[发明专利]一种基于数据统计学的关键绩效指标分析方法

权利要求书

1.一种基于数据统计学的关键绩效指标分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)将原始数据导入数据库中并进行数据提取、转换和加载，去除干扰分析的数据；

(2)对指标进行标准化处理，使每个指标都呈现出均值为0，标准差为1的分布；

(3)将各个指标绘制在散点图中，直观分析每个指标之间的关系强弱，将关系弱或者没有关系的指标去除；

(4)将各个指标进行相关性分析，得到指标之间的相关系数；

(5)根据各个指标之间的相关系数以及指标在业务上的意义，确定是否需要将一些指标去除或者整合成新的指标；

(6)拟合指标，使目标指标表示成相关指标的线性组合，即Y＝a+bX1+cX2+dX3+...的形式，其中，Y为目标指标，Xi为与Y相关指标，a、b、c、d...为步骤(4)中得到的指标之间的相关系数；

(7)以分析的数据作为基础，将线性方程中各个指标X的值带入方程中，得到的值用Y’表示，将Y’与原指标Y进行比较，其差值即为误差e，求出误差e的均值与方差，如果e的均值与方差达到要求，则执行步骤(8)，如果e的均值与方差未达到要求，则重复执行步骤(5)、步骤(6)和步骤(7)；

(8)建立父子关键绩效指标关系，通过下钻的方式，展开和该关键绩效指标相关的指标，准确定位问题。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据统计学的关键绩效指标分析方法，其特征在于，步骤(1)中数据提取、转换和加载的方法包括如下步骤：

a、获取原始数据，将原始数据导入到数据库中；

b、确认本次数据分析使用的数据，如果数据需要计算得到，理出计算公式，并生成查询语句；

c、利用查询语句将原始数据进行提取、汇集。

3.根据权利要求1所述的一种基于数据统计学的关键绩效指标分析方法，其特征在于，步骤(2)中标准化处理的方法为：对于任意指标，使用公式其中X′是处理之后的指标值，X是处理之前的指标值，是指标的均值，Xi为X的各个样本，σ_X是指标的标准差，其中为样本均值。

4.根据权利要求1所述的一种基于数据统计学的关键绩效指标分析方法，其特征在于，步骤(3)中绘制散点图的方法为：对于任意两个指标，以其中一个指标为横轴，另一个指标为纵轴构成坐标点，完成散点图的绘制。

5.根据权利要求1所述的一种基于数据统计学的关键绩效指标分析方法，其特征在于，步骤(4)中计算相关系统的方法为：计算任意两变量之间的相关系数，公式来计算，其中R为相关系数，Xi为变量X的第i个原始值，Yi为变量Y的第i个原始值，为X的均值，其中Xi为X的各个样本，为Y的均值，Yi为Y的各个样本。

6.根据权利要求1所述的一种基于数据统计学的关键绩效指标分析方法，其特征在于，步骤(8)中建立父子关键绩效指标关系的方法为：取步骤(6)中Xi的对应系数的绝对值作为对应子关键绩效指标对父关键绩效指标影响的权重，建立关键绩效指标关系。