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相对化处 函数化处 标准化处 指数化处理 统一化处理
可以用正序法对数据进行综合处理 定性数据的处理一般采用BEI 访谈法 在处理定量指标时，要将各类指标进行无量纲处理 可以通过专家打分的方式来确定平衡计分卡评价指标的权重 可以分横向和纵向、内部和外部、客观和主观、长期和短期几个层面来比较数据
建立指标集→建立评价集→确定权重集→对各方案建立指标与评价间的模糊关系→综合评价→归一化处理，得到模糊评价结论 建立指标集→确定权重集→对各方案建立指标与评价间的模糊关系→建立评价集→综合评价→归一化处理，得到模糊评价结论 建立评价集→对各方案建立指标与评价间的模糊关系→建立指标集→确定权重集→综合评价→归一化处理，得到模糊评价结论 建立指标集→建立评价集→对各方案建立指标与评价间的模糊关系→确定权重集→综合评价→归一化处理，得到模糊评价结论
采用多元层次分析中的1～9及其倒数标度方法构造评价指标判断矩阵，进而确定各个评价因子的权重值，包括层次单排序及一致性检验和层次总排序及一致性检验两个过程 由于评价指标的数量数据存在量纲或级数等方面的极大差异，要进行数量数据标准化处理，也就是将单项指标数值控制在0～1之间 由于评价指标的数量数据存在量纲或级数等方面的极大差异，要进行数量数据标准化处理，也就是将单项指标数值控制在0～2之间 城市生态适应性是经济位、生活位和环境位等发展指数的综合评价，由于影响程度(权重)不同，各个领域对总指数的贡献率也不同。为了便于计算和比较，采用加权线形求和法
62%÷60%，95%÷96% 60%÷62%，95%÷96% 62%÷60%，96%÷95% 60%÷62%，96%÷95%
对各指标进行同度量处理，一般常采用相对化处理 根据记分的规定进行评分 对每一个单位的各项指标的分值进行汇总 依据各项指标的权重进行比较排序 依据汇总结果进行比较排序
综合化处理 科学化处理 相对化处理 函数化处理 标准化处理
采用多元层次分析中的1～9及其倒数标度方法构造评价指标判断矩阵，进而确定各个评价因子的权重值，包括层次单排序及一致性检验和层次总排序及一致性检验两个过程 由于评价指标的数量数据存在量纲或级数等方面的极大差异，要进行数量数据标准化处理，也就是将单项指标数值控制在0～1之间 由于评价指标的数量数据存在量纲或级数等方面的极大差异，要进行数量数据标准化处理，也就是将单项指标数值控制在0～2之间 城市生态适宜性是经济位、生活位和环境位等发展指数的综合评价，由于影响程度（权重）不同，各个领域对总指数的贡献率也不同。为便于计算和比较，采用加权线形求和法
由于评价指标的数量数据存在量纲或级数等方面的极大差异，要进行数量数据标准化处理，也就是将单项指标数值控制在0~1之间 由于评价指标的数量数据存在量纲或级数等方面的极大差异，要进行数量数据标准化处理，也就是将单项指标数值控制在0~2之间 采用多元层次分析中的1~9及其倒数标度方法构造评价指标判断矩阵，进而确定各个评价因子的权重值，包括层次单排序及一致性检验和层次总排序及一致性检验两个过程 城市生态适宜性是经济位,生活位和环境位等发展指数的综合评价，由于影响程度(权重)不同，各个领域对总指数的贡献率也不同。为便于计算和比较，采用加权线形求和法
是变量值与其平均数的离差除以标准差的值。 主要用于对变量的标准化处理，不改变该组数据的分布形状。 Z分数给出了一组数据中各数值的相对位置，它并没有改变一个数据在该组中的位置。 标准化后，不同样本观测值的比较只有相对意义，没有绝对意义。 Z分数较多用于在对多个具有不同量纲的指标进行处理时。
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