數據包絡分析：讓數據自己說話 [Data Envelopment Analysis Let the Data Speak for Themselves] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] Joe，Zhu 著，公彥德，李想 譯

圖書標籤:

• 數據包絡分析
• DEA
• 效率評價
• 績效評估
• 運籌學
• 管理科學
• 數據分析
• 決策支持
• 生産效率
• 資源配置

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030479679

版次：1

商品編碼：11918519

包裝：平裝

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

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：131

字數：120000

內容簡介

　　《數據包絡分析：讓數據自己說話》通過選購筆記本電腦的案例引入數據包絡分析（data envelopmentanalysis.DEA）的基本概念和模型，並運用簡單的EXCEl。模型讓讀者更易理解和運用DEA。《數據包絡分析：讓數據自己說話》著重闡述如何將DEA作為一種運營分析工具，進行績效評估，找齣基準標杆。探討的主題包括：平衡的基準，相對效率的概念及績效提升。特彆地，《數據包絡分析：讓數據自己說話》探討的數據分析方法能夠幫助一個組織重新審視它對生産效率高低的已有觀點是否閤理，並為組織不斷改進提供指導。《數據包絡分析：讓數據自己說話》是市麵上不要求讀者具備綫性規劃和綫性代數知識，就可以熟練應用.DEA方法的DEA方法指導用書。
　　《數據包絡分析：讓數據自己說話》可供與管理決策、評價和優化有關的經濟、管理、數學等領域的科研與應用工作者閱讀，也可作為本科生、研究生和相關專業教師的參考用書。

作者簡介

　　Joe Zhu教授，教育部長江學者講座教授、南京審計大學特聘教授、審計與評估國際中心主任，美國Worcester Polytechnic Institute商學院教授，OMEGA區域主編，INFOR副主編，Springer運作與管理科學國際係列叢書副主編，European Journal of Operational Research與Computers＆Operations Research期刊編委會委員，數據包絡方法（DEA）研究領域公認的國際專傢。在國際**期刊上發錶論文100多篇，在Springer與Wiley授權齣版專著6部，主編7部，與DEA創始人之一的Cooper教授閤著經典《DEA手冊》。其論文及專著Google Scholar統計總被引超過18 000次。

內頁插圖

目錄

序
中文版序
序言（原版）
第1章 運營分析和基準
1．1 運營分析和基準
1．2 迴歸分析
1．3 基準
1．3．1 構建模型
1．3．2 規劃求解器（Solver）的調用
1．3．3 規劃求解的構建
1．3．4 模型求解
1．3．5 最優電腦的識彆

第2章 平衡的基準
2．1 綜閤指標
2．2 平衡的基準
2．3 最佳權重
2．4 交叉評價

第3章 數據包絡分析
3．1 數據包絡分析概述
3．2 DEA是一種平衡基準
3．3 績效指標的分類
3．4 DEA的輸入和輸齣指標
3．4．1 美國銀行和儲蓄機構首席執行官的績效
3．4．2 菲律賓農業
3．4．3 配電設計的改進措施
3．4．4 製造業績效
3．4．5 休斯頓小學
3．4．6 旅行社
3．4．7 安達盧西亞橄欖種植農場
3．4．8 漁船效率評估
3．4．9 職業網球運動員
3．4．10 施工安全
3．4．11 對衝基金
3．4．12 傢庭共同基金
3．4．13 快餐連鎖店
3．4．14 療養院
3．4．15 警察局
3．5 DEA的圖形錶述

第4章 績效提升
4．1 輸入導嚮
4．2 輸齣導嚮
4．3 隻有輸入（或輸齣）的DEA

第5章 案例
……
第6章 基準份額
第7章 利用DEAFrontier軟件求解DEA
附錄：DEA術語中英對照

前言/序言

效率前沿的探索：麵嚮組織績效優化的管理科學新視野 本書深入探討瞭一係列與組織績效評估、效率分析及戰略資源配置相關的管理科學理論與實踐方法。我們聚焦於如何構建一個係統化、數據驅動的框架，用以衡量復雜組織體係的相對效率，並為提升整體運營水平提供切實可行的指導。 本書旨在為管理者、政策製定者以及學術研究人員提供一套嚴謹而實用的工具集，用以解析“誰做得好”以及“為什麼做得好”的核心問題。我們不滿足於傳統的財務報錶分析，而是力求捕捉運營過程中資源投入（Inputs）與産齣（Outputs）之間的多維度、非綫性關係。 第一部分：績效評估的範式轉變與理論基礎 本部分首先迴顧瞭傳統績效評估方法的局限性，特彆是它們在處理多目標、多投入産齣單元環境下的不足。隨後，我們引入瞭構建現代效率分析的理論基石。 1. 效率測度的演進：從單一指標到係統評價 我們將詳細分析效率概念在不同管理哲學下的演變。重點討論瞭如何從單一的投入産齣比（如利潤率或生産率）轉嚮綜閤的、多投入産齣的相對效率概念。這包括對“最優實踐”（Best Practice）的界定，以及理解效率前沿（Efficiency Frontier）的數學意義。 2. 組織邊界與決策製定單元（DMU）的界定 有效的效率分析始於對分析對象的精確劃分。本章將指導讀者如何科學地確定研究範圍內的“決策製定單元”（Decision Making Units, DMU）。我們將探討在不同行業（如銀行、醫院、學校、供應鏈節點）中，如何識彆齣具有可比性的DMU集閤，確保後續比較的有效性和公平性。這部分將深入剖析“同質性假設”的重要性及其在實際應用中的調整策略。 3. 投入與産齣變量的篩選與量化 選擇正確的變量是構建有效評估模型的關鍵。本書提供瞭詳盡的指南，幫助讀者識彆核心投入要素（如資本、勞動力、能源、時間）和關鍵産齣指標（如服務量、質量分數、創新成果、顧客滿意度）。我們不僅關注數量，更強調對難以量化的“軟性”産齣（如知識積纍、聲譽）的閤理量化和納入方法，避免信息損失。 第二部分：效率分析的核心模型與技術應用 本部分是全書的技術核心，詳細介紹瞭用於構建效率前沿和測度相對效率的主要數學模型及其操作流程。 4. 生産前沿的構建：非參數方法論的深度解析 我們將聚焦於最常用且無需預設函數形式的非參數分析方法。 規模報酬分析（Returns to Scale）： 詳細闡述瞭如何通過分析模型來判斷DMU是在規模報酬遞增、遞減還是不變的區域運行。我們將探討如何利用這些信息指導決策者是傾嚮於擴張規模還是優化現有規模結構。 技術替代率與邊際效率： 通過對前沿麯麵的幾何解釋，揭示不同投入要素之間最優的替代關係，以及在現有技術水平下，任何微小的投入調整對産齣的邊際影響。 5. 效率分解與基準確定（Benchmarking） 效率得分本身隻是第一步，更重要的是理解得分背後的驅動因素。本章將介紹如何將總體效率分解為技術效率、規模效率以及其他特定於部門的管理效率分量。 尋找標杆： 我們將係統地指導讀者如何利用模型結果識彆齣處於前沿上的“最佳實踐”DMU。這些標杆單元為效率低下的DMU提供瞭清晰的改進方嚮和可模仿的運營模式。 投影分析： 介紹如何將低效的DMU“投影”到效率前沿上，量化其需要削減的投入或需要增加的産齣，從而形成具體的改進目標。 6. 考慮環境影響的效率分析：超效率模型與多階段係統 在現實世界的復雜係統中，單一的效率測度往往不夠全麵。 超效率模型（Super-Efficiency Models）： 討論如何評估那些本身已處於前沿上的“最優中的最優”DMU，為資源分配提供更精細的排序依據。 網絡與串聯係統（Network Structures）： 許多組織流程是相互依賴的，産齣成為下一階段的投入。本章將介紹如何處理這種復雜的、多階段的生産網絡，實現對整個價值鏈的協同效率評估，而不是孤立地評估各個環節。 第三部分：模型的穩健性、解釋性與戰略推論 本書強調，模型不應是黑箱，而應是為管理決策服務的有力工具。本部分側重於模型的應用、驗證和管理層麵的轉化。 7. 檢驗模型的穩健性與敏感性分析 任何基於樣本數據的模型都存在不確定性。我們將詳細討論如何進行敏感性分析，包括對投入産齣變量的微小變動、樣本選擇的變化，以及模型參數設定的調整，來測試效率得分的穩定程度。這確保瞭基於分析結果製定的戰略是可靠的，而非偶然的。 8. 解釋低效率的根源：迴歸分析與影響因素探究 效率分數指示瞭“在哪裏”存在問題，而本章則聚焦於“為什麼”存在問題。我們將結閤統計迴歸技術，探究外部環境因素（如地理位置、市場競爭強度、監管環境）和內部管理因素（如人員培訓、技術采納率）對DMU效率得分的係統性影響。 9. 資源優化與戰略規劃的應用案例 本書收錄瞭多個跨行業的深度案例研究，展示如何將量化效率結果轉化為可執行的戰略藍圖： 資本預算優化： 如何根據效率分析結果，決定在哪些部門或項目中增加或削減投資，以實現最大的邊際效率提升。 服務質量提升路徑： 針對公共服務部門（如醫療和教育），如何利用效率模型識彆齣在同等資源投入下，哪些操作流程能夠帶來更高的服務質量産齣。 績效激勵機製設計： 如何將測度齣的相對效率與員工或部門的激勵掛鈎，設計齣公平且有效的績效奬勵體係。 本書的最終目標是提供一個全麵的分析框架，使組織能夠超越主觀判斷和片麵的財務指標，真正學會“讓數據為自身的運營績效說話”，從而在日益激烈的競爭環境中持續優化和領先。

評分☆☆☆☆☆

這本《數據包絡分析：讓數據自己說話》無疑為那些希望從海量數據中挖掘齣效率與潛力的讀者提供瞭一扇全新的窗口。翻開書頁，便能感受到作者對於 DEA 這一精妙分析工具的深刻理解與獨到見解。書中並非簡單羅列公式與模型，而是通過大量真實世界的案例，層層剝繭地揭示瞭 DEA 如何能夠有效地評估組織、項目甚至是個人在資源配置上的最優狀態。我尤其欣賞的是，作者並沒有迴避 DEA 在實際應用中可能遇到的挑戰，而是積極探討瞭各種應對策略，比如如何處理不同類型的數據、如何選擇閤適的模型以避免過度優化或低估效率，以及如何解讀那些看似“低效”的決策單元背後的深層原因。閱讀過程中，我仿佛置身於一個數據分析的實驗室，跟著作者的引導，一步步地解鎖數據的奧秘，學會瞭如何用客觀、量化的方式來審視效率，從而為改進決策提供堅實的數據支撐。對於那些在管理、經濟、公共政策等領域工作的專業人士而言，這本書提供瞭一種強大且實用的分析方法論，能夠幫助他們更精準地識彆瓶頸，優化資源配置，最終實現效率的最大化。

評分☆☆☆☆☆

《數據包絡分析：讓數據自己說話》這本書，給我最直觀的感受就是它的“實用性”和“啓發性”。作者在開篇就明確瞭 DEA 的核心目標——讓數據自身講述關於效率的故事。在閱讀過程中，我最欣賞的是書中對實際應用場景的細緻描繪。作者並沒有局限於抽象的理論模型，而是通過一個個鮮活的案例，展示瞭 DEA 如何被應用於企業管理、政府決策、教育評估等各個領域。每一次案例的分析，都仿佛是一堂生動的公開課，讓我看到 DEA 如何能夠識彆齣效率低下的原因，並提齣有針對性的改進建議。書中的講解，循序漸進，從基礎概念到復雜模型的應用，都解釋得條理清晰，即使是沒有接觸過 DEA 的讀者，也能逐步理解其核心邏輯。更讓我受益匪淺的是，作者在書中強調瞭 DEA 的“比較性”特點，即它衡量的是相對效率，這鼓勵我們不要僅僅追求絕對的完美，而是要在現有條件下，不斷尋求比同行更優的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書，名為《數據包絡分析：讓數據自己說話》，確如其名，它為我們打開瞭一個全新的視角來審視數據。我最深刻的感受是，作者並非高高在上地講述理論，而是以一種非常平易近人的方式，引導我們走進 DEA 的世界。書中對於“效率”的定義和衡量方式，跳齣瞭傳統的單一指標維度，而是強調瞭在多投入、多産齣的復雜環境中，如何找到相對最優解。我特彆喜歡書中對於“相對效率”的討論，這讓我明白瞭在沒有絕對完美基準的情況下，如何通過與其他同類進行比較，來發現自身的優勢與不足。作者在書中花費瞭大量筆墨來解釋 DEA 模型是如何工作的，以及在不同情境下應該如何選擇閤適的模型。這種深入淺齣的講解，讓我這個對統計學不太精通的讀者，也能逐漸掌握其精髓。更重要的是，這本書不僅僅是介紹瞭一個分析方法，更是一種思維方式的啓迪，它讓我們學會如何用數據來驅動決策，如何讓客觀的分析結果成為改進工作的有力支撐。

評分☆☆☆☆☆

《數據包絡分析：讓數據自己說話》給我帶來的最大驚喜，在於它將一個原本可能顯得晦澀的技術性概念，以一種極富啓發性和實踐性的方式呈現齣來。作者巧妙地運用瞭大量生動形象的比喻和引人入勝的故事，將數據包絡分析的核心思想——“效率前沿”——描繪得淋灕盡緻。我並非統計學背景齣身，但在閱讀過程中，我從未感到被復雜的數學公式所睏擾，反而被書中對“效率”的多元化視角所吸引。書中的案例涵蓋瞭從企業績效評估到公共服務優化等多個維度，讓我深刻體會到 DEA 的普適性和強大威力。作者在分析過程中，不僅關注瞭如何計算齣“最佳”錶現，更側重於如何通過 DEA 的結果來指導具體的改進措施。這種“授人以漁”的教學方式，讓我不僅僅是學習瞭一個工具，更是學會瞭一種思考問題、解決問題的思路。對於那些希望提升自身分析能力，或者在工作中需要進行績效評估和效率改進的讀者來說，這本書絕對是一本不可多得的寶藏。它教會我們如何讓數據“開口說話”，揭示那些隱藏在復雜錶象之下的效率真相。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《數據包絡分析：讓數據自己說話》這本書，為我提供瞭一種全新的、更具說服力的數據解讀方式。作者在書中成功地將 DEA 這種相對專業的技術，以一種普通讀者也易於理解的方式呈現齣來。我最欣賞的是，書中並沒有將 DEA 僅僅視為一個計算工具，而是將其上升到瞭一種“讓數據說話”的哲學高度。通過大量的實例分析，我看到瞭 DEA 如何能夠巧妙地規避主觀偏見，用客觀的數據指標來衡量效率，從而為決策者提供更清晰、更可靠的依據。書中的敘述風格非常流暢，充滿瞭作者對 DEA 的熱情和深入思考，讓我在閱讀過程中，不僅學習瞭知識，更受到瞭一種啓發。我尤其喜歡書中對於“效率邊界”的闡述，這讓我明白瞭如何理解那些錶現優秀和錶現不佳的單元，以及如何從中學習和改進。對於任何希望提升數據分析能力，並在實踐中運用數據來優化決策的讀者來說，這本書無疑是一本不可或缺的指南。

評分☆☆☆☆☆

法國還會提供給紅紅火火風格和環境

評分☆☆☆☆☆

京東買的書很方便，就是不提供紙質發票！扣一星！

評分☆☆☆☆☆

很好的書 作者是dea方麵的頂級專傢 極力推薦

評分☆☆☆☆☆

挺不錯的

評分☆☆☆☆☆

想學學，還沒看。希望好看瞭～～～

評分☆☆☆☆☆

發貨速度還是很快的，書還沒看，應該還不錯吧。

評分☆☆☆☆☆

京東的書是正品，到貨快，不錯！

評分☆☆☆☆☆

不錯的分析數據包絡的書籍。用來學習很不錯。

評分☆☆☆☆☆

很好的書 作者是dea方麵的頂級專傢 極力推薦