深入剖析數(shù)據(jù)建模：如何準(zhǔn)確反映綜合評(píng)價(jià)
2023-12-15 18:16:32
次
綜合評(píng)價(jià)是將多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)轉(zhuǎn)化成一個(gè)能反映整體情況的綜合指標(biāo)，以對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行優(yōu)劣排序或分檔。如工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益綜合評(píng)價(jià)、小康生活水平綜合評(píng)價(jià)、科技進(jìn)步的綜合評(píng)價(jià)、國家（地區(qū)）的綜合實(shí)力評(píng)價(jià)、和諧社會(huì)評(píng)價(jià)等。
在進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)分析時(shí)，建立一個(gè)較為完善和準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)模型是很重要的。模型的建立需要建立一個(gè)適當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并且需要計(jì)算每個(gè)指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)中的權(quán)重。這樣才能保證最終的綜合指標(biāo)準(zhǔn)確反映評(píng)價(jià)對(duì)象的真實(shí)情況。
綜合評(píng)價(jià)的基本思路包括：
（1）明確評(píng)價(jià)目標(biāo)，選擇評(píng)價(jià)對(duì)象；
（2）建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；
（3）確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重；
（4）選擇合適的綜合評(píng)價(jià)方法；
（5）計(jì)算綜合評(píng)價(jià)值，對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行排序和歸檔。
綜合評(píng)價(jià)分析步驟如下：
第一步接入數(shù)據(jù)：
綜合評(píng)價(jià)算法要求接入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。必須設(shè)置評(píng)價(jià)目標(biāo)，為離散型（字符），且該列不允許有重復(fù)值；也必須設(shè)置評(píng)價(jià)因素，為連續(xù)型（數(shù)值）。若接入的數(shù)據(jù)不滿足綜合評(píng)價(jià)分析的數(shù)據(jù)要求，可以通過屬性變化節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換或重新接入數(shù)據(jù)。
第二步建立數(shù)據(jù)模型：
根據(jù)業(yè)務(wù)分析方案和處理后的分析數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的綜合評(píng)價(jià)模型。平臺(tái)內(nèi)置4種綜合評(píng)價(jià)算法可以直接拖拽使用，并配置對(duì)應(yīng)的模型參數(shù)，包括：熵值法、TOPSIS、層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)法。比如TOPSIS，我們需要設(shè)置如下內(nèi)容：
- 評(píng)價(jià)目標(biāo)：設(shè)置評(píng)價(jià)目標(biāo)列作為評(píng)價(jià)目標(biāo)的唯一標(biāo)識(shí)
- 評(píng)價(jià)因素：設(shè)置對(duì)目標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)有影響的變量
- 最優(yōu)方向：設(shè)置對(duì)目標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)時(shí)各評(píng)價(jià)因素的最優(yōu)方向
- 權(quán)重：設(shè)置評(píng)價(jià)因素的權(quán)重，權(quán)重越大，該評(píng)價(jià)因素對(duì)最后的綜合評(píng)價(jià)的貢獻(xiàn)越大。取值范圍：[0,1.0]，默認(rèn)值為0.1。
- 最優(yōu)方向批處理：批量設(shè)置各評(píng)價(jià)因素的最優(yōu)方向。
完成上述建模之后執(zhí)行流程，流程執(zhí)行成功后自動(dòng)跳轉(zhuǎn)至洞察頁面，在洞察頁面點(diǎn)擊可以查看模型的分析結(jié)果，我們通過示例流程來詳細(xì)介紹。點(diǎn)擊【TOPSIS】查看綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，模型結(jié)構(gòu)圖的根節(jié)點(diǎn)為評(píng)價(jià)對(duì)象（每個(gè)學(xué)生ID），葉子節(jié)點(diǎn)為評(píng)價(jià)指標(biāo)（Chinese、Math、English、Physics每門課的成績）。
再來看TOPSIS綜合評(píng)價(jià)結(jié)果數(shù)據(jù)集，最后一列屬性“prediction”為綜合得分。
綜合評(píng)價(jià)分析是一項(xiàng)重要的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。通過數(shù)據(jù)建模，可以建立一個(gè)準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)模型，以便更真實(shí)地反映評(píng)價(jià)對(duì)象的整體情況。正如我們所看到的，數(shù)據(jù)建模涉及到多種數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，例如層次分析法、熵值法、TOPSIS法和模糊綜合評(píng)價(jià)法等。只有通過精心設(shè)計(jì)和分析，我們才能建立一個(gè)準(zhǔn)確和可靠的評(píng)價(jià)模型，為決策者提供更有用的洞察和支持。
Tempo商業(yè)智能平臺(tái)
Tempo人工智能平臺(tái)
Tempo數(shù)據(jù)工廠平臺(tái)
Tempo指標(biāo)平臺(tái)
Tempo數(shù)據(jù)治理平臺(tái)
Tempo主數(shù)據(jù)管理平臺(tái)
首頁
美林?jǐn)?shù)據(jù)
行業(yè)資訊
陜公網(wǎng)安備 61019002000171號(hào)
