结构方程模型确定性算法与CSI应用系统

摘要

随着企业经营理念、质量管理理念的逐步转变，对顾客满意度的追求显示出前所未有的重要性。为了在激烈的市场竞争中取得胜利，企业需要将顾客满意指数作为最高目标。对顾客满意度的管理首先需要解决的问题是，如何度量顾客满意度水平，即测算顾客满意度指数。在测算顾客满意度指数时，如何综合考虑其自变量与因变量，建立起顾客满意度评估模型，是需要研究的问题之一。同时，由于顾客满意度指数是一个多指标评价体系，如何采用科学合理的方法确立各影响因素的权重并生成顾客满意度指数也是需要研究的问题之一。 本文回顾与总结了满意度模型构建与指数赋权的各种方法，提出了满意度模型构建原则，重点分析了结构方程的两种建模方法：LISERL算法和PLS（Partial Least Square）建模方法。通过对比并分析其不足后，提出了改进方法，即结构方程模型确定性算法。在对结构变量有固定模长参数约束的条件下，求出它的一组模长约束最小二乘解，它是PLS最佳迭代初值。将该解作为求解结构方程PLS算法的迭代初值，可以提高收敛速度。同时，在观测方程组中改变模长，使得每个结构变量所对应的与观测变量的路径系数满足配方条件，再对结构方程组直接求解，这就是确定性算法。接着，将这种结构方程模型和算法扩展到多层结构方程模型，并在凸约束广义线性模型下统一多对象结构方程模型。将改进的结构方程建模技术在顾客满意度软件中得以实现。该系统来源于山东电力客户满意度测评，采用B/S模式，以操作简易、智能化，功能多样化，数据精确化为方向，对大型样本进行计算评估，旨在发掘出有效的、新颖的、潜在有用的、容易理解的数字信息。涉及测评项目、模型、指标、问卷、数据抽样、计算、智能分析等主要环节；将核心数据以形象化的图片形式展示给企业管理者，为其带来分析与决策上的参考与帮助。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1研究背景

1.2当前国内外同类课题研究现状

1.3研究思路、关键技术与应用前景

1.3.1本文研究思路

1.3.2系统的特点与关键技术

1.3.3系统的应用前景

第2章 满意度模型的构建及研究方法

2.1顾客满意度模型的发展

2.2顾客满意度模型的建立

2.3顾客满意度模型的研究方法

2.4结构方程模型介绍

2.5结构方程模型建模技术

2.5.1 LISREL算法理论

2.5.2 PLS算法理论

2.5.3两种算法的比较

2.6小结与改进

第3章 结构方程模型的确定性算法

3.1结构方程模型及一般PLS估计

3.2 PLS算法的最佳迭代初值

3.2.1 PLS算法在OLS意义下的最佳迭代初值

3.2.2最佳迭代初值下PLS算法的收敛性

3.2.3约束最小二乘解无偏性的改进

3.3最佳迭代初值下的确定性算法

3.4多层结构方程模型及其算法

3.5多对象评估的结构方程模型在凸约束下的最小二乘解

3.6本章小结

第4章 CSI系统结构流程设计

4.1开发应用环境

4.2系统结构设计

4.2.1系统应用结构

4.2.2系统功能结构

4.2.3系统逻辑结构

4.2.4系统文件夹结构

4.3数据库访问技术

4.4系统流程设计

4.4.1指标-模型-问卷模板建立流程

4.4.2项目流程

4.5本章小结

第5章 CSI系统详细设计与实现

5.1概述

5.2“管理维护”主要功能模块

5.2.1项目控制模块

5.2.2项目初始化管理模块

5.2.3指标库管理模块

5.2.4结构方程模型管理模块

5.2.5专项汇总模型管理模块

5.2.6问卷库管理模块

5.2.7数据库管理模块

5.2.8用户管理模块

5.3“新建项目”主要功能模块

5.4 “运行项目”主要功能模块

5.4.1项目问卷模块

5.4.2数据抽样模块

5.4.3数据录入模块

5.4.4数据计算模块

5.4.5外部接口模块

5.5“查看项目”主要功能模块

5.5.1项目相关信息

5.5.2项目测评结果

5.6计算实现与结果分析

5.6.1远程计算模块的实现

5.6.2计算结果数据详细分析

5.7本章小结

第6章总结与展望

6.1顾客满意度测评系统的改进历程

6.2总结与改进

参考文献

致谢

附录