數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)是一種非參數(shù)(DecisionMakingUnits,DMUs)的相對效率。該方法由美國運籌學(xué)家A.Charnes和W.W.Cooper等人在1978年首次提出，并經(jīng)過數(shù)別出那些在生產(chǎn)前沿面上的“最佳實踐者”,即效率達到100%的單的輸出，或在給定的輸出下使用最少的輸入。而效率低于100%的單數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DataEnvelopmentCooper等人在1978年提出，旨在評估決策單元(DecisionMakingUnits,簡稱DMU)之間的相對效率。DEA方法的核心思想是通過構(gòu)建DEA則可以幫助政府部門識別效率短板，優(yōu)化政策制定；在金融投資數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DataEnvelopmentAnaly應(yīng)用價值。該方法通過構(gòu)建決策單元(DecisionMakingUnits,DMU)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DataEnvelopmentAnalysis,簡稱DEA)是一種非數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DataEnvelopmentAnalysis,簡稱DEA)是一種非DMU都有m個輸入和s個輸出。對于每個DMU,其輸入輸出數(shù)據(jù)可以表示為向量形式，即輸入向量和輸出向量Y。DEA方法的目標是找到的效率值等于1。DEA模型中最常用的是CCR模型和BCC模型。CCR模型假設(shè)規(guī)模收益其中，θ為DMUO的效率值，λj為各DMU的權(quán)重，S-和S+分別為輸數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DataEnvelopmentAnalysis,簡稱DEA)是一種非參數(shù)的經(jīng)濟效率評價方法，通過比較決策單元(DecisionMakingUnits,簡稱DMU)之間的相對效率，識別出表現(xiàn)最佳的“前沿面”,過數(shù)學(xué)規(guī)劃方法求解各DMU的效率值。效率值通常介于0和1之間，在數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)的研究與應(yīng)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)作為一種非參Matplotlib等可視化庫，對算法的運行過程進行了可視化展示，以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)作為一種非參例如，可以嘗試采用更高效的算法，或者對DEA模型數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)作為一種非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DataEnvelopmentAnal數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DataEnvelopmentAnalysis,簡稱DEA)作為一數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)自其誕生以來，DEA不斷發(fā)展和完善，為更多的領(lǐng)域提供更高效、更準確的數(shù)據(jù)分析隨著科技的飛速發(fā)展和大數(shù)據(jù)時代的來臨，EnvelopmentAnalysis,簡稱DEA)作為一種非參數(shù)效率評價方法，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DataEnvelopmentAnalysis,簡稱DEA還具有很強的靈活性和可擴展性。隨著研究的深入和應(yīng)用范圍的盡管