摘要 | 第5-6页 |
abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-21页 |
1.1 论文的研究背景、目的及意义 | 第11-13页 |
1.1.1 论文研究背景 | 第11页 |
1.1.2 论文研究目的 | 第11-12页 |
1.1.3 论文研究意义 | 第12-13页 |
1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第13-15页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第15-17页 |
1.2.3 国内外研究现状评述 | 第17-18页 |
1.3 论文的研究内容与研究方法 | 第18-20页 |
1.3.1 论文的研究内容 | 第18-19页 |
1.3.2 论文的研究方法 | 第19-20页 |
1.4 论文的创新之处 | 第20-21页 |
第2章 大数据企业经营绩效评价的理论基础 | 第21-33页 |
2.1 企业经营绩效及其评价理论 | 第21-22页 |
2.1.1 企业经营绩效的内涵 | 第21-22页 |
2.1.2 经营绩效评价相关理论 | 第22页 |
2.2 经营绩效评价方法的选择 | 第22-24页 |
2.2.1 经营绩效评价方法 | 第22-24页 |
2.2.2 大数据企业经营绩效评价方法的选择 | 第24页 |
2.3 DEA基本理论 | 第24-26页 |
2.3.1 DEA基本原理 | 第24-25页 |
2.3.2 DEA评价的思路和步骤 | 第25-26页 |
2.4 大数据企业及其现状 | 第26-30页 |
2.4.1 大数据企业的内涵 | 第26页 |
2.4.2 大数据企业的发展 | 第26-27页 |
2.4.3 大数据企业的特征及分类 | 第27-28页 |
2.4.4 我国大数据企业的现状 | 第28-30页 |
2.5 影响大数据企业经营绩效的因素 | 第30-32页 |
2.6 本章小结 | 第32-33页 |
第3章 大数据企业经营绩效评价指标体系与模型构建 | 第33-50页 |
3.1 指标体系构建原则及流程 | 第33-34页 |
3.1.1 指标体系构建原则 | 第33-34页 |
3.1.2 指标体系构建流程 | 第34页 |
3.2 大数据企业经营绩效评价指标体系设计 | 第34-36页 |
3.2.1 大数据企业经营绩效评价指标初选的依据 | 第34-35页 |
3.2.2 大数据企业经营绩效评价指标体系设计框架 | 第35页 |
3.2.3 大数据企业经营绩效初选评价指标体系构建 | 第35-36页 |
3.3 大数据企业经营绩效关键评价指标筛选与识别 | 第36-42页 |
3.3.1 群组决策特征根法 | 第36-38页 |
3.3.2 评价指标重要性筛选 | 第38-41页 |
3.3.3 评价指标鉴别性分析 | 第41-42页 |
3.4 大数据企业经营绩效评价指标体系及指标分析 | 第42-44页 |
3.4.1 大数据企业经营绩效评价指标体系 | 第42页 |
3.4.2 评价指标分析 | 第42-44页 |
3.5 基于DEA的大数据企业经营绩效评价模型构建 | 第44-49页 |
3.5.1 评价模型的构建过程 | 第44-45页 |
3.5.2 BCC模型的构建 | 第45-46页 |
3.5.3 超效率DEA模型 | 第46-47页 |
3.5.4 Malmquist指数模型 | 第47-49页 |
3.6 本章小结 | 第49-50页 |
第4章 大数据企业经营绩效评价实证分析 | 第50-76页 |
4.1 样本选择与数据获取 | 第50-51页 |
4.2 大数据企业基于DEA模型的静态效率分析 | 第51-69页 |
4.2.1 横向分析 | 第51-57页 |
4.2.2 纵向分析 | 第57-69页 |
4.3 大数据企业基于Malmquist指数模型的动态效率分析 | 第69-72页 |
4.4 大数据企业分类比较分析 | 第72-75页 |
4.5 本章小结 | 第75-76页 |
第5章 大数据企业经营绩效提升的对策建议 | 第76-80页 |
5.1 加强企业研发人才队伍建设 | 第76页 |
5.2 加大企业技术创新 | 第76-77页 |
5.3 合理配置技术投入 | 第77-78页 |
5.4 合理配置经济投入 | 第78页 |
5.5 加快应用与服务发展 | 第78-79页 |
5.6 紧密结合大数据 | 第79页 |
5.7 本章小结 | 第79-80页 |
结论 | 第80-82页 |
参考文献 | 第82-88页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第88-89页 |
致谢 | 第89-90页 |
附录 | 第90-91页 |