航空公司电子服务评价体系的研究

发布时间：2017-04-07 14:07

  本文关键词：航空公司电子服务评价体系的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,由于电子商务的快速发展,使用航空公司电子服务的旅客数量不断增加,电子平台提供的服务在航空公司服务中所占比例越来越高,因此客观、合理的电子服务评价对于提升航空公司整体服务质量非常重要,但现有研究中缺乏合理科学的评价体系,无法为航空公司评价其电子服务提供理论支持。帮助航空公司提高其电子服务水平,建立科学合理的评价体系显得至关重要,本文从以下几个方面对航空公司电子服务评价体系进行了研究：首先,对国内外现有研究进行梳理,选择应用性较高的电子服务评价模型E-S-QUAL作为基础模型,并根据民航服务特点补充增加三个维度,初步建立了评价指标体系。通过问卷调查获取顾客评价数据,基于因子分析结果进行维度的合并和删减,最终构建航空公司电子服务评价指标体系。其次,基于数据的客观性及指标体系的层次性,采用熵权法对评价指标的权重进行计算,得出各指标权重值。再次,根据构建的电子服务评价模型指标体系及权重计算结果,运用模糊综合评价法对问卷调查数据进行处理和计算,得到航空公司电子服务质量评分。最后,为了提高本模型体系的实用性,方便航空公司利用少数样本数据有效、快速地进行电子服务评价,本文采用模糊神经网络算法设计出MATLAB运行程序。综上所述,本文基于顾客视角建立了航空公司电子服务评价体系,并计算得到顾客对航空公司电子服务的售前电子服务、售后电子服务以及整体电子服务的评价均为良,最后引用模糊神经网络对计算过程进行了优化,证明了算法可用。
【关键词】：航空公司 电子服务质量 因子分析 熵权法 模糊综合评价法
【学位授予单位】：中国民用航空飞行学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F562.6
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第一章 前言11-22
• 1.1 研究背景11-14
• 1.2 研究目的与意义14-15
• 1.3 国内外研究现状15-19
• 1.3.1 电子服务概念的界定15-16
• 1.3.2 传统服务评价模型研究现状16-17
• 1.3.3 电子服务评价模型研究现状17-18
• 1.3.4 电子服务质量评价体系研究现状分析18-19
• 1.4 研究思路及研究内容19-20
• 1.4.1 研究思路19
• 1.4.2 研究内容19-20
• 1.5 研究方法与技术路线20-22
• 1.5.1 研究方法20-21
• 1.5.2 技术路线21-22
• 第二章 航空公司电子服务评价模型指标体系的建立22-32
• 2.1 评价指标的初步选择22-25
• 2.1.1 基础模型及维度22-23
• 2.1.2 航空公司电子服务特点分析23-24
• 2.1.3 初步确定航空公司电子服务质量评价指标24-25
• 2.2 问卷设计及数据收集25-27
• 2.2.1 问卷设计25-26
• 2.2.2 数据收集26
• 2.2.3 问卷信度分析26
• 2.2.4 样本分析26-27
• 2.3 构建航空公司电子服务评价模型指标体系27-31
• 2.3.1 第一次因子分析27-28
• 2.3.2 第二次因子分析28-30
• 2.3.3 确定最终电子服务评价指标30-31
• 2.4 结论31-32
• 第三章 评价指标权重的计算32-40
• 3.1 权重计算方法的选择32-33
• 3.1.1 主观赋权法32
• 3.1.2 客观赋权法32-33
• 3.1.3 本研究权重的方法选择33
• 3.2 熵权法计算原理33-35
• 3.2.1 熵权法计算权重的原理33-34
• 3.2.2 运用熵权法计算指标权重的步骤34-35
• 3.3 熵权法计算权重35-39
• 3.3.1 评价体系权重计算的过程35
• 3.3.2 熵权法计算e-S-QUAL模型各指标权重35-37
• 3.3.3 熵权法计算e-RecS-QUAL模型各指标权重37-38
• 3.3.4 熵权法计算整体E-S-QUAL模型的权重38-39
• 3.4 结论39-40
• 第四章 航空公司电子服务模糊综合评价40-47
• 4.1 评价方法的选择40-41
• 4.1.1 评价方法综述40-41
• 4.1.2 评价方法选择41
• 4.2 模糊综合评价41-45
• 4.2.1 模糊评价方法计算原理和步骤41-42
• 4.2.2 对e-S-QUAL模型模糊综合评价的计算42-44
• 4.2.3 对e-RecS-QUAL模型模糊综合评价的计算44-45
• 4.2.4 E-S-QUAL模型的评价结果45
• 4.3 结论45-47
• 第五章 小样本数据的航空公司电子服务评价47-55
• 5.1 模糊神经网络评价原理47-52
• 5.1.1 模糊理论47-48
• 5.1.2 BP神经网络原理48-52
• 5.2 e-S-QUAL模型模糊神经网络模型评价52-54
• 5.2.1 评价数据处理52-53
• 5.2.2 e-S-QUAL模型的神经网络评价53-54
• 5.2.3 e-S-QUAL神经网络评价的检验54
• 5.3 模糊神经网络评价系统的软件实现54-55
• 第六章 结论55-58
• 6.1 本文的主要工作55-56
• 6.2 本文的创新点56
• 6.3 建议与展望56-58
• 参考文献58-61
• 附录1 航空公司电子服务质量评价调查问卷61-65
• 附录2 航空公司电子服务质量模糊神经网络评价系统MATLAB程序代码65-67
• 攻读硕士学位期间取得的学术成果67-68
• 致谢68

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本文编号：290593