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Daten in-Mantel-Analyse (DEA) und der Data Envelopment Analysis sind Begriffe für eine Technologie, um die Effizienz-Analyse aus dem Bereich Operationen der Forschung, die weit verbreitet in der ökonomischen Wissenschaft gefunden. Es dient der vergleichenden Messung der Effizienz der Organisation A-Einheiten oder Entscheidung Einheiten.
Die DEA nimmt / geht zurück auf Charnes, Cooper und Rhodes. Er legt eine Technologie, um die Messung des relativen Effizienz der Entscheidung Einheiten so genannte (Decision Making Unit (DMU)). Eine Entscheidung Gerät kann jedes Objekt, das durch Inputs (zB Kosten, Arbeitsaufwand in Stunden) und Output (zB Umwandlung, Qualität) charakterisiert werden kann. Entscheidung Einheiten können zB Universitäten, Krankenhäuser, Bankfilialen, Niederlassungen von einem gewerblichen Unternehmen oder Werk eines Automobilherstellers werden. Es ist wichtig, dass mit einer Anwendung der DEA auf eine Gruppe von Entscheidung Einheiten, alle Einheiten der Entscheidung die gleichen Ein-und Ausgänge haben. So, dass die Anwendung der DEA ein sinnvolles Ergebnis liefert, sollte nur Entscheidung Einheiten mit einer Anwendung, die ähnlich sind zu betrachten. So keine Krankenhäuser sollten mit Universitäten verglichen werden. Mit Hilfe der DEA die relative Effizienz der Entscheidung Einheiten gemessen, da die Entscheidung Einheiten innerhalb der Gruppe dienen als Vergleich Maßstab. Allerdings spricht man von absoluter Effizienz, wenn ein Vergleich Maßstab angegeben ist. Ein solcher Vergleich Maßstab, die eben nicht in der DEA gegeben, wäre eine Produktion funktionieren kann.
Die DEA macht für einen Benutzer möglich, mehrere Eingänge und mehrere Ausgänge zu betrachten. Ein-und Ausgänge sind vergleichbar häufig nicht miteinander. Zum Beispiel die Konvertierung ist nicht direkt vergleichbar mit der Qualität. Da die Konvertierung in Euro angegeben und die Qualität ist zB mit einer Effizienz-Analyse (z. B. 5 = hohes Qualitätsniveau, 3 = mittleres Qualitätsniveau, 1 = niedriges Qualitätsniveau) ausgewertet. Deshalb ist die Ein-und Ausgänge sind durch Bedeutungserklärungen multipliziert. Eine Besonderheit der DEA im Vergleich zu anderen Effizienz-Analyse-Techniken besteht darin, dass die Bedeutung Bedeutung der Ein-und Ausgänge innerhalb des Modells und nicht durch den Benutzer gegeben zu haben, ermittelt werden.
Für die Bewertung der Effizienz der Entscheidung Einheiten für jeden Entscheider einen Wirkungsgrad Wert berechnet. Diese Effizienz und / oder Ineffizienzwert Maßnahmen auf der Grundlage der in beobachtet und Ausgänge eines DMU den Abstand zum effizienten Rand (DATA Envelope). Diese effiziente Rand ist aus der Gruppe der Entscheidung Einheiten, die mit den jeweiligen DEA Antrag als gebildet wird. Von der Wirkungsgrad einer Entscheidung Einheit Verbesserungspotenziale können direkt für das Management abgeleitet werden.
Mit der Anwendung der DEA auf eine Gruppe von Einheiten Entscheidung eines Optimierungsproblems muss für jeden Entscheider gelöst werden. In der Grundform eines DEA-Modell ist ein Problem der Quotient Programmierung. Da der Wirkungsgrad einer Entscheidung Gerät ist ein Quotient, in dessen Zähler die Summe der gewichteten Ausgänge entfernt und in die zu Nenner die Summe der gewichteten Eingänge. Die Lösung eines Problems der Quotient Programmierung ist nicht einfach, da die Zielfunktion nichtlinear ist. Daher ist das Problem mit Hilfe der Charnes Cooper-Transformation in einer Weise in ein Problem der linearen Programmierung angegebenen umgewandelt.
- Technik für Ordnung Preference von Similarity Tonne ideale Lösung (TOPSIS)
- Operational Competitiveness Bewertung (OCRA)
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