【数据分析】目标优化矩阵表确定权重

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。