消费者满意度综合评价及运作对策.doc

2016江西财经大学数学建模竞赛B题“双十一”消费者满意度综合评价及运作对策参赛队员: 杨乐川、聂杲、官鹏参赛队编号：20160112016年5月20日5月25日2016江西财经大学数学建模竞赛承 诺 书我们仔细阅读了江西财经大学数学建模竞赛的竞赛章程。我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）： B 我们的参赛队编号为 2016011 参赛队员 (打印并签名) ：队员1. 姓名 杨乐川 专业班级 计算机（财经大数据管理）142班队员2. 姓名 聂 杲 专业班级 计算机（财经大数据管理）142班队员3. 姓名 官 鹏 专业班级 计算机（财经大数据管理）142班 日期： 2016 年 5 月 25 日2016江西财经大学数学建模竞赛编号和阅卷专用页参赛队编号：2016011参赛队员填写参赛队员姓名所有数学类与计算机类课程成绩（意愿参加全国竞赛者填写）是否选修建模课程是否愿参加全国竞赛在校获奖项目杨乐川高等数学I： 82 、计算机科学导论：85、计算机应用技术：90 、数字逻辑与数字系统：88 、程序设计基础 ：78、高等数学II： 70、计算机组成原理：89、程序设计实训： 92、数据结构与算法： 81、线性代数（工）：74、现代信息检索： 98、面向对象程序设计(双语)： 91是是蓝桥杯程序竞赛省级“三等奖”、校 “优秀团员”聂 杲数字逻辑与数字系统：98、程序设计实训：93、程序设计基础：91、计算机应用技术：90、现代信息检索：88、计算机组成原理：63、高等数学I：86、高等数学II：82、数据结构与算法：75、面向对象程序设计(双语)73、计算机科学导论：86、线性代数（工）：83是是校“优秀学生干部”、“优秀团干”、校“单项先进个人”、校“自强之星”、院“十大素质标兵” 官 鹏数字逻辑与数字系统：94、程序设计实训：93、程序设计基础：97、计算机应用技术：90、现代信息检索：70高等数学I：91、高等数学II：100、计算机科学导论：79、线性代数（工）：90、数据结构与算法：71、面向对象程序设计(双语)83、计算机组成原理：90是是校“三好学生”荣誉称号阅卷填写，参赛者不得填写评分(百分制)评阅人最 终 得 分小组评价负责人阅卷专家评语备注1、是否选修数学建模：指本学期是否选修了数学建模课程2、是否有意愿参加全国竞赛：指参加今年的全国大学生数学建模竞赛，一经选定，不得退赛，否则将建议学生所在学院给予处分。培训时间：2016年8月5日开始。江西财经大学数学建模竞赛组委会 2016年5月15日制18“双十一”消费者满意度综合评价及运作对策摘 要本文运用模糊综合评价、动态加权综合评价方法建立了“双十一”消费者满意度综合评价模型，并根据所建模型对电商以及运作给出相应的对策。本文选择电商的研究对象为华为官网旗舰店、典型商品为华为手机、物流公司为申通快递有限公司。对于问题1，首先明确各个对象的一级指标，接着对通过调查问卷对收集到的数据进行分析，然后根据利益相关性模型排除了所给表格中不具有说服力或不具有相关性的数据，用均值法补充了缺失值数据。最后筛选出 11 个基本数据，作为指标体系中的二级指标，然后对二级指标进行分类，确定与之对应的一级指标。利用均值法求出顾客每一年对不同对象的满意度评价值，然后采用模糊综合评价模型对五年来三个环节总体进行评价，最后建立满意度评价指标体系。对于问题2，根据问题1所收集整理出的数据，建立评价指标体系，对指标数据做预处理，是指标都能从同一角度说明总体，是指标一致化，对指标进行无量纲处理。确定各个评价指标的权重，确定动态加权综合评价函数，最后求出综合评价值。对于问题3，在问题1、2的基础上对消费者、电商、物流公司等对象进行研究调查。整理相关数据，根据题目意思建立效用最大化模型和最优定价模型，达到以让消费者满意以及电商、物流公司和制造商获利最大化的目标。对于问题4，利用问题1、2的数据，构造商品销售量与顾客满意度、商品货运量与顾客满意度之间的函数，基于模型假设，采用对数函数，运用EXCEL软件进行回归分析，求出近似解析式后将估计值代入求解。利用问题3的结论对制造商、销售平台、物流提出建议。关键词：模糊综合评价、动态加权综合评价一、问题重述“双十一”即每年的11月11日，是以电子商务为代表的，在全国范围内兴起的大型购物促销狂欢日。 自从2009年开始，每年的11月11号，以天猫、京东、苏宁易购等为代表的大型电子商务网站利用这一天进行大规模的打折促销活动，以提高销售额度，并逐渐成为中国互联网最大规模的商业促销狂欢活动。 经历几年的运行，该活动已由电商平台需要双十一，变成商家需要双十一，消费者没有双十一反而会失落。在目前的经济形势下，双十一正成为拉动国民经济增长的“三驾马车”之一“消费”的注脚，已成为不能突然空缺或消失的日子。 然而，近年来对双十一的评价褒贬不一，该活动面临诸多争议，凸显一些弊端。部分商家因仓储压力而不敢提前备货，然而一旦出现“超卖”现象，就将极大地考验制造商的供货能力以及货物质量，从而致使个别商家的诚信让一些消费者感到失望；物流环节更是对消费者耐心的直接挑战。 让消费者能够买到物美价廉的商品，让电商能够薄利多销、增加利润，让制造商多生产优质商品满足消费者需求、提高企业收益，让物流更加高效、快速，也就是让整个“供应链”的各个环节以及全社会都因此获益，这也是发起双十一活动的初衷。 请针对大型电商平台（或者电商）、典型商品以及大型物流公司，利用网络资源收集近五年的相关数据，并研究以下问题。 问题1：以让消费者满意为核心，分别确定评价电商平台（或者电商）、商品、物流公司的指标体系，并解决如下问题： 1）利用所收集的数据，对所选择的电商平台（或者电商）、典型商品、物流公司分别进行综合评价，给出每年的评价结果以及五年的总评价结果； 2）定量分析消费者对电商平台（或者电商）、商品、物流公司的整体满意情况。 问题2：建立数学模型，对所选择的电商平台（或者电商）和物流公司五年的业绩情况分别进行动态综合评价。 问题3：以让消费者满意以及电商、物流公司和制造商获利最大化为目标，建立数学模型，设计求解算法，确定电商平台（或者电商）、物流公司和制造商应采取的经营、配送及生产的合理策略；利用2015年的数据进行实际测算，给出合理策略，并对此策略进行评价。 问题4：根据以上分析、评价结果，并利用收集到的数据，解决如下问题： 1）预测2016年双十一期间电商平台（或者电商）的商品销售量、物流公司的货运量； 2）通过优化计算，给出在2016年双十一期间消费者购物、制造商生产及仓储、电商平台（或者电商）销售及存储、物流公司配送运输等环节的运作策略，并对此策略进行综合评价。二、问题分析2.1 问题1的分析对于问题一的评价指标体系的建立，以让消费者满意为核心，确定一级指标为消费者对电商平台（或者电商）、商品、物流公司的满意度，根据电商平台、商品、物流公司的类型特点，制作调查问卷，分别给出对其进行评价的二级指标。建立模型进行筛选，排除不具有代表性的数据，对各项二级指标进行平均求值，计算得出一级指标的值。筛选二级指标一级指标分解确定具有说服力的指标数据计算综合评价模型指标权重计算2.2 问题2的分析这里选取的电商为华为，物流公司为申通，在评价华为时，从销售量、营业额、市场占有率三个层面来分析，在评价申通时，从货运量、营业额、市场占有率三个层面来分析。从数据统计来看，两者有其相似性，在对他们进行评价时，要充分考虑不同时期他们各项指标的“质差”与“量差”。考虑到评价指标的“质差”与“量差”的关系，在确定综合评价指标时，既要能体现不同类型指标之间的差异，也要能体现同类型指标的数量差异。根据实际问题具体取什么样的动态加权函数，主要是从实际问题出发分析确定。对于不同的指标可以取相同的权函数，也可以取不同的权函数。 （1） 分段变幂函数如果某项评价指标对于综合评价效果的影响大约是随着类别的增加而按正幂次增加，同时在某一类中随着指标值的增加按相应的一个幂函数增加，则对指标可以设定分段幂函数为变权函数。即其中。（2）偏大型正态分布函数如果某项指标对于综合评价效果的影响大约是随着类别的增加，先是缓慢增加，中间有一个快速增长的过程，随后平缓增加趋于最大，相应的图形呈正态分布曲线（左侧）形状。那么，此时对指标的变权函数可以设定为偏大型正态分布函数。即 其中参数可取中的某定值，在此不妨取，由确定。（3）S型分布函数如果某项指标对于综合评价效果的影响大约是随着类别的增加而增加的过程，呈一条“S”曲线，那么，此时对指标的变权函数可以设定为S型分布函数。即 其中参数 。2.3 问题3的分析商品从制造到销售到最后落到顾客手上，共经过了制造商、销售平台、物流三个环节，双十一这一天，商品的订单量会远超平常，而商家希望卖出的越多越好，这样却会造成买的东西过了很久才送来，降低顾客的满意程度最终影响总业绩，如何在三个环节中把商品的数量控制在三方和顾客都能接受的程度成为了关键。为此对以商家获利最大化为目标，建立最优定价模型。2.4 问题4的分析利用前三问的结论和数据，构造销售量、货运量与顾客满意度的函数，得出解析式，代入数据，估算2016年的销量和货运量，并用第三问的结论得出经营策略。三、模型的假设1、所有统计数据都来自科学采集且能反映总体特征；2、每位顾客打分不受其他外界原因影响，各评分数据间独立；3、电商市场近期将处于增长，消费者评价趋于满意；四、定义与符号说明序号符号含义1H1售后服务2H2知名度3H3客服态度4P1手机外观5P2手机性能6P3手机价格7T1物流速度8T2安全性9T3服务态度10T4物流价格11Si电商综合评价对象12pi指标等级13Xi评价指标五、模型的建立与求解5.1问题1的模型建立与求解5.1.1数据的预处理（1）缺失数据的处理对于数据中存在的缺失现象，本文采用均值替换法1(mean imputation)对缺失数据进行替换。均值替换法就是将该项目剔除异常数据后取整剩余数据的平均值来替换异常或缺失数据的方法。（2)相关数据的筛选根据利益相关性模型2 筛选指标，筛选剔除与满意度无关的指标，如被调查者的性别、华为公司的成立时间等。图一5.1.2对华为官网旗舰店、华为手机、申通物流满意度评价指标体系的建立在筛选过后，我们对问卷上的问题进行概括，总结得出10个二级指标。其中售后服务、知名度、客服态度为华为官网旗舰店满意度评价指标体系中的二级指标，手机外观、手机性能、手机价格为华为手机满意度评价指标体系中的二级指标，物流速度、安全性、服务态度、物流价格为申通物流满意度评价指标体系中的二级指标。具体分类如下表：表一：对华为官网旗舰店满意度评价指标体系的建立一级指标二级指标备注华为官网旗舰店满意度售后服务H1知名度H2客服态度H3表二：对华为手机满意度评价指标体系的建立一级指标二级指标备注华为手机满意度手机外观P1手机性能P2手机价格P3表三：对申通物流满意度评价指标体系的建立一级指标二级指标备注申通物流满意度物流速度T1安全性T2服务态度T3物流价格T45.1.3问题1 第（1）问的评价在网上寻找资料，通过网上问卷的方式，分别得出顾客对华为的售后服务、知名度、客服态度，手机外观、手机性能、手机价格，申通的物流速度、安全性、服务态度、物流价格的满意度评价。非常满意为5分，满意为4分，基本满意为3分，不满意为2分，很不满意为1分，各项指标五年总评价采用年平均满意度（u）计算。具体各项指标满意度评价得分见附录8.1华为官网旗舰店满意度二级指标评价表、顾客对手机满意度（典型商品评价）附录8.2、顾客对申通物流满意度（主要物流评价）附录8.3。根据附录8.1可知顾客对华为官网旗舰店满意度为3.664分，根据附录8.1可知顾客对华为手机满意度为3.582分，根据附录8.1可知顾客对申通物流满意度为3.600分。综上所述，顾客五年对华为官网旗舰店、华为手机、申通物流满意度均为满意。5.1.4问题1 第（2）问的模型建立对五年来三个环节总体进行评价，采用模糊综合评价模型3，具体步骤如下：（1）选取因素集U=顾客对华为官网旗舰店年平均满意度u1，顾客对手机年平均满意度u2，顾客对申通物流年平均满意度u3（2）选取评语集V=非常满意v1=5，满意v2=4，基本满意v3=3，不太满意v4=2，很不满意v5=1（3）确定各因素权重：A（0.3，0.4，0.3）（4）确定综合判断量 加权平均满意度R=AU=3.61（5）构造模糊隶属函数：为连续量化，取偏大型柯西分布和对数函数作为隶属函数：其中 、a、b为待定常数当“很满意”时，则隶属度为1,即f(5)=1当“较满意”时，则隶属度为0.8,即f（3）=0.8当“很不满意”时，则隶属度为0.01，即f（1）=0.01计算得=1.1086 、=0.8942、a=0.3915、b=0.3699图二（6）计算隶属度f（R）x=3.61MATLAB代码：X=3.61if 1=x=3 y=(1+1.1086*(x-0.8942).-2).-1else y=0.3915*log(x)+0.3699end计算出f(R)=f(3.61)=0.86935.1.5问题1第（2）问的评价用取值于区间0，1的隶属函数f(x)表征x 属于f的程度高低。隶属度f(x)越接近于1，表示x属于f的程度越高，f(x)越接近于0表示x属于f的程度越低。总结：根据计算结果可知整体上很满意.5.2问题2的模型建立与求解针对电商业绩的综合评价这一问题，采用动态加权综合评价方法4来解决。假设以5年为被评价对象S1,S2S5，共有三项评价指标（或属性）销售量、营业额和市场占有率，分别记为，前三项指标都有5个等级p1，p2p5，相应的分类区间值如下表四所示，表四：电商主要指标标准限值表指标很差差一般好很好销售量（万台）（0,5）（5,30）（30,70）（70,100）（100，）营业额（亿元）（0,1）（1,3）（3,6）（6，10）（10，）市场占有率（%）（0,1）（1,4）（4,8）（8,13）（13，）5.2.1 指标数据的标准化处理 （1）销售量标准化处理注意到销售量为极小型指标，即由极差变换将其数据标准化，即令x1=x1/100, 对应的分类区间随之变为（0,0.05），（0.05,0.3），（0.3,0.7），（0.7,1），（1，）（2）营业额标准化处理注意到营业额为极小型指标，即由极差变换将其数据标准化，即令x2=x2/10, 对应的分类区间随之变为(0，0.1)，(0.1，0.3)，(0.3，0.6)，（0.6,1），（1，）（3）市场占有率标准化处理注意到营业额为极小型指标，即由极差变换将其数据标准化，即令x1=x2/13, 对应的分类区间随之变为（0，0.0769），（0.0769,0.3077），（0.3077,0.6154），（0.6154,1），（1，）5.2.2 动态加权函数的确定根据对这一实际问题的分析，不妨取动态加权函数为偏大型正态分布函数，即其中在这里取指标的第一等级标准区间的中值，即，由确定。由实际数据经计算可得， ，则代入上式可以得到销售量、营业额和市场占有率三项指标的动态加权函数。5.2.3综合评价指标函数的确定考虑到对实际评价效果影响差异较大的是前三项指标，这里取三项指标的综合影响权值为1。前两项变化较大，因此取前两项权重为0.7，第三项指标为0.3。因此，根据综合评价模型，某一年电商业绩综合评价指标定义为X=0.7*i=12wi(xi)xi+0.3*x3表五：华为五年双十一业绩综合评价表华为五年双十一业绩综合评价表20112012201320142015X17.1529.3248.5874.06100.7图三针对物流公司业绩的综合评价这一问题，采用动态加权综合评价方法来解决。假设以5年为被评价对象S1,S2S5，共有四项评价指标（或属性）货运量、营业额和市场占有率，分别记为，前三项指标都有5个等级p1，p2p5，相应的分类区间值如表六所示：表六：各项指标分类区间值表指标很差差一般好很好货运量（万件）（0,500）（500,1900）（1900,3800）（3800，6000）（6000，）营业额(万元)（0,500）（500,1500）（1500,3400）（3400，5400）（5400，）市场占有率（%）（0,4）（4,9）（9,16）（16,25）（25，100）5.2.4对问题二的求解1. 指标数据的标准化处理 （1）货运量标准化处理注意到货运量为极小型指标，即由极差变换将其数据标准化，即令x1=x1/6000, 对应的分类区间随之变为（0,0.0833），（0.0833,0.3167），（0.3167，0.6333），（0.6333,1），（1，）（2）营业额标准化处理注意到营业额为极小型指标，即由极差变换将其数据标准化，即令x2=x2/5400, 对应的分类区间随之变为（0，0.0926），（0.0926,0.2778），（0.2778,0.6296），（0.6296,1），（1，）（3）市场占有率标准化处理注意到市场占有率为极小型指标，即由极差变换将其数据标准化，即令x3=x3/25, 对应的分类区间随之变为（0,0.16），（0.16,0.36），（0.36,0.64）,(0.64,1)，（1，）2. 动态加权函数的确定根据对这一实际问题的分析，不妨取动态加权函数为偏大型正态分布函数，即其中在这里取指标的第一等级标准区间的中值，即，由确定。由实际数据经计算可得， ，则代入上式可以得到货运量、营业额和市场占有率三项指标的动态加权函数。3.综合评价指标函数的确定考虑到对实际评价效果影响差异较大的是前三项指标，这里取三项指标的综合影响权值为1。前两项变化较大，因此取前两项权重为0.7，第三项指标为0.3。因此，根据综合评价模型，某一年物流公司业绩综合评价指标定义为X=0.7*i=12wi(xi)xi+0.3*x3表七：申通五年双十一业绩综合评价20112012201320142015X287.9429.42545.22158.93456.7图四5.3问题3的模型建立与求解5.3.1对消费者满意度的建模针对第三问所提出的问题，消费者在市场里如何对满意度的各项指标进行选择，我们根据经济学的一条最优化原理“消费者追求最大效用”。当消费者购得数量分别为x1, x2的甲乙两种商品时，得到的效用可用函数u (x1, x2)度量，称为效用函数.利用等高线概念在x1, x2平面上画出函数u 的等值线, u (x1, x2)=c 称为等效用线一族单调减、下凸、互不相交的曲线。图五等效用线就是“ 实物交换模型”中的无差别曲线，效用就是那里的满意度。我们以消费者满意度为目标建立效用最大化模型5。设x1、x2分别指消费者购买手机的数量和物流的重量，假设p1、p2分别为消费者对一部手机、物流单位重量所付的价格，在条件 p1 x1+p2 x2 =y 下使效用函数u(x1, x2)最大。图六引入拉格朗日乘子构造函数 边际效用当商品边际效用之比等于它们价格之比时效用函数最大。5.3.2对商家利润的建模对以商家获利最大化为目标，建立最优定价模型6。在产品可以全部销售出去的条件下确定商品价格，使利润最大。 产量x等于销量，数量无限制。 收入与x 成正比，系数 p 即价格. 成本与 x 成正比，系数 c 即边际成本.销量x 依于价格 p, x(p)是减函数。简化假设利润求p使 r(p) 最大。 利润达到最大的定价b 弹性系数价格上升1单位时销量的下降幅度（需求对价格的敏感度）a 绝对需求( p很小时的需求) c / 2 成本的一半a, b可由p和x的统计数据作拟合得到 5.4问题4的模型建立与求解5.4.1问题4第1问的分析与求解根据一、二问可以将华为五年双十一业绩和顾客满意度关系表绘制出来，如下图表八：华为五年双十一销售量和顾客满意度关系表20112012201320142015Y（万台3.353.263.923.863.93Y为顾客满意度、X为销售量。用EXCEL绘制表格，采用对数估算得表达式Y=0.373lnx+2.209对2016年第一季度顾客满意度根据调查问卷数据处理后得Y=4.08代入上述公式得X=165.009万台图七同理得出下表表九：申通五年双十一货运量与顾客满意度关系表20112012201320142015Y（万件）400600360030504900X3.443.553.633.683.70图八得出申通五年双十一货运量与顾客满意度曲线表达式：Y=0.088ln(x)+2.045Y为顾客满意度、X为货运量，对2016年第一季度顾客满意度根据调查问卷数据处理后得Y=3.66代入后得：X=3378万件5.4.2各环节的运作策略（1）华为官网旗舰店的运作策略对于华为官网旗舰店的定位应该是：电脑、数码、通讯、家用电器产品网上购物商城。华为的目标客户从总体上网上购物比较活跃的网民，主要是计算机、通信、和消费类电子产品的主流消费人群，并致力于培养忠实的客户群体。根据不同的用户特点大致可分为一下三个主要客户群:1、从需求的角度。华为的主要客户是计算机、通讯产品、新型数码产品、娱乐类电子产品和家用电器等等的主流消费人群或企业消费用户。2、从年龄的角度。华为的主要顾客为1835岁之间的人群，与此同时，大部分的个人用户为2535岁的白领阶层，这一类人不仅消费欲望强，而且消费能力也很好，一旦他们成为其忠实客户，可以给华为带来更多的经济效益。3、从职业的角度。华为的主要顾客是公司白领、公务人员、事业单位员工、在校大学生和其他有稳定收入的网络爱好者但又没有足够时间上街购物的消费人群。而在其中每年走出校门的600万大学生群体则又是华为的一个重点市场。（2）物流的运作策略在传统的零售业中，3C产品被厂商生产出来，经过经销商、代理商、零售商等几个环节后，最终到消费者手中的时间一般在3-6个月。3C产品之所以利润不高，就是因为这种渠道积压导致了产品贬值。互联网作为一条直销渠道，可以消减传统渠道的层层环节，加快商品流通，如果能帮助制造企业尽快将产品送达终端消费者，商家就能获得更多的利润。表十：各快递公司至北京市区快递价格对比表申通EMS中通韵达海航天天宅急送首重（1kg）6元20元8元8元8元10元续重（+1kg）5元9元5元3元5元7元图九企业走品牌发展策略，建立完善的网络服务，积极开展公共关系，建立良好的社会关系网。在每个物流用车上都做了车载广告，并积极在网络和媒体上做宣传，成立自己的官方网站。采用标准化、条形码、GPS.EDI等技术，提高服务质量。开展特色经营，拓展经营领域，提升服务的附加值。在服务方面可以为用户提供更全面更人性化的服务，比如开展生鲜食品、药品等特色快递业务，利用差异化的经营模式为品牌加分，拓宽盈利渠道。（3）仓储的运作策略电商商家的仓储物流有两种：一是自建仓配；二是把物流压力释放到第三方服务公司。而那些规模与物流能力同步发展的自建物流的大商家，在自建物流的成本和管理难度达到一定的极限后，在选择更好的物流方案或者优化自身物流能力的同时，有可能选择全部或是部分外包。对那些SKU多、频繁上新的服饰类目尤其如此。建议：提前三个月开始着手准备。与商家实施信息和数据联动（比如销售预测、流量数据 、物流数据和采购供应链运营数据等），再由网仓系统的运营大数据进行分析，从而为商家提供今年“双11”合理的备货结构建议，优化库存结构。严防因活动过后的库存积压或超卖。（4）对“双十一”时期消费者的评价根据图三，多数消费者的行为已回归理性，从而规避了冲动性消费，对于一个没有网购经验的人来讲，通过性价比来考虑购买商品，已成为网购一族的原动力，并达成一种心理共识。根据图四，在消费金额方面，500元以下的人群居多，占比为39.29%；其次是消费500-1000元的人群，占比为21.43%。值得一提的是，消费金额在5万元以上的人群反而比消费在1万-2万之间的人群要多出3.57%，凸显出电商平台上的网购消费力度依然强劲。图十：2014年“双十一”主要购物时间对比分析图十一：2014年“双十一”购物消费金额对比分析六、对模型的评价对于问题一，由于此评分属于主观评分，类似于体育比赛中对运动员的打分。这种主观上的打分很可能受个人因素的影响，所以采用正态分布检验来观察调查数据中评分的符合自然性，较为合理，便于推广模型。同时，此类调查有可能导致数据的缺失，所以我们采用均值替换法1(mean imputation)对缺失数据进行替换。随后根据利益相关性模型筛去除去与研究无关的对象，接着建立模糊综合评价模型，确定各个指标的权重。模糊综合评价模型由于评价因素的复杂性、评价对象的层次性、评价标准中存在的模糊性以及评价影响因素的模糊性或不确定性、定性指标难以定量化等一系列问题，使得人们难以用绝对的非此即彼来准确的描述客观现实，经常存在着亦此亦彼的模糊现象，其描述也多用自然语言来表达，而自然语言最大的特点是它的模糊性，而这种模糊性很难用经典数学模型加以统一量度。但他的不足之处是缺少为判断有效数据支持，其评价结果可能无法代表真实性。对于问题二，我们运用了动态综合评价法，在经济管理与决策中，经常遇到大量的动态综合评价问题。动态综合评价问题的核心是评价指标在不同时刻的权重系数的确定。针对由时序立体数据表支持的综合评价问题的特殊性，提出了一种新的确定权重系数的“纵横向拉开档次”法,并给出一个实际例子。该方法具有原理简单、直观意义明显、评价过程透明等特点，能够使得消费者满意度调查更具有说服力。对于问题三，我们分别建立了效用最大化模型和最优定价模型。效用最大化模型是以消费者满意度为目标进行建立的，但是其不足是变量较多，无法确保数据的准确性。对以商家获利最大化为目标，建立最优定价模型6，在产品可以全部销售出去的条件下确定商品价格，使利润最大。对于问题四，分析了前面问题中所考虑的大部分过程，并引入调查数据进行实际分析，根据实际分析结果，提出了面面俱到的运行策略，具有很强的客观性和针对性。七、参考文献1 均值替换法， 谢俊青/s?wd=paperuri%3A%28b04f9bebc3bb22ea36eaa46decf7512f%29&filter=sc_long_sign&tn=SE_xueshusource_2kduw22v&sc_vurl=http%3A%2F%2F%2FArticle%2FCJFDTotal-QZXB199803025.htm&ie=utf-8&sc_us=6014465279116133249，2016年5月21日2 利益相关性模型，MBA智库百科，/wiki/，2016年5月21日3 模糊综合评价法原理及案例分析，昆明理工大学