1、评价的步骤
(1) 确定评价的目的
(2) 确定评价指标及评价指标体系
(3) 选择/建立评价模型
(4) 对评价值进行排序和分类
2、指标选取原则
指标选取不宜过多，也不宜过少。指标过多，会存在重复，也会加大计算的工作量；指标过少，可能会使所选指标缺乏代表性，从而使得到的结果存在片面性。评分指标体系时遵循以下基本原则
- 系统性原则
首先，指标体系应全面反映评价对象的本质特征；其次，指标体系层次结构应清晰、合理，相互关联；最后，建立指标体系时，应抓住主要因素指标，以保证所建立的指标体系具有较高的全面性和可信度。 - 客观性原则
指标体系作为建立评分模型的重要基础和依据，必须真实、客观和可信。没有经过深入调查研究，仅凭主观臆想建立指标体系，必然会导致研究缺乏可信性，也失去了研宄的意义。 - 可操作性原则
指标体系的建立应尽可能简洁明确，便于理解，有充分的数据来源途径，资料数据易收集与处理。 - 独立性原则
评分指标体系各层次间不应具有包含关系，要具有独立性。既不重复，又不相互矛盾，确保指标能从不同方面反映系统的实际情况。
3、指标权重确定方法
评分模型的关键是合理确定各指标权重是。
3.1 主观赋权法
主观赋权法，是基于决策者的知识经验或偏好，对各指标的重要程度进行比较、赋值，计算得出其权重的一种赋权方法，主要包括专家调查法、层次分析法、偏好比率法等.。
3.2 客观赋权法
（1）主成分分析法
其基本思想是通过降维思想把多项指标综合成个主成分，再以变量的贡献率为权数。采用主成分分析法计算指标权重时，当各指标间的相关性较高时，能消除指标间的信息重叠。方差较大的变量权重大。
（2）熵权法
熵权法就是利用指标熵值确定其权重。熵权法是一种突出局部差异，根据同一指标观测值间的差异程度计算指标权重。指标间的差异程度越大，其权重越大。
上述两种方法是基于指标自身的变异度确定权值。
（3）灰色关联分析法
灰色关联分析法是通过预设各项指标的最优值，分析各评价对象指标值与最优值得相似度，当因素间的变化趋势相似度越高，则其关联度就越大，得分越高
（3）关联分析法
关联分析法分析因素和指标之间的关联度，关联度越大，因素的权值越高。