綜合評價是對被評價物件的客觀、公正、合理的全面評價。例如，對某個國家綜合國力的評價、對某些企業或地區經濟效益的評價、對某幾套方案的評價等等。對於多方案的決策問題來說，綜合評價是決策的前提，正確的決策源於科學的綜合評價。
1．綜合評價的數學模型
為了全面的分析、評價個系統（即被評價物件）的執行（或發展）狀況，在已獲得個狀態向量的基礎上，構造系統狀態在某種意義下的綜合評價函式
式中為非負歸一化引數向量（或指標權重向量）。由上式求出各系統的綜合評價值，並根據值的大小（或由小到大或由到小）將個系統進行排序和分類。
1）線性加權綜合法
所謂線性加權綜合法是指應用線性模型
來進行綜合評價的。式中為系統（或被評價物件）的綜合評價值，是與評價指標相應的權重係數。
2）非線性加權綜合法
所謂非線性加權綜合法是指應用非線性模型
來進行綜合評價的。式中為權重係數，。
3）理想點法
設定乙個理想的系統或樣本點為，如果被評價物件與理想系統在某種意義下非常接近，則稱系統是最優的。基於這種思想所得出的綜合評價方法就為理想點法。
被評價物件與理想系統之間的加權距離定義為
式中為權重係數， 為分量與之間的某種距離。通常取歐氏（加權）距離，即取
作為評價函式的。這時即可按的值（顯然的值越小越好，特別地，當時，即達到或成為理想點）大小對各被評價物件進行排序。
2．評價指標的建立及篩選原則
在實際的綜合評價活動中，並非是評價指標越多越好，關鍵在於評價指標
在評價中所起的作用和大小。通常有以下幾種方法來進行評價指標的篩選。
1）專家調研法
這是一種向專家發涵、徵求意見的調研方法。評價者可根據評價目標及評價物件的特徵，在所設計的調查表中列出一系列的評價指標，分別徵詢專家對所設計的評價指標的意見，然後進行統計處理，並反饋諮詢結果，經幾輪諮詢後，如果專家的意見趨於集中，則由最後一次諮詢確定出具體的評價指標體系。
2）最小均方差法
對於個取定的評價物件（或系統），每個被評價物件都可用
個指標的觀測值來表示。容易看出，如果個被評價物件關於某項指標的取值都差不多，那麼儘管這個指標是非常重要的，但對於這個評價物件來說，它並不起什麼作用。因此，為了減少計算量就可以刪除掉這個指標。
這就啟發我們建立最小均方差的篩選原則如下：
記為評價指標的按個被評價物件構成的樣本均方差。其中
為評價指標的按個評價物件取值構成的樣本均值。
若存在，使得
且則可刪除掉與相應的評價指標。
3）極小極大離差法
先求出各評價指標的最大離查，即
再求出的最小值，即令
當接近於零時，則可刪除掉與相應的評價指標。
3．權數的確定
一般用權數來表徵指標的重要性。
主觀權數：採用專家的意見或憑藉專業知識、經驗而確定的權數。
理論權數：通過數學方法而確定的權數。
如果資料不齊、經驗不足，可認為個指標有相同的重要性，平均計算。
4．評價指標的若干預處理
1）評價指標型別的一致化
一般來說，指標中，可能含有「極大型」指標、「極小型」指標、「居中型指標」、「區間型指標」。對於某些定量指標，如產值、利潤等，我們自然期望他們的值越大越好，這類指標我們稱為極大型指標；而對於諸如成本、能耗等一類指標，我們自然期望它們的取值越小越好，這類指標稱為極小型指標；諸如人的身高、體重等指標，我們既不期望它們的取值越大越好，也不期望它們的取值越小越好，而是期望它們的取值越居中越好，我們稱這類指標為居中型指標；而區間型指標是期望其取值落在某個區間內為最佳的指標。
若指標中既有極大型指標、極小型指標，又有居中型指標或區間型指標，則必須在對各備選方案進行綜合評價之前，將評價指標的型別作一致化處理。否則，就無法定性地判定綜合評價函式中的值是否是取值越大越好，或是取值越小越好，或是取值居中越好，因此，也就無法根據值的大小來綜合評價各備選方案的優劣。因此，需將指標作型別一致化處理。
對於極小型指標，令
或其中為指標的乙個允許上界。
對於居中型指標，令
其中為指標的乙個允許下界，為指標的乙個允許上界。
對於區間型指標，令
式中為指標的最佳穩定區間，、分別為的允許上、下界。
這樣，非極大型指標通過以上幾式就可以轉換為極大型指標。
2）評價指標的無量綱化
為了盡可能地反映實際情況，排除由於各項指標的單位不同以及數值數量級懸殊差別所帶來的影響，避免不合理現象發生，需要對評價指標作無量綱化處理。無量綱化，也叫做指標資料的標準化、規範化。它是通過數學變換來消除原始指標影響的方法。
常用的方法有「標準化法」、「極值法」和「功效係數法」。
「標準化」處理法
即取顯然的（樣本）平均值和（樣本）均方差分別為0和1，稱為標準觀測值。式中、分別為第項指標觀測值的（樣本）平均值和（樣本）均方差。
極值處理法
如果令，，則
是無量綱的，且。
功效係數法
即分別令
式中、分別為指標的滿意值和不允許值，、均為已知正常數，的作用是對變換後的值進行「平移」，的作用是對變換後的值進行「放大」或「縮小」。對於極大型指標，通常取為，，即
對於極小型指標
在評價模型、評價指標的權重係數、指標型別的一致化方法都已取定的情況下，應選擇能盡量體現被評價物件之間差異的無量綱化方法，即選擇使的離差平方和最大的無量綱化方法。
例：試對遼寧、吉林、黑龍江三省的生活水平進行綜合評價。具體資料如下：
人均純人均生活恩格爾人均住勞動者負生活消費品
收入消費支出係數房面積抗人口數支出比重
pin***e pout***e enceladus phousing pburden pconsume
w321121
s 400 320 58.0 12.0 1.9 55
h 550.0 450.0 50.0 20.0 1.6 70
全國平均 423.7 356.9 56.4 18.1 1.7 62.9
遼寧 533.2 433.5 51.0 15.8 1.72 68.8
吉林 456.7 388.3 55.2 14.3 1.8 60.5
黑龍江 476.3 338.3 56.4 14.0 1.82 59.1
本題評價指標中恩格爾系數和勞動者負抗人口數為極小型指標，其餘為極大型指標。資料的無量綱化方法採用功效係數法，並採用線性加權綜合模型。
其sas程式為：
data a;
length location $ 8;
input location x1-x6 @@;
array y y1-y6;
array x x1-x6; array s s1-s6; array h h1-h6;
s1=400;s2=320;s3=58;s4=12;s5=1.9;s6=55;
h1=550;h2=450;h3=50;h4=20;h5=1.6;h6=70;
do i=1 to 6;
y=60+40*(x-s)/(h-s);
if i=3|i=5 then y=100-40*(h-x)/(h-s);
end;
z=(3*y1+2*y2+y3+y4+2*y5+y6)/10;
cards;
巨集觀資料資料分析
cpi2011年10月份，全國居民消費 總水平同比 5.5 其中，城市 5.4 農村 5.9 食品 11.9 非食品 2.7 消費品 6.6 服務專案 2.8 cpi下降的主要原因分析 10月食品 趨於穩定，受歐元區債務危機進一步擴大的影響，歐元區經濟復甦狀況出現較大幅度的下滑,外圍 大跌 大宗商品...
資料分析總結
1.為何要進行資料分析 1.1 資料可以用來回答一些問題的依據 少，收入下降，為什麼？玩家到達什麼階段？需要什麼？比較喜歡什麼？遇到什麼困難？玩家在 流失比較嚴重？這些問題，都要靠資料來回答。1.2 為什麼要利用資料？網路遊戲是乙個玩家行為的集合，要從這麼多玩家的心理以及玩家的行為中尋找其中的規律，...
資料分析報告
yh qr840 01 公司各部門 我公司是從2010年8月開始貫徹iso9001 2008標準的，從貫標以來，各部門嚴格按標準要求執行。為對過程進行監視和測量，更好的按照標準要求實施，查詢工作中的不足，達到持續改進的目的，實驗室收集有關資料，特作如下資料分析報告 一 顧客滿意度調查 銷售部共下發5...