大数据背景下企业竞争情报系统评价研究

发布时间：2021-04-23 12:02

　　[目的/意义]大数据对企业竞争情报系统（ECIS）提出了新的挑战,开展大数据背景下ECIS评价有助于企业全面把握竞争情报系统质量,为整体系统改进提供决策支持。[方法/过程]构建了包含产出、能力和资源三方面15个指标的ECIS评价指标体系;基于各类指标的直觉模糊数转换,形成了单一评价、相容性检验、组合评价、一致性检验的评价流程,给出具体的模型和计算步骤,并对某石油集团公司进行实例分析。[结果/结论]研究结果表明,构建的评价指标体系与模型体系客观、实用,并能为ECIS评价提供新的思路与方法。 

【文章来源】：情报杂志. 2020,39(08)北大核心CSSCI

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引 言
1 大数据背景下ECIS评价指标体系构建
2 基于混合多属性决策的ECIS评价模型
    2.1 直觉模糊形式的一致化
    2.2 指标赋权
    2.3 单一评价
        2.3.1 集结算子模型
        2.3.2 TOPSIS模型
        2.3.3 VIKOR模型
        2.3.4 灰色关联分析模型
        2.3.5 证据推理模型
    2.4 组合评价
        2.4.1 相容性检验
        2.4.2 组合评价模型
        2.4.3 一致性检验
3 实例分析
4 结 论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于满意度的三角模糊数型创业团队多人收益分配合作对策[J]. 苏世彬.  数学的实践与认识. 2020(01)
[2]基于概率犹豫直觉模糊熵和证据推理的多属性决策方法[J]. 李岩,陈云翔,罗承昆,蔡忠义.  系统工程与电子技术. 2020(05)
[3]基于集对分析的城市经济社会发展评价及实证[J]. 张亚京,迟国泰.  科研管理. 2019(11)
[4]基于新距离测度的直觉模糊VIKOR多属性决策方法[J]. 汪汝根,李为民,罗骁,吕诚中.  系统工程与电子技术. 2019(11)
[5]企业竞争情报态势感知系统研究[J]. 石进,李益婷,刘千里.  情报杂志. 2019(04)
[6]论中国情报学学科体系的构建[J]. 包昌火,金学慧,张婧,赵芳,靳晓宏,刘彦君.  情报杂志. 2018(10)
[7]基于连续直觉梯形模糊相似测度的多属性群决策方法[J]. 王凤,吴群,周礼刚,陈华友.  模糊系统与数学. 2018(03)
[8]大数据时代情报学学科崛起之思考[J]. 苏新宁.  情报学报. 2018(05)
[9]基于前景理论和证据推理的混合直觉模糊决策[J]. 包甜甜,谢新连,孟鹏鹏.  系统工程理论与实践. 2017(02)
[10]不完全信息下面向过程的竞争情报评价研究[J]. 糜万俊,江文奇.  情报杂志. 2017(01)



本文编号：3155295