01写在前面在数据分析的面试中, 你是否不止一次遇到以下的问题:DAU降低了, 怎么分析, 用户留存率下降了怎么分析订单数量下降了怎么分析像这样的问题, 如果没有科学的思维框架去梳理你的思路的话, 去回答这个问题我们就会有一种想要说很多个点, 但不知道先说哪一个点, 只会造成回答很乱, 没有条理性, 同时有可能会漏斗很多点回答这种分析的类似的问题的时候, 大多数情况下
写在前面：层次分析法是一个很早的决策算法了，它能够处理多目标多准则的决策问题，思维方式却很简单。由于其系统性等优点，后续很多算法都有借鉴，所以这里写一写。网上关于该方法的讲解很多也很详细，所以本篇都是在前辈的基础上进行整理加工。文章尽量详细，然后加上一些我自己的理解，希望后面看到的人能够读起来更轻松，更容易接受。注意：文中说的判断矩阵，又称成对比较阵目录：1.层次分析法概论1.1 什么是层次分析法
# 层次分析法Python实现
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种用于多目标决策的数学方法，它将决策问题分解成一系列层次结构，通过对各个因素进行比较和权重分配，最终得出最优决策。在实际应用中，AHP被广泛应用于项目评估、投资决策、人员选拔等领域。
本文将介绍如何使用Python实现层次分析法，通过代码示例演示AHP的具体过程。
## AHP基本原
原创
2024-06-16 04:35:50
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数学建模层次分析法1. 层次分析法的基本原理和步骤1.1 层次单排序及一致性检验1.2 层次总排序及一致性检验2. matlab代码3. 应用过程举例4. 参考资料 1. 层次分析法的基本原理和步骤层次分析法的基本原理与步骤 人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中，面临的常常是 一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。层次 分析法为这类问题的决策和
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2024-01-25 16:32:53
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正交试验极差分析流程如下图：正交试验说明正交试验是研究多因素试验的设计方法。对于多因素、多水平的实验要求，如果每个因素的每个水平都要进行试验，这样就会耗费大量的人力和时间，正交试验可以选择出具有代表性的少数试验进行试验，从而找出最优试验方案。例如进行一个三因素三水平的试验，按照全面试验的思想，就要进行=27次实验，实验次数多且重复；但是如果选择进行正交试验就只需要做9次试验，大大节省了人力物力和时
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2023-09-24 21:01:08
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大家好，给大家分享一下如何用python做数据分析 代码，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！ 大概的学习流程如下，在用python进行数据分析的时候通常用的两个包是numpy和pandas一、一维数据分析在pandas中的一维数据结构Series, 在numpy中的一维数据结构叫array，panads的series是基于numpy的array，并且功能更多，必须先掌握n
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2024-08-27 17:20:30
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disp('请输入判断矩阵A(n阶)');
A=input('A=');
[n,n]=size(A);
x=ones(n,100);
y=ones(n,100);
m=zeros(1,100);
m(1)=max(x(:,1));
y(:,1)=x(:,1);
x(:,2)=A*y(:,1);
m(2)=max(x(:,2));
y(:,2)=x(:,2)/m(2);
p=0.0001;i=2;k
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2020-03-01 17:51:00
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我们在上一篇文章中给大家讲解的杜邦分析法的指标关系说明，在这篇文章中我们给大家说一下杜邦分析法的分析思路。杜邦分析法需要从营业净利率、总资产周转率、权益乘数这几个方面考虑清楚，这样我们才能够真正掌握好杜邦分析法。首先给大家说一下杜邦分析法的结构，杜邦分析采用金字塔结构，把企业净资产收益率逐级分解为多项财务指标的比值或乘积，这样有助于我们深入分析企业的经营状况。我们从营业净利率说
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2023-12-20 09:02:27
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主函数部分A=input("请输入准则层矩阵：\n");%A为因素层的成对比较矩阵yizhi=YiZhiXingJianYan(A)%%判断是否是一致性矩阵,CI存放了每个矩阵的CI值weight=TeZhengZhiWeight(A)%%求出来准则层各个因素的权重 存放在weight中[n,l]=size(A);B=cell(1,n); %用来存储每个因素下的成对比较矩阵RIAll = [0,0
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2023-07-04 19:54:51
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python实现层次分析法(AHP)
原创
2022-11-21 13:31:00
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前几天看了看层次分析法，这是一个比较经典的算法，一般在评价和数据融合方面应用比较多，网上也有很多针对这个算法改进也是比较多的，大多数只是给这个方法加了点模糊运算。其实在现在的系统中单用它做评价或是评估的话，显得有点单调。但是单单应用它给出指标的权重，然后再融合和评价用用其它算法，如基于神经网络、基于证据理论、基于云模型、基于空间坐标等等算法，这样感觉上就比
层次分析法(Python）第一步 分析系统中各因素之间的关系，建立系统的递阶层次结构(根据题意和一些文献确定 画的层次分析图一定要在论文中画出第二步 对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较矩阵（判断矩阵) 准则层—方案层的判断矩阵的数值可以自己填，但要结合实际来填写，如果题目中有其他数据，可以考虑利用这些数据进行计算。第三步 由判断矩阵计算被比较元素
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2023-06-07 15:36:06
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一、解释结构模型ISM介绍ISM(解释结构模型，Interpretative Structural Modeling Method,简称ISM方法)是一种系统工程研究方法，其作用在于研究系统结构关系情况；比如下图（有向图）中，已知各要素间的影响关系情况，现希望使用解释结构模型将各种逻辑结构关系进行梳理，比如找出各要素的层级层次关系情况，此时则可以使用解释结构模型。如果可以画出有向图，事实上可将‘有
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2024-08-16 19:23:36
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目录1.简介2.算法解析3.实例分析3.1 构造矩阵3.2 查看行数和列数3.3 求特征向量3.4 找到最大特征值和最大特征向量3.5 计算权重3.6 一致性检验3.7 计算评分完整代码1.简介 一种主观赋权的方法，在数据集比较小，实在不好比较的时候可以用这个方法，如果有别的选择还是尽量不要用这个算法比较好。
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2023-08-12 22:26:53
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提示：仅用到AHP层次分析法的部分功能因此只完成了python的部分实现 目录前言一、AHP是什么？层次分析法的特点：层次分析法的原理：二、使用步骤参考视频 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、AHP是什么？层次分析法的特
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2023-10-01 13:58:40
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文章目录第一步 导入第三方库和案例数据第二步 标准化数据第三步 判断矩阵一致性检验第四步 计算权重第五步 计算综合得分第六步 导出综合评价结果 层次分析法是建立递阶层次结构，通过比较评价准则（评价指标）的两两重要程度对评价方案（评价对象）进行综合评价的方法 递阶层次结构从上到下一般包括“目标层”、“准则层”、“方案层”举个例子：我们计划在周末观看一部超英电影“目标层”——选择一部超英电影“准则层
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2023-11-22 17:33:38
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简介从用自然语言书写的程序规格说明的描述中找出因（输入条件）和果（输出或程序状态的改变），可以通过因果图转换为判定表。因果图法即因果分析图，又叫特性要因图、石川图或鱼翅图，它是由日本东京大学教授石川馨提出的一种通过带箭头的线，将质量问题与原因之间的关系表示出来，是分析影响产品质量的诸因素之间关系的一种工具。作用因果图法是一种适合于描述对于多种输入条件组合的测试方法，根据输入条件的组合、约束关系和输
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2024-01-19 22:32:18
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如果大家发现文章中有任何错误，欢迎在留言区批评指正，我也会持续更新有关数学建模学习的笔记。目录一、算法简介二、问题分析及理论基础层次分析法的思想：一致性检验步骤：计算权重：1、算术平均法2、几何平均法：求几何平均值 3、特征值法：总结：层次分析法步骤三、层次分析法的缺点四、代码实现五、例题 耳机挑选问题一、算法简介 层次分析法（The analyti
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2023-10-01 17:01:28
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文章目录前言一、层次分析法的应用场景二、层次分析法的模型建立2.1递阶层次结构的建立例12.2 构造判断矩阵2.3 层次单排序及一致性检验三、层次分析法的应用案例例2四、代码 前言层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称 AHP）是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。即层次分析法可用于定性分析。一、层次分析法的应
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2023-10-22 08:22:53
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# 层次分析法的 Java 实现
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称 AHP）是一种多层次决策方法，常用于从多个方案中选择最优方案。在这篇文章中，我们将一起学习如何用 Java 实现这一方法。本文将通过定义流程、示范代码和图表展示，让你理解层次分析法的实现。
## 流程图
在实现层次分析法之前，了解其基本的步骤非常重要。以下是实现层次分析法的主要步骤：
