TOPSIS法涉及矩阵构建指标正向化标准化计算得分和结果处理等步骤模型步骤具体如下构造评价指标矩阵，描述所有指标指标正向化，统一指标类型，转换为极大值指标标准化处理，消除不同指标量纲影响计算得分，定义与最大值最小值的距离，结合权重计算得分结果处理，归一化或标准化，便于比较；TOPSIS法是一种理想目标相似性的顺序选优技术，在多目标决策分析中是一种非常有效的方法它通过归一化后的数据规范化矩阵，找出多个目标中最优目标和最劣目标分别用理想解和反理想解表示 ，分别计算各评价目标与理想解和反理想解的距离，获得各目标与理想解的贴近度，按理想解贴近度的大小排序，以此作为；TOPSIS优劣解距离法是一种数据处理和数据分析中的评估方法其基本操作基于归一化后的原始数据矩阵，通过余弦法找出最优方案与最劣方案，计算评价对象与最优方案和最劣方案的间距，以此作为评价优劣的依据TOPSIS法适用于数据处理和数据分析领域TOPSIS法包含三个主要步骤首先，对原始数据进行同趋势化；TOPSIS法用于研究评价对象与‘理想解’的距离情况，结合‘理想解’正理想解和负理想解，计算得到最终接近程度C值熵权TOPSIS法核心在于TOPSIS，但在计算数据时，首先会利用熵值熵权法计算得到各评价指标的权重，并且将评价指标数据与权重相乘，得到新的数据，利用新数据进行TOPSIS法研究通俗地讲；2 **操作指引**登录SPSSAU并上传数据后，选择“熵权TOPSIS”方法进行分析拖拽分析项至分析框并启动分析3 **数据处理**数据可能需要正向化或逆向化以适应分析要求逆向化公式为MaxXMaxMin，将逆向指标转化为正向指标数据标准化处理，如归一化区间化或均值化，以解决量纲问题；Topsis方法主要分为以下几个步骤1确定决策目标明确需要评估的对象和相关指标2数据标准化对各指标数据进行标准化处理，将其转化为无量纲的指标值一般采用线性归一化或者零单位化方法3构建评估矩阵将标准化后的指标数据组成一个评估矩阵，其中每行代表一个评估对象，每列代表一个评估指标；想象一下，给学生打分时，单纯的成绩或GPA已经不能满足需求TOPSIS通过归一化处理，消除不同指标的量纲影响，构建出理想最优解和最劣解，以此衡量方案的距离以考试成绩为例，理想最优解并非满分，而是各方案实际得分，而最劣解则是最低分这个方法在处理多个指标时尤其有效通过正向化处理和标准化。