矿工在最近的工程项目中面临了一项挑战，甲方提出了对一个双层结构指标体系进行评分的任务。面对这一需求，他们犹如猛虎般在互联网上搜索，搜索结果却不尽如人意。
Google搜索热火朝天，
有效信息却寥寥无几。
在困境中他们大胆尝试，
自主研发算法定权数。
路过的朋友们，请驻足片刻，
动动手指关注我们。在统计理论与实际操作中，权重是衡量各评价指标（或项目）重要性的关键因素，反映了各评价指标在整体中的不同作用。业务场景中，评价指标主要分为单层指标体系和双层指标体系两大类。
对于单层指标体系，其结构与应用我们已经了然于胸。
而对于更为复杂的双层指标体系，我们则需深入探讨。
针对这两种指标体系，本文将介绍三大类五种赋权算法来进行指标赋权处理。
主观赋权法：g_one法闪亮登场
此法顾名思义，依赖人为判断进行赋权。最早的德尔菲法，又称专家法，直接依靠专家经验进行权重设定。后续的层次分析法和g_one法，作为后起之秀，是对前者的优化和改进。这两种方法的原理是，相较于整体比较，人们更容易对指标进行两两比较的理性判断。“专家”只需判断每两个指标之间的相对重要性，便能推导出整个指标体系中各指标的相对重要性。
客观赋权法：数据说话，信息为王
此法根据数据所反映的信息量进行赋权。信息量更大的数据对应的指标权重更大。根据信息量的不同衡量方式，衍生出如熵权法、变异系数法以及主成分分析法等客观赋权方法。例如，熵权法利用信息熵来衡量数据的信息量；变异系数法则通过变异系数来反映信息量；而主成分分析法则是根据各个指标对主成分的贡献度来衡量。
集成赋权法：主观与客观的完美结合
该方法将主观赋权与客观赋权得到的权重进行集成。根据不同的计算方法，可以分为加法集成和乘法集成等。
理论讲解完毕，接下来就是实践操作的时间了。让我们开始编程，将这些理论付诸实践吧！