excel表格在层次分析法的实际应用(包括计算过程)
用 Excel 求解层次分析法(AHP)问题
2005-05-04
然后我们开始计算最大特征值和特征相量，首先计算准则层的最大特 征值和相应特征相量。如图所示，输入判断矩阵
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用 Excel 求解层次分析法（AHP）问题
2005-05-04
与定量相结合的决策分析方法。它是一种将决策者对复杂系统的决策
思维过程模型化、数量化的过程。应用这种方法，决策者通过将复杂
问题分解为若干层次和若干因素，在各因素之间进行简单的比较和计
算，就可以得出不同方案的权重，为最佳方案的选择提供依据。
层次分析法（AHP）基本原理
AHP 法首先把问题层次化，按问题性质和总目标将此问题分解成
各属性的最大特征值为
特征值 健 康 水 业 务 知 写 作 能 口才
平
识
力
λmax
3.02
相应特征相量为
3.02
3.56
3.05
⎡0.14 0.10 0.32 0.28 0.47 0.77⎤ B3 = ⎢⎢0.63 0.33 0.22 0.65 0.47 0.17⎥⎥
⎢⎣0.24 0.57 0.46 0.07 0.07 0.05⎥⎦
程度越大， C.I.的值越小，表明判断矩阵越接近于完全一致性。
一般判断矩阵的阶数 n 越大，人为造成的偏离完全一致性指标 C.I.
的值便越大；n 越小，人为造成的偏离完全一致性指标 C.I.的值
便越小。
对于多阶判断矩阵，引入平均随机一致性指标
R.I.(Random Index),下表给出了 1-15 阶正互反矩阵计算 1000
1) 面积 2) 交通 3) 环境 4) 房龄 5) 空地，指花园、停车场； 6) 设备 7) 结构 8) 价格 对八个准则和候选房子构造判断矩阵如下：
Excel数据表的高级应用多层次数据分析
Excel数据表的高级应用多层次数据分析Excel是一个功能强大的表格处理工具，广泛应用于各个行业和领域。
除了基本的数据整理和计算等功能，Excel还可以进行高级数据分析，包括多层次数据分析。
本文将介绍Excel数据表的高级应用，以及如何实现多层次数据分析。
一、数据表的构建与整理在进行高级数据分析之前，首先需要建立一个规范的数据表，并对数据进行整理。
一个完整的数据表应包括以下要素：表头、行、列和单元格。
表头是标明每一列数据的名称，应明确、简洁。
行代表一个数据记录，每行的数据应清晰区分不同的实体或对象。
列则是各种属性或指标的集合，方便进行数据计算和分析。
单元格是组成表格的最小单位，存储着具体的数据信息。
在整理数据时，应注意数据的准确性和一致性。
确保数据的格式一致，并删除重复数据和错误数据。
此外，还可以使用Excel提供的各种数据处理工具，如筛选和排序等，对数据进行进一步整理和处理。
二、数据透视表的应用数据透视表是Excel中非常实用的数据分析工具，它可以将复杂的数据进行多层次维度分析。
使用数据透视表功能，可以快速汇总和计算数据，同时可以根据需要灵活调整和修改分析结构。
要创建一个数据透视表，只需要选择源数据，然后在插入菜单中找到“数据透视表”选项。
接下来，按照提示将数据源和结果输出位置进行设置，即可生成一个默认的数据透视表。
在数据透视表中，可以利用行、列和值等三个区域进行数据分析和展示。
行和列可以对数据进行分类汇总，值则可以进行计算和统计。
用户可以根据具体需求自由拖动字段，调整维度的层次和顺序，实现多层次的数据分析和展示。
除了基本的汇总和统计功能，数据透视表还可以进行排序、筛选和条件格式等操作，进一步优化数据的分析效果。
三、数据图表的绘制和分析数据图表是Excel中用于可视化数据的强大工具，它可以帮助用户更好地理解和分析数据。
通过图表的绘制，可以发现数据之间的关系和趋势，从而做出更准确的决策。
Excel提供了多种图表类型可供选择，如柱形图、折线图、饼图等。
Excel在数据分析中的应用
Excel在数据分析中的应用Excel是一款常用的数据分析工具，它可以帮助用户管理和分析大量的数据，通过使用Excel，用户可以进行数据的整理、清洗、分析和可视化展示。
本文将从数据导入、数据整理、数据分析和数据可视化四个方面来介绍Excel在数据分析中的应用。
一、数据导入数据分析的第一步是获取数据，Excel可以从各种数据源中导入数据。
比如，用户可以通过在Excel中直接输入数据，或者从外部数据源如数据库、文本文件、CSV文件等导入数据。
在Excel中，可以通过“数据”选项卡来选择不同的数据源，并设置导入参数，然后将数据导入到工作表中进行后续的处理和分析。
二、数据整理数据整理是数据分析的重要环节，因为从不同数据源导入的数据可能存在重复、缺失、错误等问题，需要通过数据整理来清洗和规范数据。
在Excel中，可以通过一系列的操作来进行数据整理，比如删除重复数据、填充空值、更改数据类型、删除不必要的列等。
此外，Excel还提供了一些高级功能如筛选、排序、透视表等，可以帮助用户更加方便地对数据进行整理和清洗。
三、数据分析在数据整理之后，可以使用Excel进行各种数据分析。
Excel提供了丰富的函数和工具，可以帮助用户进行各种常见的数据分析操作，比如求和、平均值、标准差、方差、回归分析、假设检验等。
此外，用户还可以使用Excel自带的数据透视表和数据透视图来对数据进行更加直观的分析，通过拖动字段可以轻松生成各种汇总报表和图表，快速挖掘数据的内在规律。
四、数据可视化数据可视化是数据分析的重要环节，通过可视化展示可以更直观地理解数据的分布和趋势。
在Excel中，可以使用图表功能来创建各种图表，比如柱状图、折线图、饼图、散点图等，通过选择不同的图表类型和设置参数可以呈现数据的不同特征。
此外，用户还可以通过Excel中的条件格式、数据条和色阶等功能来给数据添加颜色标识，以更加清晰地展示数据的差异和规律。
总结通过以上介绍，我们可以看到Excel在数据分析中的强大功能，它可以帮助用户方便快捷地进行数据的整理、分析和可视化展示。
Excel+VBA在层次分析法中的应用
ａ．工作曩。ＳｅｔＵｐ”的初始界面
ｂ．工作裹“Ｃｒｉｔｅｒｉａ”的初始界面
圈１ 系统的初始界面
３．２系统设计 结合文献６中的数据，具体说明系统的实现过程，如
表２所示。表中Ａ、Ｂ、Ｇ分别表示目标层、准则层和指 标层的分析因子，Ｃ表示各指标的标度值．Ｗ是指文献中 计算得到的权重。Ｗ’是运用文中所开发的系统得到的计 算结果（为与文献数据形式保持一致，计算结果保留３位 小数）。
ａ＝２
ｂ＝４’（２，４）是矩阵最初的起始位置
，ｍ＝ＮｕｍＢ）（．Ｙ｝
万方数据
，’。。。。。。。‘。。。‘。。。‘。‘。‘。。。。。。。。。。。‘。’。。‘。。。。。。。。。。。。。。‘。。’。‘‘‘。‘。‘。。‘
实用第一．／智慧密集
．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．。．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．。．．．．．．．．．．．．．．．．．—，
Ｅｌｓｅ
．
Ｃａｌｌ ＢｕｌｌｄＴｒｅｅ（ｎ，ｎｕｍ，ｘ，Ｙ｝’调用子过程，生成树状表 Ｃａｌｌ ＢｕｉｌｄＭａｔｒｉｘ（ｗｓ．ｎ，ａ，ｂ）７调用予过程，生成矩阵表
Ｃａｌｌ ＣｏｐｙＮａｍｅＴｏ（ｗｓ，ｎ，ｘ，Ｙ，ａ，ｂ） ７调用子过程，复制表头
Ｅｎｄ Ｉｆ
Ｅｎｄ Ｉｆ
Ｅｎｄ Ｓｕｂ
’子函数，确定ｕ的值，即所操作单元格之前有几个叶子 Ｐｒｉｖａｔｅ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ ＮｕｍＢ（ｘ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ。Ｙ Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ）Ａｓ Ｉｎｔｅｇｅｒ
“ＲｅｐｏｒｔＣ”和“ＲｅｐｏｒｔＴｏ”５个工作表的工作簿组成。 其中“ＳｅｔＵｐ”工作表是系统的主要界面．主要由５个
控件（即确定层数及表、生成树状结构表、清空因子、清 空全部、确定）来控制整个树状表以及相应工作表的生 成，如图１所示。确定层数及表控件是根据已有的指标体 系的层数ｋ，确定生成相应数量的工作表“Ｃｒｉｔｅｒｉａ（２）”、 “Ｃｒｉｔｅｒｉａ（３）”……“Ｃｒｉｔｅｒｉａ（ｋ－１）”，用于判断矩阵的输 入；生成树状结构表是控制整个树状表的生成．并根据树 状结构中每一层的叶结点的数量．则确定了相对应的工作 表中判断矩阵的数量及生成位置．当树状表格生成后．则 相应判断矩阵输入框也随之生成：清空因子控件是删除生 成的树状表；清空全部是对整个系统进行初始化；确定控 件是当完成该工作表的输入工作后．进入下一个工作表
Excel数据分析技巧利用表和数据快速总结和分析数据
Excel数据分析技巧利用表和数据快速总结和分析数据Excel数据分析技巧：利用表和数据快速总结和分析数据Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据分析和处理。
在数据分析中，我们经常需要对大量数据进行总结和分析，以获得有价值的信息和结论。
本文将介绍一些Excel数据分析技巧，帮助您利用表和数据快速总结和分析数据。
1. 数据排序数据排序是整理和分析数据的基础步骤之一。
在Excel中，可以选择需要排序的数据范围，然后点击“数据”选项卡中的“排序”功能，按照指定的列进行升序或降序排列。
排序后的数据可以更加清晰地展示出趋势和规律，便于后续的数据分析工作。
2. 条件筛选当数据量庞大时，我们需要根据一定的条件筛选出特定的数据进行分析。
Excel提供了强大的条件筛选功能，可以根据特定的条件选择数据。
点击“数据”选项卡中的“筛选”功能，通过设置筛选条件，即可轻松实现数据筛选。
这种方式使得我们可以针对特定的数据集合进行分析，更加高效地找到需要的信息。
3. 数据透视表数据透视表是Excel中最常用的数据分析工具之一，它可以快速汇总和分析大量数据。
通过数据透视表，我们可以将复杂的数据按照需要的维度进行归类，并计算相应的统计值。
选择需要进行数据透视表分析的数据范围，然后点击“插入”选项卡中的“数据透视表”功能，按照向导进行设置，即可生成数据透视表。
数据透视表不仅可以对数据进行聚合、计算平均值、求和等统计操作，还可以通过拖拽字段实现数据的动态分组和分析。
4. 条形图/折线图/饼图图表是数据可视化的一种重要方式，能够直观地展示数据的趋势和关系。
在Excel中，可以利用各种图表来分析和展示数据。
选择需要分析的数据范围，然后点击“插入”选项卡中的“插入图表”，根据需要选择条形图、折线图或饼图等图表类型，即可生成相应的图表。
通过图表，我们可以更加直观地观察数据的变化和差异，以便进行深入的数据分析。
5. 数据逻辑函数Excel中的数据逻辑函数提供了丰富的函数库，可以进行各种复杂的数据计算和判断。
基于Excel VBA的AHP法的实现
ＡＨ Ｐ法首先是把 问题层 次化 ， 针对 总 目标按 问题 的性质 将 个元素 的乘 积Ｍ。 ； 计算 Ｍ。 次方根得到特征 向量 ｗ 并进行归 的ｎ
化处理得 到向量 ｗ即为权重 向量 ； 计算最大特征值 ：
＝
ｎ（ｗ Ａ）
ｎ ｗ
它 。过 程如下 ： 计算 一致性指标 ｃ＝ Ｉ（
此外， 还需要 对矩 阵进 行一 致性检验 ， 以决定 是否能接 受 一 ） ｎ １， 为矩 阵的 ｎ／ — ）ｎ （
结 构输入 生成之 后 ， 则随之生 成相应 的计算权重 的工作表 、 成
须作相应的层次总排序的一致 Ｉ检验 。假设第 ２ 因素对于第 生 层 ｌ 因素 ｉ 层 ， 其总排序 的一致性指标 为 ｃ ， Ｌ相应的平均 随机一致
性指标为 Ｒ ， Ｌ 则第 ２ 层的总排 序随机 一致性 比率 为 ：
它提供 的 宏语 言 Ｖ Ａ， 以实现 Ｅ ｃｌ Ｂ 可 ｘ ｅ的操 作 自动化 。为 了
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
２４ ６８ 表示上述 两相邻判 断的中间值 ，，，
提 高 Ａ Ｐ 运 算 效 率 ， 化 计 算 过 程 ， 文 将 以 Ｍｉ ｏｏ Ｈ 法 简 本 ｃ ｓｆ ｒ ｔ Ｅ ｃｌ 为平 台 ， ｘｅ作 运用 Ｖ Ａ语 言来实 现 Ａ Ｐ Ｂ Ｈ 法的分 析过程 ， 这
ｕ ｉｇ ｓｎ ＶＢＡ ｌ ｎ ｕ ｇ ｉ Ｅｘ ｅ ． Ｔａ ｉ ｇ ｈｅ ａ ｅ ｆ ｃ ｏ ｓｎ ｔ ｕ ｓ ａｇ ａ ｅ ｎ ｃ１ ｋ ｎ ｔ ｃ ｓ ｏ ｈ ｏ ｉ ｇ ｏ ｒ ｍ ｄ ｓｉ ａ ｉ ｎ ｙ ｉ ｅ ｔ ｔｏ ｂ ＡＨＰ ｔ ｅ ｉｎ ｉ ｅ ｎ ｍａ ｎ ｍｐｌｍ ｅ ｔ ｔ ｎ ｎ ， ｈ ｐｒ ｃｐｌ ａ ｄ ｉ ｉ ｅ ｎ ａｉ ｏ ｐ ｏ ｅ ｓ ｏ ｈ ｓ ｓｅ ａ ｅ ｘ ｌ ｉ ｅ ．Ｔｈ ｓ ｓｅ ｒ ｃ ｓ ｆ ｔ ｅ ｙ ｔ ｍ ｒ ｅ ｐ ａｎ ｄ ｅ ｙ ｔｍ ｉ ｒ ｖ ｓ ＡＨＰ ｃ ｍｐ ｔ ｔ ｎ ｅ ｃ ｅ ｃ ，ａ ｄ ｔ ｈ ｓ ｏ ｅ ｉ ｉｉ ｎ ｅ ｐ ｎｄ ｂ ｌｔ ． ｍｐ ｏ ｅ ｏ ｕ ａ ｉ ｆ ｉ ｎ ｙ ｎ ｉ ａ ｓ ｍｅ ｆ ｘ ｂ ｌ ｙ ａ ｄ ｘ ａ ａ ｉｉ ｏ ｉ ｌ ｔ ｙ Ｋｅ ｗｏ ｄｓ ｙ ｒ ：ＡＨＰ ｍｅ ｈ ｄ； ＶＢＡ ； ｌ ｙ ｒ ｄ ｓｒ ｃｕｒ ｔ ｕ ｉｍ ｄ ｓ ｉ ａ ｉ ｎ ｔｏ ａ ｅ ｅ ｔｕ ｔ ｅ； ｏ ｒｓ ｅ ｔｎ ｔｏ
用电子表格(Excel)实现层次分析法(AHP)的简捷计算
用电子表格（Excel）实现层次分析法（AHP）的简捷计算先锋（华南农业大学林学院，广东广州510640）摘要：传统的层次分析法算法具有构造判断矩阵不容易、计算繁多重复且易出错、一致性调整比较麻烦等缺点。
层次分析法Excel 算法利用常用的办公软件电子表格（Excel）的运算功能，设置简明易懂的计算表格和步骤，使得判断矩阵的构造、层次单排序和层次总排序的计算以及一致性检验和检验之后对判断矩阵的调整变得十分简单。
从而可以为层次分析法的学习、应用、推广和改进探讨提供方便。
关键词：层次分析法Excel1 层次分析法（AHP）的应用难点层次分析法（Analytical Hierarchy Process,简称AHP）是美国匹兹堡大学教授A.L.Saaty ，于20 世纪70 年代提出的一种系统分析方法，它综合了定性与定量分析，模拟人的决策思维过程，具有思路清晰、方法简便、适用面广、系统性强等特点，是分析多目标、多因素、多准则的复杂大系统的有力工具。
层次分析法的基本原理简单说就是用下一层次因素的相对排序来求得上一层次因素的相对排序。
应用层次分析法解决问题的思路是：首先把要解决的问题分出系列层次，即根据问题的性质和要达到的目标将问题分解为不同的组成因素，按照因素之间的相互影响和隶属关系将各层次各因素聚类组合,形成一个递阶的有序的层次结构模型；然后对模型中每一层次每一因素的相对重要性，依据人们对客观现实的判断给予定量表示（也可以先进行定性判断，再予赋值量化），再利用数学方法确定每一层次全部因素相对重要性次序的权值；最后通过综合计算各层因素相对重要性的权值，得到最低层（方案层）相对于较高层（分目标或准则层）和最高层（总目标）的相对重要性次序的组合权值，以此进行进行方案排序，作为评价和选择方案的依据。
层次分析法在多个领域得到广泛应用，但在应用中也是确实存在着不少难点。
1.1 构造一个合适的判断矩阵不容易建立层次结构模型和构造判断矩阵是层次分析法的主要基本工作，构造判断矩阵是关键之关键。
用电子表格(Excel)实现层次分析法(AHP)的简捷计算
计算 判断矩阵 B1 B2 1 1/3 3 1 3 1 权重向量Wi 开N次方 0.4807 1.4422 1.4422 3.3652
A B1 B2 B3
B3 1/3 1 1
∏aij 0.11 3.00 3.00
B1 C1 C2
判断矩阵 C1 1 1
C2 1 1
权重向量Wi ∏aij 开N次方 权重Wi 1.00 1.0000 0.5000 1.00 1.0000 0.5000 2.0000 权重向量Wi 开N次方 权重Wi 1.7321 0.7500 0.5774 0.2500 2.3094 权重向量Wi 开N次方 权重Wi 1.7321 0.7500 0.5774 0.2500 2.3094
D1
D1
权重向量Wi 权重Wi 0.1429 0.4286 0.4286
λ max 一致性检验 (AW)i (AW)i/Wi C.I. R.I. C.R. 0.4286 3.0000 0.0000 0.5149 0.0000 1.2857 3.0000 1.2857 3.0000
λ max= 3.0000
λ max= 1.3333
λ max 一致性检验 (AW)i (AW)i/Wi C.I. R.I. C.R. 0.5000 2.0000 -0.8333 0.0000 0.0000 1.5000 2.0000
λ max= 1.3333
B2 C3 C4 CR
Wi
0.7500 0.2500 0.0000
λ max= 1.3333
λ max 一致性检验 (AW)i (AW)i/Wi C.I. R.I. C.R. 1.5000 2.0000 -0.8333 0.0000 0.0000 0.5000 2.0000
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准则层对于目标层的判断矩阵及单排树种选择经济效益社会效益生态效益技术要求按行相乘
经济效益134224
社会效益0.33333333310.50.50.08333333
生态效益0.252121
技术要求0.520.510.5
方案层对于经济效益准则的判断矩阵及单经济效益松树杉树桉树按行相乘开n次方
松树120.1428571430.2857142860.65863376
杉树0.510.250.1250.5
桉树74128 3.03658897
4.19522273
方案层对于社会效益准则的判断矩阵及单社会效益松树杉树桉树按行相乘开n次方
松树10.50.2
杉树210.3333
桉树531
方案层对于生态效益准则的判断矩阵及单生态效益
方案层对于社会效益准则的判断矩阵及单社会效益
松树0.1569961360.07568031
杉树0.1191831830.0574525
桉树0.7238206810.34891925
层次分析总排序CI0.088464121
RI0.514910.514910.514910.51491
CR0.171805016
开n次方权重Wi
Awi
Awi/Wi
2.2133638390.482052 2.0705473 4.2952770.537284966
0.1170160.4781661 4.08632510.2177920.9386173 4.3097040.8408964150.183140.7670943 4.188564
4.591545221
4.219968
0.073322508
0.082448761符合CR <0.1
权重Wi Awi
Awi/Wi
0.1569961360.498765 3.17692820.1191831830.378636 3.17692820.723820681
2.299526
3.1769282
3.1769282
0.0884641210.171805016不符合RI <0.1
层的判断矩阵及单排和一致性检验
CI=(λ-n)/(n-1)CR=CI/RI(RI=0.8931)
准则的判断矩阵及单排序和一致性检验
CI=(λ-n)/(n-1)
CR=CI/RI(RI=0.51491)
准则的判断矩阵及单排序和一致性检验
权重Wi Awi Awi/Wi
准则的判断矩阵及单排序和一致性检验
准则的判断矩阵及单排序和一致性检验
析总排序计算
总排序
ai*bi
∑ai*bi
总排序一致性检验
CI=∑ai*Cii RI CR=CI/RI
0.51491。