dea分析软件。基于r语言的dea分析的分析结果怎么看？

本篇文章给大家谈谈dea分析,以及dea分析软件对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站！

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• 基于r语言的dea分析的分析结果怎么看
• 数据挖掘-DEA（探索性数据分析）
• 数据包络分析-DEA（Data Envelopment Analysis）-DEA的简单原理
• 股票中DEA是什么意思
• dea数据包络分析法可以算一年的效率吗
• dea 分析结果的 技术效率 纯技术效率 规模效率到底应该如何定义呢？

Q1：基于r语言的dea分析的分析结果怎么看

方法/步骤

1.录入原始数据。如图所示，原始数据一般采用excel表格来录入，第一列为决策单元序列，比如公司、行业等；后续各列依次是产出和投入变量，切忌产出变量一定要在投入变量前面。

2.分析效率情况。如图所示，将原始数据的格式进行统一调整之后，导入deap分析软件中，设定好相应的程序和命令后，即可运行出数据分析的结果。其中firm是公司序号，crste是技术效率，vrste是纯技术效率，scale是规模效率，最后一列是规模报酬的状态，irs是规模报酬递增，drs是规模报酬递减，-是规模报酬不变。

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2.分析冗余情况。如图所示，DEA数据分析结果会分别给出投入、产出的冗余量，其中产出冗余数值是表示产出少了多少，而投入冗余则是表示投入多了多少。

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4.分析参考单元。如图所示，peers表示的是可以作为效率改进参照的公司序号。由结果可见，5和13的决策单元的效率值为一，这样其他公司以此作为参照，对投入产出量进行调整，便可实现DEA有效。

Q2：数据挖掘-DEA（探索性数据分析）

      探索性数据分析是指：对已经有的数据在尽量少的先验假定下进行数据探索，可以通过绘图、制表、数学拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律。特别对于现在所面临的大数据时代，各种杂乱的“脏数据”，通常使我们不知从何下手去了解手上的数据集，这个时候探索性分析就很有效了。

离散型：离散型数据相当于分类数据，如班上学生的人数、扔骰子的结果、性别、种族等。

连续型：也即是在值域里面是连续取值，这种变量一般是有序的，如身高（可以是在人类的身高范围内的任意值）、叶子的长度、狗的体重等。

1、让你最大程度得到数据的直觉

2、发掘潜在的结构

3、提取重要的变量

4、删除异常值

5、检验潜在的假设

6、建立初步的模型

7、决定最优的因子设置

1、数据的典型值是多少（均值、中位数）？

2、典型值的不确定性是什么？

3、一组数据的良好分布拟合是什么？

4、数据的分位数是多少？

5、一个工程上的修改是否有作用？

6、一个因子是否有影响？

7、最重要的因素是什么？

8、来自不同实验室的测量结果是否相等？

9、将响应变量与一组因子变量相关联的最佳函数是什么？

10、什么是最好的因子设置？

11、我们可以将时间相关数据中的信号与噪声分离吗？

12、我们可以从多变量数据中提取任何结构吗？

13、数据是否有离群值？

参考：

https://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/79152012

https://blog.csdn.net/a358463121/article/details/55003356

写在学习后的话：第一次接触数据挖掘的知识，第一次写网络文章，排版有点乱（尴尬），希望自己在这次datawhale组织的数据挖掘课程中能学到知识，结交优秀的朋友。

Q3：数据包络分析-DEA（Data Envelopment Analysis）-DEA的简单原理

数据包络分析 （Data envelopment analysis，DEA）是 运筹学 和研究经济生产边界的一种方法。该方法一般被用来测量一些决策部门的 生产效率 。

（1）效率=产出/投入，反映单要素生产率问题，例如：劳动生产率、资本生产率等。

（2）例子：需衡量A-H八个门店的效率

①投入指标：Employee（雇员劳动力） 

②产出指标：Sale（销售收入）

③效率：Sale/Employee（销售收入/雇员劳动力）

④分析：根据Sale/Employee比值结果来看，其他门店比值小于1，而B门店比值为1，所以B门店效率最高

⑤前沿线与回归线：

前沿线（Efficient Frontier）：把所有点包络起来，最有效的点位于前沿线上

回归线（Regression Line）：从原点出发，穿过所有点中间，解释的是投入对产出在 平均 意义上产生多大影响，不能衡量效率

⑥A的改进方式：

①投入指标：Employee（雇员劳动力） 、Floor Area（门店面积）

②产出指标：Sale（销售收入）

③生产前沿图：

④A的改进途径：

①投入指标：Employee（雇员劳动力）

②产出指标：Customers（顾客数量）、Sale（销售收入）

③生产前沿图：

④D的效率：

Q4：股票中DEA是什么意思

DEA：data envelopment analysis的缩写，即数据包络分析。

DEA有效性与相应的多目标规划问题的pareto有效解（或非支配解）是等价的。数据包络分析(即DEA)可以看作是一种统计分析的新方法。它是根据一组关于输入－输出的观察值来估计有效生产前沿面的。

在经济学和计量经济学中，估计有效生产前沿面，通常使用统计回归以及其它的一些统计方法，这些方法估计出的生产函数并没有表现出实际的前沿面，得出的函数实际上是非有效的。

扩展资料

股市的市场特点有以下：

1 有一定的市场流动性，但主要取决于当日交易量（交易量取决于投资人心理预期）。

2股票市场只在纽约时间早上的9：30到下午4：00（中国市场为下午三点）开放，收市后的场外交易有限。

3成本和佣金并不是太高适合一般投资人。

4 卖空股票受到政策（需要开办融资融券业务）和资本（约50万）的限制，很多交易者都为此感到沮丧。

5 完成交易的步骤较多，增加了执行误差和错误。

参考资料来源：百度百科--dea

参考资料来源：百度百科--股票市场

Q5：dea数据包络分析法可以算一年的效率吗

可以。数据包络分析DEA是一种多指标投入和产出评价的研究方法，可以算一年的效率。DEA数据包络分析法，简称DEA，是利用线性规划的形式，纳入多个投入指标和多个产出指标，针对具有相同的类型的单元进行有效率评价的一种方法。

Q6：dea 分析结果的 技术效率 纯技术效率 规模效率到底应该如何定义呢？

纯技术效率反映的是DMU（决策单元） 在一定( 最优规模时) 投入要素的生产效率。

规模效率反映的是实际规模与最优生产规模的差距。

一般认为：综合技术效率=纯技术效率×规模效率。

综合技术效率是对决策单元的资源配置能力、资源使用效道率等多方面能力的综合衡量与评价;

纯技术效率是企业由于管理和技术等因素影响的生产效率，

规模效率是由于企业规模因素影响的生产效率。

综合技术效率=1，表示该决策单元的投入产出是综合有效的，即同时技术有效和规模有效。

纯技术效率=1，表示在目前的技术水平上，其投入资源的使用是有效率的，未能达到综合有效的根本原因在于其规模无效，因此其改革的重点在于如何更好地发挥其答规模效益。

关于dea分析和dea分析软件的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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