Pomiar i ocena jakości usług z zastosowaniem liczb rozmytych - aspekty metodologiczne i przykłady zastosowań

• Autorzy: Bartłomiej Jefmański

Warianty tytułu

An Application of Fuzzy Numbers in Service Quality Measurement and Assessment - Methodological Aspects and Application Example

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule scharakteryzowano nowe podejście w pomiarze jakości usług polegające na zastosowaniu elementów teorii zbiorów rozmytych. Wskazano najczęściej stosowane w badaniach jakości usług liczby rozmyte wraz z ich prezentacją graficzna oraz funkcjami przynależności. Dokonano krótkiego przeglądu wybranych badań światowych z zakresu jakości usług, w których zastosowano liczby rozmyte oraz scharakteryzowano zastosowane w nich podstawowe operacje arytmetyczne na liczbach rozmytych.(abstrakt oryginalny)

EN

The paper presents a new approach with an application of fuzzy set theory elements in a service quality measurement. Graphical presentations and membership functions of fuzzy numbers which are the most often applied in service quality surveys were indicated. The paper presents also a short review of selected world surveys in service quality research with applications of fuzzy numbers. Examples of basic arithmetic operations on fuzzy numbers are included.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Pomiary; Jakość usług; Zbiory rozmyte

EN

Measurement; Quality of services; Fuzzy sets

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2011
• Numer: nr 151 Orientacja na klienta jako kryterium doskonałości
• Strony: 288--300

Twórcy

autor

Bartłomiej Jefmański

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Aydin 0., Pakdil F., Fuzzy SERVQUAL analysis in airline services, "Organizacja" 2008 no 3.
• Benitez J. M., Martin J.C., Roman C., Using fuzzy number for measuring quality of service in the hotel industry, "Tourism Management" 2007 no 28.
• Bojadziev G., Bojadziev M. ,Fuzzy Logic for Business, Finance and Management, World Scientific Publishing, Singapore 2007.
• Chen S.M., Evaluating weapon systems using fuzzy arithmetic operations, "Fuzzy Sets and Systems" 1996 no 77.
• Chien Ch.J., Tsai H. H., Using fuzzy numbers to evaluate perceived service quality, "Fuzzy Sets and Systems" 2000 no 116.
• Den g W. J., Pei W., Fuzzy neural based importane-performance analysis for determining critical service attributes, "Expert Systems with Applications" 2009 no 36.
• Hu Y. Ch., Fuzzy multiple-criteria decision making in the determination of critical criteria for assessing service quality of travel websites, "Expert Systems with Applications" 2009 no 36.
• Huang T. T., Huang W. T., Using statistical data and signed distance of fuzzy aggregate evaluation method on application of measuring service quality of hotel, "Information and Management Sciences" 2005 no 3.
• Kandel A., Fuzzy Techniques in Pattern Recognition, John Wiley & Sons, New York 1982.
• Lasek M., Data Mining. Zastosowania w analizach i ocenach klientów bankowych, Biblioteka Menedżera i Bankowca, Warszawa 2002.
• Pedrycz W., Gomide F., An lntroduction to Fuzzy Sets: Analysis and Design, The MiT Press, Cambridge 1998.
• Reznik L., Fuzzy Controllers, Newnes, Oxford 1997.
• Sousa J.M.C., Kaymak U., Fuzzy Decision Making in Modeling and Contra/, World Scientific Publishing, Singapore 2002.
• Tsaur S. H., Chang T. Y., Y en Ch.H., The evaluation of airline service quality by fuzzy MCDM, "Tourism Management" 2002 no 23.
• Zhao R., Govind R., Algebraic characteristics of extended fuzzy number "Information Science" 1991 no 54.