如何用python实现熵值法求指标权重(实例)

在数据分析中，指标权重的重要性不言而喻，它反映了因素或指标的相对重要性。为了确保评价公正性和预测精度，我们需要采用客观的赋值方法，如熵值权重法。熵值权重法基于信息熵，信息熵大的指标因其信息效用小，权重较小；信息熵小的指标则权重较大。

计算熵值权重的过程包括以下几个步骤：首先，对指标数据进行min-max标准化，正指标采用(x-min)/(max-min)公式，负指标则用(max-x)/(max-min)。然后，计算标准化后的差异系数，差异系数是确定权重的关键依据。最后，根据差异系数计算出每个指标的权重，这有助于我们理解和评估各个指标的贡献度。

以广州市2010-2018年间经济与环境数据为例，我们使用Python实现这个过程。首先导入pandas和numpy库，导入数据并预处理。数据经过标准化后，我们计算比重、熵值和差异系数，得出权重。你可以尝试用这个方法处理自己的数据，计算因子得分。

实验数据的Excel文件已附在文末，提取码为5ca2。希望这个实例能帮助你理解熵值权重法的运用。如果你对这方面的知识感兴趣，欢迎与我一起探讨，更多内容请查看我的其他文章，我会持续分享。