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SBM-DEA数据分析.txt

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简介：
SBM-DEA数据分析探讨了基于Slack-Based Measure (SBM)的数据 envelopment analysis (DEA)方法，用于评估决策单元的相对效率和资源分配优化。 SBM-DEA代码提供了一种方法来评估决策单元的效率，这种方法在处理环境变量方面比传统的DEA模型更为灵活。通过引入松弛量的概念，SBM模型能够更精确地反映实际操作中的资源利用情况，并且可以得到比例和非比例的效率评价结果。

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  • SBM-DEA数据分析.txt
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    SBM-DEA数据分析探讨了基于Slack-Based Measure (SBM)的数据 envelopment analysis (DEA)方法，用于评估决策单元的相对效率和资源分配优化。 SBM-DEA代码提供了一种方法来评估决策单元的效率，这种方法在处理环境变量方面比传统的DEA模型更为灵活。通过引入松弛量的概念，SBM模型能够更精确地反映实际操作中的资源利用情况，并且可以得到比例和非比例的效率评价结果。
     
  • SBM-DEA与DEASBM_含非期望产出的SBM-DEA模型_SBM-dea分析
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    本研究探讨了包含非期望产出的SBM-DEA模型及其在决策单元效率评估中的应用，深入分析了SBM-DEA和DEASBM两种方法的区别与联系。 本代码用于求解包含非期望产出的非导向SBM模型，仅供学术研究使用。
     
  • DEA数据分析软件（DEM版本）
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    DEA数据分析软件(DEM版本)是一款专为地球科学领域设计的数据分析工具，支持数字高程模型数据处理与分析，适用于地形研究、环境评估等领域。 DEAP（数据包络分析与Python）是一款基于Python的数据包络分析软件，为用户提供进行效率和绩效评估的工具，特别适用于多输入多输出系统的分析。该库结合了DEA模型和遗传算法，在处理复杂优化问题时更加灵活高效。 数据包络分析(DEA)是一种运筹学方法，用于评估多个决策单元(DMUs)的相对效率。在DEA中，这些决策单元可能包括企业、医院、学校等，每个单位都有若干投入（如成本、员工数量）和产出（如销售额、病人治疗量）。DEA的目标是确定哪些DMU在给定的输入和输出条件下表现最优，而无需假设输入和产出之间的固定比例关系。 DEAP软件包含多种DEA模型，例如CCR(Charnes-Cooper-Rhodes)模型、BCC(Banker-Charnes-Cooper)模型以及非标准DEA模型如Slack-Based Measure (SBM) 和窗口分析。这些模型能够处理不同的效率评估场景，例如当存在不可控因素或者非完美生产条件时。 在DEAP中，用户可以自定义输入和输出变量，构建 DEA 模型，并使用遗传算法来寻找最优解。遗传算法是一种全局优化技术，模拟了自然选择和遗传过程，通过迭代改进种群中的个体，逐步接近问题的最优解。 DEAP还提供了可视化功能帮助理解分析结果，如效率前沿面、效率分数分布等。此外，DEA分析的结果可用于决策支持，例如识别最佳实践、制定改善策略或进行绩效比较。 为了使用DEAP，用户需要具备一定的Python编程基础，并了解如何导入库、定义函数和处理数据等基本操作。该软件的文档详细介绍了安装方法以及创建模型的具体步骤。同时理解运筹学的基本概念，对于根据实际问题选择合适的DEA模型同样重要。 在实践中，DEAP不仅适用于学术研究，在企业管理、公共服务及教育等领域也广泛应用于绩效评估。通过运用DEAP，决策者能够定量地比较不同单位的效率，并找出改进点以提升整体运营水平。 综上所述，DEAP是一个强大的数据包络分析工具，结合了Python的灵活性和理论框架的优势，使得复杂效率分析变得更加易行。学习并使用DEAP不仅能帮助用户深入理解DEA方法，还能将其应用到各种实际问题中实现更有效的决策和管理。
     
  • 数据包络分析法(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。
     
  • 数据包络分析(DEA)工具软件资源(DEA Solver Pro 5.zip)
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    DEA Solver Pro 5是一款用于执行数据包络分析的专业软件工具。它帮助用户评估决策单元（如组织或项目）的相对效率，通过线性编程模型比较输入和输出的数据集，是进行生产率研究与资源分配优化的理想选择。 DEA分析工具包含多种模型，如Malmquist模型，能够满足所有DEA分析的需求。使用该工具非常简便，只需输入源数据并选择所需模型，点击按钮后即可自动计算，并在15秒内生成所有结果及中间结果。
     
  • MATLAB中的数据包络分析(DEA)代码
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    本代码为在MATLAB环境下实现数据包络分析（DEA）的工具包。适用于评价决策单元的相对效率，包含多种DEA模型及其变体的计算方法。 数据包络法（DEA）在Matlab中的代码用于计算方案的相对有效率以及各项指标的权重。
     
  • 数据包络分析(DEA)工具箱 for MATLAB
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    数据包络分析(DEA)工具箱 for MATLAB是一款专为MATLAB设计的应用程序，用于执行效率和生产率分析。此工具箱提供了多种DEA模型来评估决策单元（如组织或部门）的相对有效性，并支持灵活性的数据输入与直观的结果展示。它是进行运营管理、绩效评价及资源分配的理想选择。 DEA 数据包络分析工具箱 是一个用于MATLAB的数据包络分析工具箱。
     
  • SBM模型与超效率SBM模型代码.txt
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    本文件包含SBM（Slack-Based Measure）模型及改进型超效率SBM模型的编程实现代码，适用于数据包络分析(DEA)中的效率评价。 文件较多，因此存放在网盘里。每个txt文件内包含下载链接及提取码，并且这些链接永久有效。 样例数据及详细介绍可以在相关文章中找到。具体可参考以下内容：样例数据展示了如何组织信息以及详细介绍了整个流程和注意事项。
     
  • 基于DEA的数据包络分析MATLAB代码
    优质
    本代码集提供了一套基于数据包络分析(DEA)的方法实现工具，利用MATLAB语言编写，适用于效率评估与决策支持系统中多输入输出决策单元的相对有效性评价。 DEA数据包络分析法的MATLAB代码可以详细地编写以适应各种效率评估需求。这种分析方法主要用于评价决策单元（如部门、项目或个人）在多输入多输出情况下的相对有效性，而MATLAB提供了一套强大的工具来实现这一目的。通过使用特定的数据和参数，用户能够构建模型并运行计算，从而获取关于各个单位性能的深入见解。 DEA数据包络分析法的应用领域广泛，包括但不限于制造业、服务业以及公共部门管理等。编写有效的MATLAB代码可以帮助研究者与实践工作者更便捷地应用这一方法进行数据分析，并得出有价值的结论和建议。
     
  • DEA数据包络分析详解PPT课件.ppt
    优质
    本PPT详细介绍了DEA（数据包络分析）的概念、原理及应用方法，涵盖其在效率评估和决策支持中的作用，并提供具体案例解析。 数据包络分析(DEA)详细教程PPT课件提供全面的指导与讲解，帮助学习者深入了解这一评估方法，并通过实例演示其应用过程。该资料适合初学者及有一定基础的研究人员使用，旨在提升数据分析能力并促进研究创新。