现在有这么一个计算健康度的系统,会根据其下三个分支板块的分数加权平均,最终会输出一个综合分数,该分数在0-100之间。其下有三个分支板块,分别叫做财务板块、销售板块、售后板块对应板块都有被其下通过加权平均计算得出的分数,该分数设定在0-100之间和对应的权重,本问题设置为财务板块:20%,销售板块:30%,售后板块:50%。财务板块分支下又有额外5个评判能力的指标他们对应都有被其下通过加权平均计算得出的分数,该分数设定在0-100之间和对应的权重,本问题中权重设置为财务能力1:5%、财务能力2:10%、财务能力3:15%、财务能力4:30%、财务能力5:40%。其余2个板块分支同理,一共有15个能力分数。这五个能力分支其下每一个都有3个对应的pki指标,他们对应都有被其下通过加权平均计算得出的分数,该分数设定在0-100之间和对应的权重,本问题设置为财务能力kpi1:35%,财务能力kpi2:45%,财务能力kpi3:20%。其余14个能力分支同理,一共有45个底层kpi。请设计一个python程序,可以通过输入一个需要达到的最终分数,输出最优的底层kpi各值。
时间: 2024-04-07 22:33:25 浏览: 61
你可以使用递归的方式来解决这个问题。首先,你需要将整个计算过程分解为多个子问题。每个子问题都是计算一个分支板块的分数。然后,你可以继续将每个分支板块的计算过程分解为更小的子问题,直到达到最底层的KPI指标。
以下是一个示例的Python程序,可以实现你描述的功能:
```python
def calculate_kpi_weights(target_score, weights, scores):
# 如果只有一个KPI指标,则直接返回其得分
if len(weights) == 1:
return [target_score]
# 计算当前分支板块的得分
current_score = 0
for i in range(len(weights)):
current_score += weights[i] * scores[i]
# 如果当前分数已经满足目标分数要求,则返回当前分数
if current_score >= target_score:
return scores
# 递归计算下一层的KPI指标得分
for i in range(len(scores)):
new_scores = calculate_kpi_weights(target_score - current_score, weights[i+1:], scores[i+1:])
# 如果找到了满足目标分数要求的KPI指标得分,则返回结果
if new_scores is not None:
return [scores[i]] + new_scores
# 如果无法找到满足目标分数要求的KPI指标得分,则返回None
return None
# 设置各层权重和得分
finance_weights = [0.05, 0.1, 0.15, 0.3, 0.4]
finance_scores = [80, 70, 85, 90, 75]
sales_weights = [0.35, 0.45, 0.2]
sales_scores = [60, 70, 75]
service_weights = [0.2, 0.3, 0.5]
service_scores = [90, 85, 80]
# 设置最终分数目标
target_score = 85
# 计算最优的底层KPI指标得分
finance_kpis = calculate_kpi_weights(target_score * 0.2, finance_weights, finance_scores)
sales_kpis = calculate_kpi_weights(target_score * 0.3, sales_weights, sales_scores)
service_kpis = calculate_kpi_weights(target_score * 0.5, service_weights, service_scores)
# 输出结果
print("财务板块KPI指标得分:", finance_kpis)
print("销售板块KPI指标得分:", sales_kpis)
print("售后板块KPI指标得分:", service_kpis)
```
这个程序会根据给定的最终分数目标,输出满足目标的底层KPI指标得分。你可以根据需要修改输入的权重和得分,并根据实际情况进行调整。