学习能力评价

第一篇、工作能力自我评价

学习能力评价

工作能力自我评价

自我评价1

在日常工作中，本人自觉端正工作作风，紧系联系群众，经常深入现场检查质量规程标

准的执行情况，出现工程质量隐患及时和施工工人交流，提出整改要求。整改到位后，能够

及时总结经验，避免出现同样的质量问题。在工作中，做到勤查勤改，及时监督指导，分析

质量动态，提供准确数据，推行全面质量管理并督促有关人员做好工程质量的各项原始记录，

接受各级质量监督机构对工程质量的监督。对待工程质量问题做到不回避矛盾，不弄虚作假，

不以职谋私，不降低标准。在工作中，既获得了各班组的积极配合与支持又得到领导的肯定

和表扬。

自我评价2

有扎实的专业功底，做事有条理，能吃苦耐劳，有较强的表达能力和沟通能力，善于与

人合作，有团队精神，能快速适应各种环境，有较强的组织能力，勤奋好学，能够认识自己

的优缺点努力改正，不断完善自我踏实认真的学习态度,积极主动的工作作风,热情大方的待

人原则,艰苦朴素的生活习惯塑造了我独特的个性和人生追求,培养了我正确的人生观,世界

观,价值观,使我能乐观面对生活和工作并取得理想的成绩.

自我评价3

作为公司一位数控机床的操作工，对公司质量方针、环境方针、有以下认识质量是企

业的生命。首先，按照设备的安全操作规程正确的操作设备;在确保设备安全运行的前提下，

做到“三好、四会”;其次，通过学习，掌握乃至精通设备的加工范围、能力，发挥设备的各

项性能，按照既定的加工工艺(编制合理的加工程序)，满足零件的图纸质要求，并交验。量

的考虑，主要在于工艺的合理、辅助工作时间，以及个人操作的熟悉程度和养成良好的工作

习惯。如公司要求的定置管理就非常重要。总之，保质保量是公司质量方针得以实现的最最基础的保证，而品质综合了质量相关的各个层面，是包含了企业或公司文化的质量，

品质意味着精工。

自我评价4

具备较强的电子专业知识(对数字电路，模拟电路，c#，单片机,通信原理等较为熟悉); 对

电子产品的制造工艺，元器件特性和不良品分析等较为熟悉; 具备较强的表达能力，沟通协

调组织能力,管理能力和处理问题的能力;具有较强的学习能力和良好的团队合作意识。篇二

工作能力自我评价鉴定范文

工作能力自我评价鉴定范文

工作能力自我评价鉴定范文

（篇一）

我叫**，到**公司上班已经有两年了，在过去的两年里，有成功、有失败、

有欢乐、也

有苦恼，在公司领导的关怀与指导下，在各位同事的鼎力支持和帮助下，我的工作能力有了

很大的提高，现将两年来的工作做一个自我评价。

1、努力学习，不断提高业务能力，在工作中，认真学习业务知识，不断积累经验，积极

参加学习培训，不断充实自己；遵章守纪，两年来，自己在工作中做到不怕苦，不怕累，学

习优秀员工的方法，认真完成了本岗位各项工作任务；团结同事，共同努力，同事关系融洽，

团结友爱，互帮互助，互相尊重；由于自己工作经验不足，在工作中缺乏处理用户投诉的实

践经验，服务工作做得不够细致，这是我以后努力的方向。

2、本人自进入本公司工作以来，在各位同事的关怀帮助下，通过个人的努

公司人才评价体系方案

公司人才评价方案 一、人才评价目的 建立人才评价体系是对公司人才进行客观的评价，通过评价，准确掌握人力资源数量、质量，为公司人才发展、人才使用、人才储备提供可靠依据，实现人力资源统筹配置、人力资本不断增值，更好地为公司的发展提供人力资源支持。 二、人才评价范围 公司范围内转正后满半年工龄的在职管理族员工、专业族员工、技术族员工、营销族员工、操作族员工。 三、人才评价周期 每半年开展一次。每年1月份、7月份各组织一次。 四、人才评价原则 4.1 客观、公正原则。 4.2 定期化、制度化原则。 4.3 可行性、实用性原则。 五、人才评价组织 5.1 资源管理部 5.1.1制订人才评价体系方案； 5.1.2拟订人才评价工作计划、制定评价标准、组织专业测评、审核评价结果； 5.1.3负责人才评价结果的运用（人才任用、人才培养、人才调配）。 5.1.4与部门负责人沟通，保证人才评价工作开展； 5.1.5负责参与人才评价工作人员的培训、工作指导。 5.2用人部门负责人 5.2.1根据评价方案执行本部门人才的评估； 5.2.2提供本部门各岗位的岗位要求，配合建立岗位素质评价模型。 六、岗位评价模型建立 6.1.1 确定评价指标。设计调查问卷,在公司范围内抽取不同层级、不同岗位的员工进行调查，调查员工对公司企业文化的认同、价值观的理解及表现的行为特征，分析调查结果，找出公司人才的核心素质指标。(如：价值观、个性特质)。通过岗位分析，

对完成岗位工作目标所需要的知识、技能进行分析，提炼出各岗位素质指标。可以从以下几方面考虑： 知识。如完成工作目标所需要的专业知识、行业知识、本部门相关知识等； 能力。如为实现工作目标应具有的操作技能、逻辑思维能力、管理能力、沟通能力等。 职业素养。如员工的工作热情、诚信、职业道德等。 6.1.2 确定评价标准。评价标准是对评价指标进行分等级可测量性的描述，体现在行为特征和目标完成结果。分为优秀、良好、一般、较差。 6.1.2.1在公司范围内找出被评价岗位在职员工中优秀员工、一般员工、较差员工进行调查、访谈，在评价指标中具有哪些素质特征和行为特征及工作绩效。通过分析，找出胜任素质指标及行为特征并进行描述，为确定评价的标准提供依据。 6.1.2.2 找出行业标杆企业岗位员工胜任能力模型进行对比，找出差距，按照企业发展的现状和发展方向对评价标准进行调整。 6.1.2.3 成立专家小组,在分析调查数据的基础上,对评价指标、标准进行修正调整。 岗位评价模型的建立要考虑评价的信度和效度，确保评价的准确性、有效性。 七、人才评价方法、程序 7.1人才评价实行自我评价、360°反馈、专项测评机制。 7.1.1 自我评价。 被评价对象按照《岗位评价指标和标准》所列项目自我评价，采用填写《自我鉴定表》的方法进行。 7.1.2 360°反馈。 根据员工所处的职位，选择其直接领导、下属，平级其他部门同僚（员工）对《岗位评价指标和标准》中的项目进行评价。 360°反馈采取问卷法进行评价。 7.1.3 专项测评。 《岗位素质评价指标》中的专业知识、管理能力、个性特征等项目评价难度较大，由资源管理部按照不同职位类别进行专项测评。 专业知识采取试题考试方式进行测评。管理能力、个性特征利用专业的测评工

评估模型

如何评判培训目标的达成，分析培训是否给受训者带来知识的改变和能力的提升，最终给企业和社会带来效益，企业培训效果评估管理在现代企业中日益凸显其重要性。 多模式的企业培训效果评估 企业培训效果评估管理是指收集企业和受训者从培训当中获得的收益情况，以衡量培训是否有效的过程。培训效果评估通过不同的测量工具评价培训目标的达程度，并据此判断培训的有效性以作为未来举办类似培训活动时的参考。其目的是便于企业在选择、调整各种培训活动以及判断价值的时候做出更明智的抉择。培训效果评估产生于上世纪50年代，经过半个多世纪的发展，经历了从定性评估到定量评估、分层次评估到分阶段评估等阶段，在这里笔者介绍二种类型的评估模式。 分层次评估模式 分层次评估模式主要有柯克帕特里克（Kirkpatrick）的四层次企业培训评估模型、考夫曼（Kaufman）的五层次评估模型、菲力普斯（Phillips）的五级投资回报率（ROI）模型等。 柯克帕特里克模型是迄今为止国内外运用最广泛的模型。由威斯康星大学教授唐纳德?柯克帕特里克于1959年提出来的，他按照评估的深度和难度递进的顺序将培训效果分为4个层次：反应层、学习层、行为层和结果层。 反应层即受训人员对培训项目的反应和评价，是培训效果评估中的最低层次。它包括对培训师、培训管理过程、测试过程、课程材料、课程结构的满意等。 学习层该层次的评估反映受训者对培训内容的掌握程度，主要测定学员对培训的知识、态度与技能方面的了解与吸收程度等。 行为层行为层是测量在培训项目中所学习的技能和知识的转化程度，学员的工作行为有没有得到改善。这方面的评估可以通过学员的上级、下属、同事和学员本人对接受培训前后的行为变化进行评价。 结果层它用来评估上述（反应、学习、行为）变化对组织发展带来的可见的和积极的作用。此阶段的评估上升到组织的高度，但评估需要的费用、时间、难度都是最大的，是培训效果评估的难点。 考夫曼（Kaufman）扩展了柯克帕特里克的四层次模型，他认为培训能否成功，培训前的各种资源的获得至关重要，因而应该在模型中加上这一层次的评估。他认为，培训所产生的效果不仅仅对本组织有益，它最终会作用于组织所处的环境，从而给组织带来效益。因而他加上了第五个层次，即评估社会和客户的反应。

兼容多个综合评价方案及其分类的数学模型

系统工程学报 JOURNAL OF SYSTEMS ENGINEERING 1999年第14卷第2期 Vol.14 No.2 1999 兼容多个综合评价方案及其分类的数学模型 傅荣林秦寿康陈湛本 摘要本文研究的模型，是与多种综合评价方法的样品排序有最大相关和给定样品排序分类时有最小差异的新评价模型.这些模型已应用于综合评价广州市工业企业50强中. 关键词：评价方案，兼容度，差异度，分类，数学模型 分类号：N94 MATHEMATICAL MODELS OF THE COMPATIBILITY WITH MULTI-VALUATION SCHEMES AND CLASSIFICATIONS Fu Ronglin Qin Shoukang Chen Zhanben (Guangzhou Municipal Institute of Systems Engineering,Guangzhou 510400) Abstract In this paper， we study the new priority methods which have the maximal relatio n and the minimal difference degree with multi-valuation priority methods under g iv en classifications,and the methods are applied in comprehensive evaluation fifty mighty works of Guangzhou City. Key words:valuation schemes,compatibility degree,difference degree,classification，mathema tical model 0 引言 指标体系的综合评价方法是否可靠和准确取决于很多因素，一般来说，不存在普遍适用的综合评价方法.正因为如此，人们业已对系统综合评价方法做了很多研究，提出了许多有效的综合评价方法，如层次分析法、主成分分析法、模糊综合评判法、综合指数法和功效评分法等.这些方法都有各自的优点和特色：层次分析法模型具有层次结构，利于将决策者的经验判断给予量化，对目标结构复杂且缺乏一些数据的情况下更为实用，在社会、经济等领域都有着广泛的应用；主成分分析法模型则是理论上比较成熟，能用少数无关的主成分来代表原来众多相关的指标变量，且可从中提取权向量，因而日益为人们所重视；模糊综合评判法模型能把所有影响对象的独立因素联系到一起，应用等级隶属函数的方法，不仅可给出模糊对象的具体量数据乃至综合评价分，且可判定对象的优劣等级；综合指数法通常能与评价指标的统计口径一致，在社会经济统计中应

机器学习中关于模型评估方法总结

1模型评估 我们在建立模型之后，接下来就要去评估模型，确定这个模型是否有用。 在实际情况中，我们会用不同的度量去评估我们的模型，而度量的选择取决于模型的类型和模型以后要做的事。 1.1二分类评估 二分类模型的评估。 1.1.1业界标准叫法 二分类评估；分类算法。 1.1.2应用场景 信息检索、分类、识别、翻译体系中。 1.1. 2.1新闻质量分类评估 对于新闻APP，其通过各种来源获得的新闻，质量通常良莠不齐。为了提升用户体验，通常需要构建一个分类器模型分类低质新闻和优质新闻，进而进行分类器的评估。

1.1. 2.2垃圾短信分类评估 垃圾短信已经日益成为困扰运营商和手机用户的难题，严重影响人们的生活、侵害到运营商的社会公众形象。 构建二分类器模型对垃圾短信和正常短信进行分类，并进行二分类评估。 1.1.3原理 1.1.3.1混淆矩阵 混淆矩阵（Confusion Matrix）。来源于信息论，在机器学习、人工智能领域，混淆矩阵又称为可能性表格或错误矩阵，是一种矩阵呈现的可视化工具，用于有监督学习，在无监督学习中一般叫匹配矩阵。 混淆矩阵是一个N*N的矩阵，N为分类（目标值）的个数，假如我们面对的是一个二分类模型问题，即N=2，就得到一个2*2的矩阵，它就是一个二分类评估问题。 混淆矩阵的每一列代表预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目，每一行代表了数据的真实归属类别，每一行的数据

总数表示该类别的实例的数目。 图1 2*2混淆矩阵图 阳性（P，Positive）： 阴性（N，Negative）： 真阳性（TP，True Positive）：正确的肯定，又称“命中”（Hit）；被模型预测为正类的正样本。 真阴性（TN，True Negative）：正确的否定，又称“正确拒绝”（correct rejection），被模型预测为负类的负样本。 伪阳性（FP，false Positive）：错误的肯定，又称“假警报”（false alarm）；被模型预测为负类的正样本。 伪阴性（FN，false Negative）：错误的否定，又称“未命中”（miss）；被模型预测为正类的负样本。 灵敏度（Sensitivity）或真阳性率（TPR，Ture Negative Rate）：又称“召回率”（recall）、命中率（Hit Rate）。在阳性值中实际被预测正确所占的比例。TPR=TP/P=TP/(TP+FN)

评价指标模型方法模型的评价

评价指标模型方法-模型的评价 评分模型的评价指标 【摘要】如何评价一个评分模型的判别能力，一般在统计上用ROC、CAP、K-S统计量、GINI系数统计量等图形工具或统计指标。其中ROC曲线是较受欢迎的，而K-S统计量、GINI系数等和ROC曲线之间有一定的联系。 【关键词】评分模型评价指标 如果把业务上的二分类问题从统计角度理解，都在于寻找一个分类器，这个分类器可能是logistic模型，也可以是多元判别模型，还可以使其它复杂形式的模型。 一、ROC曲线

ROC，英文全称Receiver Operating Curve，翻译成中文，简称受试者工作特征曲线。其在统计实务中应用甚广，尤其应用于处理医学研究中的“正常组”和“异常组”区分建模问题，用于评价分类模型的表现能力。 ROC曲线原理。 要说清楚ROC曲线的原理，我们从一个简单的分类实例问题说起。假如我们有了基于商业银行企业贷款数据建立违约-非违约的业务分类模型，比如说我们是预测的所有样本的违约概率或者信用评级得分，比如信用评级得分，我们获得了关于两类样本的分布图形： 图两类样本的违约率经验分布 1.基本假设 上面的图例可以看成一个基于银行债务人违约率分类的分类器。左边的分布表示历史样本数据中违约者预测得到的违约率的分布；右边的分布相应表示非违约者的分布，其中C点表示决策者做出决断的切分点，对于该点有这样的

经济意义：一旦我们确定了C点，不考虑其他业务处理，的样本被预测为违约者，反之被预测为非谓语这。对于一个固定的Cutoff点，我们可得到一些有实际意义的量化指标： HR=，表示在C点左边，对Defaulters 的信用得分分布中，基于C点做决策时候，被正确命中的比率，这里H表示被正确预测的违约者的样本个数，ND表示违约样本的总数。 HR=，表示在C点左边，对non-Defaulters的信用得分分布中，基于C点做决策时候，被错误预测的比率，这里F表示被错误预测的违约者的样本个数，NND表示非违约样本的总数。 绘制方法 很显然，当我们移动C点的时候，我们得到了一个二维坐标点的集合，FAR，HR|C？缀信用得分区间}这里的FAR，HR是风险管理领域的专用表示方法。将其用统计中的一些概念进行一般化处理，得到：FD==，表示在C点左边

评价模型性能的指标

评价模型性能的指标有很多，目前应用最广泛的有准确度，灵敏度，特异性，马修相关系数。首先我们定义以下参数。 表2.1 预测结果的参数定义 符号 名称 描述 TP True position,真阳性 表示阳性样本经过正确分类之后被判为阳性 TN True negative,真阴性 表示阴性样本经过正确分类之后被判为阴性 FP False position,假阳性 表示阴性样本经过错误分类之后被判为阳性 FN False negative,假阴性 表示阳性样本经过错误分类之后被判为阴性 1.准确度：TP TN accuracy TP FP TN FN += +++ 准确度表示算法对真阳性和真阴性样本分类的正确性 2.灵敏度： TP sencitivity TP FN = + 灵敏度表示在分类为阳性的数据中算法对真阳性样本分类的准确度，灵敏度越大表示分类算法对真阳性样本分类越准确。即被正确预测的部分所占比例。 3.特异性：TN specificity TN FP = + 特异性表示在分类为阴性的数据中算法对阴性样本分类的准确度，特异性越大表示分类算法对真阴性样本分类越准确。 4.马修相关系数： MCC = 马修相关系数表示算法结果的可靠性，其值范围为[]1,1?+，当FP 和FN 全为0时，MCC 为1，表示分类的结果完全正确；当TP 和TN 全为0时，MCC 值为－1，表示分类的结果完全错误。 ROC 曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1‐特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，诊断准确性越高。在ROC 曲线上，最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值。 ROC 曲线的例子

生物量模型模型评价指标

生物量模型模型评价指标 在Parresol （1999）对生物量模型所做的综述中，推荐了一系列评价模型拟合优度的统计指标，这些指标也可用于不同模型之间的比较。概括起来，用于模型评价和比较的统计指标包括以下7项： 1）确定系数（R 2）：也称为拟合指数，由总平方和（TSS ）和残差平方和（RSS ）计算： R 2＝∑∑---22)(/)?(1y y y y i i i （1-7） 2）估计值的标准误（Standard Error of Estimate ）：根据残差平方和（RSS ）按下式计算： SEE ＝∑--)/()?(2p n y y i i （1-8） 式中p 为模型参数个数。 3）变动系数（Coefficient of Variation ）：根据SEE 按下式计算： CV ＝100)/(?y SEE （1-9） 该项统计指标对模型之间的快速比较非常实用。 4）Furnival 指数：是Furnival （1961）基于正态似然函数提出的，其一般形式为： FI ＝[f ’(Y)]－1*RMSE （1-10） 式中f ’(Y)是因变量的偏导数，括号表示几何平均，而RMSE （Root Mean Square Error ）是拟合方程的均方根误差。指数值FI 一般用于不同因变量形式的模型之间的比较（Jayaraman 1999；Samalca 2007）。 5）平均百分标准误（Mean Percent Standard Error ）：根据每一个估计值的残差按下式计算： MPSE ＝∑=?-n i i i i y y y n 1 100?/?1 （1-11） 平均百分标准误的期望值为0，所以MPSE 越小表示模型越精确。 6）百分误差（Percent Error ）：其计算公式为：

项目中评价模型和方法研究

关于项目中评价的模型和方法研究 作/转载者：白思俊发布时间：2004-7-6浏览量：120 摘要：本文在对传统项目评价的概念进行扩充之后，提出了项目前评价、项目中评价及项目后评价的概念，并重点对项目中评价的相关评价模型进行了探讨，提出了项目中评价的二维结构模型、聚类评价模型、递进评价模型及项目中评价的DEA评价方法。 关键词：项目评价，项目中评价，项目管理 Research on the Models of Project Interim Evaluation Bai Sijun (Management School of Northwestern Polytechnical University) Abstract: As an important part of project management theory, Project Evaluation (PE) has basically formed a theory and method system. Many project life cycles are similar from the start to the end, including project determination; and then undergoing the project definition, manning, resources allocation, work planning, executing operating and so on. There is a series of evaluation problems in each period. Obviously, these evaluation problems have their related evaluation theory and method system. The set of the theory and method will constitute the perfect system of PE. In this paper, we extend the traditional concept and connotation of PE and present the concept of PE corresponding the whole project life cycle, and divide it into Project Ex Ante Evaluation (PAE), Project Interim Evaluation (PIE) and Project Ex Post Evaluation (PPE), and mainly analyze the models of PIE. This paper presents the model of two-dimensions framework, the model of clustering evaluation, the model of step-advance evaluation and the method of data envelopment analysis. Keywords: Project Evaluation, Project Interim Evaluation, Project Management 1.引言 项目评价作为项目管理的主要理论之一，已得到较为全面的发展，并形成了较为完善的评价理论与评价方法体系，特别是项目前期论证和项目后期评价方面。然而人们对项目最为重要的执行阶段的相关评价问题却很少进行探讨，本文基于此对传统的项目评价概念（在可行性研究的基础上从宏观和微观的角度，对项目进行全面的技术经济预测、论证和评价）进行了扩充，提出了如下的广泛意义上的项目评价概念： 所谓广义项目评价，即项目在其生命周期全过程中，为了更好地进行项目管理，针对项目生命周期每阶段特点应用科学的评价理论和方法，采用适当的评价尺度所进行的“根据确定的目地来测定对象系统属性，并将这种属性变为客观定量的计值或者主观效用的行为”。 按照上述定义，我们根据项目生命周期各阶段的不同特点将项目评价分为三部分内容：即项目前评价、项目中评价、项目后评价。由于这三个阶段项目管理内容和侧重点不同，其项目评价内容也不同。 项目中评价是指在项目立项上马以后，在项目实施时期，历经项目的发展、实施、竣工三个阶段，对项目状态和项目进展情况进行衡量与监测，对已完成的工作做出评价。其目的在于检测项目实施的实际状态与目标（计划目标）状态的偏差，分析其原因和可能影响因素，及时反馈信息，以便作出决策，采取必要的管理措施来实现或达到既定目标（计划目标），改进项目管理，加强对项目的监督和控制。

教学质量评价模型研究

毕业设计（论文） 教学质量评价模型研究 Research on the model of the Teaching Quality Evaluation 学院: 理学院 学生姓名: 刘君兰 专业:信息与计算科学 班级: 081022 学号: 08102221 指导老师: 孙海 二零一二年六月

摘要 本文研究的是教学质量评价的模型，首先介绍了教学质量评价的发展背景和意义及评价原则，指出了当前教学质量评价中存在的问题，并且提出了改进。教学质量评价分为学生评价、同行和专家评价、领导评价和教师自我评价四个部分，本文分别对这四种评价作出了分析，指出了现有的评价方案中存在的不足之处，并对其进行了相应的改进，使评价方案更加客观、合理、科学。 评价模型主要针对评价指标体系的确定和评价结果的合理处理两个问题展开分析。首先根据查文献得到一个分三个层次的评价指标体系，运用层次分析法和标度法结合得到各评价指标的权重系数，构造合理的教学质量评价体系。为了最大限度地利用评价信息，我们采用有效区间值代替平均值进行教学质量评价。先统计出三级指标的原始评价数据，然后根据区间值模糊法求得各三级指标的有效区间，接着按照分层次模糊法一层一层地计算上一层指标的有效区间，直到得到最高层次的有效区间，根据四种评价主体得到的有效区间得到综合有效区间，求出该有效区间在各等级的隶属度，根据最大区间数判断最后综合评价的有效区间的隶属等级。 按照改进后的要求，在Matlab GUI环境下进行编程得到一个可视界面，只需在得到的界面中分别输入各评价主体对三级指标的评价分数，就可以得到综合评价的有效区间，判断出该有效区间的隶属等级。 关键词:教学质量评价；层次分析法；标度法；有效区间；GUI可视界面

优秀项目经理五大模型79条评估实用标准

优秀项目经理五大模型79条评估标准

02 优秀项目经理必备9大能力 一、良好的法律、法规和依法履约的意识 物业项目经理作为项目管理第一负责人，必须全面掌握国家颁布并实施的法律、法规以及地方政府的一些实施细则，如《物业管理条列》、《住宅室装饰、装修管理办法》、《物业收费管理办法》、《贯彻落实全国物业管理条件的实施意见》等一系列指令性文件。只有熟练掌握了这些法律、法规，才能使物业管理工作有法有据、有条不紊地展开；同时，物业项目经理也必须掌握物业管理公司与开发商签订的《前期物业服务合同》、与业主签订的《前期物业管理服务协议》或与业委会签订的《物业服务合同》，明确掌握合同所规定的权利和义务，以及收费标准、期限、时间等一系列条款，这样才便于今后开展各项物业实务操作。做到有法可依。 二、良好的沟通和服务能力 住宅物业管理面对社会方方面面的监督检查，如街道、社区、派出所、房管处、规划局，以及城管、交警、消防、环保、绿化等部门。所有这些公共关系都需要物业项目经理必须具备一定的亲和力，以沟通协调各方面关系的能力。即便是一方面关系的僵化，都会产生各种各样的后果，给物业管理处的正常运作带来麻烦，而物业项目经理与广大业主和员工的及时沟通，则更有利于化解各种矛盾、解决各类问题、树立管理处主任的威信，便于物业管理各项工作的顺利开展。客户服务周全。服务是永恒的主题，物业主任应树立“永远想在业主前面”的思想，认真观察、了解业主（客户）的实际和潜在需求，延伸

和拓展服务项目，确保服务容的多样性，提升业主（客户）的生活品质和满意度。 三、优秀的品德、良好的敬业精神 “满足广大业主服务需求”应视作一个管理处主任的最高目标。就目前现状来说，物业项目经理应该是一个苦差事，不仅要具备良好的素质，而且还必须要有敬业奉献精神，要有吃苦在前、享受在后、“先天下之忧而忧”的精神。要使物业日常管理能够正常运作，还需要考虑和预见本管理处所辖围的人和事，防患于未燃，这就需要一个物业项目经理全身心投入，例如手机必须保证24小时开机；遇到突发的紧急事件而下属不能处理时，物业项目经理不管风吹雨打，必须赶到现场亲自处理。要有模者的姿态领导。物业经理必须身先士卒，模遵守和执行公司各项规章、标准和程序，忠于企业，勇于承担责任，不推诿、不退缩，充分发挥好“头狼”的作用。 四、良好的组织协调能力和管理能力 一个物业管理处必是由一个团队组成，其人员包括客服管家、保安人员、维修人员、保洁人员。一个物业管理处少则十几个人，多则上百个人，要把这些来自五湖四海的性格、喜好、文化层次均不同的员工，揉合成一个理念一致、步伐一致、全心全意为广大业主服务的团队，需要项目经理付出极大的心血来精心浇铸。如果没有一定的组织协调能力，那么结果是可想而知的。全面管理，不求精通，但求全面。物业管理行业，外部关联部门多，服务对象差异性大，服务容涉及门类杂，专业性和科技含量广，部管理上员工层次多，行业整体职业素质有待提高，对项目经理的专业知识、管理技能和经验要求比较高。 五、利用物业管理平台的经营意识 现在的物业的管理来说，普遍处于微利、保本或亏损状态（在5年以上的住宅物业小区管理中表现得尤为突出）。同时，物业收费标准及收费率普遍不高，广大业主还普遍存在着“房子是我买的，物业不是我选的，交不交费与我无关”的观点，甚至对服务要求无限多，一旦发现某些物业服务瑕疵或者是房地产开发商遗留的质量问题，均认定为物业服务不到位，从而拒付物业费。因此，作为一个物业项目经理，如果没有良好的经营头脑，那么这个管理处的盈

基于人工智能模式下的职业教育教师评价模型研究.docx

基于人工智能模式下的职业教育教师评价模型研究 1.引言 随着计算机网络技术、移动通信技术、信息处理技术的发展，教与学的模式也在逐步发展，在传统的课堂教学模式的基础上发展了移动教学、幕课、移动情景感知教学等多种教学模式[1-3]，Hong C E、Lawrence S 在 2011 年研究了传统课堂教学具有降低教学成本和学习费用、集中互动等优势，是当前国内外教学采用的主要模式，但不能满足学者教育的时间、地点等诸多需求[4]；Florence Martin 等人在2013 年提出移动教学虽然可以随时随地传送大容量文字、图形、影视等多媒体信息，但是还无法满足视频的实时传输功能[5]。而移动情景感知学习则可以根据学习者当前需求和学者环境及学习设备的变化，快速准确的选择最恰当的教师推荐给学者，实时为学者解决问题[6]，这不仅扩展了学者的时间和空间，同时也扩展了教师的时间和空间，从而学者能够更有效率的受到服务，因此，教师评价成为移动情景感知学习的关键问题。 客观合理的教师评价体系对于建设自身的高效率师资队伍具有重要意义，目前研究人员对评价模型进行了大量研究，常见的评价模型主要有三种：（1）学生打分法评价模型、（2）递阶层次评价模型、（3）模糊综合评价模型。学生打分法对于教师的评价方法简单，易于使用，涉及的不是很全面，准确性不是很高，主观性强[7]；递阶层次评价模型即采用层次分析法，它的计算量是比较大的，要判断矩阵的最大特征和判断矩阵的阶数是否相等去检验判断矩阵是否具有一致性，而且当判断矩阵不一致时则需要通过若干次的调整、检验才能具有一致性，数据量和操作都比较复杂[8]。模糊综合评价模型将一些边界不清、不容易定量的因素定量化，把定性描述和定量分析紧密结合起来，从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性的评价，是一种比较适合的教学评价方法[9]；在传统的评价方法中，大都采用定性分析，因而有失客观、公正。衡量广大教师服务质量难以量化，尤其是对于移动情景感知学习来说，学习者无法面对面接触教师，而且教师服务时间、地点都是随机变化，教师服务的内容也随着学习者不同而不同，对于教师来说，服务对象、服务内容随机变化，因而评价因素无法量化，为此，本文提出了基于多级模糊综合评判的教师评价模型，在本文的第 2 节给出了评价模 型，第 3 节给出了模型实施过程及比较。 2.移动情景感知下的教师评价模型 2.1移动情景感知学习下的教师评价因素 在移动情景感知学习环境下，学习者和教师利用移动设备的视频和语音功能建立情景联系，可以更好更快的为学习者提供实时指导服务，从而能够及时准确的帮助学习者分析问题，解决问题。通过移动情景感知学习平台有学者们可以知道：（1）在移动情景感知学习平台环境下，教师通过注册提供教师的职称、职位、业绩、专业、特长、本身的等级否为省市级，以及自身的教学状态是否端正等信息；（2）在服务过程中，系统将记录教师服务的时间、费用、服务次数情况；（3）学习者可以反馈教师的语言组织能力情况和是否可接受情况等信息；（4）学习者可以将教师的服务质量（非常满意、满意、不满意、非常不满意）反馈给系统。由于移动情景感知学习模式下，学者提出的问题需要教师们的快速以及准确的回答，所以就需要教师本身则具备一定的条件。通过专家采访，以及对情景感知学习系统环境的分析，初步选取以下几个指标体系作为教师评价因子，综上所建立教师评价指标体系如表1 所示。

评分模型的评价指标

评分模型的评价指标 【摘要】如何评价一个评分模型的判别能力，一般在统计上用ROC、CAP （能力曲线）、K-S统计量、GINI系数统计量等图形工具或统计指标。其中ROC 曲线是较受欢迎的，而K-S统计量、GINI系数等和ROC曲线之间有一定的联系。 【关键词】评分模型评价指标 如果把业务上的二分类问题（例如信用评分中的“好”与“坏”、“拒绝”与“接受”）从统计角度理解，都在于寻找一个分类器（classifier），这个分类器可能是logistic模型，也可以是多元判别模型（Edward Altman1968年发展的基于财务指标建立的企业破产识别z得分模型），还可以使其它复杂形式的模型。 一、ROC曲线 ROC，英文全称Receiver Operating Curve，翻译成中文，简称受试者工作特征曲线。其在统计实务中应用甚广，尤其应用于处理医学研究中的“正常组”和“异常组”区分建模问题，用于评价分类模型的表现能力。 （一）ROC曲线原理。 要说清楚ROC曲线的原理，我们从一个简单的分类实例问题说起。假如我们有了基于商业银行企业贷款数据建立违约-非违约的业务分类模型，比如说我们是预测的所有样本的违约概率或者信用评级得分，比如信用评级得分，我们获得了关于两类样本的分布图形： 图 3.1 两类样本的违约率经验分布 1.基本假设 上面的图例可以看成一个基于银行债务人违约率分类的分类器。左边的分布表示历史样本数据中违约者预测得到的违约率的分布；右边的分布相应表示非违约者的分布，其中C点表示决策者做出决断的切分点（cutoff），对于该点有这样的经济意义：一旦我们确定了C点，不考虑其他业务处理，的样本被预测为违约者，反之被预测为非谓语这。对于一个固定的Cutoff点，我们可得到一些有实际意义的量化指标： HR（C）=，表示在C点左边，对Defaulters的信用得分分布中，基于C点做决策时候，被正确命中的比率，这里H（C）表示被正确预测的违约者的样本个数，ND表示违约样本的总数。 HR（C）=，表示在C点左边，对non-Defaulters的信用得分分布中，基于C 点做决策时候，被错误预测的比率，这里F（C）表示被错误预测的违约者的样

数学建模常见评价模型简介 (2)

常见评价模型简介 评价类数学模型是全国数学建模竞赛中经常出现的一类模型，如2005年全国赛A题长江水质的评价问题，2008年B题高校学费标准评价体系问题等。主要介绍三种比较常用的评价模型：层次分析模型，模糊综合评价模型，灰色关联分析模型，以期帮助大家了解不同背景下不同评价方法的应用。 层次分析模型 层次分析法(AHP)是根据问题的性质和要求，将所包含的因素进行分类，一般按目标层、准则层和子准则层排列，构成一个层次结构，对同层次内诸因素采用两两比较的方法确定出相对于上一层目标的权重，这样层层分析下去，直到最后一层，给出所有因素相对于总目标而言，按重要性程度的一个排序。其主要特征是，它合理地将定性与定量决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。 运用层次分析法进行决策，可以分为以下四个步骤： 步骤1 建立层次分析结构模型 深入分析实际问题，将有关因素自上而下分层(目标—准则或指标—方案或对象)，上层受下层影响，而层内各因素基本上相对独立。 步骤2构造成对比较阵 对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，借助1~9尺度，构造比较矩阵； 步骤3计算权向量并作一致性检验 由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重，并进行一致性检验，若通过，则最大特征根对应的特征向量做为权向量。

步骤4计算组合权向量(作组合一致性检验) 组合权向量可作为决策的定量依据 通过一个具体的例子介绍层次分析模型的应用。 例(选择旅游地决策问题)如何在桂林、黄山、北戴河3个目的地中按照景色、费用、居住条件、饮食、旅途条件等因素进行选择。 步骤1 建立系统的递阶层次结构 将决策问题分为3个层次：目标层O，准则层C，方案层P；每层有若干元素，各层元素间的关系用相连的直线表示。 图1 选择旅游地的层次结构 步骤2构造比较矩阵 元素之间两两对比，对比采用美国运筹学家A.L.Saaty教授提出的1~9比率标度法(表1)对不同指标进行两两比较，构造判断矩阵。

评价模型

一、盈利模式 中介平台： 商稿发布： 会员教学： 实体产品：光盘、 餐具销售：贴牌认证 二、发展阶段 初期阶段： 中期阶段： 后期阶段： 三、品牌文化 1、文化定位：为追求高品质生活的食客打造更精致的饮食 2、文化宣言：精致的菜，精致的生活
3、文化内容：本公司的确立的文化是精致文化，我们是要求是以质量为生命，以价格为主
体， 以客户为中心， 以高质量高价格以及良好的服务赢得市场。 立足于新起点， 开创新局面。 本公司的文化定位是为追求高品质生活的食客提供更 “精致” 的饮食的一站式购物平台， “精” 就是精益求精，让食客自己动手的过程中提供高质量的享受，赏心悦目地做菜，产品主要集 中提供高质量的餐具；“致”就是专心致志，提供专门的平台让食客能够专心致志地做菜， 享受自己独立完成地成果， 服务主要集中在开展线下活动。 在饮食文化领域中做好食客的服 务员，尽力尽力为食客提供一个高质量的饮食环境。因此，我们要牢牢把握以下几个点： 1、确保每一个出售的餐具都是精品 2、确保我们的价格合理 3、确保我们组织的活动是无可挑剔的 在我们每一期的视频的 “精致” 的菜品， 都根据我们的理念， 写出一篇关于高雅生活的文章， 确保每一篇文章都源于生活，贴近生活，近距离地讲述我们“精致”的饮食文化，让消费者 接受我们的理念。 四、最终目标 1、格局布置： 五、认证标准 一、AHP 分析和改进后的 ASCI 组合模型 1).方法说明 层次分析法作为衡量非量化指标对目标的影响的重要模型，其基本思想在于分解目标。 即把问题分层系列化， 根据实验目标将问题分解成不同的组成因素， 按照因素之间的隶属关 系、互斥关系与相互作用将其有机组合，建立一个递进的聚类组合，之后在合理的度量标度 下， 构造上下层要素之间的权重判断矩阵， 用数学求解和判断的方法对隔层因素的权重进行 分析，以最终分析结果作为决策的依据。 美国顾客满意度模型（ASCI）是一种衡量经济产出质量的宏观指标，是以产品和服务消 费的过程为基础，对顾客满意度水平的综合评价指数，由国家整体满意度指数、部门满意度 指数、行业满意度指数和企业满意度指数 4 个层次构成，是目前体系最完整、应用效果最好 的一个国家顾客满意度理论模型。

模型的评价

模型的评价 评分模型的评价指标摘要如何评价一个评分模型的判别能力，一般在统计上用ROC、CAP（能力曲线）、K-S统计量、GINI系数统计量等图形工具或统计指标。 其中ROC曲线是较受欢迎的，而K-S统计量、GINI系数等和ROC 曲线之间有一定的联系。 关键词评分模型评价指标如果把业务上的二分类问题（例如信用评分中的好与坏、拒绝与接受）从统计角度理解，都在于寻找一个分类器（classifier），这个分类器可能是logistic模型，也可以是多元判别模型（Edward Altman1968年发展的基于财务指标建立的企业破产识别z得分模型），还可以使其它复杂形式的模型。 一、ROC曲线ROC，英文全称Receiver Operating Curve，翻译成中文，简称受试者工作特征曲线。 其在统计实务中应用甚广，尤其应用于处理医学研究中的正常组和异常组区分建模问题，用于评价分类模型的表现能力。 （一）ROC曲线原理。 要说清楚ROC曲线的原理，我们从一个简单的分类实例问题说起。 假如我们有了基于商业银行企业贷款数据建立违约-非违约的业务分类模型，比如说我们是预测的所有样本的违约概率或者信用评级得分，比如信用评级得分，我们获得了关于两类样本的分布图形：图3.1 两类样本的违约率经验分布 1.基本假设上面的图例可以看成一个基

于银行债务人违约率分类的分类器。 左边的分布表示历史样本数据中违约者预测得到的违约率的分布；右边的分布相应表示非违约者的分布，其中C点表示决策者做出决断的切分点（cutoff），对于该点有这样的经济意义：一旦我们确定了C 点，不考虑其他业务处理，的样本被预测为违约者，反之被预测为非谓语这。 对于一个固定的Cutoff点，我们可得到一些有实际意义的量化指标：HR（C）=，表示在C点左边，对Defaulters的信用得分分布中，基于C点做决策时候，被正确命中的比率，这里H（C）表示被正确预测的违约者的样本个数，ND表示违约样本的总数。 HR（C）=，表示在C点左边，对non-Defaulters的信用得分分布中，基于C点做决策时候，被错误预测的比率，这里F（C）表示被错误预测的违约者的样本个数，NND表示非违约样本的总数。 2.ROC绘制方法很显然，当我们移动C点的时候，我们得到了一个二维坐标点的集合，FAR（C），HR（RC）|C？缀信用得分区间}这里的FAR（C），HR（C）是风险管理领域的专用表示方法。 将其用统计中的一些概念进行一般化处理，得到：FD（C）==，表示在C点左边违约样本个数，FD（C）表示在C点违约者信用得分的累积概率；FND（C）=FAR（C）则相应表示非违约者信用得分的累积概率；同样我们可得到二维坐标集合{FND（C），（C）|C？缀信用得分区间}。 我们将{FND（C），（C）|C？缀}在xy坐标平面上绘制，就得到了

公司治理模型的发展与评价doc

公司治理模型的发展与评价 公司治理理论最初建立在公司的传统法律模型之上，强调股东权利。这种理论被称为股东中心理论(shareholder-focused theory)(也称为“股东优先理论”(shareholder primacy)或“股东控制理论”(shareholder sovereignty)。随着理论研究及公司实践的发展，公司治理理论出现了突破和扩展的趋势，产生了一种新的观点，认为公司治理的中心应加以扩展，而不仅仅限于股东；所有利益相关者 (stakeholder)都应拥有明确的公司控制权和收益权。公司治理模型的发展，无论在理论还是实践方面都具有重要的研究意义。 一、公司治理的利益相关者模型 利益相关者是指与企业生产经营行为和后果具有利害关系 的群体或个人。对企业而言，其利益相关者一般可以分为三类：资本市场利益相关者 (股东和公司资本的主要供应者)，产品市场利益相关者(公司主要顾客、供应商、当地社团和工会)，以及组织中的利益相关者(所有公司员工，包括管理人员和一般员工)。每个利益相关者群体都希望组织在制订战略决策时能给他们提供优先考虑，以便实现他们的目标，但这些权益主体的相关利益及所关心的焦点问题存在很大的差别，且往往互有矛盾。公司不得不根据对利

益相关者的依赖程度作出权衡，优先考虑某类利益相关者。“股东优先”的治理模式正是因此而产生的。 然而，随着人们对企业行为社会效应的关注，利益相关者理论被提了出来，要求在公司治理过程中兼顾各类利益相关者。 为使社会期望与企业行为达成一致，最直接的方式是通过政府管制或社会调控。但这种方式的效果是不令人满意的，一方面因为管制成本过高，另一方面也因为管制的可行性或效果有限。出现后一情况的一个重要原因是，对企业的社会效应的考核和评价体系尚未完善。传统的评价方式如利润的现值评价，由于无法计算企业导致的社会成本增加，包括对人们健康和财产的损害、对公司的调查研究和起诉费用等，已越来越不可靠。此外，由于股票市场受多种因素影响，有的只是反映了经济和市场的短期模式和一般水平，或者受到人为操纵，而不能真实地反映公司本身的绩效，因而通过股票市场同样无法作出充分评价。 鉴于社会管制方法的失效，人们提出将政府管制或社会调控内生于企业治理结构中，以内部调控替代外部调控。其方法是采用一定的组织制度设计方式逐步向企业内部渗透，这种组织制度方式就是重组企业的治理结构。 二、利益相关者模型与股东中心模型的比较

Python分类模型评估

模型评估与模型监控 1.模型评估 模型评估指标是对模型的数理性能的评价，不涉及业务参数的调优。模型构建时期的评估主要用于评估模型是否对业务预测的有用信息有很好的提取；模型使用时期的评估用于评估模型是否因业务、环境、产品、人群的改变而发生退化。 1.1混淆矩阵 在二分类模型预测中，混淆矩阵是评估模型好坏的一种基本方法，其通过模型预测值与实际值的一致性来判断模型表现。表1.1.1是混淆矩阵的一般形式。 表1.1.1 混淆矩阵示例 这里，实际值与预测值的一致性有四种情况，对应于上表中的单元格内容，它们依次为： ?TP:命中，即实际坏客户和模型预测的坏客户情况一致 ?FP:误报，即模型预测是坏客户，但实际是好客户 ?FN:漏报，即模型预测是好客户，但实际是坏客户 ?TN:正确否定, 即实际好客户和模型预测的好客户情况一致 围绕着这四个指标，可以衍生出评价模型好坏的一些列指标。这些指标可以分为两类，一类是强调模型精准情况，另一类强调模型的覆盖情况，如表1.1.2所示：

表1.1.2 混淆矩阵指标 ?正确率：模型预测结果实际结果一致占总数之比，反应模型预测正确情况?精准度：模型预测违约正确个数与预测违约个数之比，反应模型预测违约正确的情况 ?提升度：精准率与实际违约率之比，反应模型预测效果是随机预测效果提升的多少倍 ?召回率：模型预测违约正确个数与实际违约个数之比，反应模型预测违约覆盖实际违约个数情况。 ?特异度：模型预测正常个数与实际正常个数之比，反应模型预测正常覆盖实际正常个数情况。 ?F1得分：模型精准性与模型召回率综合指标 这里，精准性与召回率对于排序类模型，可以尝试在不同的cut-off阈值下计算出相应的各个指标。模型中，召回率与特异度情况如图1.1.1所示： 图1.1.1 模型召回率与精准性曲线