Python怎么做DEA分析

1、引言

数据包络分析（DEA）是一种非参数的线性编程方法，用于评估决策单元（DMUs）在给定输入和输出条件下的相对效率，DEA通过构建一个包络面，比较每个DMU与最优生产前沿面的距离，从而确定其效率，在Python中，可以使用pyDEA库来进行DEA分析，本文将详细介绍如何在Python环境中实现DEA分析。

2、安装pyDEA库

确保已经安装了Python环境，接下来，使用pip安装pyDEA库，在命令行中输入以下命令：

pip install pydea

3、准备数据

在进行DEA分析之前，需要准备输入和输出数据，这些数据通常以表格形式呈现，每个DMU的输入输出数据占据一行，以下是一个简单的示例数据集：

import pandas as pd
创建输入输出数据集
data = {
    'DMU': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'Input1': [10, 12, 14, 16],
    'Input2': [8, 6, 7, 5],
    'Output1': [20, 25, 22, 18],
    'Output2': [22, 23, 20, 21]
}
将数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
查看数据
print(df)

4、进行DEA分析

使用pyDEA库中的DEAModel类进行DEA分析，需要确定输入和输出指标，然后创建DEA模型并计算效率。

from pydea import DEAModel
确定输入和输出指标
inputs = ['Input1', 'Input2']
outputs = ['Output1', 'Output2']
创建DEA模型
model = DEAModel(df, inputs, outputs)
计算效率
efficiency = model.solve()
查看效率结果
print(efficiency)

5、结果解读

DEA分析的结果通常包括两个部分：技术效率（TEC）和规模效率（SEC），技术效率反映了DMU在当前规模下是否充分利用了资源，而规模效率则反映了DMU是否在最优规模下运营，在结果中，每个DMU都会有一个效率得分，得分越接近1表示效率越高。

查看技术效率和规模效率
print(efficiency['Technical Efficiency'])
print(efficiency['Scale Efficiency'])

6、结论

通过上述步骤，我们成功地在Python环境中使用pyDEA库进行了DEA分析，DEA分析可以帮助我们了解不同DMU在资源利用和规模运营方面的效率，为决策提供有力支持，需要注意的是，DEA分析的结果受到数据质量和模型设定的影响，因此在实际应用中应谨慎解读。