大数据挖掘用于电力企业评价体系构建

大数据挖掘用于电力企业评价体系构建

论文摘要

随着大数据时代的来临,电力企业需要探索新的管理模式.从数据出发,对大量历史监测指标数据进行统计分析,从中筛选出影响企业发展的关键指标,提取关键指标的历史特征.采用层次聚类和Kmeans聚类两种聚类方法对关键指标进行聚类分析,并且结合管理经验,与专家讨论对指标类簇进行合理的命名,最终将关键指标分为了服务电网、运营指数、风险指数三个能够反映公司管理程度的一级指数,并且在一级指数下又分为了若干个子指数,建立了适合新源控股公司管理发展的评价体系.与传统的公司评价体系构建的方法相比,基于大数据挖掘方法构建的评价体系更能够体现出各个指标之间的内在联系,从而能够更好的为决策者提供管理建议.

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类型: 期刊论文

作者: 郭阳,孔文佳,冯和宁,散齐国,罗艳,陈一天,陈德良,王新民

关键词: 大数据,聚类,指标,评价体系

来源: 数学的实践与认识 2019年08期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技,经济与管理科学

专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用,工业经济

单位: 国网新源控股有限公司,北京大学前沿交叉学科研究院

基金: 国家电网公司科学技术项目

分类号: TP311.13;F426.61

页码: 117-123

总页数: 7

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大数据挖掘用于电力企业评价体系构建
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