2012A題某高校后勤集團(tuán)運(yùn)營(yíng)績(jī)效分析

1、某高校后勤集團(tuán)運(yùn)營(yíng)績(jī)效分析關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo) 發(fā)展?jié)摿χ笜?biāo) 內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo) 客戶滿意指標(biāo) 主成分分析法 時(shí)間序列預(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 MATLAB 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。我們未來(lái)研究業(yè)績(jī)走勢(shì)，假設(shè)在未來(lái)幾年內(nèi)公司不會(huì)出現(xiàn)大的變革，基本運(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spss,maltab，sas等一些軟件對(duì)經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)，發(fā)展?jié)摿χ笜?biāo)以及內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)所

2、調(diào)查出的分析數(shù)據(jù)首先作出他們的標(biāo)準(zhǔn)化的矩陣，然后根據(jù)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)間序列預(yù)測(cè)系統(tǒng)以及excel圖表分析預(yù)測(cè)，最后將所得預(yù)測(cè)帶入SAS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spss,maltab軟件對(duì)客戶滿意指標(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SAS軟件中的時(shí)間序列預(yù)測(cè)系統(tǒng)對(duì)其預(yù)測(cè)作出判斷。針對(duì)問(wèn)題三： 在滿足

3、顧客，又要追求經(jīng)濟(jì)效益最大化上來(lái)分析客戶滿意指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)、發(fā)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spss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，說(shuō)明他們之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系基本確定為線性關(guān)系。同時(shí)考慮客戶滿意指標(biāo)與愿意到后勤消費(fèi)的比例之間的關(guān)系，從而發(fā)現(xiàn)客戶滿意度與經(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2000到2009年的包括經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo).發(fā)展能力指

4、標(biāo).內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)以及客戶滿意度指標(biāo)的四個(gè)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)。且每個(gè)指標(biāo)還有分指標(biāo)。根據(jù)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：一. 通過(guò)分別對(duì)后勤集團(tuán)的經(jīng)濟(jì)效益.發(fā)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)劣的年份以及未來(lái)三年走勢(shì)。二. 綜合分析客戶滿意指標(biāo)，闡述客戶滿意指標(biāo)的走勢(shì)。三. 分析客戶滿意指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)、發(fā)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。研究既要顧客滿意，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)，分別對(duì)經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)，發(fā)展能力指標(biāo)，內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)以及客戶滿意度指標(biāo)進(jìn)行了

5、詳細(xì)的調(diào)查。 對(duì)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)，發(fā)展?jié)摿χ笜?biāo)，內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)綜合性分析，根據(jù)所給的調(diào)查數(shù)據(jù)我們運(yùn)用主成分分析法分別作出各指標(biāo)與年份的關(guān)系圖，以此來(lái)判斷指標(biāo)的表現(xiàn)優(yōu)劣情況，并對(duì)未來(lái)三年的走勢(shì)作出判定性分析。 對(duì)于問(wèn)題二： 我們對(duì)客戶滿意指標(biāo)進(jìn)行綜合性分析，同樣的，我們根據(jù)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)闡述客戶滿意度指標(biāo)的走勢(shì)。 對(duì)于問(wèn)題三： 三、模型的假設(shè)與符號(hào)說(shuō)明2.1 模型的假設(shè)1. 假設(shè)表中所給數(shù)據(jù)均為真實(shí)可靠的。2. 假設(shè)后勤集團(tuán)在短時(shí)間內(nèi)不會(huì)出現(xiàn)大的變故，基本運(yùn)行正常。2.2 符號(hào)說(shuō)明1.x為標(biāo)準(zhǔn)化值，x為數(shù)據(jù)矩陣中的元素，為第j列的

6、均值，為標(biāo)準(zhǔn)差2.N,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)率4.表示特征值5.C表示特征向量6.Z表示各主成分函數(shù)7.W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)你分別對(duì)該后勤集團(tuán)的經(jīng)濟(jì)效益、發(fā)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)劣的年份以及未來(lái)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spss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:R=相同利用spss軟件我們也可以求得相關(guān)系數(shù)矩陣如下： M=，在用maltab求出相關(guān)矩陣的特征根，特征向量Ci,

7、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C1C2C3C4C5X10.44480.71180.31630.1552-0.4139X20.4466-0.2826-0.6830.2664-0.428X30.4436-0.62730.62990.0291-0.1099X40.44990.0764-0.173-0.85780.1611X50.45110.1186-0.08260.41010.7794特征值4.88640.05550.04160.01260.004貢獻(xiàn)率0.97726050.01109980.008320.002520.0008累計(jì)貢獻(xiàn)率0.97726050.9883602

8、0.996680.99921可見(jiàn)，只需取前三個(gè)作為主成分即可表示滿意指標(biāo)。三個(gè)主成分y1,y2和y3,而y1占97.726%,y2占1.109%,y3占0.832%。前三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化樣本主成分表達(dá)式分別為：Z1=0.4448*x1+0.4466*x2+0.4436*x3+0.4499*x4+0.4511*x5;Z2=0.7118*x1-0.2826*x2-0.6273*x3+0.0764*x4+0.1186*x5;Z3=0.3163*x1-0.683*x2+0.6299*x3-0.173*x4-0.0826*x5;綜合為一個(gè)函數(shù)：W=4.8864*Z1+0.0555*Z2+0.00832*Z3；

9、(其中x1,x2,x3,x4,x5都為標(biāo)準(zhǔn)化以后的元素)在excel中計(jì)算如下表：年份z1z2z3w差值2000-2.91294390.21879-0.086-14.2252462001-2.85818080.24047-0.0731-13.9559110.269332002-2.2669138-0.0998-0.1696-11.0896412.866272003-0.9264541-0.298-0.198-4.55180146.537842004-0.2530986-0.4387-0.031-1.26237573.2894320050.55697001-0.0711-0.04272.7158

10、54273.9782320061.063135760.29257-0.38195.195259012.479420071.983285670.011130.15249.69808454.5028320082.554732130.049390.3356612.50014782.8020620093.059463220.095230.4942814.97560822.47546合計(jì)-2.111E-05通過(guò)觀察合計(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4.50283最大所對(duì)應(yīng)的為2007年，最小的是2009年，

11、也就是說(shuō)2007年的經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)最好，2009年的經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)最差。其次我們來(lái)分析發(fā)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)SPSS軟件可以求得：A=再用maltab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：特征根向量c1c2c3c4x10.5687-0.0386-0.29240.7678x20.2712-0.93320.0236-0.2387x30.55340.20540.8017-0.0942x40.54480.2957-0.5207-0.587特征值3.02870.89290.0540.0244

12、貢獻(xiàn)率0.75710.23220.01350.0061累計(jì)貢獻(xiàn)率0.7571750.9800.993941可見(jiàn)，只需取前兩個(gè)作為主成分即可表示滿意指標(biāo)。兩個(gè)主成分y1,y2而y1占75.7175%,y2占22.322%。前兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化樣本主成分表達(dá)式分別為：Z1=0.5687*x1+0.2712*x2+0.5534*x3+0.5448*x4;Z2=-0.0386*x1-0.9332*x2+0.2054*x3+0.2957*x4;綜合為一個(gè)函數(shù)：W=3.0287*Z1+0.8929*Z2;(其中x1,x2,x3,x4為標(biāo)準(zhǔn)化的元素)在excel中計(jì)算如下表：年份z1z2w2000-2.96250.

13、17495-8.81622001-2.82290.26547-8.31282002-1.21910.42239-3.31520030.34675-1.9215-0.665520040.13985-0.31630.1411220051.03796-1.29381.9884220060.909810.274053.0002420071.625050.354345.2381820081.422890.951725.1593120091.522151.088675.58222通過(guò)對(duì)圖表中數(shù)值分析，W值越大即發(fā)展?jié)摿χ笜?biāo)越好，不考慮負(fù)值，即2004年的發(fā)展?jié)摿χ笜?biāo)最差，2009年發(fā)展?jié)摿χ笜?biāo)最好。最后我

14、們來(lái)對(duì)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)情況作綜合分析：我們還是對(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軟件可以求得：D=再用maltab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c1c2c3c4x10.4792-0.6158-0.2975-0.507x20.5323-0.0538-0.34150.7727x3-0.52540.0122-0.8507-0.0131x40.45930.7563-0.267-0.3817特征值3.44210.46370.06870.0256貢獻(xiàn)率0.8605030.1159220.0171750.0064累

15、計(jì)貢獻(xiàn)率0.8605030.9764260.99361可見(jiàn)，只需取前兩個(gè)作為主成分即可表示滿意指標(biāo)。兩個(gè)主成分y1,y2而y1占86.0503%,y2占11.5923%。前兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化樣本主成分表達(dá)式分別為：Z1=0.4792*X1+0.5323*X2-0.5254*X3+0.4593*X4;Z2=-0.6158*X1-0.0538*X2+0.0122*X3+0.7563*X4;綜合為一個(gè)函數(shù)：W=3.4421*Z1+0.4637*Z2;(其中x1,x2,x3,x4為標(biāo)準(zhǔn)化的元素)在excel中計(jì)算如下表年份Z1Z2W差值2000-2.5824-0.4998-9.1206472001-2.256

16、1-0.321-7.9147271.2059192002-1.9604-0.4249-6.9449490.9697782003-1.01430.69012-3.1714653.7734842004-0.31951.38239-0.45872.71276620050.89861-0.11173.04128633.49998620061.331840.539134.83431161.79302520071.79697-0.94345.74788340.91357220081.9919-0.2286.75059921.00271620092.11347-0.08287.23638740.485788

17、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3.49986最大所對(duì)應(yīng)的為2005年，最小的是2009年，也就是說(shuō)2005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)在未來(lái)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)間序列預(yù)測(cè)圖，如下：此分析圖說(shuō)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(huà)圖作比較：根據(jù)此圖表我們可以得到：年份指標(biāo)預(yù)測(cè)2000-14.2252-15.95892001-13.9559-12.41242002-11.0896-8.8662003-4.5518-5.3196200

18、4-1.26238-1.773220052.7158541.773220065.1952595.319620079.6980848.866200812.5001512.4124200914.9756115.9589201019.5053201123.0517201226.5981201330.1445對(duì)發(fā)展能力指標(biāo)，我們同樣先用SAS軟件得到自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)圖如下： 此分析圖說(shuō)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(huà)圖作比較得到以下圖表：年份指標(biāo)2000-8.81625-9.04662001-8.31282-6.28712002-3.31501-5.14742003

19、-0.66548-2.167120040.1411161.047720051.9884232.956520063.0002394.389520075.2381775.1120085.1593056.330520095.5822246.63920106.596420116.90420127.192720137.4638對(duì)于內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)：此分析圖說(shuō)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(huà)圖作比較：年份指標(biāo)預(yù)測(cè)2000-9.12065-9.24832001-7.91473-8.34432002-6.94495-6.92582003-3.17147-6.03212004-0.4587-0.46

20、620053.0412862.257620064.8343125.977820075.7478836.772520086.7505996.671420097.2363877.515520107.740420118.15920128.531420138.8626問(wèn)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(shì)。運(yùn)用主成分分析法分析每年的滿意指標(biāo)并運(yùn)用SAS中的時(shí)間序列預(yù)測(cè)系統(tǒng)對(duì)其預(yù)測(cè)從而觀察其未來(lái)的走勢(shì)，同時(shí)簡(jiǎn)單運(yùn)用模糊評(píng)價(jià)法分析每年的滿意指標(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 一、 主成分分析將滿意指標(biāo)圖表中的元素通過(guò)SPSS軟件化為標(biāo)準(zhǔn)型如下圖所示：年份很不滿意不滿意基

21、本滿意滿意非常滿意X1X2X3X4X520000.973011.47944-0.63638-1.67314-1.1740920011.189241.23888-0.85582-1.38713-1.1740920021.189240.99832-1.51414-0.67211-1.1740920030.756790.5172-1.07526-0.24311-0.64041 20040.10811-0.20447-0.19750.32891-0.106742005-0.10811-0.445030.680270.04290.426942006-0.54056-0.324750.241380.471

22、910.426942007-1.18924-0.805871.119150.757920.960622008-0.97301-1.286991.338591.043920.960622009-1.40546-1.166710.899711.329931.49429再運(yùn)用SPSS軟件得到相關(guān)矩陣：Zscore(很不滿意)Zscore(不滿意)Zscore(基本滿意)Zscore(滿意)Zscore(非常滿意)Zscore(很不滿意)10.94927033-0.930517815-0.9190364-0.987260626Zscore(不滿意)0.949270331-0.898281065-0.9

23、706718-0.972838453Zscore(基本滿意)-0.9305178-0.898281110.783470660.92647094Zscore(滿意)-0.9190364-0.97067180.7834706610.937855439Zscore(非常滿意)-0.9872606-0.97283850.926470940.937855441 運(yùn)用matlab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=1,2,3,4,5），并求出對(duì)應(yīng)的貢獻(xiàn)率y=/和累計(jì)貢獻(xiàn)率,表格如下：C1C2C3C4C5x1-0.4543-0.1166-0.6768-0.43730.3615x2-

24、0.45480.20530.56850.07510.6498x30.43050.7254-0.35060.19650.3562x40.4379-0.6461-0.07990.29270.5466x50.4580.0240.2991-0.82390.1465特征值4.7130.22810.04840.01040貢獻(xiàn)率y0.9426190.045620910.009680190.002080040累計(jì)貢獻(xiàn)率0.9426190.988239910.99792010211可見(jiàn)，只需取前三個(gè)作為主成分即可表示滿意指標(biāo)。三個(gè)主成分y1,y2和y3,而y1占94.262%,y2占4.562%,y3占0.96

25、8%。前三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化樣本主成分表達(dá)式分別為：Z1=-0.4543*x1-0.4548*x2+0.4305*x3+0.4379*x4+0.458*x5;Z2=-0.1166*x1+0.2053*x2+0.7254*x3-0.6461*x4+0.024*x5;Z3=-0.6768*x1+0.5685*x2-0.3506*x3-0.0799*x4+0.2991*x5;綜合為一個(gè)表達(dá)式：W=4.713*Z1+0.2281*Z2+0.0484*Z3;（其中x1,x2,x3,x4,x5都為標(biāo)準(zhǔn)化以后的元素)在excel中計(jì)算如下表：年份Z1Z2Z3W2000-2.65925060.7814836080.18

26、8305-12.34572001-2.61730230.362911385-0.04074-12.25452002-2.4781951-0.625995333-0.00384-11.82272003-1.4416973-0.620350627-0.01325-6.9368620040.0539976-0.412920328-0.178390758694680.397237695-0.294113.65210320060.89937471-0.1231993180.1865624.21968120072.160432610.3184144510.1810510.2635

27、120082.500721020.168825273-0.3386511.8080220092.82320651-0.2464041060.31306613.26472從表中可以看出W的值逐年增加，而W越大滿意指標(biāo)越好，即客戶滿意指標(biāo)走勢(shì)比較好，再運(yùn)用時(shí)間序列預(yù)測(cè)系統(tǒng)，有以下圖表：預(yù)測(cè)表格預(yù)測(cè)表格分析此分析圖說(shuō)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(huà)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，且滿意指標(biāo)線性穩(wěn)定增長(zhǎng)，即未來(lái)滿意指標(biāo)走勢(shì)好。二、模糊評(píng)價(jià)法將滿意度百分制：很不滿意在040分之間，取平均分20；不滿意在4060分之間，取平均分50；基本滿意在6070分之間

28、，取平均分65；滿意在7080分之間，取平均分75；非常滿意在80100分之間，取平均分90。最后算每年總的平均分，如：2000年的總平均分=18%*20+46%*50+29%*65+7%*75+0%*90=50.7，以此類推，得下表格：年份20分50分65分75分90分總平均分200018%46%29%7%0%50.7200119%44%28%9%0%50.75200219%42%25%14%0%51.55200317%38%27%17%1%53.6200414%32%31%21%2%56.5200513%30%35%19%3%57.3200611%31%33%22%3%58.3520078

29、%27%37%24%4%60.7520089%23%38%26%4%61.120097%24%36%28%5%62.3顯然總平均分越大滿意指標(biāo)越好，此表格中的數(shù)據(jù)清晰地告訴大家：總平均分逐年遞增，但50.7、50.75、51.55、53.6、56.5、57.3、58.35在4060分之間即不滿意，60.75、61.1、62.3在6070分之間即基本滿意，總的情況不是很理想。好的方面就是客戶滿意指標(biāo)穩(wěn)中有進(jìn)，情況逐漸趨向良好，再觀察預(yù)測(cè)情況：預(yù)測(cè)表格預(yù)測(cè)表格分析通過(guò)此圖知道運(yùn)用中的時(shí)間序列預(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(huà)圖，將預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)作比較：此圖像說(shuō)明：客戶滿意指標(biāo)成線性

30、穩(wěn)定增長(zhǎng)，增長(zhǎng)比較慢，到年才達(dá)到滿意標(biāo)準(zhǔn)，不過(guò)總的客戶滿意指標(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)一的說(shuō)明了客戶滿意指標(biāo)的未來(lái)走勢(shì)，都是線性穩(wěn)定增長(zhǎng)的，情景比較好。方法（一）較方法（二）具有科學(xué)性，而方法（二）可以明確的看出客戶滿意指標(biāo)的程度。兩種方法都可取。問(wèn)題三：分析客戶滿意指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)、發(fā)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。研究既要顧客滿意，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。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（為了研究客戶滿意指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)、發(fā)展?jié)摿χ笜?biāo)、內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)的動(dòng)態(tài)關(guān)系，以客戶滿意指標(biāo)為因

31、變量，其他的為自變量）：客戶滿意指標(biāo)Y經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)x1發(fā)展?jié)摿χ笜?biāo)x2內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)x3-12.3457-15.9589-8.81625-9.12065-12.2545-12.4124-8.31282-7.91473-11.8227-8.866-3.31501-6.94495-6.93686-5.3196-0.66548-3.171470.151669-1.77320.141116-0.45873.6521031.77321.9884233.0412864.2196815.31963.0002394.83431210.263518.8665.2381775.74788311.8080212.41

32、245.1593056.75059913.2647215.95895.5822247.236387要分析客戶滿意指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)、發(fā)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)現(xiàn)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：Model Summary(b)ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsDurbin-WatsonR Square ChangeF C

33、hangedf1df2Sig. F Change1.990(a).980.9701.76368.98098.98636.0002.454a Predictors: (Constant), VAR00004, VAR00003, VAR00002b Dependent Variable: VAR00001從表中我們可以發(fā)現(xiàn)擬合度為0.980，還是非常不錯(cuò)的，所以我們做出初步的判斷，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Coefficients(a)Model Unstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.95% Con

34、fidence Interval for BCorrelationsCollinearity StatisticsBStd. ErrorBetaLower BoundUpper BoundZero-orderPartialPartToleranceVIF1(Constant)-5.472E-06.558 .0001.000-1.3651.365 VAR00002.449.274.4711.638.153-.2221.120.980.556.094.04025.094VAR00003-.514.452-.268-1.137.299-1.621.592.942-.421-.065.05916.86

35、1VAR000041.253.504.7832.486.047.0202.487.985.712.143.03330.078a Dependent Variable: VAR00001sig<0.05就可以被可以表示在函數(shù)中。我們看出，前兩個(gè)變量即經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)和發(fā)展?jié)摿χ笜?biāo)都不能寫(xiě)進(jìn)表達(dá)式。只有內(nèi)部運(yùn)營(yíng)指標(biāo)的sig<0.05，才能寫(xiě)進(jìn)表達(dá)式。參數(shù)太小所以忽略不計(jì)。我們作如下函數(shù)y=1.253x4.我們做出的圖為通過(guò)以上分析說(shuō)明：客戶滿意指標(biāo)主要與內(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，客戶滿意指標(biāo)越好。同時(shí)為了研究既要顧客滿意，又要追求經(jīng)濟(jì)效益，即兩者存在一定的關(guān)系，而

36、以上分析發(fā)現(xiàn)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(jiàn)客戶滿意指標(biāo)影響愿意到后勤消費(fèi)的比例，而愿意到后勤消費(fèi)的比例影響經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)。具體分析如下：運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)法，將“愿意到后勤消費(fèi)的比例圖表”（見(jiàn)附錄）中的40天以下、4059天、6079天、80天以上分別取其平均值20、50、70、90。最后算出總平均天數(shù)，如2000年的總平均天數(shù)=14%*20+33%*50+35%*70+18%*90=60，依此類推，得以下表格：年份20507090總平均天數(shù)200014%33%35%18%60200113%31%37%19%61.1200211%35%36%18%61.12003

37、12%36%35%17%60.2200411%33%38%18%61.520059%32%39%20%63.1200610%29%42%19%6320078%27%46%19%64.420089%24%45%22%65.120098%21%47%24%66.6研究客戶滿意指標(biāo)與愿意到后勤消費(fèi)的比例之間的關(guān)系，根據(jù)問(wèn)題（二）中的方法（二）得到每年的總平均分，以客戶滿意指標(biāo)即總平均分為自變量，以愿意到后勤消費(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）6061.161.160.261.563.16364.46566.6總平均分（x)50.750.851.653.656.557.358

38、.460.86162.3運(yùn)用excel模擬圖像：此圖像發(fā)現(xiàn)兩者有一定的線性關(guān)系，然后運(yùn)用SPSS進(jìn)行一元線性回歸：Model Summary(b)ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.926(a).857.839.889a Predictors: (Constant), Xb Dependent Variable: Y從表中我們可以發(fā)現(xiàn)擬合度為92.6%，說(shuō)明這樣擬合可行。Coefficients(a)Model Unstandardized CoefficientsStandardized Coefficient

39、stSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)36.5263.780 9.664.000X.463.067.9266.920.000a Dependent Variable: Y因?yàn)榇吮碇衧ig都為0，所以常數(shù)與系數(shù)都有效，即y=0.463*x+36.526在研究客戶滿意指標(biāo)與愿意到后勤消費(fèi)的比例中發(fā)現(xiàn)，客戶滿意指標(biāo)與愿意到后勤消費(fèi)的比例是正比關(guān)系，即客戶滿意指標(biāo)越好，愿意到后勤消費(fèi)的比例就越高。現(xiàn)在研究客戶滿意指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)的關(guān)系。作出假設(shè)：該學(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)在客戶滿意指標(biāo)與愿意到后勤消費(fèi)的比例中參與的對(duì)象人數(shù)統(tǒng)一為M。這樣一來(lái)，以總平

40、均天數(shù)的多少就可以判斷經(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)估計(jì)大致一定，即平均總天數(shù)越大，經(jīng)濟(jì)效益越好，換句話說(shuō)愿意到后勤消費(fèi)的比例越高，經(jīng)濟(jì)效益越好。根據(jù)這一關(guān)系，綜合分析說(shuō)明：客戶滿意指標(biāo)越好，愿意到后勤消費(fèi)的比例越高，而經(jīng)濟(jì)效益就越好。即客戶滿意度與經(jīng)濟(jì)效益成正比關(guān)系，就是要提高客戶滿意度，而客戶滿意指標(biāo)主要與內(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，研究既要顧客滿意，又要追求經(jīng)濟(jì)效益的政策與建議，主要從內(nèi)部運(yùn)營(yíng)方面著手，如食堂管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)度差等原因。當(dāng)然了，作這一分析是在忽略次要因素做出的，導(dǎo)致了有人

41、為的誤差，適當(dāng)考慮一些其他的因素。我們對(duì)不同的影響原因提出幾點(diǎn)意見(jiàn)。我們先分析部分原因，在對(duì)應(yīng)的提出一些建議。造成這些問(wèn)題的原因具體如下：1個(gè)別食堂經(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)，大家普遍反應(yīng)較高，有很大一部分同學(xué)甚至覺(jué)得沒(méi)有辦法接受。2食堂就餐時(shí)間擁擠現(xiàn)象比較嚴(yán)重。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)象存在并且亟待改善。3衛(wèi)生問(wèn)題。對(duì)于食堂衛(wèi)生同學(xué)們大都認(rèn)為做的不錯(cuò)，滿意度較高，但較于其他幾方面，餐具消毒和衛(wèi)生相比較差，有待改善。4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接受的態(tài)度，但很多同學(xué)都認(rèn)為菜式不是很多，菜式更新速

42、度也過(guò)于緩慢：而且菜的新鮮程度不高。5部分員工服務(wù)態(tài)度不好。根據(jù)調(diào)查，我們發(fā)現(xiàn)大家對(duì)食堂工作人員的服務(wù)態(tài)度還是持贊同的。但是仍舊有很多同學(xué)反應(yīng)服務(wù)人員的微笑少，打菜量度不準(zhǔn)，打菜分量偏少，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)食堂員工打菜時(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(jiàn)。過(guò)去談?lì)櫩头?wù)，多從企業(yè)的觀點(diǎn)出發(fā)，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)行思考，以達(dá)成企業(yè)盈利目標(biāo)為重點(diǎn)，運(yùn)用資訊科技來(lái)提升效率與效能，但是卻未必能與市場(chǎng)準(zhǔn)切地接軌。到了追求顧客滿意的階段，企業(yè)從自身的思考跳脫出來(lái)，轉(zhuǎn)而從顧客的需求與顧

43、客的立場(chǎng)來(lái)思考服務(wù)的內(nèi)涵，針對(duì)顧客需求提供解決方案，而非從產(chǎn)品本身出發(fā)，運(yùn)用資訊科技妥善經(jīng)營(yíng)顧客關(guān)系，借由顧客關(guān)系管理系統(tǒng)的建置，對(duì)顧客進(jìn)行有價(jià)值的互動(dòng)與管理，但是其不足之處在于未必能夠促進(jìn)顧客的發(fā)展。為了既要顧客滿意，又要追求經(jīng)濟(jì)效益，根據(jù)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。(1)賣(mài)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(mǎi)過(guò)飯后依然站在原窗口等待，后來(lái)的同學(xué)在不知情的情況下，會(huì)以為前面的人都是排隊(duì)的。()縮短食堂在高峰期間的循環(huán)時(shí)間。顯然，縮短學(xué)生的用餐時(shí)間是不現(xiàn)實(shí)的，只有縮短買(mǎi)飯時(shí)間。在高峰期間，人多

44、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(mǎi)好的飯，找不到座位的學(xué)生在食堂屢見(jiàn)不鮮。除去座位上有人的情況，學(xué)生找不到地方的原因還有桌面不干凈。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)，桌面要保持干凈。 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(mǎi)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，可以在窗口上裝上小型液晶電視，緩解等待時(shí)急躁的情緒，同時(shí)利用排隊(duì)等待這一瑣碎時(shí)間進(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。(2)由于課程表的影響，造成學(xué)生集中在中

45、午l2：00下課，如果學(xué)校能夠更合理的安排課程，錯(cuò)開(kāi)下課時(shí)間，分批次就餐時(shí)可以適當(dāng)延長(zhǎng)中午食堂開(kāi)放時(shí)間，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)施已經(jīng)做好，就餐環(huán)境得到了很大改善，所以服務(wù)軟件和管理水平一定要跟上。首先 員工素質(zhì)要進(jìn)一步提高。很多高校的食堂、餐廳都是整潔、明亮的，設(shè)施都是嶄新的，但是工作人員的個(gè)人衛(wèi)生和環(huán)境衛(wèi)生還不是很到位。這就要求我們要不斷學(xué)習(xí)新的管理方法，提高管理水平，全面提高員工的整體素質(zhì)，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、全方位的管理，真心實(shí)意虛心聽(tīng)取同學(xué)們的反映，邀請(qǐng)學(xué)生會(huì)、校團(tuán)

46、委以及部分老師參加座談會(huì)，廣泛聽(tīng)取他們的意見(jiàn)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)和完善管理機(jī)制五.后勤人員素質(zhì)。（1）.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(ài)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)上懂得教育教學(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)的需要與發(fā)展，虛心好學(xué)，掌握一定的有關(guān)后勤管理的知識(shí)和專業(yè)技能。在選拔調(diào)配和培訓(xùn)后勤管理人員時(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

47、其對(duì)需要提拔的人員必須是在實(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：三是在選拔后勤管理人員時(shí)，主要看一個(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、有計(jì)劃對(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。對(duì)于工作卓有成效，業(yè)務(wù)管理能力強(qiáng)者要提拔重用。對(duì)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

48、件，各種操作。并對(duì)SPSS，SAS，Matlab的基本使用更加熟練。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)便易懂，便于操作，但不失實(shí)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)果更具說(shuō)服力。缺點(diǎn)：主成分分析法忽略一些影響因素，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)，方法不是很準(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

49、易根據(jù)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)：可以對(duì)每個(gè)因素間的聯(lián)系進(jìn)行深入的探索，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?？梢詫?duì)數(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)，我們可以通過(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)可以很準(zhǔn)確的找出主要成分。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；2.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SPSS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）200017320006600200117800