本书基于大数据研究系统的能力评估框架与方法，针对传统的能力评估理论和方法主要存在的缺陷，从大数据中挖掘有价值的信息来辅助评估，以提高评估的客观性、科学性、可信性。本书借助鲁棒有序回归方法，构建了基于大数据的交互式能力评估新型框架；通过特征选择算法分析了行动效果关键影响要素；将鲁棒有序回归方法用于确定评估模型的参数，并提出了认知最优最劣方法、区间认知网络过程和区间最优最劣方法3种新的基于两两比较的方法，用于辅助专家提供评估的参考信息。
本书提出的能力评估框架和方法可以推广到多种评估应用中，书中内容可为能力评估和大数据相关研究人员提供参考。本书可作为本科生和研究生的教辅资料，也适合企业与行业大数据从业人员阅读。