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衡量风险指标变化的评分方法，用于监测和评估风险水平的变化情况。KRI标准化评分是将KRI指标的原始值转化为标准化分数，以便比较和分析不同风险指标之间的相对变化。

计算KRI变化指数标准化评分的步骤如下：

1. 收集KRI指标的原始值：首先，需要收集和记录风险指标的原始值，这些值可以是各种风险指标的测量结果，例如损失金额、事故发生次数等。

2. 计算指标的变化量：然后，计算每个风险指标的变化量。这可以通过比较当前期间的指标值与前一个期间的指标值来实现。

3. 标准化变化量：将每个指标的变化量标准化，以便在不同指标之间进行比较。标准化的方法可以是将变化量除以指标的标准差或者变化量除以指标的平均值。

4. 给出评分：最后，将标准化的变化量转化为评分，可以使用一个预先定义的评分体系，将较大的变化量对应较高的评分，较小的变化量对应较低的评分。

需要注意的是，KRI变化指数标准化评分的具体计算方法可以根据具体的需求和场景进行调整和优化。

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。