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      基于AHP-熵權(quán)法的電信大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

      2021-10-15 01:16:40王家豪
      電腦與電信 2021年7期
      關(guān)鍵詞:權(quán)法項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)主觀

      王家豪

      (上海理工大學(xué),上海 200093)

      1 引言

      近年來,大數(shù)據(jù)已逐漸成為國內(nèi)電信運(yùn)營商的新業(yè)務(wù)形態(tài)。電信運(yùn)營商在數(shù)據(jù)資源方面有著體量大、類型多和質(zhì)量高的特點(diǎn),這為其在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展提供了優(yōu)勢[1,2]。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)值提煉和封裝的基礎(chǔ)上,電信運(yùn)營商開始嘗試以數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)的形式面向企業(yè)和政府提供服務(wù)[3,4]。隨著社會(huì)各領(lǐng)域?qū)﹄娦糯髷?shù)據(jù)應(yīng)用需求的迅速增加,加之其數(shù)據(jù)的特殊性,此類項(xiàng)目所面臨的風(fēng)險(xiǎn)也在逐漸加大,對(duì)項(xiàng)目施行有效的風(fēng)險(xiǎn)管理也逐漸引起了業(yè)內(nèi)的重視。

      本文綜合應(yīng)用層次分析法和熵權(quán)法設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,并結(jié)合實(shí)例對(duì)電信大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估進(jìn)行研究。

      2 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)重要度評(píng)估模型

      項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)重要度評(píng)估模型由層次分析法和熵權(quán)法組合而成。層次分析法是一種多準(zhǔn)則的決策分析工具,其優(yōu)點(diǎn)是能夠?qū)⒍ㄐ耘袛嗪投糠治鼋Y(jié)合,解決無法用量化指標(biāo)度量的復(fù)雜問題,而缺點(diǎn)是較多受到?jīng)Q策者的主觀影響[5]。熵權(quán)法是一種客觀權(quán)重分析方法,其主要思路是根據(jù)評(píng)價(jià)數(shù)值的波動(dòng)或離散程度來確定權(quán)重,判斷依據(jù)是客觀數(shù)據(jù)的區(qū)分度[6]。將AHP和熵權(quán)法組合形成的AHP-熵權(quán)法,其主要思路是運(yùn)用AHP和熵權(quán)法分別確定評(píng)價(jià)對(duì)象的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重,并將主、客觀權(quán)重相互結(jié)合后形成風(fēng)險(xiǎn)因素重要度。該方法能夠較好地發(fā)揮兩種方法的優(yōu)勢,提高項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的精確度。AHP-熵權(quán)法模型構(gòu)建的過程包含主觀權(quán)重評(píng)估、客觀權(quán)重評(píng)估和重要度綜合評(píng)價(jià)三個(gè)環(huán)節(jié)。

      2.1 主觀權(quán)重評(píng)估

      (1)基于判斷標(biāo)度構(gòu)造判斷矩陣

      根據(jù)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系的結(jié)構(gòu),由多名專家基于AHP的1~9級(jí)判斷標(biāo)度對(duì)指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較打分,形成判斷矩陣。

      (2)對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)

      其次,根據(jù)判斷矩陣的階數(shù)查表獲得隨機(jī)一致性指標(biāo)R.I.并計(jì)算一致性指標(biāo),。

      最后,若CR<0.1,則可以認(rèn)為該判斷矩陣通過一致性檢驗(yàn)。

      (3)計(jì)算判斷矩陣的主觀評(píng)價(jià)權(quán)重ui

      首先,將判斷矩陣各行的元素按列分別相乘;其次,計(jì)算所得數(shù)據(jù)的n次方根,計(jì)算后所得的數(shù)據(jù)即為各評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重,(i=1,2,…,n) 。

      2.2 客觀權(quán)重評(píng)估

      客觀權(quán)重采用熵權(quán)法進(jìn)行評(píng)估。熵權(quán)法的核心思想是:在評(píng)價(jià)對(duì)象的多組數(shù)據(jù)中,如果某組數(shù)據(jù)的離散程度越大,信息熵越小,代表其提供的信息量越大,則該組數(shù)據(jù)的權(quán)重應(yīng)該越大[7]。考慮到項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)重要度評(píng)估的管理實(shí)踐需要,專家對(duì)所有指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果需要具備一定的數(shù)據(jù)區(qū)分度。評(píng)價(jià)結(jié)果的數(shù)據(jù)區(qū)分度越大,則說明數(shù)據(jù)具備越高的價(jià)值;相反,如果某位專家的評(píng)價(jià)結(jié)果數(shù)據(jù)非常接近甚至相同,那該專家評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的實(shí)際價(jià)值則較低。

      結(jié)合熵權(quán)法的思想和評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的應(yīng)用特點(diǎn),在使用AHP獲得多名專家對(duì)指標(biāo)體系各級(jí)指標(biāo)的主觀權(quán)重后,使用熵權(quán)法對(duì)每位專家的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行客觀權(quán)重分析。最后使用客觀權(quán)重對(duì)主觀權(quán)重進(jìn)行修正,以此獲得更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)重要度評(píng)價(jià)。

      (1)構(gòu)建原始數(shù)據(jù)矩陣

      將每位專家通過AHP獲得的主觀權(quán)重評(píng)估結(jié)果作為構(gòu)建熵權(quán)的原始數(shù)據(jù)矩陣。

      在原始數(shù)據(jù)矩陣中,每行數(shù)據(jù)代表同一個(gè)指標(biāo)所有專家的主觀權(quán)重結(jié)果數(shù)據(jù);每列數(shù)據(jù)代表某一個(gè)專家對(duì)所有評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重?cái)?shù)據(jù)。

      (2)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

      (3)計(jì)算信息熵

      定義pij*lnpij=0。

      (4)計(jì)算熵權(quán)

      熵權(quán)vj代表了每位調(diào)研專家評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的客觀權(quán)重:

      2.3 重要度綜合評(píng)價(jià)

      (1)主、客觀權(quán)重綜合

      首先,在各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)維度,將各專家的主觀權(quán)重uij與其對(duì)應(yīng)的客觀權(quán)重vj相乘;其次,對(duì)所有結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行求和,獲得該評(píng)價(jià)指標(biāo)維度下的權(quán)重綜合數(shù)據(jù)。

      (2)指標(biāo)重要度計(jì)算

      根據(jù)指標(biāo)體系結(jié)構(gòu),首先將各級(jí)指標(biāo)權(quán)重綜合數(shù)據(jù)做歸一化處理;其次將所得的指標(biāo)權(quán)重綜合數(shù)據(jù)按照指標(biāo)體系的層次結(jié)構(gòu),分別與其對(duì)應(yīng)的上級(jí)指標(biāo)權(quán)重綜合數(shù)據(jù)相乘,所得的結(jié)果即為各評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要度。

      3 實(shí)證研究

      結(jié)合前文所述方法,以某省電信運(yùn)營商的大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)項(xiàng)目為例,闡述該方法的實(shí)際應(yīng)用,本次研究共邀請(qǐng)10名專家參與。

      3.1 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

      專家通過項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)溝通會(huì),共同商議項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)因素并設(shè)計(jì)指標(biāo)體系。由于數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)項(xiàng)目的特點(diǎn),項(xiàng)目執(zhí)行的過程不僅包括傳統(tǒng)軟件項(xiàng)目的設(shè)計(jì)、開發(fā)、交付等環(huán)節(jié),還需要對(duì)平臺(tái)用戶的使用階段進(jìn)行維護(hù)和保障。

      根據(jù)專家討論的結(jié)果,最終確定4類共計(jì)12項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)因素,形成項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如圖1所示。

      圖1 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系

      3.2 主觀權(quán)重計(jì)算

      首先,根據(jù)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)判斷矩陣問卷,請(qǐng)每位專家基于1~9判斷標(biāo)度,分別對(duì)一級(jí)、二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較打分。每位專家形成1個(gè)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)判斷矩陣和4個(gè)二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)判斷矩陣。

      其次,對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn),并計(jì)算一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重uAi和二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重u Bi,形成主觀權(quán)重?cái)?shù)據(jù)矩陣UA和UB。

      3.3 客觀權(quán)重計(jì)算

      根據(jù)式(1)~式(4)計(jì)算每位專家指標(biāo)評(píng)分的客觀權(quán)重,分別形成一級(jí)、二級(jí)客觀權(quán)重向量vA和vB。

      3.4 風(fēng)險(xiǎn)重要度綜合評(píng)價(jià)

      其次,依據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系結(jié)構(gòu),對(duì)綜合結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,并將一、二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重相乘,即獲得項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要度,如表1所示。

      表1 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)重要度

      根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)重要度評(píng)估結(jié)果,本項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)重要度依次為:進(jìn)度延期風(fēng)險(xiǎn)、平臺(tái)安全風(fēng)險(xiǎn)、需求變更風(fēng)險(xiǎn)、數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)、人員能力風(fēng)險(xiǎn)、項(xiàng)目組織風(fēng)險(xiǎn)、系統(tǒng)維護(hù)風(fēng)險(xiǎn)、實(shí)施質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)、投訴監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)、市場模式風(fēng)險(xiǎn)、項(xiàng)目成本風(fēng)險(xiǎn)和政策管控風(fēng)險(xiǎn)。

      4 結(jié)語

      本文基于電信運(yùn)營商大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的特點(diǎn),構(gòu)建了較為全面的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理指標(biāo)體系;提出了基于AHP-熵權(quán)法的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)重要度評(píng)價(jià)模型,對(duì)主客觀賦權(quán)方法進(jìn)行互補(bǔ),提高了評(píng)價(jià)方法的科學(xué)性和準(zhǔn)確性;并應(yīng)用模型對(duì)某省電信運(yùn)營商大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)項(xiàng)目進(jìn)行了重要度評(píng)估,評(píng)估結(jié)果對(duì)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理效率的提升起到了實(shí)際作用。

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