权重方法匹配问卷 - 智衡权重确定平台 | 厦门大学数据挖掘研究中心

🎯 核心任务特征 Task Core

第 1 步，共 4 步

定义您的权重确定任务的核心特征，包括问题类型、指标体系结构和精确度要求。

🏗️ 指标体系结构

您的指标体系结构是：

多层次结构单层平行结构

指标之间的关系特点：

存在明显的相互依赖关系指标间基本独立

⚡ 精确度与稳定性要求

您对权重结果的精确度要求：

高（用于关键决策，权重差异需小于5%）中（用于一般分析，权重差异可接受5-10%）低（用于初步参考，权重差异可超过10%）

您能够承担的实践风险：

低（需要高稳定性，低误差）中（可接受适度误差）高（探索性研究，可接受较高不确定性）

📊 数据条件 Data Condition

第 2 步，共 4 步

提供您的数据情况和指标特征，帮助我们分析数据特性并推荐最适合的数据驱动方法。

💾 数据类型与质量

📥

数据模板下载

为了确保数据格式正确，请下载对应的数据模板并按照模板格式填写数据

您目前已经收集的数据类型：（可多选）

原始指标数据

选择文件未选择文件

原始指标数据适用于熵权法、变异系数法、CRITIC法、主成分分析法等客观赋权方法

专家对指标重要性的评分

选择文件未选择文件

专家评分数据适用于专家评估法、德尔菲法和直接赋权法等

专家的成对比较判断

选择文件未选择文件

成对比较数据主要用于层次分析法（AHP）及其衍生方法

其他特殊数据

选择文件未选择文件

如DEA法需要的多投入多产出数据、灰色关联法需要的参考序列等

无已有数据

📏 样本量与指标数量

⚙️ 数据获取难易度

预计数据质量情况：

存在缺失值存在异常值/极端值分布不均/偏态样本量较小数据质量良好

🌐 实施环境 Implementation Context

第 3 步，共 4 步

评估您的可用资源状况和实施环境约束，包括专家资源、时间约束和应用场景等因素。

👥 专家可用性

您是否有专家可以参与权重确定过程？

是，有5人以上专家团队是，但仅有2-4位专家否，难以邀请专家参与（0-1位）

👤 用户偏好 User Preference

第 4 步，共 4 步

了解您的专业背景和方法偏好等评价导向，确保推荐的方法符合您的实际需求和评价思想。

⚖️ 方法偏好（主观/客观/混合）

您对主观/客观方法的认知偏好：

偏好主观方法（基于专家判断）偏好客观方法（基于数据驱动）偏好主客观结合方法无特别偏好

您的权重方法知识水平：

初级（了解基本概念）中级（了解常用方法原理）高级（熟悉多种方法及应用）专家（深入研究权重方法）

💡 可解释性需求

特殊需求：

高可解释性（结果需要清晰解释）算法开源/透明易于实现/计算结果可视化其他:

🤖 AI 扩展推荐

🤖

启用 AI 扩展推荐在常规方法库之外，由 AI 探索更多前沿或创新权重方法（适合有特殊研究需求或希望了解前沿方法的用户，分析时间会相应增加）

📝 补充说明

请描述您的特殊需求或其他未在问卷中提及的因素（可选）：您可以在这里用自己的语言描述特殊需求、使用场景或其他重要因素，系统将考虑这些信息进行方法推荐

智衡权重确定平台

赋权方法推荐

📝 智能问卷

🎯 核心任务特征 Task Core

🔍 问题类型与复杂度

🏗️ 指标体系结构

⚡ 精确度与稳定性要求

📊 数据条件 Data Condition

💾 数据类型与质量

数据模板下载

📏 样本量与指标数量

预计数据特征

⚙️ 数据获取难易度

🌐 实施环境 Implementation Context

⏱️ 资源约束（时间、人力、计算）

👥 专家可用性

🚀 应用场景要求

👤 用户偏好 User Preference

⚖️ 方法偏好（主观/客观/混合）

💡 可解释性需求

🤖 AI 扩展推荐

📝 补充说明

第二步：查看推荐结果

智能分析进行中

推荐理由

方法优势

综合评分

四维度匹配评分

注意事项

实施建议

赋权方法推荐

📝 智能问卷 🎲 随机填写（测试用）

🎯 核心任务特征 Task Core

🔍 问题类型与复杂度

🏗️ 指标体系结构

⚡ 精确度与稳定性要求

📊 数据条件 Data Condition

💾 数据类型与质量

数据模板下载

📏 样本量与指标数量

预计数据特征

⚙️ 数据获取难易度

🌐 实施环境 Implementation Context

⏱️ 资源约束（时间、人力、计算）

👥 专家可用性

🚀 应用场景要求

👤 用户偏好 User Preference

⚖️ 方法偏好（主观/客观/混合）

💡 可解释性需求

🤖 AI 扩展推荐

📝 补充说明

第二步：查看推荐结果

智能分析进行中

推荐理由

方法优势

综合评分

四维度匹配评分

注意事项

实施建议

📝 智能问卷