DEA中BBC模型Python代码
时间: 2024-05-13 22:11:27 浏览: 13
BBC模型是一种基于DEA的效率评价方法,它将企业的输入、输出指标转化为投入、产出量,并通过计算得出企业的效率值。在Python中,可以使用pyDEA库实现BBC模型的计算。下面是一个简单的BBC模型的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from pyDEA.DEA import DEA
# 输入指标
inputs = np.array([
[1000, 200],
[1200, 250],
[1300, 300],
[1500, 350],
[1700, 400]
])
# 输出指标
outputs = np.array([
[5000, 800],
[6000, 900],
[6500, 1000],
[7000, 1200],
[7500, 1300]
])
# 创建DEA对象并进行BBC模型计算
dea = DEA(inputs, outputs)
dea.set_DMU_names(['DMU1', 'DMU2', 'DMU3', 'DMU4', 'DMU5'])
dea.bbc_model()
# 输出结果
print(dea.efficiency_scores)
```
上述代码中,我们首先定义了输入指标和输出指标,并使用pyDEA库创建了一个DEA对象。然后,我们使用`set_DMU_names`方法设置了每个DMU的名称,并使用`bbc_model`方法计算了BBC模型。最后,我们输出了每个DMU的效率得分。
相关问题
DEA中BBC模型Python实现
BBC模型是一种基于数据包络分析(DEA)的效率评价方法,它将输入、输出和中间产出进行量化,计算得出每个决策单元(DMU)的效率得分,并进行排名。Python是一种非常流行的编程语言,也可以用于实现BBC模型。
具体地说,实现BBC模型Python需要以下步骤:
1. 安装DEAP(Data Envelopment Analysis Python)库:这是一个开源的DEA库,可用于评估单位效率和效率前沿等指标。
2. 准备输入和输出数据:BBC模型需要将每个DMU的输入、输出和中间产出进行量化。在Python中,你可以使用pandas库读取和处理数据。
3. 构建DEA模型:使用DEAP库中的DEA模型类构建BBC模型,并设置模型参数。
4. 运行DEA模型:将输入和输出数据作为参数传入DEA模型,运行模型并计算每个DMU的效率得分。
5. 进行排名和可视化:根据得分对DMU进行排名,并可视化结果以便更好地理解。
dea模型python代码
DEA模型是一种用于评估决策单元(比如公司、组织或国家)相对效率的方法。在Python中,我们可以使用`pyDEA`库来实现DEA模型的计算和分析。以下是一个使用`pyDEA`库来进行DEA模型分析的示例Python代码:
```python
import pyDEA
# 创建一个包含输入、输出、权重和决策单元数据的DataFrame
data = {
'Input1': [100, 120, 150, 90],
'Input2': [80, 100, 120, 70],
'Output1': [200, 250, 300, 180],
'Output2': [150, 180, 200, 120]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建一个DEA模型实例
model = pyDEA.DEAProblem(df, 'Input1, Input2', 'Output1, Output2')
# 解决DEA模型
model.solve()
# 获取效率得分
efficiency_scores = model.E[0]
# 打印结果
for i, score in enumerate(efficiency_scores):
print(f"决策单元{i+1}的效率得分为:{score}")
```
在这个示例中,我们首先导入`pyDEA`库,然后创建了一个包含输入、输出和决策单元数据的DataFrame。接下来,我们创建了一个DEA模型实例,并使用`solve`方法来求解DEA模型。最后,我们获取了各个决策单元的效率得分,并将其打印出来。
通过这个示例代码,我们可以很容易地利用`pyDEA`库来进行DEA模型分析,评估决策单元的相对效率,从而帮助决策者进行决策和优化。