📊 Python求离差：指标权重确定方法之标准离差法（均方差法）

数据分析的世界里，找到合理的指标权重是关键一环。今天就来聊聊一种简单又实用的方法——标准离差法（又称均方差法）。✨

标准离差法的核心思想是通过计算各指标数据的标准差来衡量其离散程度。标准差越大，说明该指标的波动性越强，在决策中就越重要。换句话说，它能帮助我们客观地评估每个指标的重要性。💡

那么问题来了，如何用Python实现呢？首先，我们需要准备好数据集，然后利用`numpy`或`pandas`库快速计算标准差。比如：

```python

import numpy as np

data = np.array([[...], [...], ...]) 数据矩阵

stds = np.std(data, axis=0) 计算每列的标准差

weights = stds / stds.sum() 归一化为权重

```

这段代码轻松搞定权重分配！🎯

这种方法无需复杂模型，却能有效解决多目标决策中的权重难题。无论是投资分析还是绩效评估，标准离差法都能助你一臂之力。💪

🌟 小贴士：记得结合具体场景调整数据处理方式哦！

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