JP2013025340A - Company evaluation method and program - Google Patents

Company evaluation method and program Download PDF

Info

Publication number
JP2013025340A
JP2013025340A JP2011156253A JP2011156253A JP2013025340A JP 2013025340 A JP2013025340 A JP 2013025340A JP 2011156253 A JP2011156253 A JP 2011156253A JP 2011156253 A JP2011156253 A JP 2011156253A JP 2013025340 A JP2013025340 A JP 2013025340A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
company
kpi
evaluation
industry
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
JP2011156253A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yuki Sakatani
優貴 阪谷
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP2011156253A priority Critical patent/JP2013025340A/en
Publication of JP2013025340A publication Critical patent/JP2013025340A/en
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To evaluate a company in consideration characteristics of each business field.SOLUTION: A company evaluation method in a company evaluation system for evaluating a company comprises: an input part; control part; and a storage part. The storage part stores information which indicates a company name and its business field type associated with weighting information. The control part acquires information indicating a business field type via the input part, retrieves the storage part on the basis on the acquired information indicating the business filed type, acquires corresponding company names and weighting information, calculates an average of the acquired weighting information, stores the calculated average of weighting information in association with the information indicating the company name and the business field type in the storage part, calculates an evaluation value of each company by multiplying the average of the weighting information by a deviation of each company in each business filed stored in the storage part, and stores the calculated evaluation value of each company in the storage part.

Description

本発明は、業界毎の特性を考慮して企業の評価を行う企業評価方法およびプログラムに関する。   The present invention relates to a company evaluation method and program for evaluating a company in consideration of characteristics of each industry.

昨今のソリューション提案においては、製品、機器およびアプリケーションの提案だけでなく、顧客の経営実態を正確に把握した上でシステム導入における効果を明確にしたソリューション提案が求められている。そこで企業の経営指標から経営分析を行い、ソリューションと企業の経営課題の合致した提案を実施する為に、企業の財務データを用い経営分析を行うことが求められるが、業界特性によりどの経営指標が重要であるかは異なるという事実があり、専門的な業界特性を把握した上でなければ、財務データからの企業の経営評価は正確に行えない可能性が高い。   In recent solution proposals, not only product, equipment and application proposals, but also solution proposals that clarify the effects of system introduction after accurately grasping the customer's actual management. Therefore, in order to conduct management analysis based on the company's management indicators and implement proposals that match the solution and the company's management issues, it is necessary to conduct management analysis using the company's financial data. There is a fact that it is different whether it is important or not, and it is highly possible that a company's management evaluation from financial data cannot be performed accurately unless the characteristics of specialized industry are grasped.

関連技術として、例えば、特許文献1に記載の技術が知られている。この特許文献1には、財務データに重み付けを行い、企業評価を行う技術が開示されている。   As a related technique, for example, a technique described in Patent Document 1 is known. This patent document 1 discloses a technique for weighting financial data and performing company evaluation.

特開2002−352052号公報JP 2002-352052 A

企業の経営分析を行う際には、業界の特性により経営指標の重要度合が異なるという特性を加味することが重要であり、業界についての有識者でなければどの指標を元に企業の経営状況を判断すればい良いか判断することが困難である。業界の特性を熟知した識者が評価しないと、誤った評価をする可能性がある。しかしながら、特許文献1では財務データに重み付けを行い、企業評価を行うことを特徴としているが、企業評価を実施するにあたっては、業界毎に大きな特性の違いがあるという事実が有り、業界毎の特性を考慮していない。   When conducting a business analysis of a company, it is important to consider the characteristic that the degree of importance of management indicators varies depending on the characteristics of the industry. It is difficult to judge whether it should be done. If an expert who is familiar with the characteristics of the industry does not evaluate, there is a possibility of incorrect evaluation. However, Patent Document 1 is characterized by weighting financial data and conducting company evaluations. However, when conducting company evaluations, there is a fact that there is a large difference in characteristics for each industry. Is not considered.

本発明の目的は、業界毎の特性を考慮して企業の評価を行う企業評価方法およびプログラムを提供することにある。   An object of the present invention is to provide a company evaluation method and program for evaluating a company in consideration of the characteristics of each industry.

上記課題を解決するための一手段を説明する。本発明は、企業評価を行う企業評価システムにおける企業評価方法である。前記企業評価システムは、入力部、制御部、記憶部を具備する。前記記憶部には、企業名と業界種別を示す情報と重み付け情報とが対応付けて記憶されている。そして、前記制御部により、前記入力部を介して業界種別を示す情報を取得し、前記取得した業界種別を示す情報に基づき前記記憶部を検索し、該当企業名および重み付け情報を取得し、前記取得した重み付け情報の平均値を算出し、前記算出した重み付け情報の平均値を前記企業名および前記業界種別を示す情報と対応付けて前記記憶部に格納し、前記記憶部に記憶されている各企業の業界毎の偏差値と前記重み付け情報の平均値を掛け合わせて各企業の評価数値を算出し、前記算出した各企業の評価数値を前記記憶部に格納することを特徴とする。   One means for solving the above problem will be described. The present invention is a company evaluation method in a company evaluation system that performs company evaluation. The company evaluation system includes an input unit, a control unit, and a storage unit. In the storage unit, information indicating a company name and industry type and weighting information are stored in association with each other. Then, the control unit acquires information indicating the industry type via the input unit, searches the storage unit based on the acquired information indicating the industry type, acquires the corresponding company name and weighting information, An average value of the obtained weighting information is calculated, the average value of the calculated weighting information is stored in the storage unit in association with the information indicating the company name and the industry type, and each stored in the storage unit The evaluation value of each company is calculated by multiplying the deviation value for each industry of the company and the average value of the weighting information, and the calculated evaluation value of each company is stored in the storage unit.

本発明によれば、業界毎の特性を考慮して企業の評価を行うことができる。これにより、従来と比べ業界毎の特性を加味したより正確な経営分析ができるので、顧客企業の経営分析工数の削減および受注確度の向上を図れる。   According to the present invention, a company can be evaluated in consideration of the characteristics of each industry. As a result, more accurate management analysis can be performed in consideration of the characteristics of each industry compared to the conventional case, so that it is possible to reduce the management analysis man-hours of the client company and improve the order accuracy.

本発明の企業評価システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the company evaluation system of this invention. 本発明のサーバ100のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the hardware constitutions of the server 100 of this invention. 本発明のユーザ端末101のハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware constitutions of the user terminal 101 of this invention. 本発明の重み付け入力機能の概要を示すフロー図である。It is a flowchart which shows the outline | summary of the weighting input function of this invention. 本発明の重み平均値算出機能の概要を示すフロー図である。It is a flowchart which shows the outline | summary of the weight average value calculation function of this invention. 本発明の偏差値算出機能の概要を示すフロー図である。It is a flowchart which shows the outline | summary of the deviation value calculation function of this invention. 本発明の企業評価機能の概要を示すフロー図である。It is a flowchart which shows the outline | summary of the company evaluation function of this invention. 本発明の企業評価機能の概要を示すフロー図である。It is a flowchart which shows the outline | summary of the company evaluation function of this invention. 本発明の重み付け入力画面のレイアウト図である。It is a layout figure of the weighting input screen of this invention. 本発明の重み平均値算出画面のレイアウト図である。It is a layout figure of the weight average value calculation screen of this invention. 本発明の偏差値算出画面のレイアウト図である。It is a layout figure of the deviation value calculation screen of this invention. 本発明の企業設定画面のレイアウト図である。It is a layout figure of the company setting screen of this invention. 本発明の企業評価結果画面のレイアウト図である。It is a layout figure of the company evaluation result screen of this invention. 本発明の重み付けTBLのレイアウト図とデータ例である。It is a layout figure and data example of weighting TBL of this invention. 本発明のワークTBL(平均値算出)209のレイアウト図とデータ例である。It is the layout figure and data example of the workpiece | work TBL (average value calculation) 209 of this invention. 本発明の重み平均値TBL210のレイアウト図とデータ例である。It is a layout figure and data example of weight average value TBL210 of this invention. 本発明のワークTBL(EDINETコピー)211のレイアウト図とデータ例である。It is the layout figure and data example of the workpiece | work TBL (EDINET copy) 211 of this invention. 本発明のワークTBL(標準偏差計算後)212のレイアウト図とデータ例である。It is the layout figure and data example of the workpiece | work TBL (after standard deviation calculation) 212 of this invention. 本発明の偏差値TBL213のレイアウト図とデータ例である。It is a layout figure and example of data of deviation value TBL213 of the present invention. 本発明のワークTBL(企業名称格納)214のレイアウト図とデータ例である。It is a layout figure and data example of work TBL (company name storage) 214 of the present invention. 本発明のワークTBL(業界情報追加)215のレイアウト図とデータ例である。It is a layout figure and data example of work TBL (industry information addition) 215 of the present invention. 本発明の企業評価TBL216のレイアウト図とデータ例である。It is a layout figure and data example of company evaluation TBL216 of this invention.

以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
(システム構成全体)
図1は、本実施形態に係る企業評価システムの全体構成を示す図である。本実施形態に係る企業評価システムは、クライアント/サーバ型のコンピュータシステムであり、複数のユーザ端末101とサーバ100とがローカルネットワーク104に接続されて構成される。サーバ100はWEB上に掲載されている財務諸表EDINET102とグローバルネットワーク103に接続されて構成される。
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
(Overall system configuration)
FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a company evaluation system according to the present embodiment. The company evaluation system according to the present embodiment is a client / server computer system, and is configured by connecting a plurality of user terminals 101 and a server 100 to a local network 104. The server 100 is configured to be connected to the financial statement EDINET 102 posted on the WEB and the global network 103.

図2は、サーバ100のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。サーバ100は、CPU等の制御部201と、制御部201が実行する各種機能からなるプログラムおよび各種データを記憶する記憶部200と、ローカルネットワーク104を介してユーザ端末101と情報の送受信を行うネットワークインタフェース部203とを具備する。サーバ100の記憶部200には、重み付け入力機能204と重み平均値算出機能205と偏差値算出機能206と企業評価機能207と重み付けTBL208とワークTBL(平均値算出)209と重み平均値TBL210とワークTBL(EDINETコピー)211とワークTBL(標準偏差計算後)212と偏差値TBL213とワークTBL(企業名尚格納)214とワークTBL(業界情報追加)215と企業評価TBL216が格納されている。詳細は後述するが、重み付け入力機能204は有識者により重み付け入力画面(図9)にて入力された情報を重み付けTBL208に格納する機能を有する。また、重み平均値算出機能205は重み平均値算出画面(図10)から受け取った業界情報について、各有識者により入力された重みの平均値を算出し、重み平均値TBL210に格納する機能を有する。また、偏差値算出機能206は財務諸表EDINET102のデータを元に各企業のKPI(重要業績評価指標)毎の偏差値を算出し、偏差値TBL213に格納する機能を有する。なお、KPIとは、企業や組織がある目標に対して、その達成に向けた施策の達成度合いや実施効果を定量的に評価するための指標である。また、企業評価機能207は偏差値TBL213に格納されている各企業の各KPIの偏差値と、その業界の重み情報を掛け合わせることで、各企業の評価数値を算出し、企業評価TBL216に格納すると共に、企業評価結果画面に表示する機能を有する。   FIG. 2 is a block diagram illustrating an exemplary hardware configuration of the server 100. The server 100 includes a control unit 201 such as a CPU, a storage unit 200 that stores programs and various types of data executed by the control unit 201, and a network that transmits and receives information to and from the user terminal 101 via the local network 104. And an interface unit 203. The storage unit 200 of the server 100 includes a weight input function 204, a weight average value calculation function 205, a deviation value calculation function 206, a company evaluation function 207, a weight TBL 208, a work TBL (average value calculation) 209, a weight average value TBL 210, a work A TBL (EDINET copy) 211, a work TBL (after standard deviation calculation) 212, a deviation value TBL213, a work TBL (company name storage) 214, a work TBL (industry information addition) 215, and a company evaluation TBL216 are stored. Although details will be described later, the weighting input function 204 has a function of storing information input on the weighting input screen (FIG. 9) by an expert in the weighting TBL 208. The weight average value calculation function 205 has a function of calculating an average value of weights input by each expert for the industry information received from the weight average value calculation screen (FIG. 10) and storing the average value in the weight average value TBL210. The deviation value calculation function 206 has a function of calculating a deviation value for each KPI (important performance evaluation index) of each company based on the data of the financial statement EDINET 102 and storing it in the deviation value TBL 213. The KPI is an index for quantitatively evaluating the achievement degree and the implementation effect of a measure for achieving a certain goal of a company or organization. Further, the company evaluation function 207 calculates the evaluation value of each company by multiplying the deviation value of each KPI of each company stored in the deviation value TBL213 and the weight information of the industry, and stores it in the company evaluation TBL216. In addition, it has a function of displaying on the company evaluation result screen.

図3は、ユーザ端末101のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。ユーザ端末101は、ディスプレイ等の表示部300と、キーボード、マウス等の入力部301と、制御部302と、制御部302が実行する処理のプログラムやデータを記憶する記憶部304と、ローカルネットワーク104を介してサーバ100と情報の送受信を行うネットワークインタフェース部303とを具備する。ユーザ端末101の記憶部304には、画面表示機能305とデータ送信機能306が格納されている。
(処理フロー)
図4は、重み付け入力機能204の処理を示すフローチャートである。先ず、ユーザ端末101の表示部300に重み平均値算出画面(図10)が表示される。ここで、ユーザ端末101から、操作者による、入力部301を用いた業界入力エリア900と氏名入力エリア901と重み重力エリア902への情報入力、およびOKボタン903を押下する操作により、業界と氏名と経営指標と重み情報は、ユーザ端末101からネットワーク104を介してサーバ100へ送信され、重み付け入力機能204は業界と氏名と経営指標と重み情報を受け取る(ステップS401)。
FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the user terminal 101. The user terminal 101 includes a display unit 300 such as a display, an input unit 301 such as a keyboard and a mouse, a control unit 302, a storage unit 304 that stores programs and data for processing executed by the control unit 302, and a local network 104. A network interface unit 303 that transmits and receives information to and from the server 100. The storage unit 304 of the user terminal 101 stores a screen display function 305 and a data transmission function 306.
(Processing flow)
FIG. 4 is a flowchart showing processing of the weighting input function 204. First, the weight average value calculation screen (FIG. 10) is displayed on the display unit 300 of the user terminal 101. Here, from the user terminal 101, an operator inputs information to the industry input area 900, the name input area 901, and the weight gravity area 902 using the input unit 301, and presses an OK button 903, whereby the industry and name are entered. The management index and weight information are transmitted from the user terminal 101 to the server 100 via the network 104, and the weighting input function 204 receives the industry, name, management index, and weight information (step S401).

次に、重み付け入力機能204は、重み付けTBL208(図14)へ業界と氏名と経営指標と重み情報を格納する(ステップS402)。
(処理フロー)
図5は、重み付け入力機能204の処理を示すフローチャートである。先ず、ユーザ端末101の表示部300に重み付け入力画面(図9)が表示される。ここで、ユーザ端末101から、操作者が、入力部301を用いて、業界入力エリア1000に情報を入力し、OKボタン1001を押下する操作を行うと、業界と氏名と経営指標と重み情報が、ユーザ端末101からローカルネットワーク104を介してサーバ100へ送信され、サーバ100は業界と氏名と経営指標と重み情報を受け取る(ステップS501)。
Next, the weighting input function 204 stores the industry, name, management index, and weight information in the weighting TBL 208 (FIG. 14) (step S402).
(Processing flow)
FIG. 5 is a flowchart showing processing of the weighting input function 204. First, a weighting input screen (FIG. 9) is displayed on the display unit 300 of the user terminal 101. Here, when the operator inputs information into the industry input area 1000 using the input unit 301 and performs an operation of pressing the OK button 1001 from the user terminal 101, the industry, name, management index, and weight information are obtained. Then, the data is transmitted from the user terminal 101 to the server 100 via the local network 104, and the server 100 receives the industry, name, management index, and weight information (step S501).

次に、重み平均算出機能205は、重み付けTBL208(図14)より業界(小売業)をキーに検索し抽出された3レコードに対し、業界1300、氏名1301、KPI_1(1302)、KPI_2(1303)、KPI_3(1304)、KPI_4(1305)、KPI_5(1306)、KPI_6(1307)、KPI_7(1308)を取得し、ワークTBL(平均値算出)209(図15)の業界(1400)、氏名(1401)、KPI_1(1402)、KPI_2(1403)、KPI_3(1404)、KPI_4(1405)、KPI_5(1406)、KPI_6(1407)、KPI_7(1408)に格納する(ステップS502)。   Next, the weighted average calculation function 205 searches the industry 1300, name 1301, KPI_1 (1302), KPI_2 (1303) for the 3 records extracted by searching the industry (retail business) from the weighting TBL 208 (FIG. 14) as a key. , KPI_3 (1304), KPI_4 (1305), KPI_5 (1306), KPI_6 (1307), KPI_7 (1308) are acquired, and the industry (1400), name (1401) of the work TBL (average value calculation) 209 (FIG. 15) ), KPI_1 (1402), KPI_2 (1403), KPI_3 (1404), KPI_4 (1405), KPI_5 (1406), KPI_6 (1407), and KPI_7 (1408) (step S502).

次に、重み平均算出機能205は、ワークTBL(平均値算出)209(図15)のKPI_1(1402)、KPI_2(1403)、KPI_3(1404)、KPI_4(1405)、KPI_5(1406)、KPI_6(1407)、KPI_7(1408)について、それぞれ平均値を計算する(ステップS503)。   Next, the weighted average calculation function 205 performs the work TBL (average value calculation) 209 (FIG. 15) KPI_1 (1402), KPI_2 (1403), KPI_3 (1404), KPI_4 (1405), KPI_5 (1406), KPI_6 ( 1407) and KPI_7 (1408), average values are calculated (step S503).

次に、重み平均算出機能205は、前処理で計算したKPI_1、KPI_2、KPI_3、KPI_4、KPI_5、KPI_6、KPI_7の平均値をそれぞれ、重み平均値TBL210のKPI_1重み平均1501、KPI_2重み平均1502、KPI_3重み平均1503、KPI_4重み平均1504、KPI_5重み平均1505、KPI_6重み平均1506、KPI_7重み平均1507に格納する(ステップS504)。
(処理フロー)
図6は、偏差値算出機能206の処理を示すフローチャートである。先ず、ユーザ端末101の表示部300に偏差値算出画面(図11)が表示される。ここで、ユーザ端末101から、操作者が、入力部301を用いて、偏差値算出実行ボタン1100を押下する操作を行うと、偏差値算出実行命令がユーザ端末101からローカルネットワーク104を介してサーバ100へ送信され、サーバ100は偏差値算出実行命令を受け取る(ステップS601)。
Next, the weighted average calculation function 205 calculates the average values of KPI_1, KPI_2, KPI_3, KPI_4, KPI_5, KPI_6, and KPI_7 calculated in the preprocessing, respectively, as KPI_1 weight average 1501, KPI_2 weight average 1502, KPI_3 of the weight average value TBL210. The weight average 1503, KPI_4 weight average 1504, KPI_5 weight average 1505, KPI_6 weight average 1506, and KPI_7 weight average 1507 are stored (step S504).
(Processing flow)
FIG. 6 is a flowchart showing the processing of the deviation value calculation function 206. First, a deviation value calculation screen (FIG. 11) is displayed on the display unit 300 of the user terminal 101. Here, when the operator performs an operation of pressing the deviation value calculation execution button 1100 using the input unit 301 from the user terminal 101, a deviation value calculation execution command is transmitted from the user terminal 101 to the server via the local network 104. The server 100 receives the deviation value calculation execution command (step S601).

次に、偏差値算出機能205はグローバルネットワーク103を介して財務諸表EDINET102の情報を検索し、企業ID、企業名、業界、KPI_1、KPI_2、KPI_3、KPI_4、KPI_5、KPI_6、KPI_7を取得し、をワークTBL(EDINETコピー)211の企業ID1600、企業名1601、業界1602、KPI_1(1603)、KPI_2(1604)、KPI_3(1605)、KPI_4(1606)、KPI_5(1607)、KPI_6(1608)、KPI_7(1609)に格納する(ステップS602)。   Next, the deviation value calculation function 205 searches the information of the financial statement EDINET 102 via the global network 103, acquires the company ID, company name, industry, KPI_1, KPI_2, KPI_3, KPI_4, KPI_5, KPI_6, KPI_7, Company ID 1600 of work TBL (EDINET copy) 211, company name 1601, industry 1602, KPI_1 (1603), KPI_2 (1604), KPI_3 (1605), KPI_4 (1606), KPI_5 (1607), KPI_6 (1608), KPI_7 ( 1609) (step S602).

次に、偏差値算出機能205は、ワークTBL(EDINETコピー)211に格納されているKPI数をカウントし、N(KPI数)=7とする(ステップS603)。   Next, the deviation value calculation function 205 counts the number of KPIs stored in the work TBL (EDINET copy) 211, and sets N (number of KPIs) = 7 (step S603).

次に、偏差値算出機能205は、変数Aに0を代入する(ステップS604)。   Next, the deviation value calculation function 205 substitutes 0 for the variable A (step S604).

次に、偏差値算出機能205は、変数AにA+1を代入する(ステップS605)。   Next, the deviation value calculation function 205 substitutes A + 1 for the variable A (step S605).

次に、偏差値算出機能205は、ワークTBL(EDINETコピー)211からKPI_A(A=1)の全社平均、全社標準偏差を求め、それぞれワークTBL(標準偏差計算後)212の全社平均1701、全社標準偏差1702に格納する(ステップS606)。   Next, the deviation value calculation function 205 obtains the company-wide average and company-wide standard deviation of KPI_A (A = 1) from the work TBL (EDINET copy) 211, and the company-wide average 1701 of the work TBL (after standard deviation calculation) 212, company-wide. Stored in the standard deviation 1702 (step S606).

次に偏差値算出機能205は、N=AとなるまでS605〜S606の処理を繰り返す(ステップS607)。   Next, the deviation value calculation function 205 repeats the processing of S605 to S606 until N = A (step S607).

次に、偏差値算出機能205は、ワークTBL(EDINETコピー)211のレコード数を取得し、M=10とする(ステップS608)。   Next, the deviation value calculation function 205 acquires the number of records of the work TBL (EDINET copy) 211 and sets M = 10 (step S608).

次に、偏差値算出機能205は、B=0とする(ステップS609)。   Next, the deviation value calculation function 205 sets B = 0 (step S609).

次に、偏差値算出機能205は、B=B+1=1とする(ステップS610)。   Next, the deviation value calculation function 205 sets B = B + 1 = 1 (step S610).

次に、偏差値算出機能205は、A=0とする(ステップS611)。   Next, the deviation value calculation function 205 sets A = 0 (step S611).

次に、偏差値算出機能205は、A=A+1=1とする(ステップS612)。   Next, the deviation value calculation function 205 sets A = A + 1 = 1 (step S612).

次に、偏差値算出機能205は、ワークTBL(標準偏差計算後)212からKPI_A(A=1)の全社標準偏差を元に、ワークTBL(EDINETコピー)211のBレコード目の企業の偏差値を算出する(ステップS613)。   Next, the deviation value calculation function 205 calculates the deviation value of the company in the B record of the work TBL (EDINET copy) 211 based on the company-wide standard deviation of KPI_A (A = 1) from the work TBL (after standard deviation calculation) 212. Is calculated (step S613).

次に、偏差値算出機能205は、算出した偏差値を偏差値TBL213のKPI_A(A=1)(2003)に格納する(ステップS614)。   Next, the deviation value calculation function 205 stores the calculated deviation value in KPI_A (A = 1) (2003) of the deviation value TBL213 (step S614).

次に、偏差値算出機能205は、N=Aとなるまで全KPI(KPI_1〜KPI_7)に対して偏差値算出を繰り返す(ステップS615)。   Next, the deviation value calculation function 205 repeats calculation of deviation values for all KPIs (KPI_1 to KPI_7) until N = A (step S615).

次に、偏差値算出機能205は、M=Bとなるまで全企業(企業ID:1〜10)に対して偏差値算出を繰り返す(ステップS616)。
(処理フロー)
図7は、企業評価機能207の処理を示すフローチャートである。先ず、先ず、ユーザ端末101の表示部300に企業評価設定画面(図12)が表示される。ここで、ユーザ端末101から、操作者が、入力部301を用いて、提案企業1200と競合企業1(1201)と競合企業2(1202)と競合企業3(1203)を入力し、OKボタン1204を押下する操作を行うと、設定した提案企業1200と競合企業1(1201)と競合企業2(1202)と競合企業3(1203)がユーザ端末101からローカルネットワーク104を介してサーバ100へ送信され、サーバ100は提案企業1200と競合企業1(1201)と競合企業2(1202)と競合企業3(1203)を受け取り、ワークTBL(企業名称格納)214の企業名1800に格納する(ステップS701)。
Next, the deviation value calculation function 205 repeats the deviation value calculation for all companies (company ID: 1 to 10) until M = B (step S616).
(Processing flow)
FIG. 7 is a flowchart showing the processing of the company evaluation function 207. First, a company evaluation setting screen (FIG. 12) is displayed on the display unit 300 of the user terminal 101. Here, from the user terminal 101, the operator inputs the proposed company 1200, the competitor 1 (1201), the competitor 2 (1202), and the competitor 3 (1203) using the input unit 301, and an OK button 1204. When the user presses the button, the proposed company 1200, competitor 1 (1201), competitor 2 (1202), and competitor 3 (1203) are transmitted from the user terminal 101 to the server 100 via the local network 104. The server 100 receives the proposed company 1200, the competitor 1 (1201), the competitor 2 (1202), and the competitor 3 (1203), and stores them in the company name 1800 of the work TBL (company name storage) 214 (step S701). .

次に、企業評価機能207は、ワークTBL(企業名称格納)214のレコード数を取得し、N =レコード数=4とする(ステップS702)。次に、企業評価機能207は、A=0とする(ステップS703)。   Next, the company evaluation function 207 acquires the number of records of the work TBL (company name storage) 214, and sets N = number of records = 4 (step S702). Next, the company evaluation function 207 sets A = 0 (step S703).

次に、企業評価機能207は、A=A+1=1とする(ステップS704)。   Next, the company evaluation function 207 sets A = A + 1 = 1 (step S704).

次に、企業評価機能207は、ワークTBL(企業名称格納)214のAレコード目(1レコード目=企業名“A”)の企業をキーに、ワークTBL(EDINETコピー)211からの業界1602を取得し、ワークTBL(業界情報追加)215の業界1901に格納する(ステップS705)。   Next, the company evaluation function 207 uses the company of the A record (first record = company name “A”) of the work TBL (company name storage) 214 as a key to select the industry 1602 from the work TBL (EDINET copy) 211. It is acquired and stored in the industry 1901 of the work TBL (industry information addition) 215 (step S705).

次に、企業評価機能207は、A=Nとなるまで全企業(A,Z,B,Y)に対して業界の格納(ステップS704〜ステップS705)を繰り返す(ステップS706)。   Next, the company evaluation function 207 repeats industry storage (steps S704 to S705) for all companies (A, Z, B, Y) until A = N (step S706).

次に、企業評価機能207は、ワークTBL(業界情報追加)215に格納されている全てのレコードの業界1901の値が同一であるか判定する(ステップS707)。全て同一の場合はA(ステップS709)へ、そうでない場合はB(ステップS708)に遷移する。
(処理フロー)
図8は、企業評価機能207の処理を示すフローチャートである。先ず、企業評価機能207は、Bの処理はEND(ステップS813)に遷移させる(ステップS801)。
Next, the company evaluation function 207 determines whether the value of the industry 1901 of all records stored in the work TBL (industry information addition) 215 is the same (step S707). If all are the same, the process proceeds to A (step S709), and if not, the process proceeds to B (step S708).
(Processing flow)
FIG. 8 is a flowchart showing the processing of the company evaluation function 207. First, the company evaluation function 207 shifts the process B to END (step S813) (step S801).

次に、企業評価機能207は、Aの処理は、S802に遷移させる(ステップS800)。   Next, the company evaluation function 207 shifts the process of A to S802 (step S800).

次に、企業評価機能207は、ワークTBL(EDINETコピー)211のKPIカラム数(1603〜1609)を取得し、変数M(今回の例ではM=7)を入力する(ステップS802)。   Next, the company evaluation function 207 acquires the number of KPI columns (1603 to 1609) of the work TBL (EDINET copy) 211, and inputs a variable M (M = 7 in this example) (step S802).

次に、企業評価機能207は、A=0とする(ステップS803)。   Next, the company evaluation function 207 sets A = 0 (step S803).

次に、企業評価機能207は、A=A+1=1とする(ステップS804)。   Next, the company evaluation function 207 sets A = A + 1 = 1 (step S804).

次に、企業評価機能207は、B=0とする(ステップS805)。   Next, the company evaluation function 207 sets B = 0 (step S805).

次に、企業評価機能207は、B=B+1=1とする(ステップS806)。   Next, the company evaluation function 207 sets B = B + 1 = 1 (step S806).

次に、企業評価機能207は、ワークTBL(企業名称格納)214に格納されているBレコード目(1レコード目)の企業(企業名“A”)をキーに、偏差値TBL213からKPI_A(A=1)偏差値2003を取得し、その値をX(X=42.89)とする(ステップS807)。   Next, the company evaluation function 207 uses the company (company name “A”) of the B record (first record) stored in the work TBL (company name storage) 214 as a key from the deviation value TBL 213 to KPI_A (A = 1) The deviation value 2003 is acquired, and the value is set to X (X = 42.89) (step S807).

次に、企業評価機能207は、ワークTBL(企業名称格納)214に格納されているBレコード目(1レコード目)の企業(企業名“A”)をキーに、重み平均値TBL210からKPI_A(A=1)重み平均を取得し、その値をY(Y=36.7)とする(ステップS808)。   Next, the company evaluation function 207 uses the company (company name “A”) of the B record (first record) stored in the work TBL (company name storage) 214 as a key from the weighted average value TBL 210 to KPI_A ( A = 1) The weighted average is acquired, and the value is set to Y (Y = 36.7) (step S808).

次に、企業評価機能207は、X*Y/100=42.89*36.7/100を算出し、結果を企業評価TBL216のKPI_A(A=1)評価2103に格納する(ステップS809)。   Next, the company evaluation function 207 calculates X * Y / 100 = 42.89 * 36.7 / 100, and stores the result in the KPI_A (A = 1) evaluation 2103 of the company evaluation TBL 216 (step S809).

次に、企業評価機能207は、B=Nを判定し、B=NとなるまでステップS806〜ステップS809を繰返し実施し、KPI_A(A=1)の評価を全企業に対し実施する(ステップS810)。   Next, the company evaluation function 207 determines B = N, repeats steps S806 to S809 until B = N, and evaluates KPI_A (A = 1) for all companies (step S810). ).

次に、企業評価機能207は、A=Mを判定し、A=MとなるまでステップS804〜ステップS810を繰返し実施し、KPI_1〜KPI_7までの評価を全企業に対し実施する(ステップS811)。   Next, the company evaluation function 207 determines A = M, repeatedly executes Steps S804 to S810 until A = M, and performs evaluations for KPI_1 to KPI_7 for all companies (Step S811).

次に、企業評価機能207は、企業評価TBL216の企業名2101と業界2102とKPI_1評価2103とKPI_2評価2104とKPI_3評価2105とKPI_4評価2106とKPI_5評価2107とKPI_6評価2108とKPI_7評価2109を企業評価結果画面(図13)の企業名1300と業界1301とKPI_1評価1302とKPI_2評価1303とKPI_3評価1304とKPI_4評価1305とKPI_5評価1306とKPI_6評価1307とKPI_7評価1308に入力し、更に、企業評価TBL216のKPI_1評価2103とKPI_2評価2104とKPI_3評価2105とKPI_4評価2106とKPI_5評価2107とKPI_6評価2108とKPI_7評価2109を合計した値を企業評価結果画面(図13)の総合評価1309に表示する(ステップS812)。   Next, the company evaluation function 207 evaluates the company name 2101, industry 2102, KPI_1 evaluation 2103, KPI_2 evaluation 2104, KPI_3 evaluation 2105, KPI_4 evaluation 2106, KPI_5 evaluation 2107, KPI_6 evaluation 2108 and KPI_7 evaluation 2109 of the company evaluation TBL 216. In the result screen (FIG. 13), the company name 1300, the industry 1301, the KPI_1 evaluation 1302, the KPI_2 evaluation 1303, the KPI_3 evaluation 1304, the KPI_4 evaluation 1305, the KPI_5 evaluation 1306, the KPI_6 evaluation 1307, and the KPI_7 evaluation 1308 are entered. KPI_1 evaluation 2103, KPI_2 evaluation 2104, KPI_3 evaluation 2105, KPI_4 evaluation 2106, KPI_5 evaluation 2107, KPI_6 evaluation 2108 and KPI_7 evaluation 2109 Valence result screen displayed on the comprehensive evaluation 1309 (FIG. 13) (step S812).

このように、従来と比べ業界毎の特性を加味したより正確な経営分析ができるので、顧客企業の経営分析工数を削減可能となり、また、受注確度を高めることができる。
(画面構成)
図9は、ユーザ端末101の表示部300に表示される重み付け入力画面である。重み付け入力画面は業界入力エリア900、氏名入力エリア901、重み入力エリア902、OKボタン903から構成され、重み付け入力機能204を実現するための画面構成要素となっている。
As described above, since more accurate management analysis can be performed in consideration of the characteristics of each industry as compared with the conventional case, the management analysis man-hours of the client company can be reduced, and the order accuracy can be increased.
(screen structure)
FIG. 9 is a weighting input screen displayed on the display unit 300 of the user terminal 101. The weighting input screen includes an industry input area 900, a name input area 901, a weight input area 902, and an OK button 903, and is a screen component for realizing the weighting input function 204.

図10は、ユーザ端末101の表示部300に表示される重み平均値算出画面である。重み平均値算出画面は業界入力エリア1000、業界別重み平均値算出実行ボタン1001から構成され、重み平均値算出機能205を実現するための画面構成要素となっている。   FIG. 10 is a weighted average value calculation screen displayed on the display unit 300 of the user terminal 101. The weight average value calculation screen includes an industry input area 1000 and an industry-specific weight average value calculation execution button 1001, and is a screen component for realizing the weight average value calculation function 205.

図11は、ユーザ端末101の表示部300に表示される偏差値算出画面である。偏差値算出画面は偏差値算出実行ボタン1100から構成され、偏差値算出機能206を実現するための画面構成要素となっている。   FIG. 11 is a deviation value calculation screen displayed on the display unit 300 of the user terminal 101. The deviation value calculation screen includes a deviation value calculation execution button 1100, and is a screen component for realizing the deviation value calculation function 206.

図12は、ユーザ端末101の表示部300に表示される企業設定画面である。企業設定画面は提案企業入力エリア1200、競合企業1入力エリア1201、競合企業2入力エリア1202、競合企業3入力エリア1203、OKボタン1204から構成され、企業評価機能207を実現するための画面構成要素となっている。なお、本実施形態では、競合の企業数はn社とする。nはユーザ視点でのニーズと性能面を加味し妥当な値とする。
図13は、ユーザ端末101の表示部300に表示される企業評価結果画面である。企業設定画面は企業名表示エリア1300、業界表示エリア1301、KPI_1評価表示エリア1302、KPI_2評価表示エリア1303、KPI_3評価表示エリア1304、KPI_4評価表示エリア1305、KPI_5評価表示エリア1306、KPI_6評価表示エリア1307、KPI_7評価表示エリア1308、KPI_8評価表示エリア1309、OKボタン1310から構成される。
(TBL構成)
図14は、重み付けTBL208のデータ構成図である。重み付けTBL208には、有識者により入力された業界1300の情報と、その各KPI(KPI_1(1302)〜KPI_7(1308))の重み情報が数値として記憶されている。
FIG. 12 is a company setting screen displayed on the display unit 300 of the user terminal 101. The company setting screen is composed of a proposed company input area 1200, a competitor company 1 input area 1201, a competitor company 2 input area 1202, a competitor company 3 input area 1203, and an OK button 1204, and is a screen component for realizing the company evaluation function 207. It has become. In this embodiment, the number of competing companies is n. n is a reasonable value considering the needs and performance from the user's perspective.
FIG. 13 is a company evaluation result screen displayed on the display unit 300 of the user terminal 101. The company setting screen includes a company name display area 1300, an industry display area 1301, a KPI_1 evaluation display area 1302, a KPI_2 evaluation display area 1303, a KPI_3 evaluation display area 1304, a KPI_4 evaluation display area 1305, a KPI_5 evaluation display area 1306, and a KPI_6 evaluation display area 1307. , KPI_7 evaluation display area 1308, KPI_8 evaluation display area 1309, and OK button 1310.
(TBL configuration)
FIG. 14 is a data configuration diagram of the weighting TBL 208. The weighting TBL 208 stores industry 1300 information input by experts and weight information of each KPI (KPI_1 (1302) to KPI_7 (1308)) as numerical values.

図15は、ワークTBL(平均値算出)209のデータ構成図である。ワークTBL(平均値算出)209には業界情報1400と、氏名1401と、各KPI(KPI_1(1302)〜KPI_7(1308))の重み情報が数値として記憶されている。   FIG. 15 is a data configuration diagram of the workpiece TBL (average value calculation) 209. The work TBL (average value calculation) 209 stores industry information 1400, a name 1401, and weight information of each KPI (KPI_1 (1302) to KPI_7 (1308)) as numerical values.

図16は、重み平均値TBL210のデータ構成図である。重み平均値TBL210には、業界1500と、各KPI(KPI_1〜KPI_7)の重み平均値として、KPI_1重み平均1501、KPI_2重み平均1502、KPI_3重み平均1503、KPI_4重み平均1504、KPI_5重み平均1505、KPI_6重み平均1506、KPI_7重み平均1507が記憶されている。   FIG. 16 is a data configuration diagram of the weighted average value TBL210. The weight average value TBL210 includes the industry 1500 and the weight average values of each KPI (KPI_1 to KPI_7) as KPI_1 weight average 1501, KPI_2 weight average 1502, KPI_3 weight average 1503, KPI_4 weight average 1504, KPI_5 weight average 1505, KPI_6. Weight average 1506 and KPI_7 weight average 1507 are stored.

図17は、ワークTBL(EDINETコピー)211のデータ構成図である。ワークTBL(EDINETコピー)211には企業を一意に識別する企業ID1600と企業名1601と業界1602を示す情報がそれぞれ対応付けて記憶されており、その企業の各KPI(KPI_1〜KPI_7)の実際の数値がKPI_1(1603)、KPI_2(1604)、KPI_3(1605)、KPI_4(1606)、KPI_5(1607)、KPI_6(1608)、KPI_7(1609)に記憶されている。   FIG. 17 is a data configuration diagram of the work TBL (EDINET copy) 211. The work TBL (EDINET copy) 211 stores information indicating a company ID 1600, a company name 1601, and an industry 1602 that uniquely identify a company, and stores the actual KPI (KPI_1 to KPI_7) of the company. Numerical values are stored in KPI_1 (1603), KPI_2 (1604), KPI_3 (1605), KPI_4 (1606), KPI_5 (1607), KPI_6 (1608), and KPI_7 (1609).

図18は、ワークTBL(標準偏差計算後)212のデータ構成図である。ワークTBL(標準偏差計算後)212には、KPI名1700毎の全社平均1701と全社標準偏差1702が記憶されている。   FIG. 18 is a data configuration diagram of the workpiece TBL (after standard deviation calculation) 212. The work TBL (after standard deviation calculation) 212 stores a company-wide average 1701 and a company-wide standard deviation 1702 for each KPI name 1700.

図19は、偏差値TBL213のデータ構成図である。偏差値TBL213には企業を一意に識別する企業ID2000と企業名2001と業界2002を示す情報がそれぞれ対応付けて記憶されており、その企業の各KPI(KPI_1〜KPI_7)の偏差値がKPI_1偏差値2003、KPI_2偏差値2004、KPI_3偏差値2005、KPI_4偏差値2006、KPI_5偏差値2007、KPI_6偏差値2008、KPI_7偏差値2009に記憶されている。   FIG. 19 is a data configuration diagram of the deviation value TBL213. The deviation value TBL 213 stores information indicating the company ID 2000, the company name 2001, and the industry 2002 that uniquely identify the company, and the deviation value of each KPI (KPI_1 to KPI_7) of the company is the KPI_1 deviation value. 2003, KPI_2 deviation value 2004, KPI_3 deviation value 2005, KPI_4 deviation value 2006, KPI_5 deviation value 2007, KPI_6 deviation value 2008, KPI_7 deviation value 2009.

図20は、ワークTBL(企業名称格納)214のデータ構成図である。ワークTBL(企業名称格納)214には企業名1800が記憶されている。   FIG. 20 is a data configuration diagram of the work TBL (company name storage) 214. The work TBL (company name storage) 214 stores a company name 1800.

図21は、ワークTBL(業界情報追加)215のデータ構成図である。ワークTBL(業界情報追加)215には企業名1900と業界1901を示す情報が対応付けられて記憶されている。   FIG. 21 is a data configuration diagram of the work TBL (industry information addition) 215. The work TBL (industry information addition) 215 stores information indicating the company name 1900 and the industry 1901 in association with each other.

図22は、企業評価TBL216のデータ構成図である。企業評価TBL216には企業名2101と、業界2102と各KPI(KPI_1〜KPI_7)の評価値がKPI_1評価2103、KPI_2評価2104、KPI_3評価2105、KPI_4評価2106、KPI_5評価2107、KPI_6評価2108、KPI_7評価2109に記憶されている。   FIG. 22 is a data configuration diagram of the company evaluation TBL 216. In the company evaluation TBL 216, the evaluation values of the company name 2101, the industry 2102 and each KPI (KPI_1 to KPI_7) are KPI_1 evaluation 2103, KPI_2 evaluation 2104, KPI_3 evaluation 2105, KPI_4 evaluation 2106, KPI_5 evaluation 2107, KPI_6 evaluation 2108, KPI_7 evaluation. 2109 is stored.

以上本発明の一実施形態について説明した。上記実施形態によれば、業界毎の特性を考慮して企業の評価を行うことができる。これにより、従来と比べ業界毎の特性を加味したより正確な経営分析ができるので、顧客企業の経営分析工数の削減および受注確度の向上を図れる。   The embodiment of the present invention has been described above. According to the embodiment, it is possible to evaluate a company in consideration of the characteristics of each industry. As a result, more accurate management analysis can be performed in consideration of the characteristics of each industry compared to the conventional case, so that it is possible to reduce the management analysis man-hours of the client company and improve the order accuracy.

また、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。   The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made without departing from the scope of the invention.

100・・・サーバ、101・・・ユーザ端末、102・・・財務情報EDINET、103・・・グローバルネットワーク、104・・・ローカルネットワーク、200・・・記憶部、201・・・制御部、202・・・出力部、203・・・ネットワークインタフェース部、300・・・表示部、301・・・入力部、302・・・制御部、303・・・ネットワークインタフェース部、304・・・記憶部。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 ... Server, 101 ... User terminal, 102 ... Financial information EDINET, 103 ... Global network, 104 ... Local network, 200 ... Memory | storage part, 201 ... Control part, 202 ...... Output unit, 203 ... Network interface unit, 300 ... Display unit, 301 ... Input unit, 302 ... Control unit, 303 ... Network interface unit, 304 ... Storage unit.

Claims (4)

企業評価を行う企業評価システムにおける企業評価方法であって、
前記企業評価システムは、入力部、制御部、記憶部を具備し、
前記記憶部には、企業名と業界種別を示す情報と重み付け情報とが対応付けて記憶されており、
前記制御部により、
前記入力部を介して業界種別を示す情報を取得し、
前記取得した業界種別を示す情報に基づき前記記憶部を検索し、該当企業名および重み付け情報を取得し、
前記取得した重み付け情報の平均値を算出し、
前記算出した重み付け情報の平均値を前記企業名および前記業界種別を示す情報と対応付けて前記記憶部に格納し、
前記記憶部に記憶されている各企業の業界毎の偏差値と前記重み付け情報の平均値を掛け合わせて各企業の評価数値を算出し、
前記算出した各企業の評価数値を前記記憶部に格納する、
ことを特徴とする企業評価方法。
A company evaluation method in a company evaluation system for performing company evaluation,
The company evaluation system includes an input unit, a control unit, and a storage unit,
In the storage unit, information indicating company name and industry type and weighting information are stored in association with each other,
By the control unit,
Obtain information indicating the industry type via the input unit,
Search the storage unit based on the information indicating the acquired industry type, acquire the corresponding company name and weighting information,
Calculating an average value of the obtained weighting information;
An average value of the calculated weighting information is stored in the storage unit in association with information indicating the company name and the industry type,
Multiply the industry-specific deviation value of each company stored in the storage unit and the average value of the weighting information to calculate the evaluation value of each company,
Storing the calculated evaluation value of each company in the storage unit;
The company evaluation method characterized by this.
前記企業評価システムは、さらに出力部を具備し、
前記制御部により、
前記算出した各偉業の評価数値を前記出力部に表示する、
請求項1に記載の企業評価方法。
The company evaluation system further includes an output unit,
By the control unit,
Displaying the calculated numerical value of each feat on the output unit;
The company evaluation method according to claim 1.
前記重み付け情報は、KPI値である、
ことを特徴とする請求項2に記載の企業評価方法
The weighting information is a KPI value.
The company evaluation method according to claim 2,
コンピュータに、前記請求項1乃至請求項3の何れか1項に記載の企業評価方法を実施させるためのプログラム。   The program for making a computer implement the company evaluation method of any one of the said Claim 1 thru | or 3.
JP2011156253A 2011-07-15 2011-07-15 Company evaluation method and program Withdrawn JP2013025340A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011156253A JP2013025340A (en) 2011-07-15 2011-07-15 Company evaluation method and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011156253A JP2013025340A (en) 2011-07-15 2011-07-15 Company evaluation method and program

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2013025340A true JP2013025340A (en) 2013-02-04

Family

ID=47783672

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2011156253A Withdrawn JP2013025340A (en) 2011-07-15 2011-07-15 Company evaluation method and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2013025340A (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014162602A1 (en) * 2013-04-05 2014-10-09 株式会社日立製作所 Index-setting assistance device and index-setting assistance method
CN106354095A (en) * 2016-11-14 2017-01-25 墨宝股份有限公司 Sharing system for numerical control machine tool based on Internet of Things and method
JP2018112903A (en) * 2017-01-12 2018-07-19 横河電機株式会社 Plant operation support apparatus, plant operation support method, plant operation support program, and recording medium

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014162602A1 (en) * 2013-04-05 2014-10-09 株式会社日立製作所 Index-setting assistance device and index-setting assistance method
CN106354095A (en) * 2016-11-14 2017-01-25 墨宝股份有限公司 Sharing system for numerical control machine tool based on Internet of Things and method
JP2018112903A (en) * 2017-01-12 2018-07-19 横河電機株式会社 Plant operation support apparatus, plant operation support method, plant operation support program, and recording medium
US11353835B2 (en) 2017-01-12 2022-06-07 Yokogawa Electric Cornoration Plant operation support apparatus, plant operation support method, and plant operation support program recording medium

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Chen An ELECTRE-based outranking method for multiple criteria group decision making using interval type-2 fuzzy sets
US8051019B2 (en) Neural network resource sizing apparatus for database applications
Wang et al. A new approach for the selection of advanced manufacturing technologies: DEA with double frontiers
CN109816101A (en) A kind of session sequence of recommendation method and system based on figure convolutional neural networks
CN106251174A (en) Information recommendation method and device
US11687352B2 (en) Machine-learning models applied to interaction data for determining interaction goals and facilitating experience-based modifications to interface elements in online environments
US20120197816A1 (en) Product review bias identification and recommendations
JP2011008375A (en) Apparatus and method for supporting cause analysis
RU2733485C1 (en) System and method of processing data for integrated assessment of scientific and technological project maturity based on the use of a set of parameters
Wei et al. A modified slacks‐based ranking method handling negative data in data envelopment analysis
CN109872026A (en) Evaluation result generation method, device, equipment and computer readable storage medium
US20110208687A1 (en) Collaborative networking with optimized inter-domain information quality assessment
JP2013025340A (en) Company evaluation method and program
Sha et al. Modeling participation behaviors in design crowdsourcing using a bipartite network-based approach
Ejnioui et al. Prioritisation of software requirements using grey relational analysis
Oukharijane et al. Towards an approach for the evaluation of the quality of business process models
van Hop* et al. Fuzzy estimation for manufacturing flexibility
EP3667512A1 (en) A cloud platform and method for efficient processing of pooled data
JP5401885B2 (en) Model construction method, construction system, and construction program
JP6901979B2 (en) Security evaluation server and security evaluation method
JP2019200510A (en) Forecasting system and forecasting method
Al-Zanbouri et al. Data-aware web service recommender system for energy-efficient data mining services
JP6714160B2 (en) DATA LINEAGE DETECTION DEVICE, DATA LINEAGE DETECTION METHOD, AND DATA LINEAGE DETECTION PROGRAM
Ackerman et al. Evaluating rank accuracy based on incomplete pairwise preferences
JP2015228217A (en) Auxiliary analysis system for effective use of expert information and method therefor

Legal Events

Date Code Title Description
A300 Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300

Effective date: 20141007