目录一、定性指标定量化二、将指标同型化线性比例变换法极差变换法二、评价指标赋予权重三、综合评价战斗机性能的综合评价问题 例：战斗机的性能指标主要包括最大速度、飞行半径、最大负载、隐身性能、垂直起降性能、可靠性、灵敏度等指标和相关费用。综合各方面因素与条件，忽略了隐身性能和垂直起降性能，只考虑余下的6项指标
记录一下上周六面试遇到的题以及被面试官问到的问题一、xml解析方式总共有四种方式，1、DOM解析；2、SAX解析；3、JDOM解析；4、DOM4J解析。1.DOM解析。文档对象模型。DOM分析器会把整个xml文档转化成DOM树放在内存中，如果xml文档很大的话，对内存的需求就很高了，而且对于结构复杂的树的遍历也是非常消耗时间的，所以DOM解析对机器性能要求高，效率低。鉴于随机访问比较方便，所以DO
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2024-01-12 10:16:28
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KPI指标(关键业绩考核指标)是用于衡量工作人员工作绩效表现的重要指标，是绩效计划的重要组成部分，建立切实可行的KPI体系则是做好绩效管理的关键。那么，企业在设计KPI指标时都有哪些关键问题需要注意呢？今天小编来跟大家聊聊KPI指标设计中的关键问题。 一、选择关键业绩指标应该坚持的原则选择关键业绩指标并赋予其一定的权重，是绩效计划制定环节的重要工作。不同指标的选择及权重配置，体现着不同
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2024-05-20 20:09:47
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一 、评价指标体系评价指标体系构建在实际研究中使用较为广泛，比如企业绩效评价指标体系构建、政府财政支出绩效评价、医院绩效评价研究等等。1、相关背景在中国知网搜索“ 指标体系权重 ” 等相关关键词，可以发现，在论文写作中，非常多的同学会选择研究这一课题。随着越来越多的同学开始着手毕业论文的写作，很多同学在SPSSAU后台留言有关评价指标体系构建以及权重计算的相关问题。2、评价指标体系构建评
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2024-03-22 13:48:58
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KPI到底是什么？KPI的设计不要等同于绩效考核，不要等同于绩效奖金。KPI是管理工具，不是考核，KPI只是通过量化的评估手段，来评估员工做得好与坏，是一种员工行为的引导。KPI设计的来源：4个来源：公司的目标、部门/岗位职能是什么、部门/岗位的短板是什么、公司的期望。需要提醒的是，KPI指标需要从这四个维度来思考，但不一定是这四个维度的累加。KPI绩效指标最好不要超过3-5项
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2024-04-24 20:14:30
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压测指标 核心性能指标 1、吞吐量（qps/tps） 2、响应时间 3、错误率（<0.5%） 4、并发用
什么是网站权重？权重是一个相对的概念，是针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。网站权重概括得说：就是网站与网站在搜索引擎眼中的分级制“待遇”表现。还有一个想法是综合搜索引擎算法中所有有利因素所带来的“数值效果”被搜索引擎所认可。就是搜索引擎对站点权威的判断。 如果权重高的网站以链接的方式指向你，就是对你网站的肯定，不然权重高的网站为什么会给你链接呢? 搜索引擎就参照
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2024-05-21 08:56:06
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指标赋权与综合评价方法一、主观赋权1、AHP层次分析法二、客观赋权1、主成分分析2、熵权法三、组合赋权法四、综合评价1、Topsis2、数据包络法五、GRA灰色关联度分析 一、主观赋权1、AHP层次分析法（1）模型简介 层次分析法是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标之间能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理
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2024-03-20 20:11:09
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三、权重计算1、上节回顾上一节我们利用SPSS中的数据标准化方法及主成分分析法，得出了“解释的总方差”和“成分矩阵”（如下图） 接下来我们将利用主成分分析得出的数据计算指标权重2、权重计算（1）输入数据 将主成分分析中得出的“成分矩阵”及特征根复制的Excel中： 对应主成分分析的数据为：（2）计算线性组合中的系数 公式为：标准化数/对应主成分特征根的平方根.。直接上图。 为方便描述，线性组合中的
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2023-11-03 15:47:29
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1. 引言再过一个月就是春节，相信有很多码农就要准备欢天喜地地回家过（xiang）年(qin)了。我们今天也打算讲一个相亲的故事。讲机器学习为什么要讲相亲？被讨论群里的小伙伴催着相亲，哦不，催着讲特征工程紧啊。只是我们不太敢讲这么复杂高深的东西，毕竟工程实践的经验太复杂了，没有统一的好解释的理论，一般的教材讲这方面的内容不多。我们就打算以一个相亲的故事为例，串一些特征工程的内容。2. 故事背景事先
Python：多指标权重确定方法—熵值法一、需准备的资料1.一份excel的数据表格，列为指标（评价指标），行为城市（研究对象,也可以是年份，）city GDP：亿元x.1 人口（万）x.2 城镇化率（%）x.3 从业人员（万）x.4 财政收入（亿元）x.5 固定资产投资（亿元）x.6 社会消费品零售总额（亿元）x.7 进出口总值（亿元）x.8 旅客吞吐量（万人次）x.9 货邮吞吐量（万吨）x.1
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2023-09-27 11:47:19
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Transactions (用户事务分析) 用户事务分析是站在用户角度进行的基础性能分析。 1 、 Transation Sunmmary (事务综述) 对事务进行综合分析是性能分析的第一步，通过分析 时间内用户事务的成功与失败情况。 能够直接推断出系统是否执行正常。 2 、 Averag...
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2015-09-16 18:51:00
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一、研究背景主成分分析用于对数据信息进行浓缩，比如总共有20个指标值，是否可以将此20项浓缩成4个概括性指标。除此之外，主成分分析可用于权重计算和综合竞争力研究。即主成分分共有三个实际应用场景：SPSSAU整理二、数据格式主成分分析时，一列标识1个指标，一行为1个样本；如果为面板数据，比如100家公司每家公司10年，那么就会有100*10=1000个样本，可能需要单独两列分别是公司名和年份来标识面
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2024-05-10 13:29:15
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# Python Topsis计算指标权重的探索
## 引言
在多属性决策分析中，如何合理地评价和选择多个备选方案是一个十分重要且复杂的问题。TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 是一种常用的方法，这种方法通过计算各方案与理想解和负理想解之间的距离来进行排序。Topsis 方法的一个关键步
原创
2024-09-28 03:44:02
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actor-critic方法（一）— 同策方法同策actor-critic方法动作价值actor-critic算法优势actor-critic算法带资格迹的actor-critic算法 本文介绍带自益的策略梯度算法。这类算法将策略梯度和自益结合了起来：一方面，用一个含参函数近似价值函数，然后利用这个价值函数的近似值来估计回报值；另一方面，利用估计得到的回报值估计策略梯度，进而更新策略参数。这两
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2024-09-27 14:53:39
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# 主成分分析计算指标权重的实现指南
主成分分析（PCA）是一种常用的降维方法，通常用于将高维数据转换为低维数据，并揭示数据中最重要的特征。在此指南中，我们将深入讨论如何使用Python实现主成分分析以计算指标权重。
## 整体流程
在开始之前，我们先概述一下整个实现过程。以下是我们将要执行的步骤：
| 步骤 | 描述
目录1、起源2、基本思想3、因子分析特点4、算法用途5、分析步骤6、应用实例6.1 数据处理6.2 充分性检验6.3 提取公因子6.4 因子旋转6.5 计算因子得分1、起源因子分析最早由英国心理学家C.Spearman发表了第一篇有关因子分析的文章《对智力测验得分进行统计分析》，从中提出的：他发现学生的英语、法语和古典语成绩非常有相关性，他认为这三门课程背后有一个共同的因素驱动，最后将这个因素定义
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2024-02-08 15:03:13
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01 主成分分析1.主成分分析流程原始数据标准化计算标准化变量间的相关系数矩阵计算相关系数矩阵的特征值和特征向量计算主成分变量值统计结果分析，提取所需的主成分相关系数公式： 主成分计算公式： 其中Y是主成分变量矩阵，X是原始数据标准化后的矩阵，U是相关系数矩阵的特征向量。 2.特征值和特征向量的关系主成分变量对应的特征向量的每个元素，与对应的特征值的平方根的乘积，等于该主成分变量，与该元素列标
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2024-04-11 09:11:01
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我想在列车里和你相爱阳光流淌都漫过我们的灵魂尽头然后看着人间安静的盛开在一扇窗里目录1.原理介绍2.步骤详解2.1 确定指标在各主成分线性组合中的系数2.2 利用主成分的方差贡献率确定综合得分模型系数2.3 指标权重归一化3. 案例分析3.1 数据获取3.2 确定指标在各主成分线性组合中的系数3.3 利用主成分的方差贡献率确定综合得分模型系数3.4 指标权重归一化 4. 完整代码（Jav
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2018-06-28 19:55:37
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