Decision Lab hoạt động

TOPSIS — xếp hạng đa tiêu chí

TOPSIS — Xếp hạng đa tiêu chí

Đã chạy được. Mục này có công cụ tính toán thật trên nền tảng, không phải mô tả lộ trình.

TOPSIS — xếp hạng đa tiêu chí Khoảng cách tới phương án lý tưởng

Xếp hạng khi các tiêu chí có đơn vị khác nhau và chiều tối ưu khác nhau, kèm cảnh báo khi hai hạng đầu quá sát.

Đang chạy trên dữ liệu mẫu, không phải dữ liệu của bạn. Các ô còn nguyên mẫu dựng sẵn: Bảng đánh giá (tên, tiêu chí…). Chọn nguồn dữ liệu khác ở cột bên trái rồi chạy lại để có kết quả của riêng bạn.
Xếp hạng 1 NCC A
Điểm 0.5596
Cách biệt với hạng 2 0.0277
Độ tin cậy SÁT NHAU — đổi trọng số có thể đảo thứ hạng
Kết luận Hai hạng đầu sát nhau
① Nguồn dữ liệu

Nhận dấu phẩy, chấm phẩy hoặc tab; tự nhận dòng tiêu đề; hiểu cả 1.234.567 lẫn 1.234,56.

Chỉ tải http/https tới địa chỉ công khai; địa chỉ nội bộ bị từ chối.

Giá trị mặc định là ví dụ chạy được — bấm Tính ngay để xem kết quả, rồi thay dữ liệu của bạn vào.

Điểm gần lý tưởng, xếp hạng

Điểm gần lý tưởng, xếp hạng0.62680.41780.20890NCC A: 0.5596NCC C: 0.5319NCC D: 0.5142NCC B: 0.4681NCC ANCC CNCC DNCC B

Điểm chạy từ 0 (trùng phương án tệ nhất trên mọi tiêu chí) tới 1. Hạng 1 hơn hạng 2 đúng 0.0277 điểm — dưới 0,05 nên thứ hạng có thể đảo khi đổi trọng số.

Diễn giải nhanh

Hạng 1 là NCC A (0.5596), hơn hạng 2 0.0277 điểm

Dưới 0,05 thì khoảng cách nhỏ hơn ảnh hưởng của việc bạn chọn trọng số, nên nói 'A tốt hơn B' là đọc quá dữ liệu.

Quét trọng số 'gia' từ 0% tới 100%: 4 phương án từng đứng đầu

Đây là phép thử độ bền của kết luận. Nhiều hơn một người thắng nghĩa là thứ hạng đang phản ánh lựa chọn trọng số của bạn; chỉ một người thắng thì kết luận vững trên toàn dải.

Chuẩn hoá vector: mỗi cột chia cho căn tổng bình phương

Đổi cách chuẩn hoá (min–max chẳng hạn) có thể đổi thứ hạng với cùng dữ liệu. TOPSIS không có một 'đáp án đúng' độc lập với các lựa chọn kỹ thuật này.

NCC A: cách lý tưởng 0.0522, cách phản lý tưởng 0.0664

Điểm cao đến từ việc XA phương án tệ nhất chứ không nhất thiết GẦN phương án lý tưởng. Hai nguồn điểm này nên đọc riêng khi hai hạng đầu sát nhau.

Khi nào con số này sai: TOPSIS rất nhạy với TRỌNG SỐ và với việc chuẩn hoá. Khi hai phương án cách nhau dưới 0.05 điểm, thứ hạng phản ánh lựa chọn trọng số của bạn nhiều hơn phản ánh dữ liệu — hãy thử vài bộ trọng số trước khi kết luận.

Chi tiết

NCC A điểm 0.5596 · cách lý tưởng 0.0522 · cách phản lý tưởng 0.0664
NCC C điểm 0.5319 · cách lý tưởng 0.0767 · cách phản lý tưởng 0.0871
NCC D điểm 0.5142 · cách lý tưởng 0.0585 · cách phản lý tưởng 0.0619
NCC B điểm 0.4681 · cách lý tưởng 0.0871 · cách phản lý tưởng 0.0767
Trọng số dùng gia 0.400 · chat_luong 0.400 · thoi_gian 0.200
Chiều tối ưu gia min · chat_luong max · thoi_gian min

Điểm gần lý tưởng, xếp hạng

Điểm gần lý tưởng, xếp hạng0.62680.41780.20890NCC A: 0.5596NCC C: 0.5319NCC D: 0.5142NCC B: 0.4681NCC ANCC CNCC DNCC B

Điểm chạy từ 0 (trùng phương án tệ nhất trên mọi tiêu chí) tới 1. Hạng 1 hơn hạng 2 đúng 0.0277 điểm — dưới 0,05 nên thứ hạng có thể đảo khi đổi trọng số.

Khoảng cách tới lý tưởng và phản lý tưởng

cách phản lý tưởng (càng lớn càng tốt)cách lý tưởng (càng nhỏ càng tốt)
Khoảng cách tới lý tưởng và phản lý tưởng0.09930.06620.03310NCC A — cách lý tưởng (càng nhỏ càng tốt): 0.0522NCC A — cách phản lý tưởng (càng lớn càng tốt): 0.0664NCC C — cách lý tưởng (càng nhỏ càng tốt): 0.0767NCC C — cách phản lý tưởng (càng lớn càng tốt): 0.0871NCC D — cách lý tưởng (càng nhỏ càng tốt): 0.0585NCC D — cách phản lý tưởng (càng lớn càng tốt): 0.0619NCC B — cách lý tưởng (càng nhỏ càng tốt): 0.0871NCC B — cách phản lý tưởng (càng lớn càng tốt): 0.0767NCC ANCC CNCC DNCC B

Điểm ở trên chính là cột sáng chia tổng hai cột. Phương án xa CẢ hai cực là phương án trung dung; nó có thể xếp hạng cao mà không nổi trội ở bất kỳ tiêu chí nào.

Thứ hạng đổi thế nào khi trọng số 'gia' thay đổi

NCC ANCC CNCC DNCC B
Thứ hạng đổi thế nào khi trọng số 'gia' thay đổi1.120.70670.2933-0.120%15%30%45%60%75%90%

Trục ngang là trọng số dành cho 'gia'; phần còn lại chia cho các tiêu chí khác theo đúng tỷ lệ bạn nhập. Bạn đang ở mức 40%. Trong toàn dải có 4 phương án khác nhau từng đứng đầu — thứ hạng phụ thuộc trọng số nhiều hơn phụ thuộc dữ liệu.

Bảng đánh giá và điểm xếp hạng

HạngPhương ángiachat_luongthoi_gianĐiểm
1NCC A1208.5140.5596
2NCC C1409.2100.5319
3NCC D1108170.5142
4NCC B957210.4681

Toàn bộ chỉ số

NCC A điểm 0.5596 · cách lý tưởng 0.0522 · cách phản lý tưởng 0.0664
NCC C điểm 0.5319 · cách lý tưởng 0.0767 · cách phản lý tưởng 0.0871
NCC D điểm 0.5142 · cách lý tưởng 0.0585 · cách phản lý tưởng 0.0619
NCC B điểm 0.4681 · cách lý tưởng 0.0871 · cách phản lý tưởng 0.0767
Trọng số dùng gia 0.400 · chat_luong 0.400 · thoi_gian 0.200
Chiều tối ưu gia min · chat_luong max · thoi_gian min

Cách dùng

  1. Điền tham số ở cột trái. Mọi ô đã có sẵn giá trị ví dụ chạy được, nên bạn có thể bấm Tính ngay trước rồi sửa sau.
  2. Với ô dữ liệu: dán vài chục dòng để thử, hoặc tải file CSV/TXT lên để chạy thật. File tối đa 32 MB, 200.000 dòng; bộ đọc nhận dấu phẩy, chấm phẩy hoặc tab, tự nhận dòng tiêu đề, và hiểu cả 1.234.567 lẫn 1.234,56.
  3. Đọc thẻ số ở trên cùng, rồi mục Diễn giải nhanh để biết con số đó nói gì.
  4. Đọc dòng “Khi nào con số này sai” trước khi dùng kết quả để quyết định — đó là giả định vỡ đầu tiên.
Giới hạn chung. Công cụ này tính đúng công thức của nó trên dữ liệu bạn đưa vào. Nó không kiểm tra dữ liệu của bạn có phù hợp với giả định của phương pháp hay không — phần đó vẫn là việc của người dùng, và mục “sai ở đâu” bên dưới trang liệt kê các chỗ hỏng thường gặp.

TOPSIS — xếp hạng đa tiêu chí là gì

TOPSIS xếp hạng phương án theo khoảng cách tới nghiệm lý tưởng và nghiệm tệ nhất: phương án tốt là phương án vừa gần cái tốt nhất vừa xa cái tệ nhất. Cách đo hai chiều này tránh được trường hợp một phương án cực tốt ở một tiêu chí nhưng thảm hoạ ở tiêu chí khác vẫn được xếp cao.

Làm thế nào

  1. Lập ma trận quyết định: hàng là phương án, cột là tiêu chí.
  2. Chuẩn hoá theo chuẩn Euclid từng cột để bỏ đơn vị đo.
  3. Nhân trọng số tiêu chí vào ma trận đã chuẩn hoá.
  4. Xác định nghiệm lý tưởng và phản lý tưởng, phân biệt tiêu chí càng cao càng tốt với tiêu chí càng thấp càng tốt.
  5. Tính khoảng cách tới hai nghiệm và điểm gần kề Cᵢ = d⁻/(d⁺+d⁻).

Cần dữ liệu gì

Ma trận phương án × tiêu chí và vector trọng số

Đo bằng chỉ số nào

Cᵢ điểm gần kề trong khoảng 0–1; càng gần 1 càng tốt
d⁺, d⁻ khoảng cách tới nghiệm lý tưởng và phản lý tưởng
Thứ hạng sắp xếp theo Cᵢ giảm dần

Sai ở đâu

Phần quan trọng nhất của trang này. Một phương pháp được mô tả mà không nói chỗ nó hỏng là phiên bản quảng cáo của phương pháp đó.

! Kết quả rất nhạy với trọng số; đổi trọng số một chút có thể đảo thứ hạng, nên luôn phải chạy độ nhạy.
! Quên đảo chiều tiêu chí chi phí khiến phương án đắt nhất thành tốt nhất.
! Chuẩn hoá sai khi có giá trị âm trong ma trận quyết định.

Câu hỏi thường gặp

TOPSIS — xếp hạng đa tiêu chí là gì?

TOPSIS xếp hạng phương án theo khoảng cách tới nghiệm lý tưởng và nghiệm tệ nhất: phương án tốt là phương án vừa gần cái tốt nhất vừa xa cái tệ nhất. Cách đo hai chiều này tránh được trường hợp một phương án cực tốt ở một tiêu chí nhưng thảm hoạ ở tiêu chí khác vẫn được xếp cao.

TOPSIS — xếp hạng đa tiêu chí được làm như thế nào?

1. Lập ma trận quyết định: hàng là phương án, cột là tiêu chí. 2. Chuẩn hoá theo chuẩn Euclid từng cột để bỏ đơn vị đo. 3. Nhân trọng số tiêu chí vào ma trận đã chuẩn hoá. 4. Xác định nghiệm lý tưởng và phản lý tưởng, phân biệt tiêu chí càng cao càng tốt với tiêu chí càng thấp càng tốt. 5. Tính khoảng cách tới hai nghiệm và điểm gần kề Cᵢ = d⁻/(d⁺+d⁻).

TOPSIS — xếp hạng đa tiêu chí hay sai ở đâu?

Kết quả rất nhạy với trọng số; đổi trọng số một chút có thể đảo thứ hạng, nên luôn phải chạy độ nhạy. Quên đảo chiều tiêu chí chi phí khiến phương án đắt nhất thành tốt nhất. Chuẩn hoá sai khi có giá trị âm trong ma trận quyết định.

Đo topsis — xếp hạng đa tiêu chí bằng chỉ số nào?

Cᵢ — điểm gần kề trong khoảng 0–1; càng gần 1 càng tốt; d⁺, d⁻ — khoảng cách tới nghiệm lý tưởng và phản lý tưởng; Thứ hạng — sắp xếp theo Cᵢ giảm dần.

TOPSIS — xếp hạng đa tiêu chí trên QuantHub đã dùng được chưa?

Đã chạy được: công cụ tính toán thật trên nền tảng này.

Chủ đề khác trong Decision

Toàn bộ Decision
Decision Tree AHP Cost–Benefit Scenario Analysis Game Theory Reports API Documentation