在数据分析的世界里，选择最优方案是门艺术也是一门科学。今天给大家介绍一种经典多属性决策方法——TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）。它通过计算每个方案与理想解和负理想解的距离来确定最佳选项，简单高效！💻

如果你对Python情有独钟，那一定要试试用它来实现TOPSIS模型哦！以下是核心代码片段👇：

```python

import numpy as np

def topsis(data, weight):

归一化处理

norm_data = data / np.sqrt((data 2).sum(axis=0))

加权标准化矩阵

weighted_data = norm_data weight

计算正负理想解

ideal_best = weighted_data.max(axis=0)

ideal_worst = weighted_data.min(axis=0)

每个方案到两理想解的距离

dist_best = np.sqrt(((weighted_data - ideal_best) 2).sum(axis=1))

dist_worst = np.sqrt(((weighted_data - ideal_worst) 2).sum(axis=1))

综合评分

score = dist_worst / (dist_best + dist_worst)

return score

```

快动手实践吧，让数据说话，选出最棒的那个选项！🎉