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数据包络分析权威发布_数据包络分析法(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

数据包络分析

莫纳什大学ETF3480课程详解 𐟏력� ᯼š莫纳什大学 𐟓š 课程：ETF3480 - Decision modelling for business 𐟓– 课程概述：这个单元的目的是培养你解决定量问题的能力。重点是识别和确定决策问题，建立模型并生成解决方案。课程将介绍在商业决策过程中使用的各种优化技术。主题包括使用数据包络分析、博弈论、排队模型、马尔可夫链和模拟建模进行基准测试。 𐟎�𙠦ˆ果：成功完成这个单元后，你应该能够：理解理性和行为决策方法的互补性选择并应用定量建模概念来解决业务中出现的问题制定适当的模型来分析各种商业决策问题应用Microsoft Excel中的工具和算法来生成解决方案，并通过敏感性分析来评估解决方案传达商业决策问题的分析和结果 𐟓Š 评估项目：学期内评估：占比60% 考试：占比40%

毕业论文DEA软件对比：一个月的使用体验五月，为了写论文，我尝试了各种DEA（数据包络分析）软件，真是一次难忘的经历。以下是我使用过的几款软件，以及我的一些心得体会。首先，我尝试了Matlab。虽然UP主提供了详细的操作指南，但他的代码是收费的。我在某宝上购买了软件，但最终没有使用。因为学习成本有点高，而且还需要额外购买代码。接着是DEA Solver。我在闲鱼上买了两家，但发现它们在苹果电脑上无法使用。询问卖家时，他们也没有给出明确的答复。所以如果你打算购买软件，建议先确认卖家是否提供苹果电脑的支持。然后是DEAP。这个软件非常容易上手，不需要额外安装，操作视频也很详细。软件的UP主顾朗清分享了很多实用的知识，有问题还能留言咨询。不过，这个软件适合小样本数据，如果数据量太大，可能需要花费很多时间调整格式和等待结果。 Stata也是我的选择之一。与DEAP相比，Stata不需要逐个调整格式，只要命令设置正确（命令可以在评论区找到），使用起来非常方便。不过，我的电脑内存有限，运行1000+的数据需要很长时间。最后，我强烈推荐MAXDEA。经过对比，MAXDEA的功能齐全，运行速度快，1000+的数据也能在短时间内完成处理。我用DEAP、Stata和MAXDEA测试过同一套数据，结果完全一致，可以放心使用。希望这些体验能帮助到正在进行毕业论文写作的你们，顺利完成数据处理和结果分析。加油！𐟒ꀀ

以下机构的成立就是为了让美国人的生活变成人间地狱：中央情报局联邦调查局美国国家安全局数据包络分析自动变速器油国土安全部国税局 CDC FDA 美国环保署联邦通讯委员会美国宇航局 NIH 美国国家运输安全委员会星海美国邮政服务司法部国防部弗吉尼亚州抬头显示器点 ED 多伊劳工部文档卫生及公共服务部美国运输安全局联邦紧急事务管理局南非美国国际开发署人事管理办公室总务管理局国家劳工关系委员会美国证券交易委员会联邦贸易委员会美国消费品安全委员会核管理委员会环境影响评估美国能源部职业安全与健康管理局美国国家海洋和大气管理局

共享电动交通：生态效率与减排潜力 𐟌🠧”Ÿ态效率评估：我们提出了一种评估共享电动交通生态效率的方法，以都柏林的电动自行车共享系统为例。通过六个月的骑行数据，我们研究了12个eHU小破站点的生态效率。数据包络分析（DEA）被用来评估每个站点在基础设施利用、人口集水区和位置上的效率。结果显示，系统的生态效率呈上升趋势。规模收益分析表明，扩大电动自行车共享系统并增强基础设施将显著提高乘客量。 𐟓Š 数据处理：我们首先从都柏林电动自行车共享系统中提取了六个月的骑行数据。通过清理数据，我们生成了出行时长、频繁用户数量等指标，并剔除了五分钟以下的行程，以确保数据的可靠性。 𐟔 生态效率分析：我们采用数据包络分析（DEA）来评估各eHU小破站点在资源利用方面的生态效率。模型输入包括自行车道长度、人口密度、公共交通等空间数据。通过这种方式，我们能够全面了解系统的生态效率。 𐟓ˆ 扩展潜力评估：我们进行了规模收益分析，以评估系统扩展的潜力。这一分析为优化站点布局和资源配置提供了依据。我们还使用负二项回归分析了出行频率与市中心距离、自行车道长度和人口的关系，以支持系统规划和服务优化。 𐟔𝜥œ觠”究：未来的研究可以探索多模式交通整合的动态生态效率模型。通过整合多种共享交通模式（如电动自行车、电动滑板车、共享电动汽车）以及公共交通系统，我们可以全面评估它们在不同需求环境下的生态效率和协同效应。此外，我们还可以在共享电动微型交通工具或其站点附近使用空气质量传感器，实时监测站点周边空气质量数据，并将其与用户出行行为和电动工具使用量相结合，动态优化出行和车辆分布。 𐟌 政策建议：研究揭示了共享电动自行车在脱碳和空间优化中的潜力。我们建议重新评估以汽车为主的政策，转向更具可持续性的交通模式。

spssau SPSSAU数据分析工具对初学者非常友好，数据处理操作简便，还有教学视频提供指导。以下是详细的使用步骤：第一步：上传数据 𐟓 点击页面右上角的“上传数据”按钮，将文件拖到指定区域即可上传。第二步：数据处理 𐟔犥œ襷椾稏œ单中选择“数据处理”，点击“生成变量”可以将多个小维度合并成一个大的变量，便于后续分析。第三步：相关分析 𐟓Š 选择相应的分析方法，点击即可生成结果。例如，使用数据包络分析（DEA）进行效率评价，图表结果会直接显示。 SPSSAU功能介绍 𐟛 ️ SPSSAU提供了多种分析方法，包括但不限于：数据包络分析（DEA）：适用于多指标投入和产出评价。聚类分析、探索性因子分析、主成分分析等进阶方法。操作示例 𐟓‹ 以DEA分析为例，操作步骤如下：选择“数据包络分析（DEA）”。设置模型类型（BCC或CCR）。输入相关指标，如政府财政收入占GDP比例、环保投入占GDP比例等。开始分析，查看有效性分析结果。结果解读 𐟓ˆ 有效性分析会显示技术效益、规模效益和综合效益等指标。例如，1998年的数据显示DEA强有效，效率评价结果为1.000。其他功能 𐟌Ÿ SPSSAU还提供了数据编码、生成变量、无效样本处理、异常值处理等功能，满足不同需求的数据分析。通过以上步骤，你可以轻松上手SPSSAU，高效地进行数据分析。

𐟎䐐T案例分享演讲稿 𐟓Œ大家好！今天我要分享一个精彩的PPT案例，这是我在毕业答辩中精心准备的。 𐟌𞦈‘的案例是关于华北平原小麦生产的生态效率评价。通过实地调研和数据分析，我们构建了一个小麦生产环境影响评估指标体系，并运用生命周期评价(LCA)和数据包络分析(DEA)进行了生态效率评价。 𐟔在研究背景及目标部分，我们深入分析了农业现代化进程中的环境问题，如化肥、农药等生产要素的大规模施用对生态环境的影响。我们的目标是提出统筹经济发展与生态保护的农业发展优化意见。 𐟓Š在小麦生产环境影响分析部分，我们详细探讨了农资生产阶段、小麦种植阶段以及资源消耗和环境污染等问题。通过图表和数据，生动展示了小麦生产的生命周期和环境污染情况。 𐟙Œ最后，我要感谢我的导师和所有给予我帮助的老师及工作人员。他们的悉心指导和支持，让我能够顺利完成这个案例的制作和分享。 𐟎‰希望这个案例能给大家带来启发和思考，也欢迎大家提出宝贵的意见和建议！

𐟓Š 数据包络法的三阶段应用 𐟚‡ 探索数据包络分析（DEA）模型，一个强大的效率评估工具！𐟔 以《基于三阶段 DEA 的城市轨道交通运行效率评价》为例，我们将深入了解该模型如何运作。 𐟓Œ 模型亮点：三阶段DEA模型，由Fried等人提出，旨在消除环境、管理和随机误差的影响，从而更精确地评估效率。 𐟓‹ 变量选择： - 投入：运营线路、里程、车辆数、站点数和线网服务时间 - 产出：客运量、轨道交通负担和线路客流强度 - 环境：人均GDP、城市人口密度和轨道投入占比 𐟓š 数据来源：研究数据来自《中国城市建设统计年鉴》、中国城市轨道交通协会报告和《中国第三产业统计年鉴》。 𐟔젥ˆ†析步骤： 1️⃣ 第一阶段：运用传统DEA方法，初步评估城市轨道交通的效率。 2️⃣ 第二阶段：利用随机前沿分析（SFA）深入探究环境因素对效率的影响。 3️⃣ 第三阶段：根据SFA结果调整投入数据，再次利用BCC模型评估效率。 𐟚€ 通过这三阶段的分析，我们可以更全面、更准确地了解城市轨道交通的运行效率，为决策者提供有力的数据支持！

𐟓榕𐦍…络法的五大核心要点 𐟔 数据包络分析（DEA）是一种评估决策单元（DMUs）效率的非参数方法。 1️⃣ 输入与输出： - 𐟒𜠨𞓥…导š劳动力、资本等资源。 - 𐟓ˆ 输出：产品、服务数量等成果。 2️⃣ 效率前沿： - 𐟏† 代表最有效的生产边界。 3️⃣ 技术效率： - 𐟒ᠨᡩ‡DMU在给定投入下的最大输出能力。 - 𐟔⠥ˆ†为纯技术效率和规模效率。 4️⃣ 规模效率： - 𐟓Š 反映DMU规模是否适当，能否高效利用资源。 5️⃣ BCC与CCR模型： - 𐟓˜ CCR模型：假设规模报酬不变，适合稳定规模。 - 𐟓š BCC模型：假设规模报酬可变，适合变化规模。 𐟌Ÿ 结果指标包括综合技术效率、纯技术效率、规模效率及投入冗余和产出不足。 𐟓ˆ 如何解读DEA分析结果？ - 𐟔⠦•ˆ率值0-1之间，1表示最有效。 - 𐟏† 效率值为1的DMUs为标杆，其他应学习。 - 𐟔 通过投入冗余和产出不足，指出改进方向。 - 𐟓Š 通过规模效率，判断DMU应扩大还是缩小规模。

数学建模国赛必备模型清单，拿奖就靠它！数学建模国赛即将拉开帷幕，是时候拿出你的看家本领了！𐟓ˆ𐟓Š 为了帮助你在比赛中脱颖而出，我整理了一些常用的数学模型，供你参考。无论你是新手还是老手，这些模型都能为你提供宝贵的思路。评价模型 𐟌Ÿ 评价模型是数学建模的基础，通过对问题的特点和需求进行分析，设计合适的评价标准和指标，对不同方案或模型的性能进行评估和比较。常见的评价模型包括层次分析法、模糊综合评价、熵值法、TOPSIS法、数据包络分析、秩和比法等。分类模型 𐟓š 分类模型是根据已知的分类标号将输入的数据集建立分类的数据挖掘方法。目标是将数据的每个个案都尽可能准确地预测到一个目标分类中。典型的分类模型包括K-means聚类、Fisher判别分析、二元logistic回归、决策树、随机森林、神经网络分类、K近邻算法等。预测模型 𐟔Ω𕋦补ž‹可以根据给定的数据集或者特定规律，构建合适的数学模型，进行未来趋势预测。常用的预测模型算法有ARIMA预测、指数平滑法、灰色预测模型、马尔科夫预测、机器学习等。优化模型 𐟏† 优化模型旨在找到使某个目标函数取得最大或最小值的最优解。适用于求解最佳决策、资源分配、排产安排等问题。常见的优化方法包括线性规划、非线性规划、整数规划、多目标规划、动态规划等。历年真题与优秀文章 𐟓‘ 如果你没有参赛经验，不妨先看看历年的赛题和优秀文章，这能为你提供一些思路和参考。通过参与竞赛，你可以挑战自己，拓展数学思维和解决问题的能力，同时学习到如何与团队合作，如何有效地沟通和协作，如何克服困难和解决问题。最后，记得参考一些历年真题和优秀案例，这些内容都能为你提供思路和灵感。希望你能在比赛中取得好成绩，加油！𐟒ꀀ

𐟓ŠSPSSRO：数据分析的得力助手𐟒𛊓PSSRO真的是一个超级好用的数据分析工具！在这个网站上，你可以进行详细的数据分析，还可以建立模型来分析数据。对于大学生来说，它简直是救星，帮我解决了许多数学学习上的难题。 SPSSRO不仅有强大的数据处理功能，还有Pro绘图功能，可以生成许多漂亮直观的图像。这些图像不仅美观，还能帮助你更好地理解数据。比如，你可以使用SPSSRO进行异常值处理。异常值可能是离群点，即与整体数据情况偏离很大的数据点（常见的3G准则），也可能是超过某个不合理范围的数据点。在分析中应该首先排除掉异常值，SPSSRO提供了异常值检测逻辑，按照设置的或值进行判定，筛选出落在异常值检测范围内的数据，并对异常值进行置空或者是填补为其它有效值。此外，SPSSRO还提供了数据包络分析(DEA)、描述性分析、问卷分析、综合评价、差异性分析、相关性分析、预测模型、统计建模、计量经济模型等多种功能。无论你是做学术研究还是商业分析，它都能满足你的需求。总之，SPSSRO是一个非常强大的数据分析工具，强烈推荐大家使用！

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