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数据包络分析法

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简介:
数据包络分析法(DEA)是一种用于评估决策单元相对效率的量化方法,广泛应用于管理科学和经济学领域。 利用数据包络分析法可以评估建筑行业的投入产出效率。这种方法有助于识别行业内的最佳实践,并为其他企业提供改进的基准参考。通过详细的数据对比,企业能够更好地理解自身的资源使用情况及生产效能,从而优化资源配置、提升经济效益。数据分析结果还能帮助决策者发现潜在的成本节约机会和生产力提高策略,在竞争激烈的市场环境中保持优势地位。

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    数据包络分析法(DEA)是一种用于评估决策单元相对效率的量化方法,广泛应用于管理科学和经济学领域。 利用数据包络分析法可以评估建筑行业的投入产出效率。这种方法有助于识别行业内的最佳实践,并为其他企业提供改进的基准参考。通过详细的数据对比,企业能够更好地理解自身的资源使用情况及生产效能,从而优化资源配置、提升经济效益。数据分析结果还能帮助决策者发现潜在的成本节约机会和生产力提高策略,在竞争激烈的市场环境中保持优势地位。
  • (DEA)讲义.ppt
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    本讲义详细介绍了数据包络分析(DEA)方法,涵盖其基本原理、模型构建及应用案例,适合运筹学和管理科学领域的学习者与研究者。 数据包络分析法(DEA)是一种评价经济体效率的方法,由Charnes、Cooper 和 Rhodes 在1978年提出。该方法通过保持决策单元(DMU)的输入或输出不变,并借助数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面来评估各个决策单元之间的相对有效性。 DEA 方法基于相对效率的概念,利用凸分析和线性规划工具进行评价。这种方法应用数学模型计算比较不同决策单位间的相对效率,能够充分考虑对于每个决策单元自身最优的投入产出方案,并且能更准确地反映被评估对象的特点;同时在处理多输入、多输出的问题上具有独特的优势。 DEA 方法的主要特点如下: 1. 它适用于多种复杂环境下的有效性综合评价。 2. 决策单位的最佳效率指标不受其具体数值量纲的影响,因此使用 DEA 时不需要对原始数据进行无量纲化处理(当然也可以选择这样做)。 3. 不需要设定权重假设,而是直接根据实际的输入输出数据求得最优权重,排除了许多主观因素影响,具有较强的客观性。 4. 假定每个投入与一个或多个产出相关联,并且这些关联存在某种联系。 DEA 方法的应用领域广泛: 1. 可用于评价银行、保险、电力和交通等行业效率; 2. 也可应用于制造业和服务行业的生产效率评估; 3. 对政府机构的管理效能进行评估也十分有效。 此外,DEA方法的优点包括能够同时考虑多个输入与输出的影响以更全面地反映决策单元的效率;排除主观因素影响从而提高客观性以及适用于复杂系统的多投入、多产出分析。不过需要注意的是,在使用 DEA 方法时需要有足够的数据支持,并且要合理处理不确定性问题,才能获得有意义的结果。 总的来说,DEA 是一种非常有价值的评估工具,能够对经济体进行科学合理的评价。然而在实际应用中也存在一些局限性,因此需谨慎选择和处理相关数据以避免潜在的错误发生。
  • Python网_
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    本课程深入讲解使用Python进行网络封包分析的方法与技巧,涵盖数据抓取、解析及高级数据分析技术。 Python网络封包分析可以实现数据读取等功能。
  • ——魏权龄
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    《数据包络分析》是魏权龄撰写的一本书,详细介绍了数据包络分析(DEA)方法的基本理论、模型及应用案例,为读者提供了优化资源配置和评估决策单元绩效的有效工具。 该书是一本关于数据包络分析方法、模型和理论的专著,是魏权龄老师几十年工作的总结,堪称数据包络分析的经典著作。
  • PROFINET网
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    本文章详细介绍如何通过抓取和分析PROFINET网络数据包来优化工业自动化系统的性能与稳定性。 S7-1500与一台博能传动AX驱动器上电后进行报文抓取,可以观察到整个通信建立的过程。
  • DEAP2.1软件
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    DEAP 2.1是一款专为数据包络分析设计的专业软件工具。它支持高效的前沿面计算和效率评估,广泛应用于经济、管理及评价研究领域。 DEAP数据包络分析软件2.1版包含中英文手册,适用于经济、项目数据分析等领域。
  • DEAP 2.1 软件
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    DEAP 2.1是一款专为数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)设计的专业软件工具,支持效率评估和决策优化。 ### 软件操作步骤 1. **创建文件夹并准备所需文件** - 创建一个包含四个特定文件的文件夹:`Dblank`, `deap`, `deap.000`, 和 `123.dta`. - 前三个文件可以从DEAP Version 2.1软件包中直接复制。 - 第四个数据文件(如`123.dta`)应先在Excel中输入,然后将其内容复制到一个文本记事本。注意:该记事本段落档中的数据仅包括数值信息,并且要按照产出在前、投入在后的顺序排列。 2. **修改命令文件** - 打开并编辑 `Dblank` 文件。 - 修改完成后保存为新的 `.ins` 文件,如命名为 `123.ins`. 3. **运行软件** - 启动DEAP软件,并加载步骤 2 中创建的`.ins`文件(例如:`123.ins`). - 按回车键后会自动生成一个输出文件 (`123.out`)。 **注意事项:** - 所有相关文档(如数据文件和命令文件)必须使用相同的名称,例如 `123`. - 文件夹中务必包含`deap.000` 这个必要文件。 ### 结果分析 在生成的 `.out` 文件中查看以下内容: #### 技术效率评估 示例输出: ``` firm crste vrste scale 1 0.687 1.000 0.687 drs ... mean 0.635 0.820 0.781 ``` - `crte`: 技术效率(综合效率) - `vrste`: 纯技术效率 - `scale`: 规模效率 #### 具体样本分析实例: 对于第三个样本: ```plaintext Technical efficiency = 0.709 Scale efficiency = 0.450 (drs) ``` 说明该样本的纯技术效率为`0.709`,规模报酬递减(即 `drs`)。 - 投入冗余: - 第一个投入要素可减少:4,496.01 - 第二个投入要素可减少:3,176.19 对于第八个样本: ```plaintext Technical efficiency = 0.381 Scale efficiency = 0.994 (irs) ``` 表明该样本的纯技术效率为`0.381`,规模报酬递增(即 `irs`)。 - 输出冗余: - 第二个产出可增加:6.995 根据具体情况分析投入和产出的变化对决策单元的影响。例如当输出因素不可控时只考虑减少投入;反之亦然。如果样本的纯技术效率为1但规模效率小于1,则表明该样本的技术上没有问题,只是由于规模不匹配导致综合效率未达到最优(如需扩大或缩小)。 通过以上步骤和分析可以全面评估决策单元在不同维度上的表现及改进空间。
  • DEAP 2.1 软件
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    DEAP 2.1是一款专为数据包络分析设计的专业软件工具,广泛应用于效率评估和生产率研究。它提供了一个直观且强大的平台,帮助用户轻松进行复杂的数据分析。 数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)是一种用于评估多输入、多输出系统的效率的非参数方法,在决策支持系统中广泛应用,特别是在绩效评价、资源分配以及效率提升等领域。 DEAP 2.1 是一个基于Python的数据包络分析框架。它提供了高效的算法和工具,使研究者与实践人员能够方便地构建并求解DEA模型。 此外,DEAP(Developmental Evolutionary ALgorithms in Python)是Python中强大的演化计算库,主要用于实现遗传算法、遗传编程等各类进化策略。在2.1版本的更新优化下,该库针对处理数据包络分析问题时的表现进行了改进和增强。 通过使用DEAP 2.1,用户可以方便地创建并自定义各种类型的DEA模型,包括传统的CCR(Charnes-Cooper-Rhodes)与BCC(Banker-Charnes-Cooper)模型以及更复杂的非线性或非凸模型。这些模型允许评估不同决策单元的相对效率,并识别潜在改进的空间。 该版本提供了以下关键功能: 1. **构建模型**:用户可以快速定义输入和输出向量,以建立不同的DEA模型。 2. **优化算法**:内置高效的搜索策略(如基于遗传算法的方法),用于寻求最优解。 3. **结果分析工具**:提供可视化及统计分析的手段,帮助理解各个决策单元的实际效率状况。 4. **模块化设计**:该框架采用模块化方式构建,便于扩展和集成其他类型的算法。 5. **文档支持**:详尽的文档与示例代码为新用户提供快速上手指导。 在数据分析领域内,DEAP 2.1 可以帮助分析人员评估复杂系统的性能。例如,在医疗、金融及教育机构中评价运营效率或企业内部各部门的工作表现时都可使用该工具。通过进行DEA分析,管理者能够发现哪些部门或流程存在提高效率的潜力,并据此制定改进策略。 实际应用过程中,用户可以利用Python的数据处理库(如Pandas)和其他统计分析工具(如Matplotlib和Seaborn),结合DEAP 2.1 进行更深入的数据探索及结果展示工作。 总之,DEAP 2.1 是一个强大且灵活的DEA工具,为数据分析专业人士提供了一种评估复杂系统效率的有效手段。其易于使用、高度可定制的特点使其在众多应用场景中得到了广泛应用。通过深入了解和实践这个框架,用户能够更好地掌握并运用这一工具来解决实际中的效率评价问题。
  • 的模型与方(马占新)
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    《数据包络分析的模型与方法》由马占新撰写,本书系统地介绍了DEA理论的基本概念、主要模型及其应用方法,并探讨了该领域的最新进展。 马占新编著的《数据包络分析模型与方法》一书主要介绍了广义数据包络分析(DEA)方法,并探讨了该方法在自然科学和社会科学领域的应用。本书汇集了作者自2001年至2010年期间的主要研究成果,是对近十年研究工作的总结。 全书共分为十四章: - 第一章回顾了过去三十年来数据包络分析方法的研究进展。 - 第二章从DEA生产可能集的参照系角度重新审视该理论基础。 - 在第三至第六章中,作者以C2R模型和BC2模型为基础,阐述广义DEA的基本思想与构建过程,并进一步发展了带有偏好锥及无穷多个决策单元的广义DEA模型以及综合性的广义DEA框架。 - 第七章探讨了仅关注输出情况下的广义DEA应用。 - 接下来的两章节则分别介绍了用于评价多属性决策单位和基于模糊综合评判方法的广义DEA技术。 - 在第十一至十三章中,作者提出了几种组合有效性评估及系统风险分析的新途径,并展示了如何利用面板数据进行更为广泛的广义DEA研究实践。 - 最后一章探讨了在生物信息学领域应用广义DEA的可能性。 本书全面而深入地探索了广义DEA方法的理论基础及其广泛的应用前景。