近年来,由于航空运输量迅速增长,虽然事故率不断降低,但总的事故数量却呈现上升趋势。现代许多飞行操作都能通过自动化系统实现,但是不管飞机多么智能,飞行员始终是飞机的控制者,对飞行安全起着决定性作用。因此,通过分析飞行员的操作特征以及评价飞行员的操作技能,可以挖掘出飞行操作行为的倾向性,为航空公司完善飞行训练内容、提高飞行训练水平提供数据支持,从而预防飞行事故的发生。首先,通过大量的文献阅读,并结合航空公司现行的飞行品质监控标准,从飞行员操作的完成度、规范性、及时性、平稳性四个维度出发,筛选能够描述飞行员操作技能的指标。由于在飞行操作中,起飞爬升和进近着陆是最重要也最危险的阶段。因此从这两个阶段进行分析和优化,最终得到32项指标,其中完成度指标13项,及时性指标5项,平稳性指标14项。在平稳性这一维度中,其手动操作指标是通过计算功率谱密度的方法获得的。为了将评价飞行员操作技能的多个指标进行综合起来,构建了熵权TOPSIS模型,利用熵权法确定每个指标的权重,利用TOPSIS计算出每个航班距离理想值的距离,最终求出贴近度,通过贴近度的值来评价飞行员每个航班的优劣。本研究通过实例求出351个航班的贴近度,并根据贴近度以0.25为单位将每个航班的操作水平分为四个等级。结果是操作技能水平“中等”和“良好”的航班占比94%,操作技能水平为“优秀”和“差”的航班分别占比3%,表明该公司飞行员操作技能水平中等。为比较飞行员之间的差异求出了20名飞行员的贴近度均值和方差,通过构建评价矩阵,实现了飞行员操作技能水平的对比。最后,利用PyQt开发操作技能评价原型系统,实现了数据处理及结果的可视化,该系统包含了飞行数据筛选、操作技能评价在内的六个模块,实现了数据处理及操作技能评价的可视化操作。