[如何在EXCEL中分析两列数据的相关性]问：如何在EXCEL 中分析两列数据的相关性？如何将第一列数据的值作为坐 标点的X，而另一列数据的值作为坐标点的Y，做图呢？ 答：选择这两列数据 后，点击插入图表。进入图表向导。在图表...+阅读
展开全部 按照模糊综合分析法，我们对某企业效绩进行评价。 1.设因素集U:U={u1,u2，……u9} 综合我国现行评价体系和平衡记分法（SEC），我们选取了u1（净资产收益状况）、u2（资产营运状况）、u3（长期偿债能力）、u4（短期偿债能力）。U5（销售增长状况），u6（市场占有能力）、u7（技术能力）、u8（发展创新能力）、u9（学习能力）等9个指标为反映企业效绩的主要指标。其中，u
1、u
2、u
3、u
4、u5是财务业绩方面的指标，原来都用精确的比率指标反映，但对它们适当地模糊化更能客观真实地反映企业效绩。例如，在评价企业短期偿债能力时，该企业流动比率为1.8，但专家们发现该企业存货数额庞大，占了流动资产的较大部分，说明其资产的流动性并不好，因而仍可评定该指标为较低等级。U6是客户方面业绩指标，u7内部经营过程方面业绩指标，u
8、u9是学习与增长方面业绩指标。 2.设评价集V={v1,v2……v4} 简便起见，我们设v1：优秀，v2：良好，v3：平均，v4：较差。 3.我们选取了该企业的注册会计师、熟悉该企业情况的专家组成评判组，得到评价矩阵 4.根据专家意见，我们确定权重集A为： 5.按照M（，，+)模型 所以，根据最大隶属度原则，该企业效绩评定为“良好”。事后，该企业领导认为这个评价结果比较符合实际情况。按照模糊综合分析法，我们对某企业效绩进行评价。 1.设因素集U:U={u1,u2，……u9} 综合我国现行评价体系和平衡记分法（SEC），我们选取了u1（净资产收益状况）、u2（资产营运状况）、u3（长期偿债能力）、u4（短期偿债能力）。U5（销售增长状况），u6（市场占有能力）、u7（技术能力）、u8（发展创新能力）、u9（学习能力）等9个指标为反映企业效绩的主要指标。其中，u
1、u
2、u
3、u
4、u5是财务业绩方面的指标，原来都用精确的比率指标反映，但对它们适当地模糊化更能客观真实地反映企业效绩。例如，在评价企业短期偿债能力时，该企业流动比率为1.8，但专家们发现该企业存货数额庞大，占了流动资产的较大部分，说明其资产的流动性并不好，因而仍可评定该指标为较低等级。U6是客户方面业绩指标，u7内部经营过程方面业绩指标，u
8、u9是学习与增长方面业绩指标。 2.设评价集V={v1,v2……v4} 简便起见，我们设v1：优秀，v2：良好，v3：平均，v4：较差。 3.我们选取了该企业的注册会计师、熟悉该企业情况的专家组成评判组，得到评价矩阵 4.根据专家意见，我们确定权重集A为： 5.按照M（，，+)模型 所以，根据最大隶属度原则，该企业效绩评定为“良好”。事后，该企业领导认为这个评价结果比较符合实际情况。 参考资料：互联网 回答者：屁屁有葱 - 举人 五级 11-8 11:52运用模糊集对分析法，建立了大气环境监测布点优化的数学模型，对成都大气环境监测点的优化实例证明：该方法优化结果切实可靠，最终保留的信息量大，而且计算方法灵活，简便易行. 回答者：jinlintx - 试用期 一级 11-8 11:56粗糙集理论及其应用 摘 要 在很多实际系统中均不同程度地存在着不确定性因素， 采集到的数据常常包含着噪声，不精确甚至不完整. 粗糙集理论是继概率论，模糊集，证据理论之后的又一个处理不确定性的数学工具. 作为一种较新的软计算方法， 粗糙集近年来越来越受到重视， 其有效性已在许多科学与工程领域的成功应用中得到证实， 是当前国际上人工智能理论及其应用领域中的研究热点之一. 本文介绍了粗糙集理论的基本概念，特点及有关应用. 关键词 粗糙集， 不确定性， 数据分析， 软计算 1 引言 在自然科学，社会科学和工程技术的很多领域中， 都不同程度地涉及到对不确定因素和对不完备（ imperfect） 信息的处理. 从实际系统中采集到的数据常常包含着噪声， 不够精确甚至不完整. 采用纯数学上的假设来消除或回避这种不确定性， 效果往往不理想， 反之， 如果正视它，对这些信息进行合适地处理， 常常有助于相关实际系统问题的解决. 多年来， 研究人员一直在努力寻找科学地处理不完整性和不确定性的有效途径. 模糊集和基于概率方法的证据理论是处理不确定信息的两种方法， 已应用于一些实际领域. 但这些方法有时需要一些数据的附加信息或先验知识， 如模糊隶属函数，基本概率指派函数和有关统计概率分布等， 而这些信息有时并不容易得到. 1982 年， 波兰学者Z. Paw lak 提 出了粗糙集理论， 它是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具， 能有效地分析不精确，不一致（ incon sisten t），不完整（ incomp lete） 等各种不完备的信息， 还可以对数据进行分析和推理， 从中发现隐含的知识， 揭示潜在的规律. 粗糙集理论是建立在分类机制的基础上的， 它将分类理解为在特定空间上的等价关系， 而等价关系构成了对该空间的划分.粗糙集理论将知识理解为对数据的划分， 每一被划分的集合称为概念.粗糙集理论的主要思想是利用已知的知识库， 将不精确或不确定的知识用已知的知识库中的知识来（近似） 刻画.该理论与其他处理不确定和不精确问题理论的最显著的区别是它无需提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息， 所以对问题的不确定性的描述或处理可以说是比较客观的...
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