AHP层次分析法是一种综合定性与定量分析手段，用于解决多目标复杂问题的决策权重计算。该方法融合了定量与定性分析的优势，依据决策者的经验判断各衡量目标之间的相对重要性，并合理地分配每个决策方案的权数。借助这些权数，我们可以对各方案进行优劣排序，尤其适用于那些难以用单一定量方法解决的课题。
以选择最佳旅游景点为例，设有三个选择标准：景色、门票价格和交通便捷性。通过旅游专家的打分，我们可以运用AHP层次分析法，结合这三个标准，选出最优的旅游方案。类似这种需要专家打分并进行权重计算的问题，AHP层次分析法都能有效解决。
在具体操作中，专家会对三个准则层标准（景色、门票和交通）进行打分，从而得到各选择标准对应的权重值。随后，结合准则层的权重值和方案层的得分，最终选出最佳方案。
- 特别提示：在实施AHP层次分析法时，专家打分需遵循特定的“判断矩阵”格式。
- AHP层次分析法包含两个关键步骤：权重计算和一致性检验。这两步在SPSSAU中会自动输出。
- 使用SPSSAU进行分析时，只需手工输入判断矩阵数据即可，无需上传其他文件。
SPSSAU的分析结果表格示例如下呈现：
- 在表格中，左上至右下的对角线以下区域可用于编写数据。
- 当纵向第一列的维度名称输入后，横向第一行会自动生成对应的维度。
关于页面的制作步骤如下：
- 输入阶数后点击生成按钮来创建表格。
- 更改表格中的数据以满足分析需求。
- 完成页面制作后，通过ajax将表格中的数据转为JSON格式，并使用fetch方法传入Django后台进行处理。
- Django处理完数据后，将结果传回前端，前端接收处理后进行展示。
最终结果展示与处理过程中可能遇到的报错问题及解决方案如下：
报错记录1：发生错误“SyntaxError: Unexpected token '<'， '<!DOCTYPE "... is not valid JSON”通常是因为Django后台返回给前端的字典格式不正确。需检查并确保返回的数据格式正确。