不確定語言的客戶評估研究

費維娣

安徽省地質(zhì)實驗研究所,合肥,230001

?

不確定語言的客戶評估研究

費維娣

安徽省地質(zhì)實驗研究所,合肥,230001

針對企業(yè)面臨不確定語言術(shù)語的評價決策問題，提出基于猶豫模糊語言術(shù)語集的客戶評價模型，通過目標(biāo)客戶遴選、專家偏好信息整理、猶豫模糊術(shù)語集轉(zhuǎn)化以及偏好信息融合，運用猶豫模糊語言術(shù)語集進(jìn)行不確定語言的表達(dá)和詞計算，形成專家組的評估方案集。采用逼近正負(fù)理想解的距離測度對專家組的評估方案集進(jìn)行優(yōu)劣排序，設(shè)計模型算法的完整步驟，采用一個6客戶評價算例，依據(jù)信譽(yù)度、經(jīng)營業(yè)務(wù)相關(guān)性和市場前景等3項評價準(zhǔn)則進(jìn)行客戶評價，確定了最滿意的合作客戶，驗證了所提模型的可行性和有效性。

客戶評價；猶豫模糊集；語言術(shù)語；詞計算

評價與決策是管理工作的重要方面，客戶評價是企業(yè)日常管理工作的重要內(nèi)容?？蛻粼u價是指企業(yè)對客戶提供的產(chǎn)品或服務(wù)的可感知效果與其期望進(jìn)行比較，形成愉悅或失望的感覺狀態(tài)。依據(jù)可感知效果與期望值的評價結(jié)果，形成滿意與否的評價結(jié)果[1]，以供決策使用。以客戶評價為基礎(chǔ)的客戶關(guān)系管理是企業(yè)或管理部門工作成功的最重要的因素?？蛻粼u價是目前客戶關(guān)系管理中的難點。從企業(yè)角度出發(fā)，企業(yè)為感受主體，客戶為客體，企業(yè)采用現(xiàn)有的評價方法，根據(jù)自身制定的客戶價值評價指標(biāo)體系來進(jìn)行客戶評定，最終作出對客戶的取舍決定。因此，客戶評價方法是進(jìn)行客戶選擇的關(guān)鍵內(nèi)容。目前，定性與定量相結(jié)合的方法是普遍采用的評估與決策方式。其中求解主觀評價是客戶評價的難點問題，也是現(xiàn)實世界中的企業(yè)與管理部門面臨的不可逾越的問題，基于此，本文引入模糊理論研究了一類不確定語言的客戶評價方法，旨在科學(xué)解決現(xiàn)實世界的主觀評價與決策問題。

曼陀山，也是“協(xié)長石、云母、石英”等組合而成的花崗巖硬巖山體，跟阿斯哈圖很相像，好比是近親表弟，雖說沒有千米以上冰蓋運動所擠壓造就的片狀疊巖奇觀，不過巖色卻呈大片的淡黃或殷紅，恰好路過時又正對著一派夕陽晚照， 錯覺之下仿佛這巖色是被夕照年深日遠(yuǎn)的映射所特意染成。

1 相關(guān)知識

1.1 客戶模糊評價問題描述

在3類生態(tài)系統(tǒng)中，只有在次生林表土內(nèi)發(fā)現(xiàn)>600 mm碎石，其它兩類系統(tǒng)均沒有出現(xiàn)。表土內(nèi)不同粒徑碎石的體積含量有所不同(圖4)，其中75～250 mm碎石含量在次生林中占據(jù)優(yōu)勢，約占總體積的4.35%；人工林內(nèi)75～250 mm碎石含量占比最多，約占總體積的10.69%；草地以20～75 mm碎石含量最多，約占總體積的9.35%。5～75 mm碎石在草地和人工林中較多，分別約為11.24%和12.72%，次生林最少約為0.99%。在次生林中以75～600 mm碎石為主，人工林和草地以5～75 mm碎石為主。

模糊評價法是以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，融合偏好關(guān)系，集成定性描述與定量分析的一類評價方法，是一種比較合理、科學(xué)的評價方法。其中模糊數(shù)學(xué)將邊界不清、不易定量的主觀因素定量化[2]。譬如，現(xiàn)實的評價過程，經(jīng)常面臨對客戶進(jìn)行諸如：“好”“良好”“差”“較差”等模棱兩可的主觀評估，這類評估術(shù)語的不確定語言邊界，導(dǎo)致評價與決策的難度加大。模糊集是目前描述不確定語言術(shù)語的有力工具。

1.2 猶豫模糊集語言術(shù)語

猶豫模糊集是處理定性語言變量的近似技術(shù)，語言標(biāo)簽Si具有如下特性[6]：

1.2.1 猶豫模糊集

模糊理論是表達(dá)客觀世界不確定性的有力工具，根據(jù)應(yīng)用需要，已經(jīng)擴(kuò)展出諸多類型[3]，如n-型模糊集、直覺模糊、猶豫模糊集等。其中猶豫模糊集 (Hesitant fuzzy sets, HFSs)是Torra提出表達(dá)人類認(rèn)知和思維不確定性的常用工具[4]。HFSs的定義為：假設(shè)X為參考集，M={μ1,…，μn}是n個隸屬度函數(shù)，其猶豫模糊函數(shù)h為：

假設(shè)參考集和語言術(shù)語集分別為X={x1,…,xN},θ={s-k,…,sk} ，hθ(x1)表示語言術(shù)語集θ的可能值，則參考集的猶豫模糊語言術(shù)語集(Hesitant fuzzy linguistic term set, HFLTS)為：Hθ={}|xi∈X}[5]。

1.2.2 猶豫模糊語言術(shù)語集

hM∶X→=δ([0,1])

1.2.3 猶豫模糊集性質(zhì)

4.注意投資對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的雙重作用。改革開放以來，外商直接投資對我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到巨大的推動作用，但盲目引進(jìn)外資卻會凸顯外商投資的擠出效應(yīng)。例如中西部地區(qū)自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力不足，引入的外資又主要集中在中低端制造業(yè)和其他附加值和技術(shù)含量低的領(lǐng)域，無法帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。一個地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)順利轉(zhuǎn)型的主要因素在于其自身產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的特點。選擇自身優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)不僅能夠減小產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級轉(zhuǎn)型的成本，還能增加轉(zhuǎn)型成功的概率。因此在權(quán)衡外資引進(jìn)時，要根據(jù)自身地區(qū)發(fā)展?fàn)顩r及行業(yè)的發(fā)展特點，制定合適的外資引進(jìn)計劃。

科雷的大廳擺著幾臺“元老機(jī)”，它們是科雷起步的見證。從名片膠印機(jī)到激光照排機(jī)，再到CTP制版機(jī)，科雷將自己置身于中國印刷裝備制造細(xì)分領(lǐng)域的先鋒陣營，部分技術(shù)甚至走在國際前列?！翱评兹肆?xí)慣于從大處著眼，考慮的是整個印刷產(chǎn)業(yè)發(fā)展的未來走勢”，董事長項建龍解釋道，“所以科雷開發(fā)的各種技術(shù)、產(chǎn)品與服務(wù)重點也是圍繞傳統(tǒng)印刷的變革趨勢”。

(2)增減性：Si±Sj=i±j。

(3)最小操作：min(Sj,Si)=Sj，當(dāng)且僅當(dāng)Si≥Sj

基于不確定語言的客戶評價步驟如下：

1.3 TOPSIS排序思想

(1)有序性：Si>sj，當(dāng)且僅當(dāng)i>j。

在客戶評價的基礎(chǔ)上，往往還存在對評價結(jié)果的決策問題?，F(xiàn)實的客戶決策不僅采用多個評價專家，而且通常采用多屬性進(jìn)行評估?？茖W(xué)決策、取舍客戶也是至關(guān)重要的問題之一。TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)法是C.L.Hwang和K.Yoon于1981年提出的一種逼近于理想解的排序方法，又稱為優(yōu)劣解距離法。TOPSIS排序方法要求各效用函數(shù)具有單調(diào)性[7]。

5.列表顯示法和歸納比較法：此法用于單元小結(jié)和階段復(fù)習(xí)，主要由教師來完成，或由教師設(shè)計表格，由學(xué)生來填寫完成。

2 基于不確定語言的客戶評價模型

本文針對企業(yè)面臨不確定語言的評價決策問題，諸如客戶關(guān)系評價、地質(zhì)資源評價、投資決策等問題，提出基于猶豫模糊語言術(shù)語集的客戶評價方法，運用不確定語言詞計算技術(shù)，結(jié)合逼近正負(fù)理想解的距離測度思路進(jìn)行決策方案排序，建立一種基于不確定語言的客戶評價決策模型，并設(shè)計一套完整的模型算法步驟，運用一個客戶評估實例驗證所提出模型的可行性和有效性。

(4)最大操作：max(Sj,Si)=Sj，當(dāng)且僅當(dāng)Si≤Sj。

為保障被選派人員自身利益，河北省圖書館承諾被選派人員原有工資、津貼福利待遇標(biāo)準(zhǔn)不變，服務(wù)項目和培養(yǎng)任務(wù)結(jié)束后，對考核合格及優(yōu)秀人員進(jìn)行總結(jié)表彰。選派工作經(jīng)歷視同到艱苦地區(qū)工作經(jīng)歷，符合規(guī)定條件的，在工資、職務(wù)(職稱)晉升、計算基層工作經(jīng)歷等方面，按現(xiàn)有傾斜政策執(zhí)行。職稱申報評審、崗位聘用時，同等條件下優(yōu)先考慮選派人員。

第三步，將專家組的偏好評價術(shù)語轉(zhuǎn)化為猶豫模糊術(shù)語集。以專家組偏好信息為基礎(chǔ)的評估方案并不能直接進(jìn)行運算，引入猶豫模糊術(shù)語進(jìn)行轉(zhuǎn)換，以便進(jìn)行詞計算[8]。

(2)2017年《江西省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測規(guī)劃(2016～2030年)》正式發(fā)布后，江西省地下水監(jiān)測建設(shè)工作做到了有章可依。至2020年基本全面建成地下水監(jiān)測點929個，其中國家級監(jiān)測點267處，省級監(jiān)測點662個，建立省級地下水水質(zhì)考核斷面206條，全省地下水監(jiān)測點密度達(dá)0.55個/100 km2。基本實現(xiàn)全面自動化監(jiān)測，監(jiān)測點密度將達(dá)到國內(nèi)外中等水平。建立涵蓋全省地下水三級子系統(tǒng)的水質(zhì)水量監(jiān)測網(wǎng)，可全面服務(wù)江西省地下水質(zhì)量考核目標(biāo)管理，基本實現(xiàn)對江西省地下水動態(tài)監(jiān)控，建立地下水監(jiān)測信息采集、傳輸、處理和服務(wù)系統(tǒng)。

第二步，采用專家打分法，收集、整理專家的偏好評價。在遴選出的目標(biāo)客戶基礎(chǔ)上，確定相關(guān)領(lǐng)域的專家，通過匿名方式征詢專家意見，對專家偏好進(jìn)行統(tǒng)計、處理、分析和歸納，客觀地反映專家經(jīng)驗與主觀判斷，經(jīng)過多輪意見征詢、反饋和調(diào)整后，形成專家組的偏好評價。

第一步，市場調(diào)查，遴選目標(biāo)客戶。運用合理的調(diào)查方法，系統(tǒng)地搜集、記錄、整理有關(guān)客戶市場營銷的信息和資料，了解客戶市場現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢，選擇一定范圍的客戶群作為科學(xué)評估的目標(biāo)，為最終客戶的決策提供客觀的、正確的依據(jù)。

第四步,通過融合所有專家的偏好信息，形成專家組的評估方案集。

3.1.5 樣品穩(wěn)定性 取注射用硫酸核糖霉素適量，按“2.4.2”項下配制供試品溶液，按“2.1”項下方法，于室溫25℃條件下，每隔1 h進(jìn)樣1次，檢測0～24 h內(nèi)各時間點樣品的含量，結(jié)果硫酸鹽含量的RSD為1.1%，說明供試品溶液在該實驗條件下穩(wěn)定性良好。

第五步,對專家組的評估方案集進(jìn)行優(yōu)劣排序。結(jié)合TOPSIS排序方法的思想，對專家組的評估方案集進(jìn)行逼近正、負(fù)理想解的距離測度，測量公式為：

3 案例分析

為了決策與6個客戶中的某一個客戶進(jìn)行合作，首先確定3個不同領(lǐng)域的專家組成評估專家組，依據(jù)3項準(zhǔn)則進(jìn)行評價，記為ci,3項評價準(zhǔn)則分別是信譽(yù)度、經(jīng)營業(yè)務(wù)相關(guān)性和市場前景。為了更好地反映現(xiàn)實評價狀況，專家運用模糊語言術(shù)語實施評估。模糊語言術(shù)語集θ={S-3：極差；S-2：差；S-1：略差；S0：一般；S1：略好；S2：好；S3：極好}。為進(jìn)一步體現(xiàn)專家在評估過程的猶豫與疑惑，更好地表達(dá)專家的不確定性，專家采用“不好于”“不差于”“極有可能”等文法和句法進(jìn)行評估，評估結(jié)果記為Xj。形成如表1～3所示的評估結(jié)果。

表1 專家1的模糊評估結(jié)果

表2 專家2的模糊評估結(jié)果

表3 專家3的模糊評估結(jié)果

將表1～3的模糊評價結(jié)果轉(zhuǎn)換為猶豫模糊集，其結(jié)果如表4～6所示。

表4 專家1的猶豫模糊術(shù)語集

表5 專家2的猶豫模糊術(shù)語集

表6 專家3的猶豫模糊術(shù)語集

針對專家給出的猶豫模糊語言術(shù)語集，實施偏好信息的融合，得到專家組的評估方案集(表7)。

表7 專家組評估方案的猶豫模糊語言術(shù)語集

表8 客戶值計算結(jié)果

導(dǎo)航衛(wèi)星的軌道高度一般在20 000 km左右，因此認(rèn)為在一定時間內(nèi)，從衛(wèi)星到目標(biāo)的相對位置保持不變，從目標(biāo)到衛(wèi)星的雷達(dá)視線角的變化僅與飛機(jī)姿態(tài)有關(guān)。

x3

因此，客戶3為最滿意客戶，選擇作為合作的客戶。

4 結(jié) 論

本文針對專家組對客戶的模糊語言評估結(jié)果，采用猶豫模糊語言術(shù)語進(jìn)行不確定語言表征和詞計算，利用逼近正、負(fù)理想解的測度方法，得到最滿意的合作客戶。不確定語言的客戶評價模型為日常管理和決策提供了有力的工具和有益的借鑒，并且該模型可以擴(kuò)展為解決項目評估、地質(zhì)資源評價、投資決策等問題。

[1]趙宏霞,楊皎平,劉學(xué)茹.模糊均值A(chǔ)HP法在客戶滿意度評價中的應(yīng)用[J].科技和產(chǎn)業(yè),2004,4(10):27-30

[2]金宇明,焦新龍,劉雪蓮.物流企業(yè)客戶滿意度評價理論及應(yīng)用[J].物流技術(shù),2013,32(3):366-369

[3]Parsons S.Current approaches to handling imperfect information in data and knowledge bases[J].IEEE Trans Knowl Data Eng,1996,8(3):353-372

[4]Torra V.Hesitant fuzzy sets[J].International Journal of Intelligent Systems,2010,25(6):529-539

[5]Farhadinia B.Multiple criteria decision-making methods with completely unknown weights in hesitant fuzzy linguistic term setting[J].Knowledge-based Systems,2016,93:135-144

[6]Meng F,Chen X,Zhang Q.Multi-attribute decision analysis under a linguistic hesitant fuzzy environment[J].Information Sciences,2014，267:287-305

[7]Opricovic S,Tzeng G H.Compromise solution by MCDM methods:A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS[J].European Journal of Operational Research,2004，156:445-455

[8]Lotfi A,Zadeh.Fuzzy Logic=Computing with Words[J].IEEE Transactions on Fuzzy Systems,1996,4(2):103-111

(責(zé)任編輯：周博)

10.3969/j.issn.1673-2006.2017.04.005

2017-02-11

費維娣(1976-)，女，安徽合肥人，經(jīng)濟(jì)師，研究方向：財務(wù)會計、決策分析。

F270

A

1673-2006(2017)04-0016-03