什么是KRI 变化指数 标准化评分,怎么计算这些

KRI（Key Risk Indicator）变化指数是一种用于评估风险状况变化的指标，而标准化评分则是将这些指标进行标准化处理以便进行比较和分析。

计算KRI变化指数的步骤如下：
1. 首先，确定需要监测的关键风险指标。这些指标应该与组织的风险管理目标和战略相关。
2. 收集历史数据，包括过去一段时间内的指标数值。这些数据可以来自内部系统、外部数据源或者市场研究等渠道。
3. 计算每个指标的变化率。将当前期间的数值减去前一个期间的数值，并除以前一个期间的数值，得到变化率。
变化率 = (当前期间数值 - 前一个期间数值) / 前一个期间数值
4. 对变化率进行标准化处理，以便比较不同指标之间的变化情况。标准化处理可以使用Z分数或百分位等方法，具体选择方法要根据实际情况和需求来定。
Z分数 = (变化率 - 平均值) / 标准差
百分位 = 变化率在历史数据中的排名百分比
5. 最后，根据标准化后的评分，对不同指标的变化进行比较和分析。较高的评分表示相对较大的变化，可能需要更多的关注和措施。

需要注意的是，KRI变化指数和标准化评分的具体计算方法可以根据实际需求和业务场景进行调整和定制。以上提供的方法只是一个通用的框架，具体实施需要结合具体情况进行。

相关问题

详细解释代码： # 计算每个研究中心的KRI sdv_rep = ( sdv_rep[["Site No.", "SDV Completed Pages", "SDV Required Pages"]] .groupby(["Site No."]) .sum() .reset_index() ) sdv_rep = sdv_rep.assign( siteId = sdv_rep["Site No."].astype(str), projectSiteCode = sdv_rep["Site No."].astype(str), indicatorValue = round((sdv_rep["SDV Completed Pages"] / sdv_rep["SDV Required Pages"]) * 100, 2) ) # 依据site_info中给出的研究中心清单，删除不需要的研究中心结果 # 处理site_info中研究中心的信息 site_info["projectSiteCode"] = pd.Series(site_info["projectSiteCode"]).astype(str) final = pd.merge(site_info, sdv_rep, on="projectSiteCode", how="left") final["indicatorValue"] = final["indicatorValue"].fillna(0) final["siteId"] = final["projectSiteCode"].astype(str) ## 判定风险等级，结果存放在变量riskLevel中 ## 判断标准： ## 高风险：该中心指标小于等于所有中心该指标的平均值-20% ## 中风险：该中心指标小于等于所有中心该指标的平均值-10% ## 低风险：该中心指标大于所有中心该指标的平均值-10% mean_20 = np.nanmean(final["indicatorValue"]) - 20 mean_10 = np.nanmean(final["indicatorValue"]) - 10 final["riskLevel"] = final["indicatorValue"].apply( lambda x: "2" if x <= mean_20 else "1" if x <= mean_10 else "0" if x > mean_10 else None )

这段代码主要是计算每个研究中心的 KRI（Key Risk Indicators）指标，并判定其风险等级。

首先，代码使用了 pandas 库进行数据处理和分析。假设输入数据包括两个数据框（DataFrame）：sdv_rep 和 site_info。

1. 针对 sdv_rep 数据框：
- 选择了 "Site No."、"SDV Completed Pages" 和 "SDV Required Pages" 三列数据。
- 使用 groupby 方法按 "Site No." 列进行分组，并对 "SDV Completed Pages" 和 "SDV Required Pages" 列进行求和。
- 使用 reset_index 方法重新设置索引。

2. 给 sdv_rep 数据框添加新的列：
- siteId 列：将 "Site No." 列转换为字符串类型。
- projectSiteCode 列：将 "Site No." 列转换为字符串类型。
- indicatorValue 列：计算每个研究中心的 KRI 指标值，即完成页面数与所需页面数的比例，并保留两位小数。

3. 针对 site_info 数据框：
- 给 site_info 数据框添加新的列 projectSiteCode，将其转换为字符串类型。

4. 使用 pd.merge 方法将 site_info 和 sdv_rep 数据框按 projectSiteCode 列进行左连接操作，生成 final 数据框。

5. 对 final 数据框进行处理：
- 对 indicatorValue 列的缺失值进行填充，将空值替换为 0。
- 将 projectSiteCode 列转换为字符串类型，并赋值给 siteId 列。

6. 最后，根据指定的判定标准，判断每个研究中心的风险等级，并将结果存放在变量 riskLevel 中：
- mean_20 和 mean_10 分别表示所有中心该指标的平均值减去 20% 和 10%。
- 使用 apply 方法对 indicatorValue 列进行判断和映射，将结果赋值给 riskLevel 列。
- 若 indicatorValue 小于等于 mean_20，则风险等级为 "2"。
- 若 indicatorValue 小于等于 mean_10，则风险等级为 "1"。
- 若 indicatorValue 大于 mean_10，则风险等级为 "0"。

总体而言，这段代码的目的是根据给定的指标计算每个研究中心的风险等级，并将结果存储在 riskLevel 变量中。

mysql固态硬盘和机械硬盘的区别

MySQL 是一种关系型数据库管理系统，而硬盘则是存储计算机数据的设备。固态硬盘和机械硬盘是两种不同类型的硬盘，它们有以下区别：

1.速度：固态硬盘比机械硬盘更快。因为固态硬盘不需要机械运动，可以更快地读取和写入数据。

2.耐久性：固态硬盘比机械硬盘更耐用。因为固态硬盘没有活动部件，所以它们更不容易受到振动、撞击等因素的影响。

3.价格：固态硬盘比机械硬盘更贵。因为固态硬盘使用了更先进的技术，所以它们的制造成本更高。

4.容量：机械硬盘可以提供更大的存储容量。因为机械硬盘的制造成本较低，所以它们可以提供更大的存储空间。

总的来说，如果你需要更快的读写速度和更好的耐久性，那么固态硬盘是更好的选择。但是，如果你需要更大的存储容量，那么机械硬盘可能更适合你的需求。