資料包絡分析法－理論與應用. pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:揚智

作者:孫遜

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20040201

价格:NT$ 550

装帧:

isbn号码:9789578185814

丛书系列:

图书标签:

• 資料包絡分析法
• DEA
• 效率評估
• 管理科學
• 運籌學
• 績效管理
• 決策分析
• 生產力
• 台灣學術
• 經濟學
• 工業工程

透过数据洞察效率之极：一本关于衡量与改进组织绩效的指南 在瞬息万变的商业环境中，组织如何有效地衡量和提升其运营效率，以应对日益激烈的竞争和不断变化的市场需求？本书深入探讨了衡量与改进组织绩效这一核心议题，为管理者、分析师和研究人员提供了一套严谨且实用的分析工具和理论框架。我们不局限于单一的衡量维度，而是从更宏观、更全面的视角出发，揭示如何通过科学的方法，准确评估组织的表现，并据此制定切实可行的改进策略。 本书的核心在于其对“效率”这一概念的深刻剖析。我们认识到，效率并非仅仅是输入与输出的简单比率，而是一个多维度、多因素相互作用的复杂系统。因此，我们引入了一系列先进的分析方法，旨在帮助读者理解不同决策单元（如分公司、医院、学校、银行网点等）在面对多重投入和多重产出时的相对效率水平。这意味着，本书将引导您超越传统的单一指标评估，而是采用更具包容性和动态性的视角来审视组织的运作。 我们首先会构建一个坚实的理论基础，解释为何传统的效率衡量方法可能存在局限性，以及为何需要更精细的分析工具。您将了解到，在现实世界中，组织往往面临着同时使用多种资源（如人力、资本、设备、技术等）来生产多种产品或提供多种服务的情况。这种复杂性使得简单的比例计算难以捕捉真实的效率差异。本书将为您提供应对这种复杂性的理论支撑，使您能够理解各种影响效率的因素。 随后，我们将重点介绍一种强大的分析技术——数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）。DEA是一种非参数的前沿分析方法，它能够基于观测到的数据，构建一个“效率前沿”，并衡量每个决策单元相对于这个前沿的相对效率。本书将详细阐述DEA的理论基础，包括其核心概念如“效率前沿”、“相对效率”、“投入导向”和“产出导向”等。您将学习到如何理解DEA模型的输出结果，例如效率分数、影子价格以及最有效的参考集，并理解这些结果在实践中意味着什么。 为了让理论更易于理解和应用，本书将贯穿大量详实的案例研究。这些案例将涵盖不同行业和领域的实际应用，例如： 金融服务业： 如何评估不同银行分支机构的存贷业务效率、客户服务效率以及运营成本控制能力。通过DEA分析，可以识别出表现最优的分支机构，并学习其成功经验，同时也可以发现效率低下的分支机构，并分析其原因，从而制定针对性的改进计划。 医疗健康领域： 如何衡量不同医院或诊所的医疗服务效率，包括病床使用效率、医生工作效率、手术成功率以及患者满意度等。本书将展示如何通过DEA模型，识别出资源利用更优、产出更高的医疗机构，为资源分配和质量提升提供依据。 教育行业： 如何评估不同学校或院系的教学质量和资源利用效率，例如师生比、毕业生就业率、科研成果产出等。通过DEA分析，可以帮助教育管理者了解哪些学校在有限的资源下取得了更好的教育成果，并从中学习。 公共部门： 如何评估政府部门或公共服务机构的绩效，例如公共交通的运营效率、垃圾处理的效率、警务服务的响应速度等。本书将展示如何运用DEA来提升公共服务的有效性和透明度。 除了经典的CCR（Charnes, Cooper, Rhodes）模型和BCC（Banker, Charnes, Cooper）模型，本书还将深入探讨DEA的各种扩展模型，以应对更复杂和多样化的分析场景。您将学习到： 超效率DEA模型： 当所有决策单元都位于效率前沿时，如何进一步区分它们的相对优劣。 Malmquist指数： 如何衡量效率随时间的变化，以分析技术进步、规模效率变化和技术效率变化等动态因素。 投入/产出变量的权重限制模型： 如何在DEA分析中引入实际的业务约束，例如特定投入或产出的重要性权重，使分析结果更贴合实际业务需求。 考虑期望和非期望产出的模型： 如何在衡量效率的同时，兼顾一些负面影响（如污染、成本超支），从而实现更全面的绩效评估。 模糊DEA和随机DEA： 如何处理数据的不确定性和随机性，提高模型的鲁棒性。 本书不仅仅是介绍一种技术，更是倡导一种基于数据的、科学的绩效管理理念。我们强调DEA分析的实际应用价值，即如何将分析结果转化为可操作的洞察，驱动组织的持续改进。您将了解到： 如何选择和构建适合您组织的DEA模型： 根据您的具体业务目标、投入和产出指标，选择最恰当的DEA模型。 如何解读和利用DEA的分析结果： 如何将效率分数、参考集、投入/产出松弛量等转化为具体的行动建议。 如何将DEA分析与战略规划和绩效管理体系相结合： 如何利用DEA的持续分析，为战略决策提供数据支持，并监控改进措施的实施效果。 如何克服在实践中可能遇到的挑战： 例如数据收集、模型选择、结果解释以及组织内的推广和接受度等。 本书的语言风格力求清晰、严谨且易于理解，即使您是初次接触DEA分析，也能循序渐进地掌握其精髓。我们避免使用过多的技术术语，或者在必要时进行详细解释。同时，本书的编写也考虑到了不同背景的读者，无论是经济学、管理学、工程学还是其他领域的专业人士，都能从中获得宝贵的知识和启发。 总之，本书将为您提供一个强大的框架，帮助您深入理解组织的效率构成，准确识别绩效差距，并制定有效的改进策略。通过掌握本书所介绍的理论与方法，您将能够更自信地驾驭复杂的数据，驱动组织向着更高的效率和更卓越的绩效迈进。这不仅是一本关于效率分析的指南，更是一本关于如何在数据时代实现卓越运营的实践手册。

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这本书带给我的震撼远超我的预期。我一直以为自己对数据分析已经有了相当的掌握，但直到我翻开这本书，才意识到自己之前的理解有多么肤浅。作者在书中构建了一个庞大而精密的理论框架，将各种看似分散的数据分析方法巧妙地联系在一起，形成了一个有机整体。我特别喜欢书中对DEA模型背后数学原理的深入剖析，作者并没有回避复杂的公式和推导，而是用清晰的逻辑和严谨的论证，带领读者一步步理解其精髓。这种深入浅出的讲解方式，让我对DEA方法的理解更加透彻，也更加有信心去应用它。书中引用的参考文献也非常丰富，涵盖了DEA领域的重要文献，这对于我进一步深入研究提供了宝贵的线索。而且，我发现书中对于一些争议性问题的讨论也非常客观和深入，这体现了作者的学术功底和研究的严谨性。总的来说，这本书就像是一本武林秘籍，让我看到了数据分析的更高境界，也激发了我不断学习和探索的动力。

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作为一个长期在实际工作中与数据打交道的从业者，我一直在寻找一本能够真正指导我解决实际问题的书籍。很多市面上的分析类书籍，要么理论过于超前，要么案例不够接地气，总让我觉得学非所用。而这本书，则完全颠覆了我以往的认知。作者在书中非常注重理论与实践的结合，每一个理论的提出，都紧跟着大量的实际案例，而且这些案例都非常贴近现实，具有很高的参考价值。我尤其喜欢书中对如何构建DEA模型，以及如何解读DEA分析结果的详细指导。作者用非常清晰的步骤，一步一步地演示了如何将实际问题转化为DEA模型，如何进行数据收集和处理，以及如何利用分析结果来指导决策。这对于我来说，简直是太有帮助了。这本书让我看到了将抽象的 DEA 方法应用到具体业务场景中的可行性，并为我提供了宝贵的实操指导。

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我必须说，这本书给我带来了全新的视角。在我接触这本书之前，我对数据分析的理解，更多地停留在一些比较基础的统计方法上。这本书，则让我看到了一个更广阔、更深刻的世界。作者在书中对资料包络分析法（DEA）的介绍，既有宏观的理论高度，又有微观的实践细节。我特别欣赏作者在讲解DEA模型时，那种由浅入深，循序渐进的讲解方式。他能够将复杂的数学概念，用非常形象的比喻和生动的语言解释清楚，让我这个非数学专业背景的读者也能轻松理解。书中涉及的案例也极其丰富多样，涵盖了各种不同的行业和应用场景，这让我能够从不同的角度去理解DEA方法的强大和灵活性。我尤其关注书中关于如何处理不同类型数据、如何应对模型假设的章节，这些都是在实际应用中经常会遇到的难题，而这本书给出了非常详尽的解决方案。总而言之，这本书不仅仅是关于DEA方法本身，更是一次关于如何用数据驱动决策的思维启蒙。

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我必须承认，在读这本书之前，我对“资料包络分析法”这个概念几乎是一无所知，甚至觉得这个名字听起来就非常高深莫测，充满了学术的距离感。我之前接触过一些数据分析的书籍，但往往内容过于偏重理论，或者案例太过单一，难以触类旁通。然而，这本书彻底改变了我的看法。它的语言风格非常朴实易懂，作者仿佛是一位循循善诱的老师，用我能理解的语言，将一个我完全陌生的领域娓娓道来。我特别欣赏书中对DEA方法论的梳理，从基础模型到各种改进模型，都有详尽的介绍，而且每个模型都配有详细的推导过程，但又不会让人觉得枯燥乏味。更重要的是，作者在讲解过程中，不断穿插着各种不同行业的应用案例，比如银行、医院、教育、制造业等等，这让我深刻体会到DEA方法的普适性和强大之处。我一直在思考如何将DEA方法应用到我目前的工作中，而这本书提供的案例简直太及时了，它让我看到了各种可能性，并给了我启发。阅读这本书的过程，更像是一次知识的“考古”之旅，让我一点点地挖掘出DEA方法的精髓，并将其与我已有的知识体系融合。

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这本书简直是我的救星！我一直对数据分析抱有极大的兴趣，但总觉得有些理论概念理解起来比较抽象，缺乏实际操作的指导。当我偶然翻到这本书时，立刻被它吸引住了。封面设计简洁大气，透着一股专业和严谨的气息。拿到手里，沉甸甸的质感也让我对里面的内容充满期待。我迫不及待地翻开第一页，首先映入眼帘的是清晰的排版和舒适的字体，这对于需要长时间阅读的专业书籍来说至关重要。作者开篇就用一个生动的案例，将原本枯燥的数学模型变得鲜活起来，让我一下子就抓住了核心思想。书中的图表也运用得恰到好处，每一个图表都直观地展示了数据之间的关系，让我能够更轻松地理解复杂的概念。而且，作者在解释每一个理论时，都辅以大量的实际应用场景，让我能够清晰地看到这些理论在现实世界中的价值。即使是一些我之前接触过的统计方法，在这本书里也被赋予了新的视角和更深入的阐释，让我受益匪浅。这本书的逻辑结构也非常清晰，层层递进，就像在跟我一步一步地探索数据分析的奥秘。我个人尤其喜欢它在理论讲解之后，总是紧跟着一系列的案例分析，这让我能够将学到的知识立即付诸实践，巩固理解。

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先生做学问之态度值得吾辈学习

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