【数据分析】目标优化矩阵表确定权重

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在数据分析过程中,某一分析结果可能不能通过数据直观的看出,而是需要把多个指标综合在一起进行评价从而得到最终结果。综合评价分析过程中,经常遇到的问题就是各个指标如何确定在总评分中所占比例,也就是权重。确定权重的方法有多种,这篇博文介绍比较简单的方法——目标优化矩阵表。(本篇博文参考《谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)》)

1. 什么是目标优化矩阵表?

目标优化矩阵的工作原理就是把人脑的模糊思维,简化为计算机的1/0式逻辑思维,最后得出量化结果,这种方法不仅量化准确,而且简单、方便、快捷。如下图:

2. 如何使用目标优化矩阵表?

将纵轴上的指标依次与横轴上的指标对比,由专家进行投票决定,如果纵轴上的指标比横轴上的指标重要,那么在两个指标交叉的单元格中填“1”,否则填“0”,最后将每行的结果相加,根据合计的数值进行排序。

计算权重的公式为:某指标权重=(某指标重要性合计得分/所有指标重要性合计得分)×100%

如遇到某指标的重要性合计得分为“0”,但此指标实际应该占有一定比重,则可以把每个指标的重要性合计得分加“1”,这样我们就可以在不影响重要性的前提下正确计算其权重。

3. 示例

在示例中,我们将模拟HR对人才评价过程中各指标的权重确定过程。如表(1)横、纵轴表示评定指标:


从纵轴“人品”开始,依次去和横轴的指标对比,假设“人品”没有“动手能力”重要,则在两指标交叉的单元格C2输入“0”;“人品”比“创新意识”重要,则在D2输入“1”;“人品”比“教育背景”重要,则在E2输入“1”,依次类推。合计是每行的总计。结果如表(2):


最后根据权重计算公式:计算权重的公式为:某指标权重=(某指标重要性合计得分/所有指标重要性合计得分)×100%,得到每个指标的权重。此示例中要注意,因“教育背景”的重要性合计为0,所以要把每个指标的重要性合计加1,然后再计算权重。


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