1、AnalyticVisualizations(可視化分析)：不管是對數(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)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。

2、DataMiningAlgorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法)：可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價值。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)測性的判斷。

4、SemanticEngines(語義引擎)：知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(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)。語義引擎需要被設(shè)計成能夠從“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踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預(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)自己說話，讓觀眾聽到結(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)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價值。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)測性的判斷。

4、Semantic Engines(語義引擎)：知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(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)。語義引擎需要被設(shè)計成能夠從“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踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

在多指標(biāo)綜合評價的世界中，DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）憑借其客觀的效率評估標(biāo)準(zhǔn)，成為了眾多領(lǐng)域如環(huán)境保護、產(chǎn)品質(zhì)量評估的得力工具。它的核心在于通過產(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模型的核心是對決策單元（DMU）進行分析，其中包含明確的投入和產(chǎn)出。CCRS模型，以效益評價指數(shù)衡量效率，通過線性化處理，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，通過交叉模式，提供了更為保守的效率評估視角。

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

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，實現(xiàn)DEA分析的基石。

規(guī)模報酬：

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。

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

DEA的優(yōu)勢在于其多屬性考慮和無主觀權(quán)重的特性，但需注意的是，它評估的是相對效率而非絕對，且受限于線性模型處理非線性問題的能力?？傮w來說，DEA是數(shù)學(xué)建模的強大工具，但評價結(jié)果依賴于問題背景，缺乏絕對客觀性。

參考文獻：

-茆詩松等人，《概率論與數(shù)理統(tǒng)計教程》

-《運籌學(xué)》教材編寫組，《運籌學(xué)》

- Thanassoulis等人關(guān)于高等教育機構(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踐，如Sage Publishing的資料，維基百科的詳細(xì)介紹，以及簡禎富博士的授課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。他們最初級最主要的工具就是Excel。有些公司也會涉及到像Visio，Xmind、PPT等設(shè)計圖標(biāo)數(shù)據(jù)分析方面的高級技巧。數(shù)據(jù)分析師是一個需要擁有較強綜合能力的崗位，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項目計劃導(dǎo)圖演練、PPT高級動畫技巧等。

2、數(shù)據(jù)庫：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)會數(shù)據(jù)庫技術(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)類型和運算符、MySQL函數(shù)、查詢語句、存儲過程與函數(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，這也是一個技術(shù)活。好比公司領(lǐng)導(dǎo)讓你對某一個項目得研究成果做匯報，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。