在他们的现实生活中他们会碰到需要探讨才能得出结论结论的问题，这当中有什么办法呢？本栏将给他们讲诉逐步形成权重的方法，通过分析碰到问题的双重性来决定结论。

在工作生活中，他们经常会碰到一些需要确认各部分权重来得出结论最后结论的问题；比如商品的顺序，可能将需要考虑成交量、IMDb、珍藏量、转化率等因素；比如征信分，可能将需要考虑身分特征、消费能力、人脉关系、行为偏爱、信用风险发展史等因素，而当中每一因素，又可能将需要多种不同分项来来衡量。

——这就导入了权重的概念。

那么，怎样确认每一因素对目标的权重，以保证最后结论最合理呢？

一、什么是权重

权重是指某因素在总体赞扬中的相较重要程度。权重越高，则该因素越重要。权重有两个特点：1、每一因素的权重在0-1间 2、所有因素的权重之和为1。

二、权重的确认路子与方法

直觉穿鞘方法：主要由专家实战经验得到置信区间，接着对分项展开综合性赞扬。是一种结合性方法，易操作，存在一定直觉性。常用方法：层级分析法AHP、子树胺基酸判断六亚、莫利法、模糊不清分析法、对顶角常数法、同比打分法、最轻平方法、序关系分析法等

主观穿鞘法：依照发展史数据科学研究分项间的相关关系或分项与评估结果结论的影响关系来综合性赞扬。这是定量分析科学研究，无需考虑制定者直觉意向和业务实战经验，顺序方法较为复杂。常用方法：主成份分析、胺基酸分析、熵值法、变异常数法、均标准差法、重回分析法等

三、常用权重顺序方法

3.1 层级分析法(AHP)

层级分析法简称AHP，是指将与总体重大决策有关的原素还原成目标、原则、方案等层级，接着展开认定和定量分析分析的方法。根据总的目标，可以将问题降解为不同的因素，形成一个多层级的分析结构数学模型，从而最后使问题归因于最低层相较于Azamgarh的相较重要子树的确认或相较好坏顺序的定出。

层级分析法可应用于权重逐步形成的多种不同情景，比如1、借助层级分析法对内容社区的原创作者展开创作者打分信用风险评级，接着针对不同信用风险评级的创作者制定不同策略，以刺激更多原创优质内容的生产；2、借助层级分析法对各流量来源的渠道展开渠道的打分信用风险评级，更加有效主观全面的赞扬一个渠道的综合性价值；

层级分析法具有系统性、实用性、简洁性的优点，一般步骤如下：

1）建立递阶层级结构数学模型

应用AHP解决实际问题，首先要明确需要分析重大决策的问题，把它条理化理出递阶层级结构。一般由三个层级组成：目标层(Azamgarh)，问题的预定目标、原则层(中间层)，影响目标实现的原则、措施层(最低层)，促使目标实现的措施。通过对复杂问题的分析，找出影响目标实现的原则，要详细分析各原则因素间的关系，有些是主要原则有些是次原则，接着根据这些关系将各原素分成不同的层级和组，上一层原素由下一层原素构成并对下一层原素起支配作用。最后分析为解决问题，在上述原则下，有哪些最后措施，将他们作为措施层因素，放在层级结构最底层。

以上图作者打分数学模型为例，作者总分即为目标层；作品质量得分、发布得分等即为原则层；图文分享数、评论数等即为措施层。

2）构造判断矩阵

据递阶层级结构就能很容易地构造判断矩阵。构造判断矩阵的方法是：每一个原则因素作为判断矩阵的第一个原素，隶属于它的各个原素依次排列在其后的第一行和第一列。接着填写判断矩阵，大多采取的方法是根据专家(业务实战经验)来判断矩阵的原则，当中两个原素两两比较哪个重要，重要多少，对重要性程度按1-9赋值。在实际应用中，可用spss工具展开顺序，简洁方便。

3）顺序权向量并做一致性检

对于填写完的判断矩阵借助一定数学方法展开层级顺序，顺序权向量，指每一个矩阵各因素针对其原则的相较权重。顺序权向量有特征根法、和法、幂法等，再次不做过多介绍。确认权向量后，需要对判断矩阵展开一致性检验。比如A比B重要，B比C重要，但是最后结论显示C比A重要，这样即为不一致。可以借助一致性分项、随机一致性分项和一致性比率做一致性检验。若检验通过，归一化后的特征向量即为权向量，若不通过，需重新构造成对比较阵。

4）顺序综合性重要度

以上分析只得出结论相较重要度，因此在层级分析中，还需顺序同一层级所有要素对Azamgarh级展开顺序，从最上层开始，自上而下的求出各层要素关于总体的综合性重要度，并展开一致性检验。

赞扬：层级分析方法是把科学研究对象当作一个系统，按照拆解、比较的思维展开重大决策。当中每一层的权重设置最后都会直接或间接影响到最后结论，每一层级中每一因素对结论的影响均可量化。把认定与定量分析相结合，借助专家实战经验，对赞扬问题的本质、要素的理解出发，比一般的定量分析方法更讲求认定的分析和判断。层级分析法适用于处理许多用传统的最优化技术无法着手的实际问题。

3.2 变异常数法

变异常数是刻画离中趋势的重要分项，反映取值的差异和波动，在数值上等于标准差除以均值。为什么变异常数可以确认权重，因为在赞扬体系中，若某因素取值差异大，则说明该因素难以实现，是反应所赞扬对象差距的关键因素，所以要赋予更高权重。

比如：

在高考时，他们经常会谈要把精力多放在数学上，而语文则是循序渐进，以保分为主。

为什么呢？

是因为数学成绩相比语文成绩，更能拉开总分差距：数学学的好，考130、140分的可能将性很大，而语文全班分数则可能将普遍分布在100-120分，付出很多努力却和别人拉不开什么差距。

他们重视能拉开差距的科目，其实就是对取值差异大的因素，对其赋予了更高权重。

尝试去用变异常数法综合性赞扬北京某景区的各影响因素分项权重。数据选取某一年的数据。顺序这些影响因素的变异常数、标准差、平均数，反映出各因素在这些分项上的差距，并作为确认各项分项权重的依照。

将各项分项的变异常数加总得12.05，接着顺序构成赞扬分项体系得这5个因素分项的权重，超负荷的接待量：

过多的人工建筑：

其他分项的权重依次类推，最后求得各因素权重：

变异常数法直接借助各项分项所包含信息量，通过顺序得到分项的权重，是一种主观的穿鞘方法。在赞扬中，分项取值差异越大的分项也就越能反应因素差异，这样的分项更能反应每一被赞扬目标间的差距。