数据包络分析：让数据自己说话 [Data Envelopment Analysis Let the Data Speak for Themselves] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] Joe，Zhu 著，公彦德，李想 译

图书标签:

• 数据包络分析
• DEA
• 效率评价
• 绩效评估
• 运筹学
• 管理科学
• 数据分析
• 决策支持
• 生产效率
• 资源配置

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030479679

版次：1

商品编码：11918519

包装：平装

外文名称：Data Envelopment Analysis Let the Data Speak for Themselves

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：131

字数：120000

内容简介

　　《数据包络分析：让数据自己说话》通过选购笔记本电脑的案例引入数据包络分析（data envelopmentanalysis.DEA）的基本概念和模型，并运用简单的EXCEl。模型让读者更易理解和运用DEA。《数据包络分析：让数据自己说话》着重阐述如何将DEA作为一种运营分析工具，进行绩效评估，找出基准标杆。探讨的主题包括：平衡的基准，相对效率的概念及绩效提升。特别地，《数据包络分析：让数据自己说话》探讨的数据分析方法能够帮助一个组织重新审视它对生产效率高低的已有观点是否合理，并为组织不断改进提供指导。《数据包络分析：让数据自己说话》是市面上不要求读者具备线性规划和线性代数知识，就可以熟练应用.DEA方法的DEA方法指导用书。
　　《数据包络分析：让数据自己说话》可供与管理决策、评价和优化有关的经济、管理、数学等领域的科研与应用工作者阅读，也可作为本科生、研究生和相关专业教师的参考用书。

作者简介

　　Joe Zhu教授，教育部长江学者讲座教授、南京审计大学特聘教授、审计与评估国际中心主任，美国Worcester Polytechnic Institute商学院教授，OMEGA区域主编，INFOR副主编，Springer运作与管理科学国际系列丛书副主编，European Journal of Operational Research与Computers＆Operations Research期刊编委会委员，数据包络方法（DEA）研究领域公认的国际专家。在国际**期刊上发表论文100多篇，在Springer与Wiley授权出版专著6部，主编7部，与DEA创始人之一的Cooper教授合著经典《DEA手册》。其论文及专著Google Scholar统计总被引超过18 000次。

内页插图

目录

序
中文版序
序言（原版）
第1章 运营分析和基准
1．1 运营分析和基准
1．2 回归分析
1．3 基准
1．3．1 构建模型
1．3．2 规划求解器（Solver）的调用
1．3．3 规划求解的构建
1．3．4 模型求解
1．3．5 最优电脑的识别

第2章 平衡的基准
2．1 综合指标
2．2 平衡的基准
2．3 最佳权重
2．4 交叉评价

第3章 数据包络分析
3．1 数据包络分析概述
3．2 DEA是一种平衡基准
3．3 绩效指标的分类
3．4 DEA的输入和输出指标
3．4．1 美国银行和储蓄机构首席执行官的绩效
3．4．2 菲律宾农业
3．4．3 配电设计的改进措施
3．4．4 制造业绩效
3．4．5 休斯顿小学
3．4．6 旅行社
3．4．7 安达卢西亚橄榄种植农场
3．4．8 渔船效率评估
3．4．9 职业网球运动员
3．4．10 施工安全
3．4．11 对冲基金
3．4．12 家庭共同基金
3．4．13 快餐连锁店
3．4．14 疗养院
3．4．15 警察局
3．5 DEA的图形表述

第4章 绩效提升
4．1 输入导向
4．2 输出导向
4．3 只有输入（或输出）的DEA

第5章 案例
……
第6章 基准份额
第7章 利用DEAFrontier软件求解DEA
附录：DEA术语中英对照

前言/序言

效率前沿的探索：面向组织绩效优化的管理科学新视野 本书深入探讨了一系列与组织绩效评估、效率分析及战略资源配置相关的管理科学理论与实践方法。我们聚焦于如何构建一个系统化、数据驱动的框架，用以衡量复杂组织体系的相对效率，并为提升整体运营水平提供切实可行的指导。 本书旨在为管理者、政策制定者以及学术研究人员提供一套严谨而实用的工具集，用以解析“谁做得好”以及“为什么做得好”的核心问题。我们不满足于传统的财务报表分析，而是力求捕捉运营过程中资源投入（Inputs）与产出（Outputs）之间的多维度、非线性关系。 第一部分：绩效评估的范式转变与理论基础 本部分首先回顾了传统绩效评估方法的局限性，特别是它们在处理多目标、多投入产出单元环境下的不足。随后，我们引入了构建现代效率分析的理论基石。 1. 效率测度的演进：从单一指标到系统评价 我们将详细分析效率概念在不同管理哲学下的演变。重点讨论了如何从单一的投入产出比（如利润率或生产率）转向综合的、多投入产出的相对效率概念。这包括对“最优实践”（Best Practice）的界定，以及理解效率前沿（Efficiency Frontier）的数学意义。 2. 组织边界与决策制定单元（DMU）的界定 有效的效率分析始于对分析对象的精确划分。本章将指导读者如何科学地确定研究范围内的“决策制定单元”（Decision Making Units, DMU）。我们将探讨在不同行业（如银行、医院、学校、供应链节点）中，如何识别出具有可比性的DMU集合，确保后续比较的有效性和公平性。这部分将深入剖析“同质性假设”的重要性及其在实际应用中的调整策略。 3. 投入与产出变量的筛选与量化 选择正确的变量是构建有效评估模型的关键。本书提供了详尽的指南，帮助读者识别核心投入要素（如资本、劳动力、能源、时间）和关键产出指标（如服务量、质量分数、创新成果、顾客满意度）。我们不仅关注数量，更强调对难以量化的“软性”产出（如知识积累、声誉）的合理量化和纳入方法，避免信息损失。 第二部分：效率分析的核心模型与技术应用 本部分是全书的技术核心，详细介绍了用于构建效率前沿和测度相对效率的主要数学模型及其操作流程。 4. 生产前沿的构建：非参数方法论的深度解析 我们将聚焦于最常用且无需预设函数形式的非参数分析方法。 规模报酬分析（Returns to Scale）： 详细阐述了如何通过分析模型来判断DMU是在规模报酬递增、递减还是不变的区域运行。我们将探讨如何利用这些信息指导决策者是倾向于扩张规模还是优化现有规模结构。 技术替代率与边际效率： 通过对前沿曲面的几何解释，揭示不同投入要素之间最优的替代关系，以及在现有技术水平下，任何微小的投入调整对产出的边际影响。 5. 效率分解与基准确定（Benchmarking） 效率得分本身只是第一步，更重要的是理解得分背后的驱动因素。本章将介绍如何将总体效率分解为技术效率、规模效率以及其他特定于部门的管理效率分量。 寻找标杆： 我们将系统地指导读者如何利用模型结果识别出处于前沿上的“最佳实践”DMU。这些标杆单元为效率低下的DMU提供了清晰的改进方向和可模仿的运营模式。 投影分析： 介绍如何将低效的DMU“投影”到效率前沿上，量化其需要削减的投入或需要增加的产出，从而形成具体的改进目标。 6. 考虑环境影响的效率分析：超效率模型与多阶段系统 在现实世界的复杂系统中，单一的效率测度往往不够全面。 超效率模型（Super-Efficiency Models）： 讨论如何评估那些本身已处于前沿上的“最优中的最优”DMU，为资源分配提供更精细的排序依据。 网络与串联系统（Network Structures）： 许多组织流程是相互依赖的，产出成为下一阶段的投入。本章将介绍如何处理这种复杂的、多阶段的生产网络，实现对整个价值链的协同效率评估，而不是孤立地评估各个环节。 第三部分：模型的稳健性、解释性与战略推论 本书强调，模型不应是黑箱，而应是为管理决策服务的有力工具。本部分侧重于模型的应用、验证和管理层面的转化。 7. 检验模型的稳健性与敏感性分析 任何基于样本数据的模型都存在不确定性。我们将详细讨论如何进行敏感性分析，包括对投入产出变量的微小变动、样本选择的变化，以及模型参数设定的调整，来测试效率得分的稳定程度。这确保了基于分析结果制定的战略是可靠的，而非偶然的。 8. 解释低效率的根源：回归分析与影响因素探究 效率分数指示了“在哪里”存在问题，而本章则聚焦于“为什么”存在问题。我们将结合统计回归技术，探究外部环境因素（如地理位置、市场竞争强度、监管环境）和内部管理因素（如人员培训、技术采纳率）对DMU效率得分的系统性影响。 9. 资源优化与战略规划的应用案例 本书收录了多个跨行业的深度案例研究，展示如何将量化效率结果转化为可执行的战略蓝图： 资本预算优化： 如何根据效率分析结果，决定在哪些部门或项目中增加或削减投资，以实现最大的边际效率提升。 服务质量提升路径： 针对公共服务部门（如医疗和教育），如何利用效率模型识别出在同等资源投入下，哪些操作流程能够带来更高的服务质量产出。 绩效激励机制设计： 如何将测度出的相对效率与员工或部门的激励挂钩，设计出公平且有效的绩效奖励体系。 本书的最终目标是提供一个全面的分析框架，使组织能够超越主观判断和片面的财务指标，真正学会“让数据为自身的运营绩效说话”，从而在日益激烈的竞争环境中持续优化和领先。

评分☆☆☆☆☆

《数据包络分析：让数据自己说话》这本书，给我最直观的感受就是它的“实用性”和“启发性”。作者在开篇就明确了 DEA 的核心目标——让数据自身讲述关于效率的故事。在阅读过程中，我最欣赏的是书中对实际应用场景的细致描绘。作者并没有局限于抽象的理论模型，而是通过一个个鲜活的案例，展示了 DEA 如何被应用于企业管理、政府决策、教育评估等各个领域。每一次案例的分析，都仿佛是一堂生动的公开课，让我看到 DEA 如何能够识别出效率低下的原因，并提出有针对性的改进建议。书中的讲解，循序渐进，从基础概念到复杂模型的应用，都解释得条理清晰，即使是没有接触过 DEA 的读者，也能逐步理解其核心逻辑。更让我受益匪浅的是，作者在书中强调了 DEA 的“比较性”特点，即它衡量的是相对效率，这鼓励我们不要仅仅追求绝对的完美，而是要在现有条件下，不断寻求比同行更优的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《数据包络分析：让数据自己说话》这本书，为我提供了一种全新的、更具说服力的数据解读方式。作者在书中成功地将 DEA 这种相对专业的技术，以一种普通读者也易于理解的方式呈现出来。我最欣赏的是，书中并没有将 DEA 仅仅视为一个计算工具，而是将其上升到了一种“让数据说话”的哲学高度。通过大量的实例分析，我看到了 DEA 如何能够巧妙地规避主观偏见，用客观的数据指标来衡量效率，从而为决策者提供更清晰、更可靠的依据。书中的叙述风格非常流畅，充满了作者对 DEA 的热情和深入思考，让我在阅读过程中，不仅学习了知识，更受到了一种启发。我尤其喜欢书中对于“效率边界”的阐述，这让我明白了如何理解那些表现优秀和表现不佳的单元，以及如何从中学习和改进。对于任何希望提升数据分析能力，并在实践中运用数据来优化决策的读者来说，这本书无疑是一本不可或缺的指南。

评分☆☆☆☆☆

《数据包络分析：让数据自己说话》给我带来的最大惊喜，在于它将一个原本可能显得晦涩的技术性概念，以一种极富启发性和实践性的方式呈现出来。作者巧妙地运用了大量生动形象的比喻和引人入胜的故事，将数据包络分析的核心思想——“效率前沿”——描绘得淋漓尽致。我并非统计学背景出身，但在阅读过程中，我从未感到被复杂的数学公式所困扰，反而被书中对“效率”的多元化视角所吸引。书中的案例涵盖了从企业绩效评估到公共服务优化等多个维度，让我深刻体会到 DEA 的普适性和强大威力。作者在分析过程中，不仅关注了如何计算出“最佳”表现，更侧重于如何通过 DEA 的结果来指导具体的改进措施。这种“授人以渔”的教学方式，让我不仅仅是学习了一个工具，更是学会了一种思考问题、解决问题的思路。对于那些希望提升自身分析能力，或者在工作中需要进行绩效评估和效率改进的读者来说，这本书绝对是一本不可多得的宝藏。它教会我们如何让数据“开口说话”，揭示那些隐藏在复杂表象之下的效率真相。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据包络分析：让数据自己说话》无疑为那些希望从海量数据中挖掘出效率与潜力的读者提供了一扇全新的窗口。翻开书页，便能感受到作者对于 DEA 这一精妙分析工具的深刻理解与独到见解。书中并非简单罗列公式与模型，而是通过大量真实世界的案例，层层剥茧地揭示了 DEA 如何能够有效地评估组织、项目甚至是个人在资源配置上的最优状态。我尤其欣赏的是，作者并没有回避 DEA 在实际应用中可能遇到的挑战，而是积极探讨了各种应对策略，比如如何处理不同类型的数据、如何选择合适的模型以避免过度优化或低估效率，以及如何解读那些看似“低效”的决策单元背后的深层原因。阅读过程中，我仿佛置身于一个数据分析的实验室，跟着作者的引导，一步步地解锁数据的奥秘，学会了如何用客观、量化的方式来审视效率，从而为改进决策提供坚实的数据支撑。对于那些在管理、经济、公共政策等领域工作的专业人士而言，这本书提供了一种强大且实用的分析方法论，能够帮助他们更精准地识别瓶颈，优化资源配置，最终实现效率的最大化。

评分☆☆☆☆☆

这本书，名为《数据包络分析：让数据自己说话》，确如其名，它为我们打开了一个全新的视角来审视数据。我最深刻的感受是，作者并非高高在上地讲述理论，而是以一种非常平易近人的方式，引导我们走进 DEA 的世界。书中对于“效率”的定义和衡量方式，跳出了传统的单一指标维度，而是强调了在多投入、多产出的复杂环境中，如何找到相对最优解。我特别喜欢书中对于“相对效率”的讨论，这让我明白了在没有绝对完美基准的情况下，如何通过与其他同类进行比较，来发现自身的优势与不足。作者在书中花费了大量笔墨来解释 DEA 模型是如何工作的，以及在不同情境下应该如何选择合适的模型。这种深入浅出的讲解，让我这个对统计学不太精通的读者，也能逐渐掌握其精髓。更重要的是，这本书不仅仅是介绍了一个分析方法，更是一种思维方式的启迪，它让我们学会如何用数据来驱动决策，如何让客观的分析结果成为改进工作的有力支撑。

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

京东速度快，双十一依旧快，值得买

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

送货一如既往的快东西挺好的，书的内容，这是标准的外国人的那种写法，用简单易懂的故事来讲解方法。

评分☆☆☆☆☆

送货一如既往的快东西挺好的，书的内容，这是标准的外国人的那种写法，用简单易懂的故事来讲解方法。

评分☆☆☆☆☆

好书

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

好书

评分☆☆☆☆☆

法国还会提供给红红火火风格和环境