数学建模2010-后勤集团运营绩效分析

20092009 高教社杯全国大学生数学建模竞赛高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承承 诺诺 书书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则 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 包括指导教师 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 D 中选择一项填写 A 我们的参赛报名号为 如果赛区设置报名号的话 所属学校 请填写完整的全名 参赛队员 打印并签名 1 2 3 指导教师或指导教师组负责人 打印并签名 日期 年 月 日 赛区评阅编号 由赛区组委会评阅前进行编号 20092009 高教社杯全国大学生数学建模竞赛高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编编 号号 专专 用用 页页 赛区评阅编号 由赛区组委会评阅前进行编号 赛区评阅记录 可供赛区评阅时使用 评 阅 人 评 分 备 注 全国统一编号 由赛区组委会送交全国前编号 全国评阅编号 由全国组委会评阅前进行编号 摘要 市场经济条件下 竞争不断加剧 创新步伐更加迅速 使高校后勤进行企业化管 理进一步社会化 成为真正自主经营 自负盈亏 自我发展 自我约束的法人实体 高校后勤企业化不仅是提高高校后勤企业竞争力的关键 也是高校取得良性发展的重 要手段 所以研究高校后勤集团的运营绩效走势 是有价值有意义的 对问题一 通过主成分分析法确定指标的主成分元素 求出主成分的得分以及指 标的综合得分 运用回归分析法得到综合得分与时间的关系式 画出拟合图 预计未 来日子里的发展情况 针对问题二 为了研究客户满意指标的走势 我们将客户们愿意在后勤消费的人 员比例与客户满意指标一起进行数据处理分析 原因是若有人愿意去后勤消费 他们 对后勤服务的态度取决于他们在后勤消费次数的多少决定 之后用问题一的求解方法 对问题二进行求解 针对问题三 在问题一和问题二的基础上 我们回归分析法得到客户满意指标与 经济效益指标 发展潜力指标以及内部运营指标之间的动态关系以及相应的拟合图 我们预测了未来三年的时间里 后勤公司的走势和最近十年里的优劣年份 根据分析 结果提出相应的建议 此模型可用于公司里的某些检测 这样可以很大程度的减少人 为因素 给公司带来不良的影响 从而促进公司的发展 关键字 后勤集团 主成分分析法 回归分析法 一 问题重述 高校后勤集团经济上自负盈亏 独立核算 某高校后勤集团为了研究公司运营绩 效走势 详细了调查了 2000 年至 2009 年的经济效益指标 发展能力指标 内部运营 指标以及客户满意度指标 每个指标下面又有细化指标 具体调查结果有相应的数据 见附录 8 1 根据已有数据我们需要解决以下几个问题 第一 对该高校后勤集团的经济效益 发展潜力以及内部运营情况作综合分析 找出这些指标表现优劣的年份以及未来三年走势 第二 综合分析客户满意指标 阐述客户满意指标的走势 第三 分析客户满意指标与经济效益指标 发展潜力指标以及内部运营指标之间 的动态关系 研究既要顾客满意 又要追求经济效益的政策措施 最后提供 1000 字左 右的政策与建议 二 问题分析 2 1 针对问题一 公司运营的各项指标不是某一个细化指标所能确定的 首先 我们分别对该后勤 集团的经济效益 发展潜力以及内部运营指标运用了样本主成分分析方法和回归分析 法 对这三个指标分别作了综合分析 然后 我们再分别考虑这三个指标 做出了各 指标与年份的关系分布图 找出各自表现优劣的年份及对未来三年的走势做出了预测 2 2 针对问题二 对消费者 学生 教工 满意度和愿意到后勤消费的比例两个具有相同性质的概 念 我们可以对两个表格进行合并 同样利用主成分分析法进行建立模型并求解 在 他们之间并不存在数据上的无量纲化处理 但是 还是可以用相同的方法对问题二进 行合理的求解 计算 2 3 针对问题三 在问题一和问题二的基础上 我们预测了未来三年的时间里 后勤公司的走势和 最近十年里的优劣年份 我们利用动态分析和层次分析法 建立了多元目标方程 解 得他们之间的处在动态平衡 当效益指标到达一定程度时 必然刺激观们的满意度 反之亦然 如客人们的满意度达到一定要求时 公司的经济效益也会受到相应的影响 最后我们提供 1000 字左右的政策与建议 三 模型假设三 模型假设 1 假设表中所给数据均真实可靠 2 假设表中数据具有一定的时效性 且在短时间内不会出现过大的波动 例如出现金 融等一切突发原因 四 符号说明及概念引入四 符号说明及概念引入 阵个指标的样本协方差矩 表示第f f S 个指标的样本相关矩阵 表示第f f R 达式个标准化样本主成分表个指标中的第表示第jf fj y 准化向量个标准化主成分中各标个指标中的第表示第if fi x f p表示第f 个指标的随机变量个数 个主成分的贡献率个指标中的第 表示第kf fk 个指标模型表示第f f Y 五 问题分析五 问题分析 5 1 针对问题一 公司运营的各项指标不是某一个细化指标所能确定的 首先 我们分别对该后勤 集团的经济效益 发展潜力以及内部运营指标运用了样本主成分分析方法和数据处理 对这三个指标分别作了综合分析 然后 我们再分别考虑这三个指标 做出了各指标 与年份的关系分布图 找出各自表现优劣的年份及对未来三年的走势做出了预测 5 2 针对问题二 对消费者 学生 教工 满意度和愿意到后勤消费的比例两个具有相同性质的概 念 我们可以对两个表格进行合并 同样利用主成分分析法进行建立模型并求解 在 他们之间并不存在数据上的无量纲化处理 5 3 针对问题三 在问题一和问题二的基础上 我们预测了未来三年的时间里 后勤公司的走势和 最近十年里的优劣年份 我们利用动态分析和层次分析法 建立了多元目标方程 解 得他们之间的处在动态平衡 当效益指标到达一定程度时 必然刺激观们的满意度 反之亦然 如客人们的满意度达到一定要求时 公司的经济效益也会受到相应的影响 最后我们提供 1000 字左右的政策与建议 六 模型的建立与求解六 模型的建立与求解 6 1 后勤集团各指标优劣年份及未来三年走势分析 6 1 1 经济效益指标的优劣年份分析 为了保证每组数据都具有一定的价值 在进行数据主成分分析之前 我们把数据 人均收入单位与前面的单位统一都以万元为单位 整理后的数据如附录 8 1 表 1 以 2000 年为基准年 记为 0 2001 年为 1 以此类推 后续指标与时间的表达关系以及 图形均采用此方法处理 对 A 进行标准化得到 A1 用 MATLAB 函数求得 A1 的协方差矩阵为 1 cov1SA 0 0000 0 0000 0 0000 0 0001 0 0005 0 0000 0 0011 0 0019 0 0057 0 0398 0 0000 0 0019 0 0036 0 0102 0 0705 0 0001 0 0057 0 0102 0 0310 0 2077 0 0005 0 0398 0 0705 0 2077 1 5346 0071 0e 1 S 用 Matlab 内部函数 corrcoef 求出相关矩阵为 1 R 1 0000 0 9889 0 9714 0 9849 0 9836 0 9889 1 0000 0 9677 0 9824 0 9767 0 9714 0 9677 1 0000 0 9603 0 9479 0 9849 0 9824 0 9603 1 0000 0 9517 0 9836 0 9767 0 9479 0 9517 1 0000 1 R 再用 eig 函数求得的特征值和特征向量 见附录 8 1 排序整理列出数表 1 R 6 1 1 表 6 1 1 的特征值和特征向量 1 R 特征值特征向量 4 8864 0 4448 0 4466 0 4436 0 4499 0 4511 0 0555 0 7118 0 2826 0 6273 0 0764 0 1186 0 0416 0 3163 0 6830 0 6299 0 1730 0 0826 0 0126 0 1552 0 2664 0 0291 0 8578 0 4101 0 0040 0 4139 0 4280 0 1099 0 1611 0 7794 第 i 个主成分的贡献率 1 1 f i ip k k 的特征值及贡献率表 如下表 6 1 2 1 R 表 6 1 2 的特征值及贡献率 1 R 特征值贡献率累计贡献率 4 88640 977280 97728 0 05550 01110 98838 0 04160 008320 9967 0 01260 002520 9992 0 00400 00081 一般取累计贡献率达 85 95 的特征值 1 2 m所对应的第一 第二 第 m m p 个主成分 可见 只需取第一个作为主成分即可表示经济效益的指 标 则样本主成分为 6 1 111112131415 0 44480 44660 44360 44990 4511yxxxxx 综上分析可得到经济效益指标表示为 6 2 111 Yy 将各年的代入 6 1 式和 6 2 式得到第一主成分得分和综合得分 1 15 i xi 列表如下 表 6 1 3 综合得分表与年份的关系表 年份第一主成分得分 y11 综合得分 Y1 2000 2 91294 2 91294 2001 2 85818 2 85818 2002 2 26691 2 26691 2003 0 92646 0 92646 2004 0 2531 0 2531 20050 5569750 556975 20061 0631371 063137 20071 9832821 983282 20082 5547342 554734 20093 0594643 059464 进而画出 Y1 与时间的散点图 如下图所示 图 6 1 1 Y1 与时间的散点图 0123456789 3 2 1 0 1 2 3 4 与 与 Y1 Y1与 与 与 由图形可知 Y1 与时间呈线性关系 设回归方程为 11011 Yt 回归分析结果 表 6 1 4 回归分析表 回归系数回归系数的估计值回归系数的置信区间 10 3 2638 3 6283 2 8993 11 0 7253 0 6570 0 7936 0 9868 F 600 1300 p 0 0000 0 0723 2 R 2 s 大于 0 95 说明此模型具有较好的可信度 2 R 得到 1 3 26380 7253 Yt 画出拟合图如下图所示 01234567891011121314 4 2 0 2 4 6 8 图 6 1 2 Y1 的拟合图 通过分析拟合图可知 2000 年的经济效益最差 2009 年最优 未来三年的经济效益呈 线性增长 6 1 2 后勤集团发展能力的优劣年份及未来三年走势分析 研究数据时 为避免出现大数吃小数或其他原因引起数据误差 我们利用 MATLAB 进行数据的标准化处理 在模型建立与求解的过程中 方法类似 6 1 的处理 过程与 上一解答过程相同 先求样本协方差矩阵 2 S 用 Matlab 内部函数 corrcoef 求出 1 R 样本相关矩阵 的特征之和特征向量见下表 2 R 表 6 1 5 矩阵的特征值和特征向量表 2 R 特征值特征向量 3 028660 568740 271160 553360 54479 0 89292 0 03857 0 932160 205360 29565 0 05402 0 292450 023550 80171 0 52075 0 024410 76780 0 23872 0 09422 0 58704 表 6 1 6 的特征值及贡献率 2 R 特征值贡献率累计贡献率 3 028660 757160 75716 0 892920 223230 98039 0 054020 013500 99390 0 024410 006101 我们用同样的方法得到发展能力指标的两个主成分数学模型为 2121222324 0 56874 0 271160 553360 54479yxxxx 2221222324 0 038570 932160 205360 29565yxxxx 于是我们便得到了发展能力指标的模型 2212122222122 Yyy 由已知数据和公式 我们算得 表 6 1 7 主成分和综合得分表 年份第一主成分得分 y21 第二主成分得分 y22 综合得分 Y2 2000 2 962420 175008 2 24804246 2001 2 822890 265505 2 11967994 2002 1 219050 42239 0 84530177 20030 346689 1 92137 0 16973637 20040 139868 0 31630 03600047 20051 037917 1 293740 507009732 20060 909810 2740290 765046066 20071 6250270 3542851 335685194 20081 4228940 9516281 315588759 1 5221561 0885681 423430323 画出拟合图 0123456789 2 5 2 1 5 1 0 5 0 0 5 1 1 5 与 与 Y2 Y2与 与 与 图 6 1 3 Y2 与时间的散点图 设回归方程为 2 2202122 Ytt 回归结果 表 6 1 8 回归分析表 回归系数回归系数的估计值回归系数的置信区间 20 2 4439 2 8685 2 0194 21 0 8071 0 5874 1 0268 22 0 0417 0 0652 0 0182 0 9781 F 156 3931 p 0 0000 0 0521 2 R 2 s 大于 0 95 说明此模型具有较好的可信度 2 R 得到 2 2 2 44390 8071 0 0417 Ytt 01234567891011121314 2 5 2 1 5 1 0 5 0 0 5 1 1 5 图 6 1 4 Y2 的拟合图 由拟合图可知 2000 年后勤集团的发展潜力最低 2009 的发展潜力最高 据此我们预 测 2010 年发展潜力会达到最大值 之后逐年下降 6 1 3 后勤集团内部运营的优劣年份及未来三年走势分析 同样为了使数据可靠 我们先对后勤集团内部运营情况的指标作标准化处理 得到标准化矩阵 C1 样本协方差矩阵 3 S 样本相关矩阵 3 R 表 6 1 9 矩阵的特征值和特征向量表 3 R 特征值特征向量 3 442070 479170 53232 0 525420 45930 0 46369 0 65184 0 053820 012160 75635 0 06865 0 29748 0 34148 0 85065 0 26700 0 02559 0 506950 77274 0 01311 0 38171 表 6 1 10 的特征值及贡献率 3 R 特征值贡献率累计贡献率 3 442070 860520 86052 0 463690 115920 97644 0 068650 017160 99360 0 025590 006401 同上方法内部运营指标的主成分的模型为 3131323334 0 479170 532320 525420 45930yxxxx 3231323334 0 651840 05382 0 012160 75635yxxxx 运营情况指标的模型 3313132323132 Yyy 由相关数据 我们算得 表 6 1 11 主成分以及综合得分 年份第一主成分得分 y31 第二主成分得分 y32 综合得分 Y3 2000 2 58243 0 49991 2 33519938 2001 2 25617 0 3211 2 02644154 2002 1 96042 0 42493 1 77813081 2003 1 014330 690156 0 81197937 2004 0 319471 382477 0 11742009 2005 0 8986 0 111710 778659086 2006 1 3318520 5391781 237747966 2007 1 79696 0 943461 471624875 2008 1 991913 0 227961 728376542 2009 2 113492 0 082741 852762724 回归结果 表 6 1 12 回归分析结果 回归系数回归系数的估计值回归系数的置信区间 30 2 3863 2 7593 2 0134 31 0 1917 0 1880 0 5714 32 0 1428 0 0414 0 2442 33 0 0126 0 0200 0 0052 0 9930 F 283 0373 p 0 0000 0 0282 2 R 2 s 大于 0 95 说明此模型具有较好的可信度 2 R 得到 23 3 2 38630 1917 0 1428 0 0126 Yttt 02468101214 4 3 2 1 0 1 2 图 6 1 4 Y3 的拟合图 由拟合图可知 2000 年的运营情况最差 2009 年的运营情况最好 预测在未来三年里 运营情况逐年下降 6 2 综合分析客户满意指标 阐述客户满意指标的走势 若顾客去后勤消费意愿程度 决定了他们在后勤消费次数的多少 后勤消费的比 例与客户满意指标是同性质的数据 所以我们可以主要分析 客户们愿意在后勤消费 的人员比例 的数据或将它与 客户满意指标 一起进行数据处理分析 同样利用主 成分分析法进行求解 此处将二者合并一起做分析 得到矩阵 F 将 F 标准化后得到 F1 其样本协方差为 S4 样本相关矩阵为 R4 表 6 1 13 特征值与特征向量 特征 值 特征向量 7 8308 1 0 3507 3 0 3443 7 0 3316 4 0 3306 8 0 3529 7 0 3273 5 0 3197 0 0 3455 9 0 2927 0 0 6502 4 0 1019 8 0 2646 2 0 0071 3 0 3535 1 0 1238 6 0 3224 2 0 5241 2 0 1191 9 0 6215 7 0 2373 9 0 2451 1 0 0767 6 0 6586 8 0 3728 6 0 0539 4 0 3370 9 0 0759 3 0 1423 5 0 4675 2 0 1389 6 0 1908 5 0 2741 7 0 4809 0 0 1442 5 0 1142 2 0 0053 5 0 3529 5 0 5612 2 0 4286 2 0 1125 1 0 1394 1 0 2762 4 0 1293 5 0 4773 7 0 1028 3 0 7675 9 0 1125 4 0 2165 8 0 0175 8 0 0280 7 0 5264 1 0 4345 6 0 2414 8 0 1689 9 0 5890 6 0 0074 4 0 1747 1 0 2377 0 0 1144 5 0 0020 3 0 5855 5 0 2071 1 0 1514 0 0 2251 0 0 6819 8 0 0800 6 0 1167 7 0 1634 9 0 1696 2 0 0000 0 0 1066 1 0 1916 6 0 1050 5 0 1612 0 0 0432 0 0 2695 5 0 6308 8 0 6050 7 0 2761 2 0 0000 0 0 3454 0 0 6209 2 0 3403 4 0 5222 6 0 1399 4 0 0832 0 0 1947 3 0 1867 6 0 0852 3 表 6 1 14 特征值及贡献率 特征值贡献率累计贡献率 7 830810 870090 87009 0 6502370 072250 94234 0 2373860 026380 96871 0 138960 015440 98415 0 1125090 012500 99666 0 0280680 003120 99977 0 0020280 000231 00000 5 07E 160 000001 00000 1 4E 170 000001 00000 取前三项 4414142424343414243 Yyyy 表 6 1 15 主成分与综合得分 年份第一主成分得分第二主成分得分第三主成分得分综合得分 2000 3 34338 0 915610 696986 2 32454 2001 2 73517 1 176710 083387 2 43114 2002 2 796450 208317 0 834 3 3299 2003 2 442240 865791 0 26973 2 38022 2004 0 57770 845652 0 01706 0 44619 20050 703260 4811820 0101170 705221 20060 9328110 3838990 1989871 099113 20072 6464240 7308580 6494143 129104 20083 289584 0 399490 1147713 070569 20094 322866 1 0239 0 632873 1803 4141424344 4546474849 0 350730 34437 0 331640 33068 0 352970 327350 319700 34559 0 29270 yxxxx xxxxx 4241424344 4546474849 0 101980 264620 007130 35351 0 123860 322420 524120 11919 0 62157 yxxxx xxxxx 4341424344 4546474849 0 245110 076760 658680 37286 0 053940 337090 075930 14235 0 46752 yxxxx xxxxx 0123456789 4 3 2 1 0 1 2 3 4 与 与 Y4 Y4与 与 与 图 6 1 5 Y4 与时间的散点图 设回归方程为 23 440414242 Yttt 回归结果 表 6 1 16 回归分析结果 回归系数回归系数的估计值回归系数的置信区间 40 2 1954 3 3086 1 0822 41 1 2549 2 3881 0 1217 42 0 5433 0 2406 0 8460 43 0 0376 0 0597 0 0155 0 9746 F 76 6694 p 0 0000 0 2513 2 R 2 s 大于 0 95 说明此模型具有较好的可信度 2 R 23 4 2 1954 1 2549 0 5433 0 0376 Yttt 01234567891011121314 10 8 6 4 2 0 2 4 图 6 1 6 Y4 与时间的拟合图 由拟合图可知 顾客的满意度 2002 年最差 2009 年最好 预测在未来三年里满意度逐 年降低 6 3 分析后勤公司运行指标之间的动态关系和提供 1000 字左右的政策与建议 505 4 3 2 1 0 1 2 3 4 Y4与 Y1与 与 与 与 4 202 4 3 2 1 0 1 2 3 4 Y4与 Y2与 与 与 与 4 202 4 3 2 1 0 1 2 3 4 Y4与 Y3与 与 与 与 图 6 1 7 Y4 与 Y1 Y2 Y3 的散点图 可知 Y4 与 Y1 Y2 Y3 都有很好的线性关系 可以采用线性回归 设回归方程为 401 12233 YYYY 回归结果 表 6 1 17 回归分析结果 回归系数回归系数的估计值回归系数的置信区间 0 0 0272 0 4326 0 4870 1 1 2692 0 1630 2 7015 2 1 6319 3 0813 0 1825 3 1 1118 0 8902 3 1139 0 9643 F 53 9828 p 0 0001 0 3531 2 R 2 s 大于 0 95 说明此模型具有较好的可信度 2 R 4123 0 0272 1 26921 63191 1118YYYY 02468101214 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 图 6 1 7 Y4 与时间的拟合图 我们已经对经济效益指标 发展能力指标 内部运营指标和客户满意度的优劣及 未来三年有了详细的分析和了解 在此 我们主要分析这些准则层的指标存在的内在 联系 提出下列建议 政策与建议 高校迅猛发展的今天 为满足需求 高校后勤服务规模也不断扩大 后勤体制改 革力度在不断加大 把后勤建制从学校行政系统中分离出来 组建后勤服务集团公司 实行自主经营 独立核算 自负盈亏 建立和完善与市场经济相适应的现代企业制度 是最终目的 在绩效审计实践中 尚缺乏客观评价绩效状况的依据和方法 根据高校 后勤集团的实际 有针对性的建立一套较完整可行的绩效审计评价指标体系 对保证 绩效审计质量是很有必要的 1 逐步向股份制经济实体过渡 校园后勤部门的发展壮大 单靠自身的资金积累是远远不够的 必须走股份制的 道路 快速增强自身实力 勤集团应及时调整经营策略 按股份制企业的要求 建立 股东会 董事会 监事会和经理层 为集团的共同目标各司其职 相互制衡 建立了 科学民主的管理体制 从而由单一的服务型单位转变成股制经济实体 2 建立科学的管理制度 实行定编定岗 竞争上岗 目标明确 任务明确 严格考核 奖优罚劣 实行岗 位工资 效益工资 记件工资等有效的工资制度 打破平均主义工资制 充分调动广 大员工的积极性 发掘服务部门最大潜力 提高服务质量 使集团的各项工作能够高 校有序地开展 一些具体的建议比如 建立规章对大 中 小类物资统一采购 明确 采购原则 采购方法 在原总务建立详细的出入库账目 要求各部门每月上报采购计 划 配合中心进行集中采购等等 同时要求各部岗位职责 管理制度到位 要求每位 员工都节约开支 杜绝浪费 3 加强工会活动和员工的培训力度 加强工会活动和员工的培训力度 使职工们能增进了解 加深友谊 工作中能互 助互爱 集团工会可以组织集娱乐性和趣味性为一体的活动 活动内容涉及广泛 如 棋类 球类等 也可由体力型到技巧型 极大调动职工的能动性 增强职工凝聚力 让职工对党的路线 方针和政策及时的进行理解 贯彻和宣传 使职工明确自己的职 责范围 落实中心的行为规范 4 加强后勤职工的整体服务意识 学校后勤工作的整体服务应体现在到每一个被服务者的身上 服务质量的评定是 经过多次服务后给出的 由各个不同内容的具体服务所组成 如果我们对每一对象提 供服务的总和为一产品 则每次服务的个体效益就是这个产品的组成部分 这种整体 效应要求每个职工必须增强整体服务意识 以整体利益为重 顾全大局 不可 一步 走错 全盘皆输 而后勤职工要增强整体服务意识就必须不断树立信心和自我加压 在工作中做到主动 热情 耐心 周到 这是服务艺术中最基本的要求 七七 模型的评价与改进 模型的评价与改进 7 1 模型的评价 优点 次模型的求解过程不算复杂 使用者可以思路清晰的对每一步进行理解和 掌握 有利于模型使用的推广 使用工具也是常见的软件 为使用该模型进一步提供 了方便 评定结果比较客观 有利于公平公正原则 缺点 在问题三的解答过程中 置信区间包含零点 使得拟合出的函数不够精确 结果难免出现偏差 模型在某些计算上还需要加强改进 7 2 模型的改进 在问题三的解答过程中采用多元非线性回归 综合考虑了各项指标 期望提高模 型的准确度 八 参考文献八 参考文献 1 王明玉 张士元 高校后勤社会化改革理论与实践研究 大连 大连海事 大学出版社 29 一 34 2 胡铁巍 高效实行企业化管理研究 2003 45 56 3 姜启源等编 数学模型 M 第 3 版 北京 高等教育出版社 2003 8 4 韩中庚编 数学建模方法及其应用 M 北京 高等教育出版社 2005 6 5 姜启源等编 大学数学实验 M 北京 清华大学出版社 2005 2 6 运筹学 教材编写组编 运筹学 第三版 北京 清华大学出版社 2005 6 7 董霖编 MATLAB 使用详解 基础 开发及工程应用 北京 电子工业出版社 2009 1 8 工程数学 线性代数 同济大学数学系编 第五版 北京 高等教育出版社 2007 5 9 胡铁巍 贾明久 浅淡高校后勤员工评估体系的建立 高校后勤社会化改革 论文汇编 2003 25 一 26 八 附录 8 1 数据表 表 1 经济效益指标 年份 经营收入 万元 年终节余 万元 返还工资 万元 上激利润 万元 人均收入 万元 200017320000 6600 200117800000 8160 2002190028677171 1160 200333726491991051 8000 200442138022831212 4000 2005672810262981403 1200 2006800411922522003 3600 2007976713334262203 7200 20081080013854822504 2000 20091178014295312804 5600 表 2 发展能力指标 年份 资本积累率 营业增长率 发展基金占年终结余比 人员素质评 价 2000 8 4 2 4 0 24 2001 9 1 2 7 0 26 2002 3 7 6 3 30 28 2003 2 6 43 7 30 31 2004 4 3 20 30 32 2005 6 2 37 4 37 34 2006 5 9 15 9 41 36 2007 7 4 18 1 53 38 2008 6 5 9 6 51 39 2009 6 8 8 3 51 40 表 3 内部运营指标 年份 总资产周转率 人均产值 元 正式员工占总员工比例 人均服务人数 人 2000 17 7 32253 59 6 15 3 2001 18 2 32423 56 8 15 89 2002 18 0 27941 45 0 15 59 2003 17 2 48794 43 6 17 96 2004 17 1 58439 40 6 19 56 2005 24 4 77870 33 1 18 74 2006 23 2 89426 31 3 19 87 2007 28 3 95288 25 6 18 26 2008 26 1 103746 24 3 19 18 2009 25 4 110093 22 8 19 3 表 4 客户满意指标 消费者 消费者 学生 教工 满意度调查 对后勤服务满意程度评价 年份很不满意不满意基本满意满意非常满意 2000 18 46 29 7 0 2001 19 44 28 9 0 2002 19 42 25 14 0 2003 17 38 27 17 1 2004 14 32 31 21 2 2005 13 30 35 19 3 2006 11 31 33 22 3 2007 8 27 37 24 4 2008 9 23 38 26 4 2009 7 24 36 28 5 愿意到后勤消费的比例 每月到食堂就餐次数 按一日三餐计算 年份40 天以下40 59 天60 79 天80 天以上 2000 14 33 35 18 2001 13 31 37 19 2002 11 35 36 18 2003 12 36 35 17 2004 11 33 38 18 2005 9 32 39 20 2006 10 29 42 19 2007 8 27 46 19 2008 9 24 45 22 2009 8 21 47 24 8 2 编辑程序 1 houqin1 m 原数据标准化 协方差矩阵 相关系数矩阵 特征值 特征向量 A 经济效益指标数据 B 发展能力指标数据 C 内部运营指标数据 D 客户满意指标 消费者 数据 E 愿意到后勤消费的比例 每月到食堂就餐次数 按一日三餐计算 数据 A 1732 0 0 0 0 66 1780 0 0 0 0 816 1900 286 77 17 1 116 3372 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 B 0 084 0 024 0 0 24 0 091 0 027 0 0 26 0 037 0 063 0 3 0 28 0 026 0 437 0 3 0 31 0 043 0 2 0 3 0 32 0 062 0 374 0 37 0 34 0 059 0 159 0 41 0 36 0 074 0 181 0 53 0 38 0 065 0 096 0 51 0 39 0 068 0 083 0 51 0 4 C 0 177 32253 0 596 15 3 0 182 32423 0 568 15 89 0 18 27941 0 45 15 59 0 172 48794 0 436 17 96 0 171 58439 0 406 19 56 0 244 77870 0 331 18 74 0 232 89426 0 313 19 87 0 283 95288 0 256 18 26 0 261 103746 0 243 19 18 0 254 110093 0 228 19 3 D 0 18 0 46 0 29 0 07 0 0 19 0 44 0 28 0 09 0 0 19 0 42 0 25 0 14 0 0 17 0 38 0 27 0 17 0 01 0 14 0 32 0 31 0 21 0 02 0 13 0 3 0 35 0 19 0 03 0 11 0 31 0 33 0 22 0 03 0 08 0 27 0 37 0 24 0 04 0 09 0 23 0 38 0 26 0 04 0 07 0 24 0 36 0 28 0 05 E 0 14 0 33 0 35 0 18 0 13 0 31 0 37 0 19 0 11 0 35 0 36 0 18 0 12 0 36 0 35 0 17 0 11 0 33 0 38 0 18 0 09 0 32 0 39 0 2 0 1 0 29 0 42 0 19 0 08 0 27 0 46 0 19 0 09 0 24 0 45 0 22 0 08 0 21 0 47 0 24 F D E A1 zscore A S1 cov A1 R1 corrcoef A1 V1 D1 eig R1