問題引入：
我們知道對於研究因果問題，如A對B影響，我們一般采用的是參數回歸的方法。估計出參數，然后可以進行影響效應分析或預測。而對於效率或是績效評價問題則是主要采取非參數的方法，DEA便為大家廣泛運用解決此類問題。
首先我們先談一下“效率”的理解。效率是指單位時間的工作量。從經濟的角度通俗講，在生產活動中，給你一定的投入（可以是勞動，土地，資金等）和技術情況下，能不能達到預期的要求或需求的一個評價方式。由此可見，效率主要與投入和產出指標有關。那我們很自然的定義效率等於投入產出比。
效率測度：
我們知道在生產活動過程中，主要是由投入和產出兩個環節構成。在投入這一環節，即生產過程中消耗各種資源，產出即產出各種產品或服務。可以看到投入及產出這一過程一般是有多種指標的。投入我們也一般稱為“輸入”，產出稱為“輸出”。我們要評價的個體或單位稱之一個“決策單元”。比如對於一個造紙廠，投入是勞動力，資本和原料等，產出便是紙及排放的一些廢水廢氣等。那這個生產活動相對來說是否具有效率，效率值又是多少，我們就需要一個評價方式和度量手段。
對於單投入，單產出比較簡單進行效率評價。那對於我們的多投入，多產出問題了？我們可以給各個投入，各個產出賦予合適的權重，使得這個加權產出與加權投入之比盡可能的大，然后去進行我們的相對效率的評價。那我們怎么去找這個權重，那便是通過我們的輸入和輸出的數據去獲得。便有了DEA方法。
DEA簡單介紹：
（1）定義：DEA叫做數據包絡分析。它是用來分析個體或單位的效率（或績效）評價的一種非參數方法。基本原理就是保持決策單元的輸入或者輸出不變借助我們的線性規划和統計數據確定相對有效的生產前沿面，通過比較決策單元偏離前沿面的程度來判斷相對有效性。
（2）生產前沿面的解釋：（以兩個投入一個產出為例）
比如一個工廠生產產品，投入指標為自然資源為土地，勞動資源為工人，來生產產品。
則我們的投入產出比為：(4,3) (7,3) (8,1) (4,2) (2,4)，在圖中表示：
對於我們的一個決策單元，我們的投入和產出都有對應的值，我們的投入和產出可以對應一個投入產出的集合，在這個集的邊界，即表示以現有的投入獲得最大的產出或是在現有的產出條件下最小投入的邊界。那么我們以這樣一個邊界面稱為生產前沿面。那么在前沿面上的即為相對有效。偏離生產前沿面的為無效。（此處為投入產出比，即比值越小越好）。
此處ABC點出的效率值為1，D點的距離d=OD/OP，我們的效率值是小於等於1的，效率E=OP/OD,由此從投入產出比出發，效率等於距離的倒數。類似從產出投入比角度出發，效率則等於距離。
（3）DEA基本原理及CCR模型：
投入產出表：
...
DEA的特點：
（1）適用於多輸入多輸出的效率評價問題，處理這方面的問題具有優勢。
（2）只研究輸入輸出數據，不對數據進行其他處理，不需要了解數據之間的某些表達式關系
（3）對於權重無任何要求，只從決策單元的實際輸入輸出數據求出最優權重，具有很強的客觀性。
DEA方法的具體步驟：
（1）了解具體問題，確定評價對象的一些關系，因素
（2）建立評價的體系，選擇決策單元
（3）明確輸入指標，輸出指標。確定輸入輸出指標的具體度量指標
（4）收集整理數據
（5）模型求解
（6）分析結果，評價合理性
DEA主要應用：
（1）經濟效率評價
（2）績效評價
（3）風險評估，銀行評價等等
最后，說明的是，這里只是簡單介紹，並不是公理規范化的介紹，像基本背景,基本假設:規模報酬不變，可變等引出的其他模型等。有關概念：生產可能集，規模效率，技術效率等，以及求解線性規划問題中一些公理，如凸性，錐性等都沒有介紹，等等這些有待進一步學習和理解。
數據包絡分析DEA教程(西安交大)PPT
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