)者需要進(jìn)行調(diào)查，滿足不同消費(fèi)群的需要?？梢栽趯W(xué)校師生之間廣泛地進(jìn)行問卷調(diào)查或網(wǎng)上投票對(duì)消費(fèi)者需要進(jìn)行全面了解，根據(jù)老師和學(xué)生的不同需要調(diào)配貨物。從而提高顧客滿意度，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)效益的增長。 關(guān)注消費(fèi)動(dòng)態(tài)，改進(jìn)營銷方案。通過網(wǎng)上留言或免費(fèi)電話等各種渠道及時(shí)獲得消費(fèi)者的反饋信息，以便調(diào)整商品結(jié)構(gòu)和營銷策略，提高服務(wù)質(zhì)量。 勇于開拓創(chuàng)新，改善工作體制。隨著教育改革的不斷深化,為適應(yīng)事業(yè)的重新規(guī)劃、布局的重新調(diào)整,后勤社會(huì)化已勢在必行。必須勇于打破陳舊的管理模式,為建立新的適應(yīng)社會(huì)發(fā)展的管理體制,不斷改革、不斷創(chuàng)新、不斷開拓進(jìn)取,以取得最大的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益,因此,具有開拓精神就成為學(xué)校后勤管理者應(yīng)具備的又一個(gè)重要素質(zhì)特征。 實(shí)行現(xiàn)代企業(yè)制度，提高市場占有率。高校后勤集團(tuán)在經(jīng)濟(jì)上自負(fù)盈虧，獨(dú)立核算，可以通過參加競爭，提高其市場占有率，增加收入，嚴(yán)格內(nèi)部管理，引入市場成本的觀念。節(jié)約支出，后勤部門下屬經(jīng)營單位，應(yīng)在不斷強(qiáng)化自身造血功能的同時(shí)，努力為學(xué)校多創(chuàng)利潤。例如，后勤集團(tuán)可以吸引外資，加強(qiáng)與其他集團(tuán)交流合作，提高社會(huì)知名度，從而使后勤集團(tuán)的消費(fèi)者群體不斷擴(kuò)大，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)效益的提高。 加強(qiáng)員工管理，提高工作效能。后勤管理活動(dòng)諸要素中，時(shí)間不同于人、財(cái)、物擇優(yōu)錄用；也不象物資那樣可以分配、調(diào)整等。時(shí)間的這種不可逆性，對(duì)管理活動(dòng)是至為重要的。第一，要做時(shí)間的結(jié)合者。后勤管理人員不僅要做到今日之事今日畢，而且應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，今天耗用時(shí)間不只是為完成正在做的工作，同時(shí)還得為明天將做的工作奠基，為未來作好準(zhǔn)備。第二，要善于掌握自己的時(shí)間。后勤管理人員要在有限的時(shí)間內(nèi)，最大限度地做好工作，提高工作效能。一要計(jì)劃工作用時(shí)。什么時(shí)間做什么，什么事情何時(shí)做，要心中有效。二要分清主次工作。把眾多的工作排個(gè)順序，依次辦理。三要把握工作的內(nèi)在聯(lián)系。實(shí)際工作中，不少事情往往是有聯(lián)系的，要善于把有聯(lián)系的工作結(jié)合起來辦理，決定相應(yīng)的實(shí)施措施，可以節(jié)約時(shí)間。第三，要善于處理上下關(guān)系中的時(shí)間因素。一是布置任務(wù)時(shí)要有時(shí)限。二是約人談話要把握時(shí)機(jī)。三是對(duì)待請(qǐng)示匯報(bào)要及時(shí)處理。采取新穎的管理方法，如 “責(zé)任到人，獎(jiǎng)懲分明”的管理體制，調(diào)動(dòng)員工的工作積極性，從而提高工作效率，改善服務(wù)質(zhì)量，使消費(fèi)者滿意度增大，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)效益的發(fā)展。五、模型檢驗(yàn)通過我們建立的主成分分析模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可以得到經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)、發(fā)展能力指標(biāo)、內(nèi)部運(yùn)營指標(biāo)以及客戶滿意度指標(biāo)的優(yōu)劣年份，得到的結(jié)果與觀察原始數(shù)據(jù)得到的結(jié)果一致。而且，根據(jù)模型預(yù)測的未來三年的發(fā)展規(guī)律也與客觀發(fā)展情況相符。通過相關(guān)系數(shù)模型我們得出客戶滿意度指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)、發(fā)展能力指標(biāo)、內(nèi)部運(yùn)營指標(biāo)之間呈正相關(guān)，也與實(shí)際情況相符。所以本文所建立的模型具有合理性和實(shí)用性，可以用于實(shí)際生活，對(duì)企業(yè)發(fā)展具有一定的指導(dǎo)作用。六、模型評(píng)價(jià)本文所用的計(jì)算方法單一，可能并非最簡方法，數(shù)據(jù)處理的工作量較大。此外，在最后分析各指標(biāo)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系時(shí)，采用各指標(biāo)的第一主成分代表該指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，可能會(huì)產(chǎn)生一定的偏差。但是，在多指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)分析中，運(yùn)用主成分分析法分析法可達(dá)到降低細(xì)化指標(biāo)的個(gè)數(shù)，用新指標(biāo)樣本值代替原樣本值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，便可將問題簡化。在分析不同指標(biāo)之間的關(guān)系時(shí)，為了避免主觀推斷的結(jié)果與實(shí)際產(chǎn)生太大偏離，我們通過對(duì)其相關(guān)矩陣的分析使得關(guān)系數(shù)據(jù)化，這也是解決此類問題的較優(yōu)方法。七、參考文獻(xiàn)1 余錦華 楊維權(quán)，多元統(tǒng)計(jì)分析與應(yīng)用，廣州：中山大學(xué)出版社，2006。2 美Gerald Recktenwald，數(shù)值方法和MATLAB實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用，北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2004。3 韓中庚，數(shù)學(xué)建模方法及應(yīng)用，北京：高等教育出版社，2006。4 主成分分析法，/gdsx/pic/200905251243223972156.pdf，2010年7月28日。5 鄭長德 馬俊，中國股票市場發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的動(dòng)態(tài)實(shí)證分析， /cn/CEAC/2005in/macro068.doc，2010年7月29日。八、附錄8.1 原始數(shù)據(jù)表表1經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)年份經(jīng)營收入（萬元）年終節(jié)余（萬元）返還工資（萬元）上繳利潤（萬元）人均收入（元）2000173200066002001178000081602002190028677171116020033372649199105180002004421380228312124000200567281026298140312002006800411922522003360020079767133342622037200200810800138548225042000200911780142953128045600表2發(fā)展能力指標(biāo)年份資本積累率（）營業(yè)增長率（）發(fā)展基金占年終結(jié)余比（）人員素質(zhì)評(píng)價(jià)20008.42.402420019.12.702620023.76.330%2820032.643.730%3120044.32030%3220056.237.437%3420065.915.941%3620077.418.153%3820086.59.651%3920096.88.351%40表3內(nèi)部運(yùn)營指標(biāo)年份總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（）人均產(chǎn)值（元）正式員工占總員工比例（）人均服務(wù)人數(shù)（人）200017.73225359.615.3200118.23242356.815.89200218.02794145.015.59200317.24879443.617.96200417.15843940.619.56200524.47787033.118.74200623.28942631.319.87200728.39528825.618.26200826.110374624.319.18200925.411009322.819.3表4客戶滿意指標(biāo)（消費(fèi)者）消費(fèi)者（學(xué)生、教工）滿意度調(diào)查（對(duì)后勤服務(wù)滿意程度評(píng)價(jià)）年份很不滿意不滿意基本滿意滿意非常滿意20001846297020011944289020021942251402003173827171200414323121220051330351932006113133223200782737244200892338264200972436285愿意到后勤消費(fèi)的比例（每月到食堂就餐次數(shù)，按一日三餐計(jì)算）年份40天以下4059天6079天80天以上200014333518200113313719200211353618200312363517200411333818200593239202006102942192007827461920089244522200982147248.2 處理后的經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)表年份經(jīng)營收入年終節(jié)余返還工資上繳利潤人均收入（萬元）（萬元）（萬元）（萬元）（萬元）200017320000.66200117800000.8162002190028677171.116200333726491991051.8200442138022831212.42005672810262981403.122006800411922522003.362007976713334262203.7220081080013854822504.220091178014295312804.568.3.1 求解X1標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Y1和相關(guān)矩陣R1的MATLAB程序 =1732 0 0 0 0.66;1780 0 0 0 0.816;1900 286 77 17 1.116;372 649 199 105 1.8;4213 802 283 121 2.4;6728 1026 298 140 3.12;8004 1192 252 200 3.36;9767 1333 426 220 3.72;10800 1385 482 250 4.2;11780 1429 531 280 4.56;Y1=zscore(X1)Y1 = -1.0914 -1.4545 -1.3420 -1.2829 -1.3421 -1.0792 -1.4545 -1.3420 -1.2829 -1.2328 -1.0485 -0.9410 -0.9364 -1.1193 -1.0226 -0.6728 -0.2894 -0.2939 -0.2724 -0.5432 -0.4581 -0.0147 0.1485 -0.1184 -0.1228 0.1839 0.3874 0.2275 0.0645 0.3818 0.5096 0.6854 -0.0147 0.6419 0.5500 0.9597 0.9385 0.9017 0.8344 0.8023 1.2233 1.0319 1.1966 1.1231 1.1386 1.4735 1.1109 1.4547 1.4119 1.3909 R1=corrcoef(Y1)R1= 1.0000 0.9517 0.9479 0.9767 0.9836 0.9517 1.0000 0.9603 0.9824 0.9849 0.9479 0.9603 1.0000 0.9677 0.9714 0.9767 0.9824 0.9677 1.0000 0.988