2021年综合评价方法讲义.ppt

数据处理与数据建模方法
1. 数据建模的一般问题
2. 数据处理的一般方法
3. 数据建模的综合评价方法
4. 数据建模的动态加权方法
５. 数据建模的综合排序方法
６. 数据建模的预测方法
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综合评价方法
实际对象都客观存在着一些反映其特征的相关数据信息；
如何综合利用这些数据信息对实际对象的现状做出综合评价，或预测未来的发展趋势，制定科学的决策方案？
--数据建模的综合评价、综合排序、预测与决策等问题。
数据建模一般问题的提出：
一、数据建模的一般问题
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综合评价方法
综合评价是科学、合理决策的前提。
综合评价的基础是信息的综合利用。
综合评价的过程是数据建模的过程。
数据建模的基础是数据的标准化处理。
一、数据建模的一般问题
如何构成一个综合评价问题呢？
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综合评价方法
依据相关信息对实际对象所进行的客观、公正、合理的全面评价。
如果把被评价对象视为系统，则问题：
在若干个(同类)系统中，如何确定哪个系统的运行(或发展)状况好，哪个状况差？即哪个优，哪个劣？
一类多属性(指标)的综合评价问题。
综合评价：
一、数据建模的一般问题
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综合评价方法
综合评价问题的五个要素
（1）被评价对象:被评价者，统称为评价系统。
（2）评价指标：反映被评价对象的基本要素，一起构成评价指标体系。原则:系统性、科学性、可比性、可测性和独立性。
　（3）权重系数：反映各指标之间影响程度大小的度量。
（4）综合评价模型：将评价指标与权重系数综合成一个整体指标的模型。
（5）评价者：直接参与评价的人。
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综合评价方法
综合评价过程的流程
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综合评价方法
二、数据处理的一般方法
1. 数据类型的一致化处理方法
极大型:期望取值越大越好；
极小型:期望取值越小越好；
中间型:期望取值为适当的中间值最好;
区间型:期望取值落在某一个确定的区间 内为最好。
什么是一致化处理?为什么要一致化?
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综合评价方法
二、数据处理的一般方法
1. 数据类型的一致化处理方法
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综合评价方法
二、数据处理的一般方法
1. 数据类型的一致化处理方法
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综合评价方法
2. 数据指标的无量纲化处理方法
(3)功效系数法：
二、数据处理的一般方法
(1)标准差法：
(2)极值差法：
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综合评价方法