【摘要】：综合评价的关键就是构建综合评价指标，获得相关数据并处理相关数据。处理相关数据的根本目标就是对数据进行“清洗”，除掉不必要的、无用的信息，保留和提炼有用信息。在“清洗”数据的过程中既要让数据具有原有的“痕迹”，又要凸显数据的基本特色。为了使综合评价结果符合综合评价目的的要求，对数据进行适当变换是必需的程序，对指标的无量纲化和一致性处理是一项基础的工作。
在日常生活中我们经常需要根据一定的标准，对相关问题给出自己的综合评价。综合评价的关键就是构建综合评价指标，获得相关数据并处理相关数据。处理相关数据的根本目标就是对数据进行“清洗”，除掉不必要的、无用的信息，保留和提炼有用信息。在“清洗”数据的过程中既要让数据具有原有的“痕迹”，又要凸显数据的基本特色。评价指标中可能含有定性指标，也可能有定量指标；可能有“正指标”，也可能有“逆指标”。同时不同指标的计量单位不尽相同，数量级各有高低，指标之间无法直接综合起来。如何兼顾各种评价指标的作用呢？定性指标的定量化问题，涉及不同数量级指标的调整，以及不同计量单位的转换。对于具体的实际评价问题，如何确定评价指标及评价指标数据的处理方法，也应该慎重考虑。
综合评价的基本步骤繁多，在该过程中又会面临多种方案、多个指标，加上样本数据结构复杂、评估专家众多等问题交织在一起，在这种情况下，直接使用没有经过处理的计量单位、数量级以及变动方向都不完全一致的数据，根本无法获得合理的结果。为了使综合评价结果符合综合评价目的的要求，对数据进行适当变换是必需的程序，对指标的无量纲化和一致性处理是一项基础的工作。无量纲化方法和一致性处理方法的选择直接影响综合评价的排序合理性。(www.xing528.com)
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