6.4.1 指标的系统权重
由于各指标在决策中的地位是不同的，因此它们的权重也不同，其差异主要表现在以下三个方面：决策者对各指标的重视程度不同；指标在决策中的作用不同，即各指标在决策中传输给决策者的信息量不同；指标评价值的可靠程度不同。根据企业持续营销力评价指标体系是多级层次性结构这一特点，借助于层次分析法请相关专家对指标体系进行重要度评判，且利用层次分析法原理可以得到该递阶层次结构相对于总目标的组合权重：
6.4.2 数据的收集与处理
对于定量指标，经过2.2的处理，变为无量纲值。对于定性指标，采用专家打分法，通过向有资深实践经验的专家匿名调查卷的形式，获得他们对各定性指标的评定值。对于定性指标依靠专家打分确定，其评估矩阵是建立在评估者的知识水平、认识能力和个人偏爱之上的，因而很难完全排除人为因素带来的偏差，这就使评估者在评估中提供的评估信息不甚确定，也不甚完全，从而带有灰色性和模糊性，故本书利用灰色系统评估法和模糊综合评判，来处理专家对评估指标的样本矩阵。设L（L＝1，2，…，L）为评价者，I（I＝1，2，…，I）为被评价指标，评价者L对评价指标I给出的评分记作DLI，那么其样本矩阵：
6.4.3 确定评估灰类，构建模糊矩阵
确定评估灰类即确定评估灰类的等级数、灰类的灰数及灰数的白化权函数，依据实际评估问题设评估灰类，确定评价灰类就是要确定评价灰类的等级数、灰类的灰数及白化权函数。依据实际评估问题设评估灰类序号为E（E＝1，2，3，…，G），即有G个评估灰类。本书根据实际经验和专家咨询，规定四个评价灰类（G＝4），分别是“优”、“良”、“中”、“差”。其相应的评价等级集合为S＝｛S1，S2，S3，S4｝T＝｛9，7，5，3｝T
第一类“优”，E＝1，灰数为∈［9，＋∞］，其白化权函数为：
第二类“良”，E＝2灰数为∈［0，7，14］，其白化权函数为：
第三类“中”，E＝3灰数为∈［0，5，10］，其白化权函数为：
第四类“差”，E＝4∈［0，3，6］，其白化权函数为：
用FE（DLI）表示DLI属于第E（E＝1，2，3，4）类评估标准的权，用PIE表示灰色统计法确定灰数的白化权函数，用PI表示评判矩阵的灰色统计数，那么对于定性指标，可得：
从而求出所有专家对第I个指标的灰色评价权值，并用RIE表示，那么RIE＝。
关于定量指标，在经过第二步处理计算后得到无量纲值，根据确定的白化函数直接计算第K个定量指标第E类评价标准的灰色权值，用RKE表示。以上计算得到的RIE和RKE，进行归一化处理，使得RIE＝1和RKE＝1，组合构造出评价指标的单因素模糊评判矩阵：
6.4.4 计算评价结果
由指标权重和灰色评估权矩阵可得白化的综合模糊评判矩阵：
然后求出最终的评价结果P＝BS，根据计算结果，可确定项目评价等级。
