定性指标量化.pptx

?;数据处理与数据建模方法

实际中大量信息或海量信息对应着大量的数据或海量数据，从这些数据中寻求所需要的问题答案--数据建模问题。

通过实际对象过去或当前的相关信息，研究两个方面问题：

分析研究实际对象所处的状态和特征，依此做出评价和决策；

分析预测实际对象未来的变化状况和趋势，为科学决策提供依据。;数据处理与数据建模方法;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。;一、数据建模的一般问题;一、数据建模的一般问题

§综合评价：

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。;§综合评价问题的五个要素;综合评价过程的流程;二、数据处理的一般方法;二、数据处理的一般方法;二、数据处理的一般方法;2. 数据指标的无量纲化处理方法;二、数据处理的一般方法;二、数据处理的一般方法;假设有多个评价人对某项因素评价为A，B，C，

D,E共5个等级:{v1,v2,v3,v4,v5}。

譬如：评价人对某事件“满意度”的评价可分为

{很满意，满意，较满意，不太满意，很不满意}

将其5个等级依次对应为5，4，3，2，1。

这里为连续量化，取偏大型柯西分布和对数函数作为隶属函数：;二、数据处理的一般方法;二、数据处理的一般方法;模糊定性指标量化的应用案例;三、数据建模的综合评价方法;2. 非线性加权综合法;三、数据建模的综合评价方法;三、数据建模的综合评价方法;返回;综合评价方法的应用案例;四、数据建模的动态加权综合方法;四、数据建模的动态加权方法;四、数据建模的动态加权方法;四、数据建模的动态加权方法;返回;四、数据建模的动态加权方法;五、数据建模的综合排序方法;五、数据建模的综合排序方法;动态加权与综合排序的应用案例;六、数据建模的常用预测方法;六、数据建模的常用预测方法;六、数据建模的常用预测方法;具体详细的方法与内容请见韩中庚编著的

《数学建模方法及其应用》

（第二版），高等教育出版社，2009。