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摘要：本发明公开了一种基于社团中心性的关键指标分析方法，涉及数据挖掘技术领域，方法为：对原始数据进行数据预处理，预处理后的数据包括若干个不同的指标，每个指标对应的有若干个不同人员的指标值；计算各指标之间的相关性，建立相关性系数矩阵；基于相关性系数矩阵，构建相关关系网络；对相关关系网络进行分析，对相关关系网络中的节点即指标进行社团划分；选取各社团的中心节点，将社团的中心节点作为关键指标。本发明使用社团划分算法有助于对指标进行分类，以提取出调查问卷和测评表中的关键指标，从而对调查问卷和测评表进行简化，对于大规模的问卷调查和测评更为便捷。
主权项：1.一种基于社团中心性的关键指标分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，数据预处理：对原始数据进行数据预处理，所述原始数据由已有的调查问卷和测评表构成，调查问卷由不同的问题和对应的问题回答构成，测评表由不同的测评项和对应的测评值构成；预处理后的数据包括若干个不同的指标，每个指标对应的有若干个不同人员的指标值；所述指标为问题或测评项；S2，构建相关关系网络：计算各指标之间的相关性，建立相关性系数矩阵；基于相关性系数矩阵，构建相关关系网络；S3，社团划分：对相关关系网络进行分析，对相关关系网络中的节点即指标进行社团划分；S4，识别关键指标：选取各社团的中心节点，将社团的中心节点作为关键指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 数据空间研究院 一种基于社团中心性的关键指标分析方法
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