现代综合评价方法与案例精选

作者:杜栋 庞庆华 吴炎

页数:219

出版时间:2008-6

价格:28.00元

isbn号码:9787302177555

具体描述

《现代综合评价方法与案例精选》（第2版）介绍了几种比较流行的现代综合评价方法的理论和应用。主要内容包括：层次分析法、模糊综合评判法、数据包络分析法、人工神经网络评价法、灰色综合评价法及其在经济管理中的典型应用案例。其中，关于人工神经网络评价法和灰色综合评价法的内容，是第一次比较系统地出现在此类著作之中。最后一章对几种综合评价方法的结合与集成做了讨论。另外，本修订版还提供了层次分析法、模糊综合评判法、灰色综合评价法的程序光盘，供读者使用。注：本书附光盘。

目录信息

第一章 概论与导入
第一节 综合评价概述
第二节 指标体系的建立
第三节 指标权重的确定
第四节 评价方法的选择
参考文献
第二章 层次分析法
第一节 思想和原理
第二节 模型和步骤
第三节 应用和案例
参考文献
第三章 模糊综合评判法
第一节 思想和原理
第二节 模型和步骤
第三节 应用和案例
参考文献
第四章 数据包络分析法
第一节 思想和原理
第二节 模型和步骤
第三节 应用和案例
参考文献
第五章 人工神经网络评价法
第一节 思想和原理
第二节 模型和步骤
第三节 应用和案例
参考文献
第六章 灰色综合评价法
第一节 思想和原理
第二节 模型和步骤
第三节 应用和案例
参考文献
第七章 综述与创新
第一节 对几种综合评价方法的评析
第二节 对“组合评价”方法的讨论
第三节 综合评价方法的“两两集成”
参考文献
第八章 结束语——我国综合评价活动的发展
· · · · · · (收起)

用户评价

我一直以来都在寻找一本能真正把“跨学科评价”这件事讲清楚的书，因为我日常的工作常常需要在技术指标、用户体验、市场潜力这些看似风马牛不相及的维度之间进行权衡和决策。拿到这本精选集后，我最大的感受是它在“广度”上的确下了功夫，但“深度”的挖掘上略显不足。比如，在谈到模糊综合评价时，书里简单介绍了如何构建模糊矩阵和进行模糊合成运算，这套流程在教科书上是标准配置，但真正应用起来，如何确定那些隶属度函数，如何避免主观性过强导致结果失真，这才是实战中的痛点。这本书虽然提到了这些方法，但对于不同行业、不同情境下如何“调校”这些模型的参数，缺乏足够细致的讨论和经验分享。我期待的是那种能看到“作者踩过的坑”以及“他是如何爬出来的”的实战经验分享，而不是仅仅停留在方法原理的复述上。很多案例的结论看起来很漂亮，但背后的决策依据和模型鲁棒性测试的细节被一笔带过，让我总觉得缺少了一层“可信度”的保障。这本书更像是提供了一个高级工具箱的目录，但没有详细说明每件工具在什么天气、什么材料上使用效果最佳。

这本《现代综合评价方法与案例精选》，说实话，初拿到手的时候，我其实有点摸不着头脑。封面设计得挺严谨，但内容上感觉涉及的领域太广了，从工程技术的优化到社会经济指标的分析，似乎都要插上一脚。我最开始的期望是能找到一套系统讲解如何构建科学评价体系的工具书，能让我这个非专业人士也能快速上手处理一些实际问题，比如怎么给不同类型的项目打分排序。然而，这本书给我的感觉更像是一部百科全书式的导览图，它罗列了大量的评价模型和方法论，比如层次分析法、熵值法、TOPSIS等等，每种方法都做了理论阐述和公式推导，这对于有一定数理基础的读者来说是很有价值的，但对于我这种更偏向实操应用的人来说，前期的理论铺垫显得有些冗长。我花了不少时间去理解那些复杂的矩阵运算和权重分配逻辑，感觉像是回到了大学时代啃那些厚厚的教科书。虽然书里确实提供了不少案例，但很多案例的背景设定感觉比较理想化，与我目前工作中遇到的那种数据杂乱、目标冲突严重的“真实现场”还是有一定距离的。所以，如果你的目标是快速解决手头的一个具体评价难题，这本书可能需要你带着目标去“淘金”，而不是直接套用。

从阅读的收获来看，这本书最大的价值可能在于它提供了一个现代评价技术发展脉络的速览。它确实覆盖了从传统的线性加权到近些年新兴的群体决策支持系统中的评价技术。我比较欣赏的是其中对“多目标决策”这一核心难题的关注，这确实是当前复杂系统分析的难点。但有一点让我感到困惑，那就是对于如何处理定性数据和定量数据之间的有效融合，这本书的处理方式显得有些经验主义。例如，在某些案例中，对于难以量化的“社会效益”或“品牌美誉度”，往往直接对应到一个经验设定的分数区间，这虽然在实际工作中常见，但对于一本名为“现代综合评价”的书来说，总觉得少了点前沿的、更具创新性的量化手段来支撑这种模糊的判断。它更像是一本对过去几十年主流评价方法的总结，而不是对未来评价工具箱的探索和展望，这一点让我感觉稍稍有些跟不上时代对“精细化”的要求。

这本书的编排结构，坦白地说，让我觉得有些跳跃。它似乎遵循的是“罗列-介绍-应用”的逻辑，但不同方法之间的过渡衔接不够平滑。刚读完一套基于数据驱动的评价体系（比如涉及到大量的统计学基础），紧接着可能就跳到了一个完全依赖专家判断的主观赋权模型，两者之间的思想碰撞和方法论的取舍，作者没有给予足够的篇幅去引导读者思考。对我个人而言，阅读体验上缺乏一条清晰的主线索来串联起这些看似孤立的评价工具。我更希望看到的是一个“评价问题解决的流程图”，从问题的定义、指标的筛选、数据预处理，到模型的选择、敏感性分析，再到最终结果的解释，能有一个完整的闭环。这本书更像是给了一堆乐高积木，每种积木都很精致，但如何用它们拼搭出一个稳固的城堡，还是需要读者自己去摸索。尤其是关于结果的解释和不确定性分析的部分，处理得较为保守，这在追求决策科学化的今天，是一个比较大的遗憾。

这本书的语言风格和专业程度设置，似乎是面向一个已经具备扎实管理科学或运筹学背景的读者群体的。对于我这种主要通过自学和实践来提升这方面能力的读者来说，阅读门槛偏高。书中的一些术语和符号的引入，常常不附带足够的背景解释，导致我需要频繁地查阅其他资料来佐证理解，这极大地影响了阅读的连贯性。而且，虽然它声称是“案例精选”，但这些案例的展示往往过于精简，更像是“方法说明书”的附录，而非独立的学习材料。我更希望看到那种围绕一个真实痛点，从头到尾应用一两种核心方法，详细展示数据准备、模型构建、结果验证的全过程的深度剖析。这本书更像是一本“方法索引”，而非一本“实战指导手册”。因此，如果你的目标是快速提升在某个特定评价领域的实战能力，这本书可能需要搭配其他更侧重应用的资料一起阅读，否则单独阅读容易产生“学了知识，但不会用”的空虚感。

举例的深度还可以再深入些

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