[发明专利]一种基于李克特量表分析航空企业满意度评价质量的方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于李克特量表分析航空企业满意度评价质量的方法及系统，具体包括：以李克特量表收集航空企业满意度数据构成第一评价数据，去除第一评价数据中的无效评论，所述第一评价数据包括评价对象、评价得分、评价项目，对第一评价数据进行评价项目筛选形成第二评价数据；根据获得的第二评价数据任意选取多个聚类中心，并对第二评价数据进行聚类处理形成聚类域，获得第三评价数据；根据获得的第三评价数据求取第三评价数据的权重；根据计算出的权重，采用加权平均的方法输出航空企业满意度数据得分，本发明基于大数据处理，通过对评价数据进行降维、聚类、权重分析来筛选出重要的数据。

技术领域

本发明涉及评价质量检测方法技术领域，尤其涉及一种基于李克特量表分析航空企业满意度评价质量的方法及系统。

背景技术

随着互联网技术的发展，人们生活水平日益提高，伴随着的是对出行需求的升级，选择飞机出行的人次逐年增加，航空企业的旅客满意度研究显得尤为重要。随着大数据时代的到来和移动互联技术信息化的不断推进，可获得的旅客资源在数量上呈现爆炸式的增长，大数据在当前给我们带来的价值和便利已经显而易见。利用大数据的挖掘和分析进行航空企业服务满意度质量研究，科学的评价航空企业服务满意度的水平，在为用户提供评价航企服务的同时，为航空行业的服务满意度质量提供参考，航空企业服务满意度数据回收成本高、回收效率低、回收样本有限，使评价结果不能够反应真实的服务水平。究其原因，主要是目前航空企业服务满意度质量评价没有采取准确的质量评价方法和有效的质量控制机制。

虽然，航空企业服务质量评价已经具备很成熟的理论框架，但应用领域仍有许多不足之处。比如，旅客乘坐航班出行时，在航空公司和机场接触到的服务点很多，多数的旅客对部分服务感知不强，航企却重视，而对另外一部分服务很在意，航企却忽视，存在这样的情况，会整体拉低旅客对于航空出行的体验，因此航空企业的服务质量评价需要一种真正能够找到旅客在意服务点的计算方法。

总体而言，对于航空企业服务质量评价的研究仍然处于起步阶段，应用于数字服务资源，基于细颗粒度评价模型的自动化质量评价方法还有待研究。

发明内容

为解决背景技术中存在的技术问题，本发明提出一种基于李克特量表分析航空企业满意度评价质量的方法，包括以下步骤：

S1：以李克特量表收集航空企业满意度数据构成第一评价数据，所述第一评价数据包括评价对象、评价得分、评价项目，对第一评价数据进行评价项目筛选形成第二评价数据；

S2：根据S1获得的第二评价数据，任意选取多个聚类中心，根据聚类中心对第二评价数据进行聚类处理形成聚类域，获得第三评价数据；

S3：根据S2中获得的第三评价数据求取第三评价数据的权重；

S4：根据S3中求取的权重，采用加权平均的方法输出航空企业满意度数据得分。

进一步的，所述以李克特量表收集航空企业满意度数据构成第一评价数据，具体为：以李克特量表收集航空企业满意度数据，去除其中包含无效评论的航空企业满意度数据，作为第一评价数据，所述第一评价数据包括评价对象，评价对象的评价得分以及与评价对象和评价得分相对应的评价项目；其中，所述无效评论包括最高分或最低分的评价占评价总数100％的第一评价数据。

进一步的，所述对第一评价数据进行评价项目筛选形成第二评价数据，具体为：对第一评价数据先进行标准矩阵处理、再根据标准矩阵求其相关系数矩阵，并求解相关系数矩阵的特征根，除去特征根中的极小值，使得累计贡献值α_p能够不小于预定值，所述累计贡献值α_p表示一个或多个特征根占特征根总和的占比，再将第一数据中与除去的特征根相对应的评价项目除去并以剩余的第一评价数据形成第二评价数据；

进一步的，所述对第一评价数据进行标准矩阵处理，具体为：对第一评价数据进行方差和平均值的降低数据关联性处理，表达式如下：