基于灰色聚类的erp能力评价指标的确定

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1、基于灰色聚类的ERP能力评价指标的确定李博文吴迪贺松大连东软信息学院信息管理系摘要:现如今企业信息化发展非常迅速,相应的ERP人才需求激增。如何科学、客观的评判学生的ERP能力是重中之重。本文研究的重点就是通过灰色关联聚类,分析学生的ERP能力指标,把相同或相似的指标进行归类,使复杂的指标体系简单化,达到实用可靠的目的。关键词:灰色关联聚类;ERP能力;指标;作者简介:李博文(1996-),男,辽宁鞍山人,大连东软信息学院信息管理与信息系统专业;作者简介:吴迪(1975-),男,辽宁海城人,副教授,研究方向为数据分析;作者简介:贺松(1996-

2、),男,辽宁盘锦人,大连东软信息学院信息管理与信息系统专业。基金:辽宁省大学生创新训练计划项目:基于灰色聚类的ERP岗位创新能力评价系统DeterminationofERPCompetencyEvaluationIndexBasedonGrayClusteringLIBo-wenWUDiHESongDepartmentofInformstionManagement,DalianNeusoftUniversityofInformation;Abstract:Nowthedevelopmentofenterpriseinformationisver

3、yrapid,causingcorrespondingsurgeindemandforERPtalent.Howtoscientificallyandobjectivelyjudgestudents'ERPcapabilityisthemostimportant.Thefocusofthispaperistoanalyzethestudents'ERPcapabilityindexbygrayrelationalclustering,classifythesameorsimilarindcxcs,simplifythecomplexindexs

4、ystemandachievepracticalandreliablepurpose.Keyword:grayrelationalclustering;ERPcapability;index;0引言随着ERP在中国近儿年的迅速发展,激烈的竞争环境和不断变化的业务流程使得全方面的ERP人才紧缺,如何评价学牛或相应的ERP人才的能力的问题浮现出来。本文主要讨论的是如何通过灰色关联聚类,将许多ERP能力指标进行系统的划分,使其能够应用到一个系统模型中。1通过灰色关联聚类确定指标1.1灰色系统基本概念我们将信息完全明确的系统称为白色系统,信息完全未知的

5、系统称为黑色系统,部分信息明确、部分信息不明确的系统称为灰色系统。1.2灰色关联聚类灰色关联聚类是根据灰色关联矩阵将一些观测指标或观测对象聚集成若干个可以定义类别的方法。灰色关联聚类主要用于同类因素的归并,以使复杂系统简化。由此,我们可以检查许多因素中是否有若干个因素关系十分密切,使我们既能够用这些因素的综合平均指标或其屮的某一个因素來代表这几个因素,又可以使信息不受到严重损失,从而使得我们在进行大面积调研之前,通过典型抽样数据的灰色关联聚类,可以减少不必要变量(因素)的收集,以节省成本和经费。1.3灰色关联聚类的基本方法灰色关联聚类实际上是利

6、用灰色关联的基木原理计算各样木之间的关联度,根据关联度的大小来划分各样本的类型。其计算的原理和方法如下。现设有m个样本,毎个样本有n个指标,并得到如下序列:X]二(X](1),Xi(2),…,Xi(n))X2二(X2(1)⑵,…,x2(n))XnF(X,l)对所有的iWj,i,j二1,2,•:m,计算出Xi与百的绝对关联度从而得到上三角矩阵A。£12£lm,其中£尸1;i=l/Gm■■pJnun取临界值rW(0,1],当J&r(iMj)时,则视Xi与Xj为同类特征。1.4通过灰色关联聚类划分指标通过测试以及课堂评估等方法,得到了8名同学的11个

7、指标以及对应指标的分数。11个指标分别为(对应表1):ERP软件前端操作能力,ERP软件后台编程能力,网络技术,数据库技术,组织管理能力,问题分析能力,基木信息处理能力,应变能力,实践操作能力,全方位思维能力,文档编辑能力。表18名考察对象11个指标的得分情况下载原表观测对象指标12345X174347Xo85357X375346X475358x556546X666655X766545X857656X948764x1037775X1147674表2指标关联矩阵下载原表X1x2X3X4X5x6X110.670.780.550.480.3X。10.

8、810.760.550.3X310.780.330.4X410.460.4X510.6X61X7X8X9X10X1I通过计算灰色绝对关联度,得到指标关

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