基于SPSS软件的因子分析

在日常管理工作中,管理者经常需要通过各项数据进行策略调整,而数据有时会包含多个变量或案例,用人工进行分析繁琐复杂。本文利用SPSS数据分析软件易于操作的图形界面和数据分析等功能,以德国16个城市的垃圾、街道、水等数据为例,进行因子分析,最后生成结果。     

汽车悬架K&C特性参数相关性分析

针对大量实际产品车型的KC实测数据进行相关性分析,利用因子分析及主成分分析方法对其进行深度解读,从而更加清晰地展示各特性参数背后的影响因子,以及在不同悬架形式时共同因子对各参数的影响程度。研究结果表明,应该根据悬架形式选择不同参数进行目标设定,并根据参数间的相关程度进行范围调整,避免由此带来的潜在优化冲突。此方法可用来指导悬架的早期参数设计。     

新疆金融发展指标体系构建及测评

本文从新疆金融实际情况出发,构建基于因子分析的金融发展指标体系,选取基础指标、银行业、证券业和保险业4个方面8个指标,计算出新疆2001年到2010年的金融发展指数,进而对新疆金融发展水平进行测评和综合评价,最后提出促进新疆金融发展的对策建议。     

基于因子和聚类分析的市政设施水平评价

运用统计学原理,利用因子分析法对反映山东省17座城市市政设施水平的10个指标进行分析,建立因子评价模型,得到各城市市政设施因子得分和综合排名；同时采用聚类分析法将这17座城市分为四类,旨在引入一种新的评价城市市政设施水平的理念.     

基于DEA模型的港口综合竞争力研究和应用

随着中国的进一步改革开放,特别是上海自贸区、国际航运中心建设更使中国成为现代经济活动中最活跃的区域之一。面对激烈的行业竞争,如何科学客观地评价和提高港口综合竞争力成为摆在所有港口经营者和管理者面前的一个重要课题。论文以相关评价理论为基础,理论研究与实证分析相结合,采用数据包络分析法,对我国几大港口的综合竞争力作了系统的分析和综合研究。针对DEA模型局限性,采用因子分析法提取公因子,降低计算的难度。考虑传统数据包络模型无法比较多个有效决策单元的问题,提出了利用超效率数据包络模型进行辨别的办法。     

基于因子分析的高速公路限速研究

结合因子分析的特点,对调研数据进行标准化处理,样本检验结果显示适合因子分析.通过数据分析及陡坡图上的坡度显示,确定出4个特征值大于1的公共因子,来作为因子分析的命名指标.对初始的矩阵进行转置,使公因子对各指标的贡献两极分化,确定公因子的命名解释,从而得出限速的优化模型.     

拥挤收费下城市居民内外通勤出行方式影响分析

对拥堵收费影响下的交通出行方式选择进行研究,利用数据调查技术获取出行者在拥堵收费条件下的出行方式选择意向,并构建该政策影响下的城市居民内外通勤出行方式选择模型,量化估计政策实施所产生的影响,为我国城市交通管理者和决策者提供理论基础.     

利用因子分析选取车辆跟驰模型输入变量

现有的微观仿真模型中,车辆跟驰模型的构建多数是基于对交通现象的感性认识,有些模型对数据进行了统计分析,却未直接涉及到对输入变量选择的研究。本文运用因子分析非线性多元统计方法提取典型实验数据的有用信息,寻求能够最大程度反映跟车信息的内生变量作为跟驰模型的输入变量。     

城市轨道交通企业文化建设对员工满意度的影响

通过不记名问卷调查方式对S公司各中心员工满意度进行调研。利用SPSS软件通过因子分析法和关联分析法研究相关调研数据。研究发现满意度最高的中心在对企业文化的满意度上的贡献并不完全是较大的,但在满意度较高的中心在对工作回报的满意度上的贡献都较大。因此,企业文化并不是影响员工满意度的全部因素,而工作回报的满意度是影响满意度的关键因素。相关性分析结果表明,企业文化人均建设投入费对员工的满意度的优劣没有显著的影响。     

城市轨道交通站点分类的聚类方法研究

在城市轨道交通相关研究中,需要对站点进行划分,讨论不同站点的差异性。采用聚类分析的方法,选取站点自身特点和站点环境特征等相关的11个因素作为聚类分析的初始变量,对变量进行量化和标准化。对标准化的变量进行因子分析,从变量中提取隐藏的三个公共因子:步行环境因子、站点规模因子、站点接驳因子,达到突出特点和降低变量维度的效果。采用K-均值法,根据提取的公共因子进行聚类,最终将成都地铁1号线现运营16个站点划分为五大类。