方法论与口径

这一页是榜单的"可核查性"入口：权重、证据等级、人评比重、缺失处理规则全部公开，任何一行的分数都能下钻到来源。隐藏口径的指数没有权威性可言。

四维度 · 九子项

载入中…

缺失即剔除，不插补
任一子项缺数据时，整项退出分母并记录 na_reason。绝不用均值、零值或任何默认值填补。
依据：config/dimensions.json → rules.missing_data_policy.imputation = forbidden

有分必有真源
任何非空分数都必须能追到至少一条真实 http(s) 证据 URL；证据 URL 为 RFC 保留域名（.invalid 等，合成数据专用）时，拒绝落盘。真实通道与合成通道的判别条件恰好相反，装载器互为镜像、绝不合并。

行业内归一优先
主口径为行业内百分位；行业内样本 < 5 家退行业组，再退全样本并标注「可比性弱」。跨行业成熟度不可直接比较，报告必须同时给出行业列。

人评是正式通道，不是补丁
子项分 = auto × w_auto + human × w_human。缺失的一侧按整项剔除处理，不降级为纯数据分，以免掩盖人评缺位。全榜人评实算占比有硬上限，超限则拒绝出榜。

子项级原子采用
真实采集数据整项采用或整项不用：若真实记录未覆盖该子项应有的全部企业，则整项保留合成数据并在审计中写明原因。避免同一子项内混真实/合成，使名次差异掺入"采集运气"。

环比必须有可比的指纹
schema_hash 覆盖所有影响分数的配置（权重、归一化参数、完整性系数、行业归一、缺失策略），任一项变更都会使历史 run 判为失效并强制重算—— 否则环比列会拿两套不可比的分数相比。

源文档要求的不止一个榜。5 个榜族并行出榜，由人评预算与实体可得性各自决定能否发布；被守卫拒绝或无候选的榜会显式标注原因，不静默出空榜。

榜族	奖项	计分口径	说明
主榜	DGI 数字化企业 TOP50 / TOP10	总名次	同一份分出两个榜，TOP10 是 TOP50 的前 10
案例类	数字化创新实践奖 / 数字化灯塔案例奖	focus 子项集	口径与主榜不同，人评预算上调（41% / 46%）
星云奖 N-Award	个人类 7 / 团队类 2 / 企业类 3	个人团队为纯评审	人物与团队没有数据分，需线下提名与人评数据
星盘奖 X-Award	品牌类 6	focus / 纯评审	客户满意度为纯评审；独角兽依赖估值数据，免费源可行性待定

采用赛道内百分位归一化而非 min-max：min-max 在小样本下会被极值主导、换期即漂移；百分位 + 固定上下限是绝对刻度，跨期跨名单可比。小样本（n≤5）使用五档离散分带 [30, 50, 70, 85, 100] 降低噪声。