模糊综合评价法是一种综合考虑多个因素对评价对象进行评价的方法，其核心是对多个因素进行权重分配。而熵权法是一种根据系统所处状态的不确定性来确定权重的方法，其基本思想是通过分析数据间的关系，对数据进行权重赋值。二者是不同的确定权重的方法。
熵值是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。因而利用熵值携带的信息进行权重计算，结合各项指标的变异程度，利用信息熵这个工具，计算出各项指标的权重，为多指标综合评价提供依据。
在进行熵值法之前，如果数据方向不一致时，需要进行提前数据处理，通常为正向化或者逆向化两种处理（统称为数据归一化处理）。
模糊综合评价借助模糊数学的一些概念，对实际的综合评价问题提供评价，即模糊综合评价以模糊数学为基础，应用模糊关系合成原理，将一些边界不清、不易定量的因素定量化，进而进行综合性评价的一种方法。
举例来讲：某服装品牌生产某种服装新款式，欲了解消费者对该种款式的接受程度。一共有五个评价指标（分别是花色，式样，价格，耐用度，舒适度），以及评语共有四项（分别是很欢迎，欢迎，一般，不欢迎）。现在希望分析出消费者的综合评价情况如何，到底是很欢迎，还是欢迎，也或者一般或者不欢迎等。
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