在现代数据分析与决策支持系统中，熵权法作为一种客观赋权方法，被广泛应用于多指标综合评价体系中。它通过计算各指标的信息熵值来确定其权重，从而避免了主观赋权所带来的偏差。然而，熵权法的运用并非无条件适用，其有效性和准确性依赖于一系列前提条件和实际应用场景。

首先，熵权法适用于具有可量化、可比较的数据集。这意味着所选指标必须是能够以数值形式表达的，并且不同样本之间在这些指标上的差异具有实际意义。例如，在企业绩效评估中，如果各项指标如利润、市场份额、客户满意度等都可以用具体数值表示，则熵权法可以发挥较好的作用。

其次，数据的标准化处理是熵权法应用的前提之一。由于不同指标的量纲和数量级可能存在较大差异，直接使用原始数据会导致某些指标在计算中占据主导地位，影响最终结果的合理性。因此，在使用熵权法之前，通常需要对数据进行归一化或标准化处理，确保各指标处于同一量纲范围内。

此外，熵权法的有效性还依赖于指标之间的信息相关性。如果某项指标与其他指标高度相关，那么它的信息量可能较低，导致其在权重分配中所占比例较小。相反，若某指标的信息量大、变化范围广，则其权重较高。因此，在构建评价体系时，应尽量选择独立性强、信息丰富的指标，以提高熵权法的应用效果。

同时，熵权法并不适用于所有类型的评价问题。对于那些涉及复杂主观判断、难以量化或者存在模糊性的指标，熵权法可能无法准确反映实际情况。此时，结合其他方法（如层次分析法AHP）进行综合分析会更为合理。

最后，尽管熵权法具有较强的客观性，但其结果仍需结合实际情况进行验证和调整。在实际应用中，建议将熵权法与其他方法相结合，形成复合模型，以增强评价体系的科学性与实用性。

综上所述，熵权法是一种有效的客观赋权工具，但其应用需要满足一定的条件。只有在数据具备可比性、经过标准化处理、指标信息丰富且相互独立的前提下，才能充分发挥其优势，为多指标综合评价提供可靠依据。