運(yùn)營績效分析

運(yùn)營績效分析關(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)營績效分析MATLABExcel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。我們未來研究業(yè)績走勢(shì)，假設(shè)在未來幾年內(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)以下問題作出相應(yīng)的回答和給出了相應(yīng)的解決。針對(duì)問題一：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)營指標(biāo)所調(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)問題三：在滿足顧客，又要追求經(jīng)濟(jì)效益最大化上來分析客戶滿意指標(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)營績效走勢(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)展能力指標(biāo).內(nèi)部運(yùn)營指標(biāo)以及客戶滿意度指標(biāo)的四個(gè)運(yùn)營指標(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)模型回答以下問題：通過分別對(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)劣的年份以及未來三年走勢(shì)。綜合分析客戶滿意指標(biāo)，闡述客戶滿意指標(biāo)的走勢(shì)。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)營績走勢(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)營指標(biāo)以及客戶滿意度指標(biāo)進(jìn)行了詳細(xì)的調(diào)查。對(duì)于問題一：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，以此來判斷指標(biāo)的表現(xiàn)優(yōu)劣情況，并對(duì)未來三年的走勢(shì)作出判定性分析。對(duì)于問題二：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)，以此來闡述客戶滿意度指標(biāo)的走勢(shì)。對(duì)于問題三：三、模型的假設(shè)與符號(hào)說明模型的假設(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)間內(nèi)不會(huì)出現(xiàn)大的變故，基本運(yùn)行正常。符號(hào)說明*為標(biāo)準(zhǔn)化值，X..為數(shù)據(jù)矩陣中的元素，x7?為第j列的均值，s為標(biāo)準(zhǔn)差ijijji工為標(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n表示貢獻(xiàn)率i九表示特征值i表示特征向量i表示各主成分函數(shù)i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:「-1.09142-1.45447-1.34197-1.2829-1.34214-—1.07917-1.45447-1.34197-1.2829-1.23282-1.04854-0.94104-0.93643-1.11929-1.02258-0.67278-0.28939-0.29388-0.27236-0.54325-0.4581-0.014720.14852-0.11838-0.12278R=0.183890.38740.227520.064480.381790.509620.68541-0.014750.641930.549970.959650.938530.901670.834420.802261.223351.031881.19661.123141.13863_1.473511.110871.454671.411871.39091_相同利用SPSS軟件我們也可以求得相關(guān)系數(shù)矩陣如下:「10.9517377390.9479302660.9766544760.983560.95173773910.9603068660.9823547560.984929M=0.9479302660.96030686610.9676845660.9713810.9766544760.9823547560.96768456610.988910.9835597160.984928710.9713812840.9889100721在用maltab求出相關(guān)矩陣的特征根九，特征向量ci,并求出對(duì)應(yīng)的貢獻(xiàn)率nii=九/Y九和累計(jì)貢獻(xiàn)率，表格如下:ii特征向量C1C2C3C4C5X1X2X3X4X5特征值貢獻(xiàn)率累計(jì)貢獻(xiàn)率1可見，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yl,y2和y3，而y1占%,y2占%,y3占％。前三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化樣本主成分表達(dá)式分別為：Z1=*x1+*x2+*x3+*x4+*x5;Z2=***x3+*x4+*x5;Z3=**x2+***x5;綜合為一個(gè)函數(shù)：W=*Z1+*Z2+*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z1z2z3w差值2000200120022003200420050?2.20065?20071?20082.2009合計(jì)通過觀察合計(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（沒有意義），其中最大所對(duì)應(yīng)的為2007年，最小的是2009年，也就是說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：—1.5888—0.9928—1.67968—1.57883—1.69731—0.97159—1.67968—1.22—0.86028—0.71702—0.11961—0.861180.116251.92761—0.11961—0.322940.379760.25174—0.11961—0.143530.674271.482130.244410.215290.62777—0.038180.452420.574120.860280.117381.076450.932940.72077—0.483670.972441.112360.76728—0.57560.972441.29177N=其相關(guān)系數(shù)矩陣我們通過SPSS軟件可以求得:0.925450.2040860.94604911 0.494342 0.9316750.925450.2040860.94604910.494342 1 0.285097A二0.9316750.285097 10.92545 0.204086 0.946049再用maltab求出相關(guān)矩陣的特征根九，特征向量Ci,并求出對(duì)應(yīng)的貝獻(xiàn)率耳ii=九/工九和累計(jì)貢獻(xiàn)率，表格如下：ii特征根向量clc2c3c4X1x2x3x4特征值貢獻(xiàn)率累計(jì)貢獻(xiàn)率1可見，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yl,y2而y1占%,y2占%。前兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化樣本主成分表達(dá)式分別為：Z1=*x1+*x2+*x3+*x4;Z2=**x2+*x3+*x4;綜合為一個(gè)函數(shù)：W=*Z1+*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zlz2w2000200120022003200420052006200720082009通過對(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。最后我們來對(duì)內(nèi)部運(yùn)營情況作綜合分析：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：

-0.88997-1.121261.62651-1.53388-0.77469-1.115871.413-1.1943-0.8208-1.257940.51319-1.36697-1.00525-0.596960.40644-0.00288-1.02831-0.291240.177670.918030.65480.32466-0.394240.446060.378120.69095-0.53151.096451.553990.87676-0.966150.169791.046751.14485-1.065280.699310.885361.34603-1.179660.76838C=其相關(guān)系數(shù)矩陣我們通過SPSS軟件可以求得:D=10.8912060.8912061-0.85274—0.94335D=10.8912060.8912061-0.85274—0.943350.5393370.821404-0.85274-0.943350.5393370.8214041 -0.81067-0.81067 1再用maltab求出相關(guān)矩陣的特征根九，特征向量ci,并求出對(duì)應(yīng)的貢獻(xiàn)率nii=九/乞九和累計(jì)貢獻(xiàn)率，表格如下:ii特征向量c1c2c3c4X1x2x3x4特征值貢獻(xiàn)率累計(jì)貢獻(xiàn)率1可見，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yl,y2而yl占%,y2占%。前兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化樣本主成分表達(dá)式分別為:Zl=*Xl+**X3+*X4;Z2=**X2+*X3+*X4;綜合為一個(gè)函數(shù):W=*Zl+*Z2;（其中xl,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20002001200220032004

內(nèi)部運(yùn)營指標(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（沒有意義），其中最大所對(duì)應(yīng)的為2005年，最小的是2009年，也就是說2005年的內(nèi)部運(yùn)營指標(biāo)最好，2009年的內(nèi)部運(yùn)營指標(biāo)最差現(xiàn)在我們來考慮這三個(gè)指標(biāo)在未來三年的走勢(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：LinearTrend.COLOACT訊LPREDICTU95L85ERRORNERRORJJNEAFL2000-14.2252-15.85S9-13.3S80-1S.52S71.73361.322212001-13.8558-12.4124-8.8426-14.8823-1.5435-1.177222002-11.0S86-s.seeo-6.2362-11.4358-2.2236-1.685932003-4.5518-5.3196-2.7488-7.88350.76780.585C42004-1.2C24-1.77320.7366-4.3431C.51C80.388C520052.71581.77324.3431-0.78&70.84260.7189620065.1353E.31967.S8952.7498-D.1244-0.094S720073.63818.866011.43596.2962D.83210.63468200812.5D0112.+12414.98233.8426D.08770.06639200914.975615.958918.528713.3830-D.9832-0.749310201013.505322.075116.935411201123.051725.621520.481812201226.598129.168024.02821320133D.144532.714427.574614201433.690936.260831.121115201537.237339.807234.66751620164D.783743.353638.218917201744.330246.900041.760318201847.876650.446445.306719201951.423053.932848.858120202054.963457.539352.393521202158.515861.085755.9460n此分析圖說明預(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)畫圖作比較根據(jù)此圖表我們可以得到：年份指標(biāo)預(yù)測(cè)20002001200220032004200520062007200820092010201120122013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)20002001200220032004200520062007200820092010201120122013能力預(yù)測(cè) 對(duì)于—能力預(yù)測(cè) 對(duì)于—原始預(yù)測(cè)內(nèi)部運(yùn)營指標(biāo)：此分析圖說明預(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：年份指標(biāo)預(yù)測(cè)200020012002

20032004200520062007200820092010201120122013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(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)從而觀察其未來的走勢(shì)，同時(shí)簡單運(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本滿意滿意非常滿意X1X2X3X4X52000200120022003200420052006200720082009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?Zscore（不滿意）0.1Zscore（基本滿意）10.0.Zscore（滿意）0.1Zscore（非常滿意）0.0.1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Cii

(i=l,2,3,4,5),并求出對(duì)應(yīng)的貢獻(xiàn)率y=九/工九和累計(jì)貢獻(xiàn)率，表格如下:iii前三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化樣本主成分表達(dá)式分別為：Z1=**x2+*x3+*x4+*x5;Z2=*x1+*x2+**x4+*x5;Z3=*x1+***x4+*x5;綜合為一個(gè)表達(dá)式：W=*Z1+*Z2+*Z3;(其中xl,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：從表中一出W的年份Z1Z2Z3W1可以看值逐年增加，2000而W越大滿意2001指標(biāo)越好，即2002客戶滿意指標(biāo)2003走勢(shì)比較好，2004再運(yùn)用時(shí)間序20050.列預(yù)測(cè)系統(tǒng)，20060?有以下圖表：20072.預(yù)測(cè)表20082.格預(yù)測(cè)表此分析20092.格分析圖說明預(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，即未來滿意指標(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0—40分之間，取平均分20；不滿意在40—60分之間，取平均分50；基本滿意在60—70分之間，取平均分65；滿意在70—80分之間，取平均分75；非常滿意在80—100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=，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%2001200220032004200519%19%17%14%13%44%42%38%32%30%28%25%27%31%35%200620072008200911%8%9%7%31%27%23%24%33%37%38%36%9%14%17%21%19%22%24%26%28%0%0%1%2%3%3%4%4%5%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、、、、、、在40—60分之間即不滿意，、、在60—70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)表格分析通過此圖知道運(yùn)用SAS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)畫圖，將預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)作比較：此圖像說明：客戶滿意指標(biāo)成線性穩(wěn)定增長，增長比較慢，到2015年才達(dá)到滿意標(biāo)準(zhǔn)，不過總的客戶滿意指標(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)一的說明了客戶滿意指標(biāo)的未來走勢(shì)，都是線性穩(wěn)定增長的，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)營指標(biāo)的動(dòng)態(tài)關(guān)系，以客戶滿意指標(biāo)為因變量，其他的為自變量）：客戶滿意指標(biāo)Y經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)發(fā)展?jié)摿χ笜?biāo)x2內(nèi)部運(yùn)營指標(biāo)x3

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(b)/lodeLL~R/lodeLL~R.990(a)AdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimateChangeStatisticsRSquareChangeFChangedfldf2Sig.FChange.970.98036.000RSquare~.980Durbin-WatsonaPredictors:(Constant),VAR00004,VAR00003,VAR00002bDependentVariable:VAR00001從表中我們可以發(fā)現(xiàn)擬合度為，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)UnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.95%ConfidenceIntervalforBCorrelationsBStd.ErrorBetaLowerBoundUpperBoundZero-orderPartialPartr.558.000.449.274.471.153.980.556.094.452.299.592.942.504.783.047.020.985.712.143aDependentVariable:VAR00001sig＜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

潛力指標(biāo)都不能寫進(jìn)表達(dá)式。只有內(nèi)部運(yùn)營指標(biāo)的sig＜，才能寫進(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=.我們做出的圖為

NormalP-PPlotofRegressionStandardizedResidualDependentVariable:VAR000011OborPmuCdetcepxObservedCumProb通過以上分析說明：客戶滿意指標(biāo)主要與內(nèi)部運(yùn)營指標(biāo)有關(guān)，且是正比關(guān)系，即內(nèi)部運(yùn)營指標(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。通過對(duì)題目給出的數(shù)據(jù)分析，顯而易見客戶滿意指標(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”（見附錄）中的40天以下、40—59天、60—79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%200211%35%36%18%200312%36%35%17%200411%33%38%18%20059%32%39%20%200610%29%42%19%6320078%27%46%19%20089%24%45%22%20098%21%47%24%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）606365總平均分(x)61運(yùn)用excel總平均分(x)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：ModelSummary(b)ModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.926(a).857.839.889aPredictors:(Constant),XbDependentVariable:Y從表中我們可以發(fā)現(xiàn)擬合度為%，說明這樣擬合可行。Coefficients(a)ModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd.ErrorBeta1 (Constant)X.463.067.926.000.000aDependentVariable: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=*x+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，以總平均天數(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)營指標(biāo)有關(guān)，利用前面動(dòng)態(tài)關(guān)系的結(jié)論。通過上面的分析，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。我們先分析部分原因，在對(duì)應(yīng)的提出一些建議。造成這些問題的原因具體如下：1．個(gè)別食堂經(jīng)營者片面追求經(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)甚至覺得沒有辦法接受。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，菜式更新速度也過于緩慢：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。過去談?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，轉(zhuǎn)而從顧客的需求與顧客的立場(chǎng)來思考服務(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。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，提高窗口標(biāo)識(shí)認(rèn)知度。比如，在蓋飯窗口，有的同學(xué)買過飯后依然站在原窗口等待，后來的同學(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，只有縮短買飯時(shí)間。在高峰期間，人多的窗口適當(dāng)增加臨時(shí)人手。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)生找不到地方的原因還有桌面不干凈。一批食客走后，又來一批，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。學(xué)校在措施硬件上消除擁擠和急躁。提高服務(wù)質(zhì)量，緩解學(xué)生焦急心情。排隊(duì)買飯無疑需要耐心，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。由于課程表的影響，造成學(xué)生集中在中午l2：00下課，如果學(xué)校能夠更合理的安排課程，錯(cuò)開下課時(shí)間，分批次就餐時(shí)可以適當(dāng)延長中午食堂開放時(shí)間，盡量緩解食堂排隊(duì)擁擠。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)制后勤人員素質(zhì)。（1）.作風(fēng)上要大公無私，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的；二是要堅(jiān)持揚(yáng)長避短，不求全責(zé)備。選拔和調(diào)配人才，必須量才授職，善用其長，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；四是要堅(jiān)持用養(yǎng)并舉。人才使用是一個(gè)人才能輸出的過程，人才的培養(yǎng)則是一個(gè)人才能輸人的過程。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)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。建模方法簡便易懂，便于操作，但不失實(shí)用性和可靠性。在第二問中運(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。沒有更深入的分析各種因素之間內(nèi)在的聯(lián)系，沒有對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，預(yù)測(cè)的結(jié)果的方差過大。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，使考慮問題更全面，分