绩效研究

运用粗糙集和BP神经网络，建立核心企业绩效改进决策模型框架 提出基于分辨矩阵的指标约简方法和基于梯度的BP算法 结合案例分析，验证指标约简后训练结果与原有结果基本一致 依据指标权重，提出核心企业绩效改进决策建议和措施

数字化转型的企业绩效研究文档，内容还挺全的，基本把企业怎么一步步搞数字化讲得明明白白。不光讲了技术，还讲了组织架构、管理流程、市场策略怎么跟着调整，思路比较实战，适合想做转型的团队看看。像大数据、云计算、自动化这些词经常能碰到，讲得也不枯燥，搭配案例挺好懂的。如果你是做企业技术架构或者转型规划的，这篇文档还挺值得收藏的，尤其适合拿来做内部汇报或者培训资料。

因子的绩效评价方法，结构清晰、逻辑性强，适合做 KPI 考核或指标体系搭建的场景用。嗯，用统计工具来权重主观性问题，还是挺有意思的。你要是之前用过层次法（AHP），应该知道手工定权那块其实挺难搞，容易带偏结果。这套方法就聪明多了，直接用因子来分组，载荷值一算，权重就有了，自动的，客观还靠谱。 SPSS 的因子工具用得还挺顺手的，导入数据后点几下就能出结果。就算你不太熟统计，看着那个因子载荷矩阵也能明白每项指标跟主因子的关系。权重怎么算？其实就按载荷值走，权重越大影响越大，直观。比如员工考核里，工作效率在“执行能力”上的载荷是 0.8，那基本可以排头等舱了。 还有个小建议，因子出来的结果有时候名

利用粗糙集理论构建供应链绩效改进决策模型，包括指标约简方法和指标权重计算模型。结合制造业案例，通过平衡记分卡指标体系约简，建立决策模型，确定客观权重，分析结果并提出绩效改进建议。

研究了在高校绩效工资分类管理中改进的聚类算法，提出了一种新方法来寻找初始聚类中心，通过距离与密度的结合确定初始聚类中心，避免了重复计算，从而提高了聚类的准确率。

通过构建多层次多指标的模糊综合评价模型，对农业机械化项目的可实施性和实施效果进行科学、合理和准确的评价，为其进一步发展和长期规划提供有效决策依据。采用基于熵的数据挖掘方法，定义指标区分权，清除对目标分类不起作用的冗余数值，实现正确的隶属度转换，用于模糊综合评价，提高评价结果的真实性和可靠性。

精简数据库，便于实习验收和广大用户使用。

半导体行业的财务数据做得比较多，但要做得深入、系统，还得靠点“硬工具”。论文研究-中国新三板上市公司绩效研究就挺有参考价值的，聚焦在新三板的 71 家半导体企业，用了因子、聚类、判别，从偿付能力、盈利能力、运营能力、成长能力几个维度下手，有条理。 财务指标太多不好比？用因子先提炼核心指标，逻辑清楚，SPSS 那一套搞起来也不算难。这篇因子的操作教程可以搭着看看，蛮直观的。 聚类这块也值得一说，71 家公司怎么分组比较合理？聚出来之后，一目了然。公司绩效一对比，好公司、潜力股马上就看出来了。要理解差异可以看看这篇聚类 vs 因子，讲得还挺细。 最妙的是它还用上了KMO 检验和Bartlett 检

该系统支持学生绩效数据的录入、查询和评估，便于挑选出优秀学生。

SQL 的员工绩效考核设计思路，还挺值得一看。讲清楚了怎么建表、怎么写查询，甚至还提到了安全权限和自动化。对前端来说，虽然你不写 SQL，但理解后端数据结构，写接口调用时就不迷糊了。