TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）是一种常用的多属性决策方法，用于确定一组评价对象相对于一组理想解的优先级。以下是使用Excel实现TOPSIS法的一般步骤：
准备数据
确保所有数据都是同趋势的，即所有指标都是越大越好或者越小越好。如果某个指标是越大越好，而数据是越小越好，则需要对数据进行倒数处理。
数据归一化
由于不同指标的量纲可能不同，需要对数据进行归一化处理，以消除量纲的影响。常用的归一化方法有最小-最大标准化和Z-score标准化。
确定最优和最劣方案
计算归一化后的数据中的最大值和最小值，分别作为最优方案（正理想解）和最劣方案（负理想解）。
计算距离
对于每个评价对象，计算其与最优方案和最劣方案的距离。常用的距离计算方法有欧氏距离。
计算接近度
根据每个评价对象与最优方案和最劣方案的距离，计算其接近度（C值）。接近度越高，表示该评价对象越接近最优方案。
排序
根据接近度C值对评价对象进行排序，接近度最高的为最优方案，最低为最劣方案。
使用Excel实现TOPSIS法的具体步骤：
准备数据
在Excel中输入或导入评价数据。
数据归一化
使用Excel的公式进行归一化处理。例如，对于最小-最大标准化，可以使用以下公式：
```excel
= （A1 - MIN（A:A）） / （MAX（A:A） - MIN（A:A））
```
将上述公式应用于每一列数据。
确定最优和最劣方案
在归一化后的数据中，找到每一列的最大值和最小值。
计算距离
对于每个评价对象，计算其与最优方案和最劣方案的距离。例如，使用以下公式计算欧氏距离：
```excel
=SQRT（SUM（（A1 - B1）^2））
```
其中，A1是评价对象的归一化数据，B1是最优方案或最劣方案的归一化数据。
计算接近度
根据距离计算接近度C值。接近度C值的计算公式为：
```excel
=1/（1+D1）
```
其中，D1是评价对象与最优方案的距离。
排序
根据接近度C值对评价对象进行排序。
示例：
假设有以下评价数据（A列）和对应的权重（B列）：
| 评价对象 | 指标1 | 指标2 | 指标3 |
|----------|-------|-------|-------|
| A| 3 | 5 | 2 |
| B| 2 | 4 | 3 |
| C| 4 | 3 | 5 |
数据归一化
指标1: `（3-1）/（5-1） = 0.5`
指标2: `（5-1）/（5-1） = 1`
指标3: `（2-1）/（5-1） = 0.25`
确定最优和最劣方案
最优方案（正理想解）：`（1, 1, 1）`
最劣方案（负理想解）：`（0.25, 0, 0.5）`
计算距离
A与最优方案的距离：`SQRT（（3-1）^2 + （5-1）^2 + （2-1）^2） = SQRT（4 + 16 + 1） = SQRT（21）`
A与最劣方案的距离：`SQRT（（3-0.25）^2 + （5-0）^2 + （2-0.5）^2） = SQRT（6.0625 + 25 + 2.25） = SQRT（33.3125）`
计算接近度
A的接近度：`1 / （1 + 33