【摘 要】
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在数据海量、分布广泛、种类较多的固定资产管理大数据环境下,如何建立科学有效的资产绩效评价面临着巨大的挑战,因此固定资产管理的绩效评价成为当前我国高校重点研究的问题
【基金项目】
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武汉市社会科学联合会课题“大数据环境下利用主成分分析优化高校固定资产管理的绩效评价研究”(WHSKL2019068)
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在数据海量、分布广泛、种类较多的固定资产管理大数据环境下,如何建立科学有效的资产绩效评价面临着巨大的挑战,因此固定资产管理的绩效评价成为当前我国高校重点研究的问题。本文以不同地区不同性质的高校为研究对象,采用主成分分析方法,通过分析评价体系指标、样本及指标选取、进行KMO和Bartlett球形检验、计算相关系数和特征值、贡献率及指标权重来构建高校固定资产管理绩效评价模型,最后对选取的高校进行实例分析,得出其综合得分和排名。本文采取主成分分析对高校固定资产管理的绩效评价方法进行研究,从而优化高校固定资产管理
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