【摘 要】
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为了正确客观地评价企业的数据治理水平,本文提出了基于证据分组合成的企业数据治理评价模型.首先,构建数据治理评价指标体系并确定指标权重.其次,为了解决证据合成过程中易
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,过程优化与智能决策教育部重点实验室,中国科学院数学与系统科学研究院预测科学研究中心,
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为了正确客观地评价企业的数据治理水平,本文提出了基于证据分组合成的企业数据治理评价模型.首先,构建数据治理评价指标体系并确定指标权重.其次,为了解决证据合成过程中易出现的"一票否决"和证据冲突问题,本文分别采用了语言评语集,以及一种改进的同时考虑证据源权重和证据体间差异的证据分组方法.然后,进行组内和组间的证据合成得到最终的评价结果.最后,本文以H商业银行为例进行实证分析,验证了该改进方法的可行性和实用性.
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