数据包络分析（DEA）是一种非参数方法，用于评估一组决策单元（DMU）的相对效率。它通过构建一个由所有 DMU 形成的包络面来实现，在这个包络面上，每个 DMU 都被视为最有效率的。

DEA 的工作原理是这样的：

1. 确定输入和输出指标：识别反映 DMU 效率的输入和输出变量。例如，一家公司的输入可以是员工人数和原材料成本，而输出可以是销售额和利润。

2. 计算相对效率：通过使用线性规划技术，DEA 计算每个 DMU 相对于包络面的效率值。效率值为 1 表示 DMU 处于包络面上，因此是最有效率的。

3. 识别无效 DMU：如果一个 DMU 的效率值低于 1，则表明它低于效率包络面。这些 DMU 被称为无效 DMU。

4. 分析效率差异：通过比较不同 DMU 的输入和输出，DEA 可以帮助确定导致效率差异的原因。

DEA 的优势包括：

DEA 的应用范围很广，包括：