消费者满意度测评的决策支持系统的设计与实现.pdf
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1、第8 卷第4 期2 0 0 8 年2 月1 6 7 1-1 8 1 9(2 0 0 8)4-1 0 6 1 0 5科学技术与工程S c i e n c eT e c h n o l o g ya n dE n 百n e e r i n gV 0 1 8N o 4F e b 2 0 0 8 2 0 0 8S c i T e c h E n g n g 消费者满意度测评的决策支持系统的设计与实现桂莹沈翠华(中国农业大学信息与电气工程学院,北京1 0 0 0 8 3)摘要为了实现消费者满意度测评工作的程序化、自动化、智能化,给出了研制消费者满意度测评的决策支持系统应遵循的原则。在此原则的基础上,通过
2、系统分析,构造了系统的总体结构模型,并进行了各部分的功能分析和设计。通过实现技术的选择比较,确定了系统以J 2 E E 作为开发平台,以B S 模式作为体系结构,以M V C 作为设计模式,以S t r u t s 作为W e b 层的开发框架,最后给出了系统的技术路线。关键词消费者满意度测评决策支持系统系统分析系统设计系统实现中图法分类号T P 3 0 2 1T P 3 1 2;文献标志码A消费者满意度既是衡量一个国家或地区经济增长质量的宏观指标,在微观角度上又可以为企业有针对性地改进产品质量、制定有效的经营战略、增强产品的市场竞争力、提高经营绩效等提供指导。因此,世界上许多国家纷纷对消费者
3、满意度指数测评的理论、模型和方法展开了全面深入的研究,并在此基础上建立本国的消费者满意测评体系。但我国的整体研究和测评处于较低水平,更难以形成各行业、各地区之间可以进行相互间比较的统一的评价体系,极大地影响了我国消费者满意度指数C C S I 的建立和实施的进程。而消费者满意度测评的决策支持系统的开发,将大大简化消费者满意度测评与研究的工作程序,实现消费者满意度测评工作的程序化、自动化、智能化。构建消费者满意度测评的决策支持系统,不仅可以为研究人员提供所需功能,方便研究工作,更重要的是将大力推动我国消费者满意度测评工作,从而促进国民经济协调发展。2 0 0 7 年l O 月2 6 日收到第一作
4、者简介:桂莹,中国农业大学计算机系硕士研究生,E-m a i l:w h i t e v e r a 1 2 6 e o m o通信作者简介:沈翠华,中国农业大学,计算机系副教授。1 系统设计原则结合消费者满意度测评的特点及要求,并考虑管理决策方法、信息及网络技术的发展状况,系统设计时应遵循如下原则:(1)交互性:系统能实现和用户的良好交互,为使用者提供决策支持;(2)可维护性:系统能保障维护方便,系统稳定运行;(3)通用性:系统能完成不同企业、不同行业、不同地区的消费者满意度测评;(4)可扩展性:不同的测评项目具有不同的特点,同时,消费者满意度测评的方法、技术等方面会随时间而发展。因此,在通
5、用性的基础上,系统不但可以扩展,更应该容易扩展;(5)跨平台性:系统能实现在不同平台上的稳定的工作状态;(6)网络化:系统应在网络环境下运行,充分实现各级部门、各级组织之间的信息和数据共享,这对于消费者满意度测评和研究工作的开展,具有重要的现实意义及实用价值。万方数据科学技术与工程8 卷2 系统分析与设计2 1 系统分析本系统主要是为各类企业、科研机构和政府部门进行消费者满意度的测评而设计的,通过对消费者满意度研究中常采用的理论框架和方法的分析可知,消费者满意度指数模型、多级模糊评价模型、期望差异模型和K A N O 模型是消费者满意度研究和测评中采用的主要理论模型,问卷调查法是获得数据资料的
6、主要方法,统计分析是计量的主要方法,基于此得到系统的功能需求,从而进行系统的设计。2 2 系统的总体设计本系统是一个规模庞大、结构复杂、功能强大的决策支持系统,因此采用综合决策支持系统的体系结构 1 ,结合系统需求,将系统分为两大部分,一部分是完成消费者满意度测评任务的核心业务子系统;一部分是为完成核心业务提供支持的支持子系统,如图1 所示。图1 系统总体框架图2 3 核心业务子系统的功能与设计核心业务子系统的功能是为消费者满意度的研究和应用人员提供支持,以完成消费者满意度测评中的各项任务,核心业务子系统包括6 个部分:满意度指数法测评子系统、多级模糊综合评价子系统、期望差异比较子系统、满意度
7、与重要度对比分析子系统、调查问卷子系统和简单统计分析子系统。2 3 1 满意度指数法测评子系统该系统根据用户选择或新建立的模型和录入的各级指标,自动生成消费者满意度测评指标体系和相应的结构方程;通过调用调查问卷子系统,根据测评指标体系,及调查问卷的设计方法,生成调查问卷,采集数据;通过调用模型库中的结构方程模型及方法选择,调用方法库中的P L S 法或L I S R E L法求解结果;利用变量投影重要性指标,来分析影响消费者满意度的主要因素以及各因素的影响程度。2 3 2 多级模糊综合评判子系统该系统通过嵌入模糊综合评价模型,对数据进行模糊综合评判得出消费者满意度评价等级。万方数据4 期桂莹,
8、等:消费者满意度测评的决策支持系统的设计与实现1 0 6 32 3 3 期望差异比较子系统该系统通过嵌人期望差异模型,对数据进行计算分析,得到消费者满意度评价的期望一实绩象限图。根据图中各指标所在的象限,将各指标分类,指标所在象限不同,处理方式也就不同;根据用户选定的检验方法和置信水平,对各个属性变量消费者的感知实绩和期望进行均值比较检验,输出检验结果及感知质量期望差异图。2 3 4 满意度与重要度对比分析子系统该系统对K A N O 模型实现量化。根据用户录入的绩效指标,调用调查问卷系统,生成调查问卷,采集数据;根据消费者对绩效指标的重要度及满意度的打分,对指标分类,绘制出满意度与重要度象限
9、图;根据消费者对同类产品的绩效指标的重要度及满意度的打分,绘制出重要度和满意度的对比分析图;计算企业的总体满意度的数值。2 3 5 问卷调查子系统该系统负责处理问卷调查中的各项工作,同时可集成网上问卷调查系统,实现统一管理。问卷调查法是消费者满意度测评中经常使用的方法,但问卷的设计、发放、回收以及数据的处理各环节耗费了研究人员的大量时间精力,而信息技术的发展,为问卷处理工作的简化,提供了可能。同时,随着网络技术的发展,网上调查的方式兴起。与传统调查方式相比,网上调查在组织实施、信息采集、信息处理、调查结果等方面具有明显的优势聆。调查问卷系统包括以下功能:问卷系统管理、网上问卷管理、问卷设计、问
10、卷自动生成、数据处理、样本分析、问卷的信度分析、问卷的效度分析。2 3 6 简单统计分析子系统该系统提供简单的统计分析功能。在消费者满意度测评的研究工作中,经常要进行一些简单的统计分析,该系统则提供了方差分析、描述性分析、相关分析、曲线拟合和聚类分析等统计分析功能。2 4 支持子系统的功能与设计支持子系统采用综合决策支持系统的体系结构,包括数据库及其管理子系统、模型库及其管理子系统、方法库及其管理子系统、知识库及其管理子系统以及数据仓库及其管理子系统,它们根据决策问题的需要,组合起来执行,其逻辑关系如图2所示。I 用户l下人机交互界面对话子系统l 峰刳荤管理系冽知识库管理系统推理机辅助决策信息
11、l 模型库知识库知识信息J:。lI I,I 猢挖掘Il O L A I鼢撕橼统l数吲车管理系冽。数据仓库管理系统I 黼数据库数据仓库图2 综合决策支持系统的体系结构图当系统在进行具体的业务工作时,可通过主控模块调用模型库中的模型,并从方法库中调用相应的方法,结合数据库中的结构化数据进行计算,将决策问题定量化,为决策提供参考依据。对于一些无法定量分析的决策问题,系统可以通过知识推理和知识库中的知识进行定性分析。对于存储在数据库和数据仓库中的海量数据,可通过数据挖掘和知识推理进行知识挖掘,辅助决策。3 系统实现3 1 体系结构模式的选择B S 模式和C S 模式是目前两种运用最为广泛的系统体系结构
12、模式,B S 即浏览器服务器模式,而C S 为客户机服务器模式。C S 模式先诞生,它的人机交互灵活方便,并可以实现数据的快速传送和安全存储,但在远程数据管理方面存在不足口。随着I n t e m e t 技术的不断发展,信息系统越来越多地建立在跨平台网络计算环境之上,导致整个应用系统的体系结构从C S 的主从结构向更灵活的多级分布结构的演变,B S 模式应运而生。B S 模式具有如下特点H 1:万方数据1 0 6 4科学技术与工程8 卷(1)B S 模式,是一种瘦客户端模式,交互性低。(2)系统易于管理和维护。软件版本升级时只需集中维护服务器端的代码,减少了维护客户端的工作负担。(3)无须开
13、发客户端软件。浏览器软件可从网上免费下载,免费升级。(4)平台无关性。客户端只需安装常用的微软的I E、网景的N a v i g a t o r 等浏览器即可,具有极强的伸缩性。综合比较两种模式,本系统采用B S 模式。3 2 设计模式的选择M V C 设计模式(以下简称M V C)1 是T r y g v eR e e n s k a u g 于2 0 世纪8 0 年代为编程语言S m a l l T a l k 一8 0 发明的一种软件设计模式,主要用于处理用户界面开发面临的问题。针对W e b 程序中的用户界面、业务逻辑、数据库三种系统设计需求,M V C 将系统划分为模型层、视图层和控
14、制器层。模型层封装了内核数据和功能,是应用程序的核心。模型表示业务数据和业务逻辑,一个模型为多个视图提供数据,提高了应用的可重用性。视图层与用户交互,从模型层获取相关数据,每个视图都有一个相关的控制器组件。控制器接受用户输入并调用模型和视图,完成用户请求。M V C 的处理过程是:控制器接受用户的请求,决定调用哪个模型进行处理,模型再根据用户请求进行相应的业务逻辑处理,并返回数据,控制器调用相应的视图装载模型返回的数据,最后通过视图返回给用户。由于M V C 存在增加系统结构和实现的复杂性、视图与控制器间连接过于紧密、视图对模型数据的低效率访问等不足,它并不适合所有的软件开发。但对于存在大量用
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