12、商业分析在绩效管理中的作用

商业分析赋能绩效管理

商业分析在绩效管理中的作用

1. 引言

在当今竞争激烈的商业环境中,企业为了取得成功,需要不断提升组织绩效,有效管理业务运营。商业分析(BA)作为一个新兴领域,正逐渐成为企业提升竞争力的关键因素。它能够帮助企业更好地理解业务动态,支持决策过程,从而实现组织目标。同时,绩效管理(PM)对于企业确保员工和流程的高效运作,以实现战略目标至关重要。

2. 相关概念解析
  • 商业分析(BA) :商业分析指广泛运用数据、统计和定量分析、解释性和预测性模型以及基于事实的管理来推动决策和行动。它包括应用数学、统计和计量经济学方法来测试和验证因果关系。BA可以处理从详细会计数据到更复杂来源的数据,有助于企业识别关键成功因素(KSFs),为战略规划做出贡献。要有效使用BA,需要满足一些条件,如数据可用性、信息技术(IT)基础设施和业务数据分析技能。
  • 绩效管理分析(PMA) :PMA可应用于所有职能管理领域,它使用多种数据源和分析方法,以理解相关业务动态、控制关键绩效驱动因素并提高组织绩效。然而,收集有效使用BA所需的数据可能是一个问题,而且一些绩效驱动因素,特别是无形价值,难以衡量。PMA有两个不同的成熟度级别,即侧重于逻辑层面的因果关系识别和使用的应用,以及结合逻辑推理和更复杂数学、统计或计量经济学模型的技术。
  • 组织绩效 :组织绩效是指组织实现其目标和使命的程度,通常包括财务绩效、产品市场绩效和股东回报三个方面。不同研究者对组织绩效有不同的看法,但普遍认为它是一个持续的过程,对于企业的成功和生存至关重要。组织绩效受到多种因素
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值