这类模型通过量化各影响因素的重要性（即权重），为复杂决策过程提供了清晰、理性的框架
主要权重分析模型包括层次分析法（AHP）、熵权法、主成分分析法及模糊综合评价法等
层次分析法通过构建层次结构，将复杂问题拆解为多个组成因素，并利用两两比较确定各因素间的相对重要性，最终计算出综合权重，适用于多准则决策
熵权法则基于信息论中熵的概念，通过计算指标数据的变异程度来确定权重，客观性强，适用于数据驱动的决策场景
主成分分析法通过降维技术，将多个原始变量转化为少数几个综合指标，同时保持原始数据信息的主要特征，其权重反映了各主成分对总方差的贡献率，适用于变量间存在复杂相关性的情况
模糊综合评价法则是在模糊数学基础上发展而来，适用于处理决策中的模糊性和不确定性，通过构建模糊关系矩阵及合成运算，得出各评价对象的综合隶属度，为模糊环境下的决策提供有力支持
综上所述，权重分析模型各具特色，合理选择与应用能显著提升决策的科学性和有效性，是现代管理与决策不可或缺的重要工具
