熵权法可以使用多种软件进行计算，具体选择哪种软件取决于用户的偏好和需求。以下是几种常用的软件及其适用情况：

Excel

适用情况：对于简单的熵权法计算，Excel是一个方便的工具。虽然计算过程较为复杂，需要多步操作，但对于小规模数据集来说，Excel能够提供快速且直观的结果。

优点：普及度高，操作简单，适合初学者和需要快速得到结果的情况。

缺点：对于大规模数据集或需要高精度计算的情况，Excel可能不够高效和准确。

Matlab

适用情况：Matlab在处理矩阵运算方面非常高效和准确，适合大规模数据集和需要高精度计算的情况。

优点：矩阵运算速度快，功能强大，适合进行复杂的熵权法计算和数据分析。

缺点：需要一定的编程基础，且程序相对复杂。

Python

适用情况：Python及其数据分析库（如NumPy、Pandas）在科学计算和数据分析方面非常流行，适合处理大规模数据集和需要高精度计算的情况。

优点：语法简洁，易于学习和使用，有丰富的第三方库支持，适合进行复杂的熵权法计算和数据分析。

缺点：需要一定的编程基础。

R语言

适用情况：R语言在统计分析和数据分析方面非常强大，适合处理大规模数据集和需要高精度计算的情况。

优点：统计功能强大，有丰富的包和社区支持，适合进行复杂的熵权法计算和数据分析。

缺点：学习曲线较陡峭，程序相对复杂。

Stata

适用情况：Stata在经济学和其他社会科学领域非常流行，适合处理大规模数据集和需要高精度计算的情况。

优点：功能强大，操作简便，适合进行复杂的熵权法计算和数据分析。

缺点：普及率相对较低。

PyQt5制作的App

适用情况：对于需要快速计算和多次使用熵权法的用户，使用PyQt5制作的App是一个便捷的选择。

优点：无需依赖MATLAB环境，操作简单，适合移动设备和桌面系统。

缺点：功能相对有限，可能不适合大规模数据集的计算。

建议

初学者：如果对编程不熟悉，Excel是一个很好的起点，因为它操作简单且普及度高。

有一定编程基础的用户：Python和Matlab是更好的选择，因为它们功能强大且适合处理大规模数据集。

经济学和社会科学领域的研究人员：Stata可能更适合，因为它在该领域有广泛的应用。

需要快速计算和多次使用的用户：可以考虑使用PyQt5制作的App，它提供了便捷的操作体验。