基于熵权灰色关联模型的移动数据业务综合绩效评价算法

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1、基于熵权灰色关联模型的移动数据业务综合绩效评价算法在建立了移动数据业务评价指标体系的基础上，引入嫡权法和灰色关联分析相结合的综合评价模型。熵权法是一种客观赋权方法，相对那些主观赋值法，精度更高。而灰色关联分析法对定性信息进行量化处理，减少了主观因素的影响。二者相结合充分利用了各指标的所有信息，提高了评价结论的准确性，最后通过实例验证了该模型的有效性和适用性。熵权法灰色关联理论移动数据业务GreyCorrelationModelBasedonEntropyWeightinComprehensivePerformanceEvaluationofMobileDataServiceLIUHui-

2、zhu,HOUFu-jun,YUQian(SchoolofManagementandEconomics,BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081，China)Basedontheestablishmentofmobiledataserviceevaluationsystem,acomprehensiveevaluationmodelcombinedentropyweightwithgreyrelationalanalysisisintroduced.Entropyweightisakindofobjectiveweightingmethod,w

3、hichhashigheraccuracycomparedwiththoseofsubjectiveevaluation.Greyrelationalanalysiscanbeappliedtoquantifyqualitativeinformationtoreducetheinfluenceofsubjectivefactors.Thecombinationofbothmethodsfullyutilizestheinformationofeachindicatortoimprovetheaccuracyofevaluationconclusions.Finally,theeffect

4、ivenessandtheapplicabilityofthemodelarevalidatedthroughpracticalcase.entropy-weightedmethodgreycorrelationtheorymobiledataservice1引言随着通信和网络技术的不断革新，全球通信业务领域开始由语音和信息业务转变为移动数据业务，移动数据业务在全球移动收入里所占的比例呈逐年上升趋势，至2008年，收入占比已经超过20%o2009年全球移动数据业务收入继续保持增长势头，达到1829亿美元，占电信业务收入总额的22%。其中，亚太地区是最为发迗和最有潜力的移动通信市场，移动数

5、据业务市场的用户规模和收入均居全球首位。由此可见，移动数据业务已经成为通信业发展的主导方向，并且将在未来通信业发展过程中占据非常重要的地位。而对于对亚太地区经济社会发展具有关键作用的中国市场，将在未来的发展中起到决定性作用，这无疑是移动数据业务发展的又一次黄金时代。根据我国三大运营商2012年上半年财报数据显示，中国移动移动数据业务收入达760亿元，比上年同期增长17.3%，占运营收入比重为28.5%。中国联通移动数据业务收入达797.5亿元，占运营收入的40.1%。中国电信移动数据业务收入达192.67亿元，同比增长46.7%，移动数据业务收入占移动服务收入比重达到45.3%。由此可知

6、，在通信业务市场日趋激烈的竞争格局下，大力发展数据业务已经成为各个通信企业的共识，数据业务对各运营商的重要性不言而喻。所以研究如何更加全面深入的进行移动数据业务综合评价将有助于运营商及时了解数据业务运营情况，从而指导其更好地开展营销和研发等工作，随时调整发展策略，不断满足用户需要［1］。目前广泛用在经济、管理及工程等领域的综合评价方法已经应用到了数据业务评价领域。有些学者采用综合评价中的模糊综合评价法［2］、层次分析法、数据包络法［3］对数据业务进行评价。但现有的这些评价方法大多都只是考虑数据业务的业务绩效指标，没有考虑用户感知和研发能力，而且采用的综合评价方法过程较复杂，对主观判断较为

7、依赖。本文使用的熵权灰色关联分析法可以有效的降低主观因素的影响，提高评价结论的准确性。2熵权灰色关联模型2.1熵理论确定指标权重［4］(1)指标矩阵的建立假设有n个数据业务，m个评价指标，可以构成原始指标矩阵X(xij代表第i个指标下的第j个移动数据业务的评价值)：(1)(2)数据标准化处理在已经构建好的指标体系中，由于各指标的选取在量纲等方面有所不同，因此有必要对各指标进行标准化处理，从而使各指标数据具有可比性，便于进行综合分析。