关键词：
供应商评估
画像技术
电力企业
标签设计
管理信息系统
摘要：
近年来,随着传统企业的数字化转型和现代供应链建设的进程加快,科学的供应商管理理念和数据管理理念逐渐深入。对于电力企业来说,选择优质的供应商关系到电网的安全、稳定运行,但电力企业的供应商数量庞大、涉及的物资种类众多,在信息化和智能化建设方面存在各种挑战。这就需要电力企业充分利用大数据、人工智能等手段,通过业务数据化,优化供应商管理业务流程,提升管理决策科学性;通过数据业务化,挖掘数据资产中潜在的价值和数据生产力,强化自身竞争优势。
画像技术是一种从海量数据中提取标签信息的数据分析工具,在网络营销领域已得到广泛应用,本文创新性地将画像技术与供应商管理理论结合,设计了面向电力供应商的画像体系,并针对电力企业供应商评估,提供了标签库建设、供应商评估系统建设的路径。本文的具体工作包含以下几个方面:
(1)电力供应商画像体系的构建。结合电力企业的供应商评估现状和画像技术的相关理论,提出了电力供应商画像的构建思路,包括数据层、标签层和应用层三个核心环节,在理论层面上对电力供应商画像的概念进行了创新探索。
(2)面向电力企业供应商评估的画像标签体系设计。针对我国电力企业供应商评估的业务体系现状,分别从动态和静态视角出发,提出了一套完整的画像标签体系,并研究了各个标签的生成逻辑。其中,重点介绍了两个基于机器学习的标签生成模型:1)综合履约风险标签,通过无监督学习算法生成的风险等级标签,本文运用自编码器和K-means聚类算法对供应商的履约和风险数据进行挖掘,从而得到标签分类;2)供应商不良行为标签,通过有监督机器学习算法进行文本挖掘,从而预测标签类型,本文对比了TF-IDF、word2vec特征表示算法以及朴素贝叶斯、KNN、支持向量机分类器的预测效果,并对模型进行了网格搜索优化。
(3)电力供应商评估系统分析与设计。结合电力供应商画像理论及电力企业供应商评估标签体系,提出了电力供应商评估系统的建设思路。分别进行了系统需求分析、系统功能设计和核心界面原型设计、系统的应用场景分析,为电力企业的供应商管理信息系统建设提供了设计方案。
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