1.简介

数据包络分析（data envelopment analysis，简称DEA）是运筹学、管理科学与数理经济学交叉研究的一个新领域。其是根据多项投入指标和多项产出指标，利用线性规划的方法，对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法。

DEA是以相对效率概念为基础，以凸分析和线性规划为工具，将评价决策单元的指标分成“输入类”指标和“输出类”指标，通过计算各单元的输入与输出之比，评价其决策单元相对有效性的多目标分析评价方法。

DEA的基本思路是在保持决策单元间输入或输出不变的情况下，通过输入和输出数据和数据规划模型确定相对有效的生产前沿面，即Pareto最优解构成的面。

随后将决策单元投影到该生产前沿面上，对比分析各决策单元和生产前沿面的距离来判定相对效率，同时通过投影值来确定非有效决策单元的改进程度。

2.原理

DEA有多种模型：

1：C2RC^{2}RC2R 模型

案例

2：C2GS2C^{2}GS^{2}C2GS2 模型

3：BC2BC^{2}BC2 模型

3.实际应用

4.优缺点与改进

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