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    主成分分析法在商品分類指標(biāo)體系構(gòu)建中的應(yīng)用?

    2019-06-01 08:08:04李詩(shī)瑤
    關(guān)鍵詞:消耗量貢獻(xiàn)率消耗

    李詩(shī)瑤

    (河海大學(xué)商學(xué)院 南京 210000)

    1 引言

    在構(gòu)建商品分類指標(biāo)體系時(shí),選取的指標(biāo)并不是越多越好。一些指標(biāo)屬性與商品的目標(biāo)屬性相關(guān)程度不大,甚至有一些指標(biāo)屬性中包含較多的噪音,對(duì)分類指標(biāo)體系的精度反而有負(fù)面影響。精簡(jiǎn)商品分類指標(biāo)的數(shù)量,有利于降低分類指標(biāo)體系的輸入空間維數(shù),縮小數(shù)據(jù)采樣的規(guī)模,降低計(jì)算難度,減小工作時(shí)間。在選取商品分類指標(biāo)時(shí),選取的原則是:所選的指標(biāo)都必須與商品的管理密切相關(guān),同時(shí)盡可能地精簡(jiǎn)[1~2]。

    2 商品分類指標(biāo)體系

    商品的每個(gè)指標(biāo)屬性都會(huì)影響到商品部門(mén)對(duì)其的關(guān)注程度。不同的指標(biāo)對(duì)商品管理人員進(jìn)行商品分類決策的貢獻(xiàn)不同。綜合各個(gè)指標(biāo)屬性的總體關(guān)注程度越高,則越需要對(duì)相關(guān)商品進(jìn)行重點(diǎn)管理[3]。

    “單價(jià)”反映的是單位商品的采購(gòu)成本,反映出商品管理的經(jīng)濟(jì)性因素。商品單價(jià)越高,越需要重點(diǎn)關(guān)注。對(duì)于高價(jià)值的商品,需要調(diào)高對(duì)其的關(guān)注度。

    “采購(gòu)提前期”反映的是商品從發(fā)單到入庫(kù)的時(shí)間長(zhǎng)度,表征的是商品采購(gòu)的難易程度[4]。購(gòu)提前期越長(zhǎng),不確定因素越多,缺貨可能性越大。對(duì)于采購(gòu)提前期較長(zhǎng)的商品,需要調(diào)高對(duì)其的關(guān)注度。

    “消耗周期”反映的是商品的消耗時(shí)間。商品的消耗周期越短,說(shuō)明商品的需求量越高,進(jìn)貨量越大。對(duì)于消耗周期較短的商品,需要調(diào)高對(duì)其的關(guān)注程度。

    “年消耗量”反映的是商品的消耗量的大小。商品的年消耗量越大,相應(yīng)的需要調(diào)高對(duì)其的關(guān)注程度[5~6]。

    “重要度等級(jí)”反映的是商品對(duì)經(jīng)濟(jì)效益影響的大小和缺件時(shí)造成時(shí)損失的程度的大小。商品重要性等級(jí)越高,說(shuō)明商品對(duì)經(jīng)濟(jì)效益的重要性程度越大、商品缺貨造成損失的程度也越大。對(duì)于重要性等級(jí)高的商品,需要調(diào)高對(duì)其的關(guān)注度。

    “商品保質(zhì)期”反映的是商品保持其性能的時(shí)間期限,保質(zhì)期不同,商品管理人員對(duì)其的關(guān)注程度不同[7]。保質(zhì)期越短,其保持性能的時(shí)間越短,對(duì)其的關(guān)注程度越高。

    “歷史消耗量”反映的是商品自采購(gòu)以來(lái)總的消耗量,體現(xiàn)的是該商品性能的總體穩(wěn)定性。對(duì)于歷史消耗量越高的商品,需要調(diào)高對(duì)其的關(guān)注程度[8]。

    “供應(yīng)商等級(jí)”反映的是商品供應(yīng)商的綜合素質(zhì)。供應(yīng)商等級(jí)越高,表明其供貨的質(zhì)量、服務(wù)水平越高。對(duì)于等級(jí)低的供應(yīng)商[9],需要調(diào)高對(duì)其提供的商品的關(guān)注程度。

    本文綜合考慮商品的特點(diǎn),制定了一個(gè)商品分類指標(biāo)體系,如表1所示。

    表1 商品數(shù)據(jù)集屬性

    3 主成分分析法

    主成分分析是利用降維的思想,將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)綜合指標(biāo)的多元統(tǒng)計(jì)方法。通常把轉(zhuǎn)化生成的綜合指標(biāo)稱之為主成分,其中每個(gè)主成分都是原始變量的線形組合,主成分保留了原始變量絕大多數(shù)信息,且各個(gè)主成分之間互不相關(guān)[10~12]。其本質(zhì)是通過(guò)找出原始變量的相關(guān)性,尋求對(duì)相關(guān)變量的綜合替代,并且將轉(zhuǎn)化過(guò)程中信息的損失控制在較小的范圍內(nèi)。反映原始觀測(cè)指標(biāo)變動(dòng)程度最大的綜合指標(biāo)稱為第一主成分;反映原始觀測(cè)指標(biāo)變動(dòng)程度次大的為第二主成分;依此類推,以反映原始觀測(cè)指標(biāo)變動(dòng)程度的大小順序排列[13~15]。

    先對(duì)p個(gè)變量的n個(gè)觀測(cè)點(diǎn)求第一條最佳似合直線,使得這n個(gè)觀測(cè)點(diǎn)到該直線的垂直距離的平方和最小,稱這條直線為第一主成分;然后再求與第一主成分不相關(guān)的,并與n個(gè)觀測(cè)點(diǎn)的垂直距離平方和最小的第二主成分;接著再求第三主成分,第三主成分必須與前兩個(gè)主成分都不相關(guān),且使它與n個(gè)觀測(cè)點(diǎn)的垂直距離平方和最小;如此繼續(xù),直至求出前k個(gè)主成分[16]。

    設(shè)P維觀測(cè)樣本矩陣(xij)np,其相關(guān)矩陣R=(rij)pp,其中:

    R的特征值為λ1≥λ2≥…≥λp≥0對(duì)標(biāo)準(zhǔn)正交化特征向量為由R求得的第i個(gè)主成分,其中:

    為x經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化變換得到的標(biāo)準(zhǔn)化向量[17]。為第i個(gè)主成分的稱為主成分z1,z2,…,zk的貢獻(xiàn)率[14]。

    在實(shí)際問(wèn)題中,選取多少個(gè)主成分比較合適,往往要通過(guò)累計(jì)貢獻(xiàn)率來(lái)決定。累計(jì)貢獻(xiàn)率反映了前k個(gè)主成分所代表的原始指標(biāo)信息的百分比,一般要求累計(jì)貢獻(xiàn)率不少于85%。

    4 實(shí)例分析

    本文以某單位商品管理部門(mén)的商品為研究對(duì)象,隨機(jī)抽取了30種商品,根據(jù)商品的使用情況分別提取各商品的分類指標(biāo)值,如表2所示。

    應(yīng)用Matlab2008a軟件進(jìn)行主成分分析運(yùn)算。

    表2 商品的分類指標(biāo)值

    圖1 方差貢獻(xiàn)

    各個(gè)主成分的方差越大,則說(shuō)明其貢獻(xiàn)率越大,則對(duì)應(yīng)的主成分反映原始分類指標(biāo)的能力越強(qiáng),反之則越弱。圖1各個(gè)主成分的樣本方差反映了原始分類指標(biāo)的能力強(qiáng)弱。

    圖2 各個(gè)主成分貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率

    表3 各個(gè)主成分貢獻(xiàn)率及累積貢獻(xiàn)率

    由圖2及表3可知,前5個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到86.48%,已經(jīng)超過(guò)85%,而且從第6個(gè)主成分開(kāi)始,貢獻(xiàn)率均小于6%。表明原來(lái)由8個(gè)指標(biāo)反映的商品分類指標(biāo)體系可由5個(gè)主成分反映全部信息的86.48%,從而可使研究問(wèn)題大大簡(jiǎn)化。因此商品分類指標(biāo)簡(jiǎn)化為單價(jià)、訂貨期提前期、消耗周期、年消耗量、重要度等級(jí)。這樣支持向量機(jī)的輸入空間維度由8維降為5維,縮小了商品管理數(shù)據(jù)的規(guī)模,降低了數(shù)據(jù)采集難度,減小了工作時(shí)間。

    5 結(jié)語(yǔ)

    對(duì)商品進(jìn)行合理的分類是商品管理工作中重要的一環(huán),建立科學(xué)有效的商品分類指標(biāo)體系是對(duì)商品進(jìn)行分類的基礎(chǔ)和必要依據(jù),本文根據(jù)日常工作經(jīng)驗(yàn)選取了單價(jià)、訂貨期提前期、消耗周期、年消耗量、重要度等級(jí)、商品保質(zhì)期、歷史消耗量、供應(yīng)商等級(jí)8個(gè)指標(biāo)構(gòu)建商品分類指標(biāo)體系。通過(guò)主成成分分析法對(duì)8個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析篩選最終簡(jiǎn)化為單價(jià)、訂貨期提前期、消耗周期、年消耗量、重要度等級(jí)5個(gè)指標(biāo)構(gòu)建商品分類指標(biāo)體系,有效地縮小了商品管理數(shù)據(jù)的規(guī)模,降低了數(shù)據(jù)采集難度,減小了工作時(shí)間。

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