1. 熵權法
信息論基本原理解釋信息是系統有序性的度量單位，而熵可以度量系統的無序程度；如果某個指標的信息熵越小，該指標提供的信息量越大，指標變異程度(方差)高，因此在綜合評價中所起作用理當越大，權重就應該越高。熵權法的基本原理就是根據指標變異性的大小來確定客觀權重。一般來說，這個方法相比於AHP專家打分更客觀。熵權法確定指標權重的推導過程如下：
第一步：數據標準化
將各個指標的數據進行標準化處理。假設給定了k個指標
第二步：求各指標的信息熵
根據信息論中信息熵的定義，一組數據的信息熵計算爲：
第三步：確定各指標權重
根據信息熵的計算公式，計算出各個指標的信息熵爲
2. 評價體系之確定指標權重並計算樣本得分
比如最近某快遞公司在多地設置了快遞點，但是快遞點運營狀態如何從數據上來獲知，有哪些快遞點需要取消，哪些快遞點需要擴大經營？如何爲給出每個快遞點的具體得分，從而設置獎懲制度。這裏建立一個評價體系，評價體系中包括能很好衡量快遞點經營效果的指標，每個快遞點都有這些指標的數據，因爲熵權法可以自己計算出各個指標的權重，那麼避免了專家打分法等主觀權重帶來的偏見，因此從該數據基礎上即可獲得各個快遞點的得分。
熵權法計算過程：
求解過程放在了Excel，公衆號後臺回覆“熵權法”即可獲取。
第一步：數據標準化。假設有11個快遞點參與評價，評價體系中包括以下7個子指標，以下指標數據通過歸一化公式已實現數據標準化。
表1 數據標準化
第二步：求各指標的信息熵
表2 求解各數據的Pij
表3 求解信息熵Ei
第三步：求各指標權重，見表3倒數第一行。
第四步：各快遞點得分，見表3最後一列。可以看到快遞點S6得分最高。
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