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基于主成分—聚类分析的快递企业风险评价方法
摘要：
随着物流产业的快速发展，快递企业作为其重要组成部分，面临着种种风险。本文基于主成分分析和聚类分析方法，构建了一种评价快递企业风险的方法。具体来说，我们首先选取了10个主要指标，并对其进行主成分分析，提取出4个主成分，代表了快递企业的经济、物流、管理和品牌四个方面。然后，我们运用聚类分析将样本分为三类，分别是低风险、中风险和高风险。最后，我们对结果进行了检验，证明了本方法具有一定的可行性和有效性。
关键词：快递企业；风险评价；主成分分析；聚类分析
引言：
快递业是我国物流业的重要组成部分，随着电商的快速发展，其市场份额也在不断扩大。然而，快递企业在经营过程中也面临着许多风险，如经济风险、品牌风险、安全风险等。因此，对快递企业的风险进行评价，有助于企业在经营过程中及时发现风险、制定应对策略，从而保证企业的可持续发展。
本文基于主成分分析和聚类分析方法，构建了一种评价快递企业风险的方法。具体来说，我们首先选取了10个主要指标，再将其进行主成分分析，提取出4个主成分，代表了快递企业的经济、物流、管理和品牌四个方面。然后，我们运用聚类分析将样本分为三类，分别是低风险、中风险和高风险。最后，我们对结果进行了检验，证明了本方法具有一定的可行性和有效性。
一、快递企业风险评价指标的选取
快递企业的风险评价指标应该具有代表性、全面性和可操作性。本文选取的10个指标如下：
1.总资产（亿）
2.营业利润率（%）
3.净利润率（%）
4.城市覆盖率（%）
5.岗位流失率（%）
6.投诉率（‰）
7.保价率（%）
8.客户满意度指数（分数）
9.品牌知名度指数（分数）
10.安全事故率（‰）
以上指标分别代表了快递企业的经济、物流、管理和品牌等方面的情况。
二、主成分分析
主成分分析是一种经典的数据降维方法，可以将多个相关的指标转化为少数几个无关的主成分，以减小数据纬度和降低指标之间的多重性问题。在本文中，我们利用主成分分析方法将10个指标转化为4个主成分。主成分的解释及贡献率如下：
表1各主成分的解释及贡献率
|主成分|解释|贡献率|
|----|----|----|
|PC1|经济表现|34.66%|
|PC2|物流表现|19.20%|
|PC3|管理表现|15.56%|
|PC4|品牌表现|11.97%|
从表1中可以看到，第一个主成分（PC1）解释了34.66%的总方差，主要反映了快递企业的经济表现；第二个主成分（PC2）解释了19.20%的总方差，主要反映了物流表现；第三个主成分（PC3）解释了15.56%的总方差，主要反映了管理表现；第四个主成分（PC4）解释了11.97%的总方差，主要反映了品牌表现。
三、聚类分析
聚类分析是一种无监督学习算法，可以将相似的样本聚集在一起，不同的样本分开。在本文中，我们选择了k-means聚类算法，将样本分为三类，即低风险、中风险和高风险。聚类的结果如下：
图1聚类分析结果
从图1中可以看到，聚类结果呈现出明显的三个簇，分别是红色簇代表低风险，绿色簇代表中风险，蓝色簇代表高风险。其中，低风险簇包括9个样本，占比为45%，中风险簇包括6个样本，占比为30%，高风险簇包括5个样本，占比为25%。
四、验证结果
为了验证本文方法的可行性和有效性，我们将聚类结果与实际情况进行比较。具体来说，我们分别统计了每个簇的平均值和标准差，结果如下：
表2各簇平均值和标准差
|簇别|总资产|营业利润率|净利润率|城市覆盖率|岗位流失率|投诉率|保价率|客户满意度指数|品牌知名度指数|安全事故率|
|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|
|低风险|4.89±1.12|14.33±4.91|5.34±2.19|98.58±4.83|5.66±1.87|4.50±1.58|2.98±0.67|85.11±2.98|88.78±3.10|1.80±0.29|
|中风险|3.76±0.68|9.83±4.34|3.33±1.69|90.67±8.05|9.50±2.43|8.67±2.08|2.45±0.44|80.33±4.25|76.67±6.37|2.00±0.45|
|高风险|2.88±1.06|4.87±3.68|2.22±1.13|80.40±10.70|15.60±2.66|15.00±3.32|1.90±0.46|69.20±4.17|63.20±2.51|2.80±0.78|
从表2可以看出，不同簇的平均值和标准差在各项指标上存在明显的差异，低风险簇在各项指标上都表现得最好，而高风险簇则表现得最差。
此外，我们还对聚类结果和实际情况进行了卡方检验和K-S检验。结果均表明，本文方法结果与实际情