数据集概述
本数据集为跨国公司ICT供应商的结构化大数据分析结果，基于CLUS-MCDA（聚类改进多准则决策分析）方法生成。包含20个业务领域、479家供应商的原始输入数据，以及聚类分析迭代过程、最终结果等文件，支持供应商评估与决策研究。
文件详解
- 输入数据文件：
- 1) Supplimentary Data - Input data.xlsx：Excel格式，包含479家ICT供应商的原始输入数据，覆盖20个业务领域，基于7项评估准则构建决策矩阵
- 分析结果文件：
- CLUS-MCDA algorithm Detailed Iterations and cycles .txt：文本格式，记录聚类分析算法的迭代周期、聚类名称（如Cluster1）及相关指标（如yRank、zRank、finalRank）等过程数据
- Final Results.txt：文本格式，呈现CLUS-MCDA分析的最终结果
- 可视化文件：
- Clustering Information.png：图片格式，展示聚类信息的可视化内容
- Business Areas .png：图片格式，呈现业务领域相关的可视化图表
- Clustering Based on Business Areas.png：图片格式，展示基于业务领域的聚类结果可视化
- 代码与工具文件：
- 5) CLUS-MCDA Python Source Codes.rar：压缩包格式，包含实现CLUS-MCDA算法的Python源代码
- Plots.rar：压缩包格式，可能包含分析过程中的图表文件
适用场景
- 供应链管理：评估ICT供应商表现，优化供应商选择决策
- 多准则决策分析：验证CLUS-MCDA方法在供应商评估中的应用效果
- 机器学习研究：分析聚类算法在结构化大数据中的应用场景
- 企业运营优化：基于业务领域聚类结果调整供应商资源分配策略
