資料報絡分析（data envelopment analysis，dea）是運籌學中用於測量決策部門生產效率的一種方法，它是基於相對效率發展的嶄新的效率評估方法。 詳細來說，通過使用數學規劃模型，計算決策單元相對效率，從而評價各個決策單元。每個決策單元（decision ****** units，dmu）都可以看作為相同的實體，各 dmu 有相同的輸入、輸出。綜合分析輸入、輸出資料，dea 可得出各個 dmu 的綜合效率，據此定級排隊 dmu，確定有效（即相對效率最高）dmu，挖掘其他 dmu非有效的程度和緣由。
dea 模型有多種型別，最具代表性有ccr 模型，bcc模型。ccr 模型基於規模報酬不變的假設，而bcc模型則基於規模報酬可變的假設，二者各有側重，可以選擇結合兩個方法同時展開資料分析。
在實際使用中，首先搭建模型確認相應的投入指標、產出指標。比如在計算銀行的效率時選擇了成本收入比、員工數量、資本充足率為投入指標，淨利潤、淨資產收益率、營業收入為產出指標。
資料匯入
這裡使用r的dear包，匯入的資料格式如下：
年份投入1
…投入n
產出1…
產出m2008
2009
…2017
在樣例中，投入指標有3個，產出指標也有3個，整合在csv中匯入r。
library(
'dear'
)library(readxl)
data <- read.csv(
'data.csv'
)data_basic <- read_data(data,
dmus =1,
inputs =2:
4,outputs =5:
7)
result_data <- model_basic(data_basic,
dmu_eval =1:
10,dmu_ref =1:
10,orientation =
'io'
, rts =
'crs'
)summary(result_data)
\theta
θ為1則dea有效，否則無效。
bcc
esult_data_bbc<- model_basic(data_basic,
dmu_eval =1:
10,dmu_ref =1:
10,orientation =
'oo'
, rts =
'vrs'
)summary(result_data_bbc)
σ\rho=\frac
ρ=σθ
， 若ρ
\rho
ρ為1則規模有效，否則規模無效。
關於資料報絡分析的具體闡述就圍繞上面的三類效率（總技術效率、純技術效率、規模效率）展開。
資料報絡 DEA 分析法python實現
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資料報絡分析（DEA）
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層次分析法（AHP） matlab實現
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