熵值法是一种赋权方法，是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。
在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大

熵值法是一种赋权方法，是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。
在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大

优点：
1. 可操作性强。算法比较简单，excel 操作即可完成
2. 客观精确。指标的能客观的计算出指标权重，有较高的可信度和精确度
3.数据结果客观。是可以确保在确定指标权重时不受主观因素的影响，指标权重可以根据特定的公式和公司数据计算，使评价结果更加客观、准确和科学。