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数据综合评价方法盘点：从原理到实践（三）主成分分析法（PCA）

主成分分析法是降维技术，通过线性变换把多个相关变量变成一组互不相关的新变量，也就是主成分。这些主成分按方差从大到小排列，方差大的主成分包含原始数据信息多。实际中，选前几个方差大的主成分代表原始数据大部分信息，实现数据降维，保留主要特征，方便后续分析处理。

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数据综合评价方法盘点：从原理到实践（二）层次分析法（AHP）

层次分析法是一种将复杂问题分解为多个层次结构，通过建立层次模型、构造判断矩阵、计算权重向量和进行一致性检验等步骤，实现定性和定量相结合的多目标决策方法。它把人的主观判断用数量形式表达和处理，把复杂问题按支配关系分组，形成有序的递阶层次结构。通过两两比较确定各因素的相对重要性，构建判断矩阵，再通过计算判断矩阵的特征向量来确定各因素的权重。

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数据综合评价方法盘点：从原理到实践（一）熵值法

熵值法是一种基于信息熵的客观赋权方法。啥是信息熵呢？简单来说，它是衡量信息不确定性的一个指标。在数据综合评价里，如果某个指标的信息熵越小，那就意味着这个指标在不同样本之间的差异越大，提供的信息量也就越多，在综合评价里的重要性就更高，权重自然也得给它加大；反之，信息熵大，权重就小。

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