1、AnalyticVisualizations(可視化分析)：不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓觀眾聽(tīng)到結(jié)果。

2、DataMiningAlgorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法)：可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3、PredictiveAnalyticCapabilities(預(yù)測(cè)性分析能力)：數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。

4、SemanticEngines(語(yǔ)義引擎)：知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來(lái)了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5、DataQualityandMasterDataManagement(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)：數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

1、Analytic Visualizations(可視化分析)：不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓觀眾聽(tīng)到結(jié)果。2、Data Mining Algorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法)：可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3、Predictive Analytic Capabilities(預(yù)測(cè)性分析能力)：數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。

4、Semantic Engines(語(yǔ)義引擎)：知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來(lái)了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5、Data Quality and Master Data Management(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)：數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

在多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)的世界中，DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）憑借其客觀的效率評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，成為了眾多領(lǐng)域如環(huán)境保護(hù)、產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)估的得力工具。它的核心在于通過(guò)產(chǎn)出與投入比率，不依賴主觀賦權(quán)，直接揭示資源利用效率。Python 3版本的DEA模型，結(jié)合Gurobi優(yōu)化器，為我們提供了強(qiáng)大的分析手段，包括CCRS（投入導(dǎo)向）和BCC（產(chǎn)出導(dǎo)向）等模式。

DEA模型基礎(chǔ)

DEA模型的核心是對(duì)決策單元（DMU）進(jìn)行分析，其中包含明確的投入和產(chǎn)出。CCRS模型，以效益評(píng)價(jià)指數(shù)衡量效率，通過(guò)線性化處理，揭示資源使用的優(yōu)化空間。BCC模式則更關(guān)注技術(shù)效益，通過(guò)交叉模式，提供了更為保守的效率評(píng)估視角。

在實(shí)踐中，A&P模式的CCRs模型不僅識(shí)別出高效的單元，而且區(qū)分了它們的質(zhì)量。以下是Python 3實(shí)現(xiàn)的DEA類的簡(jiǎn)要框架：

Python環(huán)境：

開發(fā)工具：

依賴模塊：

…

核心函數(shù)：

- CCR函數(shù)：模型設(shè)置和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)DEA分析的基石。

規(guī)模報(bào)酬：

以天津市的可持續(xù)發(fā)展為例，構(gòu)建的投入和產(chǎn)出指標(biāo)包括政府財(cái)政收入與GDP的比例、環(huán)保投資與GDP的比例、科技人員與人口比例，以及人均GDP和城市環(huán)境質(zhì)量。執(zhí)行DEA分析，涵蓋了技術(shù)效益（BCC）、規(guī)模效益（CCRS和BCC）、綜合技術(shù)效益（CCRS）以及投入冗余率和產(chǎn)出不足率的衡量。

報(bào)告生成功能，如"DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析報(bào)告.xlsx"，方便用戶自定義命名。通過(guò)實(shí)際案例，展示了DEA分析在具體問(wèn)題中的應(yīng)用，如天津市可持續(xù)發(fā)展政策的效率評(píng)估。

DEA的優(yōu)勢(shì)在于其多屬性考慮和無(wú)主觀權(quán)重的特性，但需注意的是，它評(píng)估的是相對(duì)效率而非絕對(duì)，且受限于線性模型處理非線性問(wèn)題的能力?？傮w來(lái)說(shuō)，DEA是數(shù)學(xué)建模的強(qiáng)大工具，但評(píng)價(jià)結(jié)果依賴于問(wèn)題背景，缺乏絕對(duì)客觀性。

參考文獻(xiàn)：

-茆詩(shī)松等人，《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)教程》

-《運(yùn)籌學(xué)》教材編寫組，《運(yùn)籌學(xué)》

- Thanassoulis等人關(guān)于高等教育機(jī)構(gòu)效率分析的論文

- Ramanathan的DEA入門指南

最后，DEA的深入理解需要不斷探索和實(shí)踐，如Sage Publishing的資料，維基百科的詳細(xì)介紹，以及簡(jiǎn)禎富博士的授課PPT，共同構(gòu)建起DEA分析的完整理論框架。

1、數(shù)據(jù)處理工具：Excel

數(shù)據(jù)分析師，在有些公司也會(huì)有數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)挖掘工程師等等。他們最初級(jí)最主要的工具就是Excel。有些公司也會(huì)涉及到像Visio，Xmind、PPT等設(shè)計(jì)圖標(biāo)數(shù)據(jù)分析方面的高級(jí)技巧。數(shù)據(jù)分析師是一個(gè)需要擁有較強(qiáng)綜合能力的崗位，因此，在有些互聯(lián)網(wǎng)公司仍然需要數(shù)據(jù)透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項(xiàng)目計(jì)劃導(dǎo)圖演練、PPT高級(jí)動(dòng)畫技巧等。

2、數(shù)據(jù)庫(kù)：MySQL

Excel如果能夠玩的很轉(zhuǎn)，能勝任一部分?jǐn)?shù)據(jù)量不是很大的公司。但是基于Excel處理數(shù)據(jù)能力有限，如果想勝任中型的互聯(lián)網(wǎng)公司中數(shù)據(jù)分析崗位還是比較困難。因此需要學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作;數(shù)據(jù)表的基本操作、MySQL的數(shù)據(jù)類型和運(yùn)算符、MySQL函數(shù)、查詢語(yǔ)句、存儲(chǔ)過(guò)程與函數(shù)、觸發(fā)程序以及視圖等。比較高階的需要學(xué)習(xí)MySQL的備份和恢復(fù);熟悉完整的MySQL數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)流程。

3、數(shù)據(jù)可視化：Tableau& Echarts

如果說(shuō)前面2條是數(shù)據(jù)處理的技術(shù)，那么在如今“顏值為王”的現(xiàn)在，如何將數(shù)據(jù)展現(xiàn)得更好看，讓別人更愿意看，這也是一個(gè)技術(shù)活。好比公司領(lǐng)導(dǎo)讓你對(duì)某一個(gè)項(xiàng)目得研究成果做匯報(bào)，那么你不可能給他看單純的數(shù)據(jù)一樣，你需要讓數(shù)據(jù)更直觀，甚至更美觀。