基于“AHP+熵權”耦合TOPSIS法的供電企業數據治理成效評價體系構建及其應用研究

胡成

摘 要：數據治理成效評價作為供電企業數據治理的關鍵環節，對推動電力業務集約化、精益化、標準化和信息化支撐的意義重大。本文提出基于“AHP+熵權”耦合TOPSIS法構建供電企業數據治理成效評價模型。依據數據治理情況進行實證研究，最終結果檢驗了數據治理成效評價模型的可行和實用性。

關鍵詞：數據治理成效評價 AHP 熵權 TOPSIS法

中圖分類號：F275 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2017）09（c）-0172-02

數據是企業管理的基礎，也是電改浪潮中提質增效、提升核心競爭力的重要資源。隨著大數據時代的到來，數據及其治理受到企業的高度重視。近年來，國家電網公司、四川省電力公司的主要領導多次強調“要用數據管理企業、用信息驅動業務”，全力推動現代化信息企業建設。

1 供電企業數據治理成效評價指標體系的確立

根據供電企業數據治理成效指標體系的選取原則，通過深入研究數據治理相關理論和全面調研綿陽公司各業務部門數據治理工作開展情況，結合相關專家學者的意見和建議，建立包括數據梳理能力、數據管理能力、數據質量水平和數據服務能力等四個維度的供電企業數據治理成效評價指標體系[1]。

2 供電企業數據治理計算步驟

2.1 AHP法計算步驟

2.1.1 構造判斷矩陣

基于兩兩對比法，對不同指標的重要度進行比對計算，建立判斷矩陣A。

（1）

注：矩陣中為兩兩指標的重要度比值，表示第i個指標的重要度與第j個指標的重要度比值。相應地，第j個指標的重要度與第i個指標的重要度比值為的倒數，判斷矩陣A是正互反矩陣。

2.1.2 計算各指標的主觀權重

計算判斷矩陣的特征向量，得到各指標的權重值，具體計算步驟如下：

（2）

其中，是判斷矩陣每一行元素乘積的n次方根。

， （3）

2.1.3 進行一致性檢驗

基于判斷分配合理性的目的，需要對判斷矩陣的一致性進行檢驗[2]。具體檢驗公式如下：

（4）

其中，CI為一致性指標；RI為隨機一致性指標，可以通過查表得出；為矩陣A的最大特征根。

（5）

僅當CR<0.1時，一致性檢驗通過，否則需要重新修正判斷矩陣。

2.2 熵權法具體計算步驟

2.2.1 標準化指標

設有m個被評價對象，n個評價指標，則原始數據矩陣為：，將指標標準化如下：

（6）

2.2.2 計算指標信息熵

對于標準化后的指標值，其信息熵的計算公式為：

（7）

2.2.3 計算各指標的客觀權重

根據各指標的信息熵計算得出指標的熵權，即各指標權重，具體計算公式為：

（8）

， （9）

2.3 TOPSIS法具體計算步驟

2.3.1 基于“AHP+熵權”確定綜合權重

根據AHP法確定主觀權重，根據熵權法確定客觀權重，基于主觀權重和客觀權重確定綜合權重，計算公式如下：

（10）

s.t. （11）

2.3.2 標準化決策矩陣

由m個被評價對象，n個指標確定的初始判斷矩陣如下：

（12）

其中，表示第i個被評價對象的第j個評價指標的值。

由于不同的指標性質不同，量綱也不同，為實現指標之間的互比性，對原始數據進行標準化處理，消除不同量綱的影響，從而形成標準化決策矩陣如下：

， （13）

其中，為經過標準化處理后的值。

2.3.3 建立加權標準化決策矩陣

將標準化決策矩陣D中的每一列與其對應的指標層中的各指標的權重相乘，得到加權標準化決策矩陣F。

（14）

2.3.4 樣本貼進度計算

貼近度計算是為了反映各被評價對象的各項指標靠近最優解的程度，通過對貼近度進行排序就可以實現對指標的排序。貼近度計算首先需要計算出正理想解F+與負理想解F-，具體計算公式如下：

（15）

各被評價對象的指標值與理想解之間的距離計算公式為：

（16）

式中，，分別為樣本指標與正負理想解間的距離；，分別為理想解F+，F-所對應的元素值。

貼近度的計算公式為：

（17）

其中，Ei∈（0，1）。特別地，當樣本為正理想解時，Ei=1；當樣本為負理想解時，Ei=0。

3 算例分析

3.1 基于AHP法確定主觀權重

邀請5位專家分別對指標體系中兩個層次的指標重要度進行打分，利用幾何平均法匯總五位專家的打分結果形成判斷矩陣。然后根據式（2）和式（3），采用MatLab軟件，計算出16個指標的具體權重值，即主觀權重值。最后根據式（4）和式（5）進行一致性檢驗，發現各判斷矩陣均通過一致性檢驗。

3.2 基于熵權法確定客觀權重

首先，建立5個部門、16個指標的原始數據矩陣X=（xij）m×n，再根據式（7）得到信息熵矩陣Bj然后根據計算出的信息熵，確定各指標的熵權，即客觀權重值wj。

3.3 基于“AHP+熵權”確定綜合權重

運用公式（10）和公式（11），綜合AHP法確定的主觀權重Wj和熵權法確定的客觀權重wj，計算得出供電企業數據治理成效評價指標的綜合權重ωj。

3.4 基于“AHP+熵權”耦合TOPSIS法進行數據治理成效

鑒于指標體系中不同指標的量綱和性質不同，本文將綿陽公司5個部門數據治理成效的相關數據進行標準化處理，得到標準化決策矩陣。將標準化決策矩陣D中的每一列與計算得出的綜合權重值ωj相乘，根據式（14）得到加權標準化決策矩陣F，最后，根據式（15）可以計算出正、負理想解分別為：

根據式（16）、（17）可以計算出各部門與正負理想解的貼近度。

根據表1可以看出部門1的數據治理成效最好，部門5的數據治理成效最差，部門3和部門4的數據治理情況處于中間水平。

4 結語

本文構建了基于“AHP+熵權”耦合TOPSIS法的供電企業數據治理成效評價模型，通過結合AHP和熵權兩種方法的優勢綜合確定權重，避免單一使用AHP法造成的權重主觀性過強，解決TOPSIS方法在多研究因素的情況下不能合理分配權重的問題。

參考文獻

[1] 楊棟樞，楊德勝.基于熵權和層次分析法的數據質量評估研究[J].現代電子技術，2013，11（36）：39-42.

[2] El?bieta Radziszewska-Zielina，Bart?omiej Szewczyk.Supporting Partnering Relation Management in the Implementation of Construction Projects Using AHP and Fuzzy AHP Methods[J].Procedia Engineering，2016：161.endprint