Análisis envolvente de datos-DEA (Análisis envolvente de datos): el principio simple de DEA

El análisis envolvente de datos (DEA) es un método de investigación operativa y de estudio de los límites de la producción económica. Este método se utiliza generalmente para medir la productividad de algunos departamentos de toma de decisiones.

(1) Eficiencia = producción/insumo, lo que refleja cuestiones de productividad de un solo factor, como la productividad laboral, la productividad del capital, etc.

(2) Ejemplo: Necesidad de medir la eficiencia de ocho tiendas A-H

①Indicador de entrada: Empleado (fuerza laboral empleada)?

②Indicador de salida: Venta ( Ingresos por ventas)

③Eficiencia: Venta/Empleado (Ingresos por ventas/mano de obra de los empleados)

④Análisis: Según los resultados de la relación Venta/Empleado, las proporciones de otras tiendas son inferiores a 1, mientras que la proporción de la tienda B es 1, por lo que la tienda B es la más eficiente

⑤Línea de frontera y línea de regresión:

Línea de frontera (frontera eficiente): envuelve todos los puntos, la más efectiva el punto está ubicado en la frontera

Línea de regresión: comenzando desde el origen y pasando por el medio de todos los puntos, explica el impacto promedio de los insumos sobre la producción y no puede medir la eficiencia

⑥A método de mejora:

①Indicadores de entrada: Empleado (mano de obra de los empleados), Área de piso (área de la tienda)

②Indicadores de salida: Venta (ingresos por ventas)

③Diagrama de frontera de producción :

④El camino de mejora de A:

①Indicador de entrada: Empleado (fuerza laboral empleada)

②Indicador de salida: Clientes (Número de clientes), Venta (ingresos por ventas)

③Diagrama de frontera de producción:

④D eficiencia: