Introduction to the Theory and Application of Data Envelopment Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Thanassoulis, Emmanuel

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2001-7

价格:$ 202.27

装帧:HRD

isbn号码:9780792374299

丛书系列:

图书标签:

• Data Envelopment Analysis
• DEA
• Efficiency Analysis
• Performance Measurement
• Operations Research
• Management Science
• Productivity
• Benchmarking
• Optimization
• Economics

好的，这是一份关于 《数据包络分析的理论与应用导论》 这本书的详细图书简介，但内容完全不涉及该书的具体主题。 --- 书名：面向未来的技术管理：创新、敏捷与可持续发展战略 作者：[虚构作者姓名] 出版社：[虚构出版社名称] --- 图书简介 在二十一世纪的技术变革浪潮中，企业面临着前所未有的复杂性和快速迭代的挑战。传统的管理范式在应对数字化转型、全球供应链重塑以及日益严格的环境法规时，显得力不从心。《面向未来的技术管理：创新、敏捷与可持续发展战略》正是为应对这些时代课题而撰写的一部综合性专著。本书旨在为技术领导者、战略规划师以及致力于实现长期竞争优势的组织提供一套系统、实用的框架与工具。 本书的论述核心聚焦于“韧性”与“前瞻性”，探讨如何在技术投资、组织结构与运营流程中融入弹性思维，确保企业能够在不确定性中保持增长动力。全书结构清晰，分为四个紧密关联的部分，层层递进地构建了一个完整的前沿技术管理蓝图。 第一部分：技术创新的驱动力与生态系统重塑 本部分深入剖析了驱动当代技术创新的核心力量及其对传统行业格局的颠覆性影响。我们首先考察了诸如人工智能（AI）的深度集成、量子计算的潜在突破以及生物技术与信息技术融合（Bio-IT Convergence）等前沿技术领域。重点在于理解这些技术并非孤立存在，而是通过复杂的创新生态系统相互作用，共同塑造市场动态。 我们将详细分析开放式创新（Open Innovation）的实践模型，探讨企业如何有效地与初创公司、学术机构及跨行业伙伴进行协同，加速内部研发进程并捕获外部知识。书中特别强调了构建“知识共享与产权保护”的平衡机制，这是成功参与创新网络的关键。此外，本部分还涵盖了技术路线图（Technology Roadmapping）的现代化方法，指导管理者如何将宏观的商业愿景转化为可执行、可迭代的技术部署计划，特别是在面对“颠覆性技术”的出现时，如何进行技术组合管理（Technology Portfolio Management）以分散风险并抓住新兴机遇。 第二部分：敏捷性与组织形态的变革 技术的快速发展要求组织具备极高的响应速度。第二部分将视角转向组织结构和运营模式的优化，核心讨论如何通过敏捷性（Agility）重塑企业能力。我们跳出了传统的“敏捷开发”范畴，将其提升至企业整体战略层面——企业敏捷性（Enterprise Agility）。 本书详尽阐述了如何构建跨职能的、自组织的小型团队结构，以及如何利用DevOps和持续交付（Continuous Delivery）的原则来加速价值交付周期。重要的章节在于对“数据驱动的决策机制”的探讨，强调数据在快速响应市场变化中的支撑作用，而非仅仅是事后报告。我们引入了“最小可行产品（MVP）”概念的延伸应用，指导企业在资源有限的情况下，快速验证市场假设，并建立快速失败、快速学习的文化。组织文化与治理结构的变化是实现敏捷性的基石，因此，本部分也对自上而下的授权与自下而上的创新驱动之间的动态平衡给出了深刻见解。 第三部分：可持续性与负责任的技术治理 在全球气候变化和资源稀缺的背景下，技术管理必须与可持续发展目标（SDGs）深度融合。第三部分致力于探讨如何将环境、社会和治理（ESG）标准融入技术战略的每一个环节。 我们探讨了“绿色信息技术（Green IT）”的实施细节，包括优化数据中心能效、采用低功耗硬件以及设计环境友好的软件架构。更深层次的讨论涉及技术供应链的透明度与道德规范，即如何利用新兴技术（如区块链）来追踪原材料来源、确保劳工标准，并实现碳足迹的精确量化。此外，本书批判性地分析了人工智能伦理与偏见问题，为管理者提供了构建“可解释性、公平性与问责制”技术系统的实用指南。可持续性不再是成本中心，而是驱动长期价值创造和品牌忠诚度的核心竞争力。 第四部分：面向未来的技术领导力与人才战略 任何技术战略的成功最终都取决于人。本书的最后一部分聚焦于培养能够驾驭这种复杂性环境的下一代技术领导者。 我们剖析了T型人才（T-shaped professionals）的培养模式，强调技术深度与跨领域广度的结合。书中提出了“适应性领导力模型（Adaptive Leadership Model）”，帮助管理者在模糊不清的环境中引导团队，侧重于情境感知和利益相关者管理，而非僵化的计划执行。人才战略部分着重讨论了持续学习（Continuous Learning）平台的构建，以及如何在组织内部建立“技能的内部市场”，以高效地匹配组织需求与员工潜力。最后，本书以对未来技术趋势的预测性展望收尾，鼓励读者以一种批判性、参与性的态度，持续迭代其技术管理框架，确保组织始终处于技术前沿，实现长期、负责任的繁荣。 目标读者： 首席信息官（CIO）、首席技术官（CTO）、技术战略总监、高级项目经理、企业转型顾问，以及所有对未来企业技术治理感兴趣的研究人员与高潜人才。 ---

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我一直对如何量化和评估复杂系统的性能抱有浓厚的兴趣，尤其是在管理和经济学领域。一本名为《Introduction to the Theory and Application of Data Envelopment Analysis》的书吸引了我的注意。虽然我对“数据包络分析”（DEA）这一术语并不陌生，但我对其理论深度和实际操作的细节仍有许多疑问。我希望这本书能够深入浅出地解释DEA的核心原理，包括它如何利用线性规划来构建效率前沿，以及如何定义和计算相对效率。我特别好奇的是，书中是否会详细阐述不同DEA模型（如CCR、BCC模型）之间的差异及其适用场景，以及如何处理输入和输出变量的选择问题。更重要的是，我期待书中能够提供大量真实的案例研究，展示DEA如何在不同行业和组织中得到应用，例如在金融服务、医疗保健、教育、公共部门等领域，用以评估绩效、识别最佳实践、并为资源分配提供决策依据。我希望这本书能够帮助我理解，DEA是如何在没有明确生产函数的情况下，对一组同质性的决策单元（DMUs）进行相对效率评估的，并且能够解释其计算出的效率值所代表的实际意义。如果书中还包含如何解读DEA结果、以及如何将分析结果转化为 actionable insights 的指导，那就更完美了。

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我最近开始探索一些关于决策支持系统的新方法，一本名为《Introduction to the Theory and Application of Data Envelopment Analysis》的书引起了我的注意。虽然这本书的标题听起来可能有些技术性，但我对它所揭示的“数据包络分析”（DEA）这一概念非常感兴趣。我推测，这本书将深入探讨DEA如何作为一种非参数的数学规划方法，来衡量一组同质性决策单元（DMUs）的相对效率。我非常好奇，它究竟是如何在不预设权重的情况下，自动识别出效率前沿，并为每个DMU计算出一个介于0和1之间的效率分数。更吸引我的是，书名中明确提到了“应用”，这让我期待能够看到DEA在各种实际场景中的落地案例。例如，我希望书中能展示DEA如何被用于评估不同门店的销售业绩、不同工厂的生产效率、甚至不同学校的教学质量。我期待这本书能够帮助我理解，DEA是如何在投入和产出变量数量不一致或关系复杂的情况下，依然能够提供有价值的洞察。如果书中能够详细介绍如何根据具体的业务场景来选择合适的DEA模型，并且能够指导如何分析和解读DEA的结果，从而为改进决策提供科学依据，那么这本书对我来说将是一份非常宝贵的财富，能够帮助我在面对复杂的绩效评估问题时，拥有更强大的工具和更清晰的思路。

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最近我入手一本关于数据包络分析（DEA）的入门读物，名为《Introduction to the Theory and Application of Data Envelopment Analysis》。坦白说，我对DEA这个概念之前了解不多，但它所承诺的“理论与应用”相结合的视角，深深地吸引了我。我预期这本书能够为我揭示DEA的内在逻辑，例如它如何巧妙地利用线性规划技术，在没有预设权重的情况下，为一组具有相似目标的决策单元（DMUs）找到相对效率的前沿面。我尤其感兴趣的是，书中的理论部分将如何解释“效率”这一概念在DEA框架下的具体定义，以及如何处理“效率”随投入和产出变量数量变化而产生的复杂性。此外，我非常期待书中能够提供详实的案例分析，用以展示DEA在实际工作场景中的强大之处。例如，在比较不同分店的盈利能力、不同医院的服务质量、或是不同研究机构的产出效率时，DEA是否能提供超越主观判断或传统统计方法的客观依据？我希望书中能够引导读者理解，DEA不仅仅是一个数学工具，更是一种决策支持系统，能够帮助管理者识别出表现优异的DMUs作为标杆，并为表现不佳的DMUs提供改进方向的启示。这本书如果能清晰地阐述DEA的优势与局限性，并指导如何避免常见的应用误区，那就再好不过了。

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最近我入手一本关于数据分析方法的新书，叫做《Introduction to the Theory and Application of Data Envelopment Analysis》。我对这本书充满期待，因为它聚焦于一种我一直以来都觉得很有潜力的评估工具——数据包络分析（DEA）。我希望这本书能够为我打开一扇关于DEA的“新世界”的大门，让我能够系统地了解其背后的数学原理，比如它是如何通过构建一个由最优的决策单元（DMUs）组成的“效率前沿”来衡量其他DMUs的相对效率的。我特别想知道，书中是如何解释DEA在处理多个输入和多个输出时的独特优势，以及它在什么情况下比传统的回归分析或其他统计方法更具解释力。此外，我非常看重理论与实践的结合，所以这本书中的“应用”部分对我来说至关重要。我希望能够看到大量生动的案例，比如DEA如何被用来评估银行的分支机构效率、医院的服务质量、科研机构的产出水平，甚至政府部门的服务效能。我希望能从中学习到如何根据不同的评估目标，选择合适的DEA模型，并如何解读计算出的效率得分，以及如何利用这些信息来提出改进建议。这本书如果能帮助我掌握一种科学、量化的方法来评估和提升组织的整体表现，那么它的价值就无可估量。

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我一直对如何科学地衡量和评估各种系统（无论是企业、组织还是公共服务机构）的效率充满了兴趣，尤其是在资源有限的情况下，如何找到最佳的资源配置方案。我最近翻阅了一本名为《Introduction to the Theory and Application of Data Envelopment Analysis》的书，虽然这本书的标题并没有直接点明我要寻找的“最优解”的具体方法，但它所探讨的“数据包络分析” (Data Envelopment Analysis, DEA) 似乎是一个极具潜力的研究工具。我非常好奇，DEA究竟是如何在一个多投入、多产出的复杂系统中，识别出相对最优的决策单元（Decision Making Unit, DMU）的？我猜想，书中会详细介绍DEA的理论基础，比如它所依赖的数学规划模型，如何构建目标函数和约束条件，以及如何解释计算出的效率得分。更重要的是，我期望书中能够通过丰富的案例研究，展示DEA在不同领域的实际应用，比如在银行、医院、学校、电力公司，甚至是政府部门的绩效评估中，它能否提供比传统方法更具洞察力的分析结果？我特别想了解，当面临数据稀疏、变量众多或者投入产出关系非线性的情况时，DEA是否能够依然保持其稳健性和有效性？这本书的吸引力在于它提供了一个量化的框架，来解决那些看似难以捉摸的效率问题，让我有机会从更深层次理解“什么是真正的有效率”，以及“如何实现它”。

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