汤津行　陈敬红　潘炜　谢昭群　贾佳

摘 要：本文以某供电局电力营销工作质量评估框架及其指标数据为基础，提出了一套基于变异系数法与神经网络算法的营销工作质量评估优化方法，对原有的工作质量评估方法进行优化。其中，应用变异系数法对平行指标间的权重进行科学计算，最大程度消除原先主观设定的权重带来的影响；神经网络算法对不同层级指标间的关系进行拟合，挖掘上下层级指标间的关系，实现不同层级指标间的联动，对营销工作进行更细致的指导，量化管理。

关键词：变异系数法；神经网络；电力营销工作质量评估；指标权重；数据挖掘

中图分类号：FM416.2 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2018）04-0159-02

工作质量评估起着对企业各业务进行工作质量检查，进而对下一阶段的企业工作进行指导与改进的作用。

本文研究的电力营销工作质量评估体系中存在的客观性问题在于各指标的权重设置，目前的权重完全凭主观经验设置，一定程度上缺乏客观性，难以对评价对象进行客观评价。同时，评估时也未科学分析指标间的相互关系及影响程度。

针对指标体系权重主观化的缺陷，变异系数法作为一种设置权重方法已经运用到各类指标评价系统中；神经网络由于有着几乎可以拟合任何复杂关系的优点，也在不同场合用于变量相关关系的挖掘。

针对评估体系当中出现的问题，本文提出了：（1）通过变异系数法对工作质量评估体系当中的指标权重进行优化，通过数据本身的统计特征对权重进行设置，代替以往的人为主观设置，最大程度排除权重的主观性；……