数据的有效性检验讲义
GCP培训讲义
详细解读GCP的各项原则，如科 学、公正、伦理等，结合实际案 例进行讲解，使学员深入理解如 何在实践中运用这些原则。
GCP临床试验设计
临床试验方案设计
介绍临床试验方案的基本要素，包括 研究目的、试验设计、样本量、数据 收集与分析等，以及如何根据GCP原 则制定科学合理的试验方案。
临床试验实施与管理
GCP伦理与法规遵循
伦理审查与批准
介绍伦理审查委员会的职责和工作流程，强调伦理审查的重要性和必要性，以及 如何获得伦理审查批准。
法规遵循与监管要求
讲解GCP相关的法律法规和监管要求，包括药物临床试验质量管理规范、医疗器 械临床试验规定等，以及如何确保试验符合相关法规要求。
03
GCP实践操作
GCP临床试验方案设计
GCP技术发展与应用
数字化与智能化
随着信息技术的发展，GCP将更加注重数字化和智能化技术的应用，如人工智能、大数据分析等，以提高监管效 率和准确性。
质量控制与管理
GCP将更加注重质量控制与管理，加强药品生产、研发、临床试验等环节的质量监管，以确保药品质量和安全性 。
GCP在全球范围内的推广与普及
始实施GCP。
2003年，中国国家食品药品监督管理 局颁布了《药物临床试验质量管理规范 》，进一步细化了临床试验的管理要求
。
随着中国药品研发和上市的快速发展， GCP不断得到完善和更新，以适应新的
监管要求和技术发展。
GCP的应用领域
药品研发
GCP应用于新药和仿制药的临床 试验，确保试验数据的科学性和 可靠性，为药品上市提供支持。
讲解临床试验的执行过程，包括试验 流程、质量控制、数据采集等方面的 要求，以及如何确保试验的公正性和 科学性。
DEA讲义(免费学习课件,源自网络,如有侵权请留言告知,本人立即删除,谢谢!)
定义1 若线性规划（P）的最优值hj *＝1，则称决策单元 DMUj 为弱DEA有效
0 0
定义2 若线性规划（P）的解中存在w*＞0，μ* ＞0， 并且最优值hj *＝1，则称决策单元DMUj 为DEA有效的
0 0
• 定理2 DMUj 为弱DEA有效的充要条件是线性规划 （D）的最优值θ*＝1； DMUj 为DEA有效的充要条件是 线性规划（D）的最优值θ*＝1，并且对于每个最优解λ*， 都有s*＋＝0，s*-＝0
∧ −0 ∧ +0
• 设
定理3
+0
设 x i j 0 = θ 0 xij 0 − S i , y rj 0 = yrj 0 + S r
− 其中 S r , S i 0 , θ 0 是决策单元j0对应的线性规划（D）的 ∧ ∧ 最优解,则( x i j 0 , y rj 0 )为DMUj 对应的(x0,y0)在DEA的相对有效 面上的投影,它是DEA有效的
应用DEA方法对经济体 方法对经济体 应用 效率的评价
西安交大经济管理学院
目
录：
DEA方法简介 一、 DEA方法简介 DEA基本原理和模型 二、 DEA基本原理和模型 DEA应用案例 三、 DEA应用案例 DEA软件介绍 四、 DEA软件介绍 五、 DEA主要应用领域 DEA主要应用领域 DEA最新研究进展 六、 DEA最新研究进展 七、DEA主要参考文献 DEA主要参考文献
CCR模型的解
CCR模型的解
根据上述的DEA有效性的判别定理,可知: • (1)达到DEA有效的DMU分别为： DMU1,DMU2,DMU4,DMU7,DMU9,DMU11 • (2)非DEA有效的DMU分别为： DMU3,DMU5,DMU6,DMU8,DMU10 • (3)非DEA有效的DMU按定理3进行投影计算结果如后
数据库系统讲义(1)
《数据库系统讲义》第1章绪论第一节数据库系统概述1.1.1 数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统是与数据库技术密切相关的四个基本概念。
一、数据（DATA）数据是数据库中存储的基本对象。
数据在大多数人头脑中的第一个反应就是数字。
其实数字只是最简单的一种数据，是数据的一种传统和狭义的理解。
广义的理解，数据的种类很多，文字、图形、图像、声音、学生的档案记录、货物的运输情况等，这些都是数据。
可以对数据做如下定义：描述事物的符号记录称为数据。
描述事物的符号可以是数字，也可以是文字、图形、图像、声音、语言等，数据有多种表现形式，它们都可以经过数字化后存入计算机。
为了了解世界，交流信息，人们需要描述这些事物。
在日常生活中直接用自然语言（如汉语）描述。
在计算机中，为了存储和处理这些事物，就要抽出对这些事物感兴趣的特征组成一个记录来描述。
例如：在学生档案中，如果人们最感兴趣的是学生的姓名、性别、年龄、出生年月、籍贯、所在系别、入学时间，那么可以这样描述：（李明，男，21，1972，江苏，计算机系，1990）因此这里的学生记录就是数据。
对于上面这条学生记录，了解其含义的人会得到如下信息：李明是个大学生，1972年出生，男，江苏人，1990年考入计算机系；而不了解其语义的人则无法理解其含义。
可见，数据的形式还不能完全表达其内容，需要经过解释。
所以数据和关于数据的解释是不可分的，数据的解释是指对数据含义的说明，数据的含义称为数据的语义，数据与其语义是不可分的。
二、数据库（DataBase，简称DB）数据库，顾名思义，是存放数据的仓库。
只不过这个仓库是在计算机存储设备上，而且数据是按一定的格式存放的。
人们收集并抽取出一个应用所需要的大量数据之后，应将其保存起来以供进一步加工处理，进一步抽取有用信息。
在科学技术飞速发展的今天，人们的视野越来越广，数据量急剧增加。
过去人们把数据存放在文件柜里，现在人们借助计算机和数据库技术科学地保存和管理大量的复杂的数据，以便能方便而充分地利用这些宝贵的信息资源。
测量能力指数评定讲义
测量能力指数评定讲义一、计量要求的导出：根据被检测的量仪（或被校准设备）的测量范围和精度要求，导出计量参数的要求，再选择符合计量要求的计量标准设备。
计量要求导出表同样，测量设备的选择是根据被测量参数的范围和精度要求来确定，同时，还要考虑其经济性和技术的可行性。
例如：在超声探伤设备中，目前国内高档超声探伤仪是欧宁公司生产的超声波相控阵探伤仪，特点是利用相控阵探头对缺陷进行扫描，优点是有成像功能，价值40万元；模拟式超声探伤仪现在价格为2万左右，数字式超声探伤仪价格为4万~6万，公司目前使用的超声探伤仪都为数字式超声探伤仪。
二、不确定度评定测量的目的是为了确定被测量的量值。
测量结果的质量（品质）是量度测量结果可信程度的最重要的依据。
测量不确定度就是对测量结果质量的定量表征，测量结果的可能性很大程度上取决于其不确定度的大小。
所以，测量结果的表述必须同时包含赋予被测量的值以及与该值相关的测量不确定度，才是完整并有意义的。
1、测量不确定度：表征合理地赋予被测量之值的分散性、与测量结果相关联的参数。
注：根据JJF1059－1999《测量不确定度评定表示》此参数可以是用标准差或其倍数，也可以是给定概率下置信区间的半宽。
不确定度恒为正值，由方差得出时取其正平方根。
广义上说：测量不确定度意味着对测量结果的可信性、有效性的怀疑程度和不肯定程度。
标准不确定度：用标准偏差表示的测量结果的不确定度。
（不确定度的）A类评定：对观测列进行统计分析以评定不确定度的方法。
（不确定度的）B类评定：评定标准不确定度的非统计分析方法。
影响量：不是被测量但对测量有影响的量。
合成标准不确定度：当结果由若干其它量得来时，该测量结果的标准不确定度等于这些量的方差和协方差加权的正平方根，权的大小取决于这些量的变化及测量结果影响的程度。
扩展不确定度： 确定测量结果区间的量，期望测量结果以合理地赋予的较高置信水平包含在此区间内。
包含因子：为获得扩展不确定度，作为合成不确定度乘数的数字因子。
《应用DEA方法讲义》课件
开发能够考虑时间变化和动态环境的DEA模型，以更 准确地评估决策单元的效率。
多准则决策
将多准则决策分析方法与DEA相结合，以综合考虑多 种因素对效率的影响，提供更全面的评估结果。
THANKS
感谢观看
时期选择
Malmquist指数通常用于跨时期 比较，而DEA方法既可以用于跨 时期比较也可以用于同一年期的 比较。
适用范围
Malmquist指数主要用于生产率 分析，而DEA方法既可以用于生 产率分析也可以用于效率评价。
06
DEA方法的前景与展 望
DEA方法的局限性
数据依赖性
DEA方法的结果很大程度上依赖于输入和输出数据的准确 性，数据误差或偏差可能导致结果失真。
DEA方法可以分析决策单元的规模收益情况，即随着投入规模的增加，产出的增加比例 是否递增或递减。
通过规模收益分析，可以确定最佳的生产规模，避免规模不经济的现象发生。
在确定最佳标杆的过程中，DEA方法可以帮助识别哪些决策单元在同类中表现最佳，并 分析其成功的原因和经验，以便其他单元借鉴和学习。
04
DEA方法的扩展
DEA与其它效率评价方法比较
投入和产出类型
DEA方法适用于多种投入和产出类型 ，而SBM方法只适用于单一投入和 单一产出类型。
效率计算方式
SBM方法通过线性规划计算效率值， 而DEA方法通过非线性规划计算效率 值。
DEA与其它效率评价方法比较
适用范围
SBM方法适用于规模报酬不变的 情况，而DEA方法适用于规模报 酬可变的情况。
决策单元的相对有效性评价
DEA方法可以对多个决策单 元的相对效率进行评价，有 助于识别哪些单元在同类中 表现优秀，哪些单元需要改
数据有效性概述与示例
数据有效性概述与示例什么是数据有效性验证？Microsoft Excel 数据有效性验证使您可以定义要在单元格中输入的数据类型。
例如，您仅可以输入从A到 F 的字母。
您可以设置数据有效性验证，以避免用户输入无效的数据，或者允许输入无效数据，但在用户结束输入后进行检查。
您还可以提供信息，以定义您期望在单元格中输入的内容，以及帮助用户改正错误的指令。
如果输入的数据不符合您的要求，Excel 将显示一条消息，其中包含您提供的指令。
当您所设计的表单或工作表要被其他人用来输入数据（例如，预算表单或支出报表）时，数据有效性验证尤为有用。
本文介绍了如何设置数据有效性验证，包括可以进行验证的数据类型和可以显示的消息。
还提供了一个工作簿，您可以下载该工作簿，以获取您可以在自己的工作表上进行修改和使用的有效性验证的示例。
可以验证的数据类型Excel 使您可以为单元格指定以下类型的有效数据：数值指定单元格中的条目必须是整数或小数。
您可以设置最小值或最大值，将某个数值或范围排除在外，或者使用公式计算数值是否有效。
日期和时间设置最小值或最大值，将某些日期或时间排除在外，或者使用公式计算日期或时间是否有效。
长度限制单元格中可以输入的字符个数，或者要求至少输入的字符个数。
值列表为单元格创建一个选项列表（例如小、中、大），只允许在单元格中输入这些值。
用户单击单元格时，将显示一个下拉箭头，从而使用户可以轻松地在列表中进行选择。
可以显示的消息类型对于所验证的每个单元格，都可以显示两类不同的消息：一类是用户输入数据之前显示的消息，另一类是用户尝试输入不符合要求的数据时显示的消息。
如果用户已打开Office 助手，则助手将显示这些消息。
输入消息一旦用户单击已经过验证的单元格，便会显示此类消息。
您可以通过输入消息来提供有关要在单元格中输入的数据类型的指令。
错误消息仅当用户输入无效数据并按下Enter 时，才会显示此类消息。
您可以从以下三类错误消息中进行选择：信息消息此类消息不阻止输入无效数据。
质量专业理论与实务讲义(二)
（1)t分布：设x1,x2，…，x n是来自正态总体N(μ，σ2)的一个样本，则有:～N（μ，）,对样本均值施行标准化变换，则有：～N（0，1），当用样本标准s代替上式中的总体标准差σ，则上式u变量改为t变量，标准正态分布N（0，1)也随之改为“自由度为n-1的t分布”，记为t （n-1)，即：～t(n-1).（2)χ2分布：自由度为n—1的χ2分布的概率密度函数在正半轴上呈偏态分布。
（3）F分布：设有两个独立的正态总体N（μ1,σ2）和N(μ2，σ2)，它们的方差相等.又设x1,x2，…，x n是来自N(μ1，σ2）的一个样本；y1，y2，…，y m是来自N（μ2,σ2）的一个样本，两个样本相互独立。
它们的样本方差比的分布是自由度为n—1和m—1的F分布，其中n-1称为分子自由度或第1自由度；m—1称为分母自由度或第2自由度。
F分布的概率密度函数在正半轴上呈偏态分布.考点17：参数估计重点等级：※参数主要是指：①分布中的未知参数，如二项分布b(1，p)中的p，正态分布N(μ,σ2)中的μ,σ2或σ；②分布的均值E（X)、方差Var（X)等未知特征数；③其他未知参数，如某事件的概率P(A）等。
上述未知参数都需要根据样本和参数的统计含义选择适宜的统计量并作出估计。
参数估计有两种基本形式：点估计与区间估计.考点18：点估计重点等级：※※※※1．点估计优良性标准无偏性是表示估计量优良性的一个重要标准，只要有可能，应该尽可能选用无偏估计量，或近似无偏估计量。
有效性是判定估计量优良性的另一个标准。
2．求点估计的方法--矩法估计由于均值与方差在统计学中统称为矩，总体均值与总体方差属于总体矩，样本均值与样本方差属于样本矩.获得未知参数的点估计的方法称为矩法估计。
矩法估计简单而实用,所获得的估计量通常（尽管不总是如此）也有较好的性质。
但是应该注意到矩法估计不一定总是最有效的，而且有时估计也不唯一.3．正态总体参数的估计①正态均值μ无偏估计有两个，一个是样本均值，另一个是样本中位数；②正态方差σ2的无偏估计常用的只有一个，就是样本方差S2,即；③正态标准差σ的无偏估计也有两个，一个是对样本极差R＝x(n）-x(1）进行修偏而得,另一个是对样本标准差s进行修偏而得，具体是：，。
数据的有效性检验讲义
数据的有效性检验讲义摘要本讲义旨在介绍数据的有效性检验的概念、方法和步骤。
数据的有效性检验是数据分析的重要组成部分，通过对数据的有效性进行检验，可以确保数据的准确性和可靠性，从而为后续的数据分析提供可信的基础。
在本讲义中，将介绍数据的有效性检验的几种常见方法，包括数据清洗、异常值检测和缺失值处理等，以及应用这些方法的步骤和技巧。
1. 数据的有效性检验介绍1.1 数据的有效性概念数据的有效性是指数据是否符合预期的要求，包括数据的完整性、准确性、一致性和可靠性。
数据的有效性检验是通过各种方法和技术来评估和验证数据的有效性，以确保数据的可信度和准确性。
1.2 数据的有效性检验的重要性数据的有效性检验对于数据分析的准确性和可靠性至关重要。
如果数据存在错误、缺失或异常值等问题，将会导致数据分析的结果出现偏差或错误，从而影响决策的准确性。
因此，进行数据的有效性检验是确保数据分析结果有效的关键步骤。
2. 数据的有效性检验方法2.1 数据清洗数据清洗是指对数据集中的错误、不一致和不完整数据进行处理的过程。
数据清洗的目的是保证数据的准确性和一致性，以便后续的数据分析能够得到正确和可靠的结果。
数据清洗的常见方法包括去重、填充缺失值和纠正错误等。
2.1.1 去重数据集中可能存在重复的数据记录，去重可以帮助我们排除重复的数据，保证数据的唯一性。
常见的去重方法包括基于列的去重和基于行的去重。
2.1.2 填充缺失值在数据集中，可能存在缺失值的情况，即某些列的数值为空。
填充缺失值的方法主要有删除包含缺失值的行、使用均值或中位数填充缺失值等。
2.1.3 纠正错误数据集中可能存在错误或异常值，例如错误的数据类型、超出合理范围的数值等。
纠正错误的方法包括修改数据类型、排除异常值等。
2.2 异常值检测异常值是指与其他数据明显不符的数值，可能是数据记录错误或异常情况的产生。
异常值检测的目的是识别和排除异常值，以确保数据分析的准确性。
2.2.1 统计方法统计方法是最常用的异常值检测方法之一，基于统计学理论和方法来判断数据是否异常。
QC小组讲义2-4 第二部分(7-11)Revised
“措施”是对策的具体展开，应具有可操作 性；
“负责人”指的是该项措施的具体责任人；
Tianjin | 2015
“ 地点”指的是措施实施的具体地点，而不 是制定对策的地点；
“时间”是针对措施的完成日期，具体到日。 对策表中的前四项“主要原因”、“对策”
第二部分
Tianjin | 2015
第七节 制定对策
准则：4.1.7 制定对策 小组制定对策应: a) 针对主要原因逐条制定对策; b) 必要时，提出对策的多种方案，并进行对
策效果的评价和选择; c)按 5WIH 制定对策表，对策明确、对策目
标可测量、措施具体。
注：5WIH 即 Wh a t ( 对策) 、Why( 目标)、
3、再次发动小组成员广泛提出问题，进行评估选取 ，根据小组的具体情况确定新课题。
[要点解读]
小组应结合此次课题活动实际，实事求是地 总结小组成员在专业技术、管理方法和综合素质 等方面有哪些提高和不足。
Tianjin | 2015
[常见问题]
1、没有对本次课题活动的实际情况进行总结， 而是套用某些模板。
Tianjin | 2015
[ 常见问题]
1、对策实施效果缺少具体数据、没有具体时 间。
2、实施效果只强调与实施前比较，而未与对 策目标比较。
3、实施效果收集数据的时长与课题效果检查 时长相混淆。
[ 常见问题]
4 、没有对应对策表的对策措施逐条实施。
5、实施过程介绍不具体、不详细；没采用图 、表形式表达，仅用文字说明；或者实施过程介 绍太简单，仅有几张图片，缺少文字说明，不能 体现图文并茂。
数据的有效性检验讲义课件(PPT14张)
新课讲解：
一、设置数据有效性检验的方法
1.选中设置区域。 2.切换至“数据”选项卡，在“数据工具”
组里面选择“数据有效性命令。
3.在“设置” 选项卡中选 择要设置的 有效性条件， 在输入信息 和出错警告 选项卡中输 入相应的提 示信息。
应用一：设置期末成绩的有效范围
应用二：下拉菜单选择输入
超杰
复习内容：
1.数据的复制填充方法。 2.利用填充技巧调整奇数行的行高。
新课引入：
在 Excel 的数据输入处理中，借 助 Excel 的智能数据输入验证能最大程 度上规避错误的发生，即使发生也能第 一时间察觉并加以改正，那么如何实现 Excel 的数据有效性验证呢？今天就与 大家一起来学习这个知识。
应用三：数据的唯一性检验
课后小结：
重点：数据有效性的基本设置方法。 难点：数据有效性的技巧应用。
课后作业：
1.总结数据有效性检验的设置方法。 2.完成期末成绩工作表的有效性设置。
1. 抓住导 线将加 热丝从 加热腔 垂直拿 出，小 心不要 将腔内 壁的绝 缘片带 出或划 破。 2. 将备用 加热丝 原样垂 直装回 。注意 ：加热 腔内壁 贴有绝 缘片， 安装时 请保证 绝缘片 紧贴腔 体内壁 。 3. 确定加 热丝已 安放后 ，旋紧 固定螺 丝，再 将导线 固定到 接线柱 上。 4. 上盖帽 子原样 安放好 ，先将 三颗内 六角螺 丝分别 旋上， 在确定 三颗螺 丝都旋 上后， 均匀将 螺丝旋 紧。 5、 禁止使 用河豚 鱼、毒 蘑菇、 发芽马 铃薯等 含有毒 有害物 质的食 品及原 料，餐 饮业禁 止使用 亚硝酸 盐。 6、 豆浆、 四季豆 等生食 有毒食 物，应 按要求 煮熟焖 透，谨 慎提供 贝类、 海螺类 以及深 海鱼的 内脏， 有效预 防豆浆 、四季 豆、瘦 肉精、 雪卡毒 素等中 毒。 7. 严防发 生投毒 事件。 外部人 员不得 随意进 入食品 加工出 售间， 注意炊 事人员 的思想 建设， 及时化 解矛盾 ，以免 发生过 激行为 。 8 .工作 结束后 ，调料 加盖， 工具、 用具洗 刷干净 ，定位 存放； 灶上、 灶下地 面清洗 冲刷干 净，不 留残渣 、油污 ，不留 卫生死 角，及 时清除 垃圾
SPC讲义
不能预料 不到的情况发生
26
异常状态(特殊原因变差(組間))（异常原因：可以避免） 重要的变动 Production??? 不稳定的 管理之外的状态 不可以预测的 异常原因 发生
不能预料的情况的发生
27
CPk：制程能力指标 (process capability index)
散布问题
LSP
平均
USP
LSP
平均
USP24
普通原因变差(組內)的曲线图：
目标值线 预测 时间
范围
使操作者规范化
目标值线
特殊原因变差(組間)的曲线图：
预测
时间 范围 25
管理状态与异常状态 ①管理状态(普通原因变差(組內))（偶然原因：不可 避免） 稳定的 管理状态 可以预测的 Only 偶然原因
3
数据中之统计参数(μ， σ)
正态分配 σ S 估计
=N (μ， σ2)
=N( X，S2)
x
N(批量) (μ， σ) 估计
1 N μ Σ X Ni 1 i
抽样 ( x1 , x2 , x3...xn )
n(样本) ( X，S)
1 n X Σ Xi i n 1
S
2 1 n Σ(Xi X) i n 1 1
USP
1 n ( xi x ) 2 n 1 i 1
-6
-4
-2
x 0
2
4
6
28
PP U P L
案例：CPK (用于制程的数据) 执行汽车活塞环之管制项目，下表显示8组样本数据，样本大小n=5。试计算 制程能力与估计制程不良率（若USP=4.03，LSP=3.95）
《数据有效性》课件
01
02
03
04
提高决策质量
通过提高数据有效性，可以确 保决策者做出更加准确和可靠
的决策。
减少资源浪费
避免在纠正数据错误或失真上 投入过多资源，降低成本。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
增强组织声誉
提高数据有效性有助于组织在 公众心目中树立良好形象。
规避法律风险
提高数据有效性可以避免组织 因数据问题而面临法律责任和
风险。
02
数据有效性的定义与标准
数据有效性的定义
01
数据有效性是指数据在特定上下 文中符合预定的准确性、可靠性 、及时性和完整性等质量要求的 状态。
02
数据有效性要求数据在收集、处 理、存储和传输过程中保持一致 性、准确性和完整性，确保数据 的可靠性和可信度。
数据质量的标准
准确性
数据应准确反映其代表的真实 世界情况，误差和偏差应保持
将数据转换成适合分析的格式或类 型。
03
02
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据， 确保数据的质量。
数据验证
通过比较、计算或其他方法验证数 据的正确性。
04
数据校验的方法
规则校验
根据预设的规则检查数据的合法性，如长度 、格式、范围等。
逻辑校验
根据数据的内在逻辑关系检查数据的正确性 ，如和、差、积等。
数据错误和失真的影响
误导决策
数据错误和失真会导致 决策者做出错误的决策
，给组织带来损失。
资源浪费
为了纠正数据错误或失 真，组织需要投入大量 的人力和物力，造成资
源浪费。
损害声誉
数据错误和失真可能导 致组织在公众心目中的
声誉受损。
法律责任
应用DEA方法讲义
应用DEA方法讲义DEA （Data Envelopment Analysis）方法，是一种非参数的评估方法，用于衡量相对效率和技术效率。
它可以帮助研究者和管理者比较不同决策单元（例如企业、机构等）之间的效率，并识别出效率较低的决策单元。
DEA方法的核心思想是通过比较不同输入和输出变量之间的关系，来评估各个决策单元的效率。
具体来说，DEA方法根据输入和输出指标的权重以及排名，利用线性规划模型计算每个决策单元的效率得分，并将其与其他决策单元进行比较。
下面将按照以下结构来讲解DEA方法的应用：1.DEA方法的基本原理2.DEA方法的应用领域3.DEA方法的应用步骤4.DEA方法的优势和局限性5.DEA方法在实际问题中的案例分析首先，DEA方法的基本原理是通过建立线性规划模型，找到一组输入和输出权重，最大化每个决策单元的效率得分。
在这种方法中，效率得分大于等于1的决策单元被认为是有效率的，而效率得分小于1的决策单元则是相对无效率的。
其次，DEA方法广泛应用于各个领域，特别是在经济学、管理学、运营研究等领域中。
例如，在经济学领域，DEA方法可以用于评估不同国家或地区的经济效率；在管理学中，DEA方法可以用于评估企业的绩效和效率；在运营研究中，DEA方法可以用于评估供应链的效率和绩效等。
DEA方法的应用步骤主要包括以下几个步骤：确定输入和输出变量、数据收集和准备、计算效率得分、检验稳定性和有效性、解释和分析结果。
在执行这些步骤时，需要根据具体问题选择适当的模型和方法。
DEA方法的优势在于它是一种非参数方法，不需要对数据和概率分布做出任何假设，因此可以更好地适应实际问题。
此外，DEA方法可以同时考虑多个输入和输出变量，因此可以提供更全面和准确的评估。
然而，DEA方法也存在一些局限性。
首先，DEA方法依赖于数据的准确性和完整性，因此对数据的质量要求较高。
其次，DEA方法的解释性较弱，不能提供详细的原因和原理分析。
数据库营销知识讲义
数据库营销知识讲义一、数据库营销的进展在短短的二十年里，中国经济在从计划经济向市场经济转型的过程中，也逐步由稀缺经济向过剩经济过渡。
中国百姓对商品的需求已经从饥不择食地大量抢购到货比三家的“挑挑剔剔”。
生活日益丰富的人们，已不再领情于、甚至厌倦于铺天盖地的商品信息的侵染；同时，也不再满足于基本的生活需要，更加注重的是具有个性化与人情味的产品与服务。
市场将被区隔成一个个更小的消费者群，即对公司的一个或者多个品牌有关系或者感兴趣的一组消费者。
市场细分越来越重视消费者的兴趣与感受。
针对这种状况，更需要营销者时刻关注消费者需求的变化，及时与消费者沟通，迅速采取措施，满足不断变化的消费者需求。
基于此，由稀缺经济导致的大规模生产与与之相应的传统营销方式将面临着严峻的考验，代之而来的是更加灵活的生产方式与与之相应的各类新的营销方式的涌现与迅速普及，如数据库营销、整合营销。
顾客是企业关注的焦点，如何争取与留住顾客是企业营销工作的主题。
这就需要营销者站在顾客的立场上及时熟悉顾客的需求及其变化。
依照消费者的价值观念来设计、生产、定位产品。
应该看到，如今的顾客更加重视优良的服务与体贴的关怀，失去顾客往往不是产品的质量问题，而是顾客对服务的不满，因此，产品的服务化与服务的产品化已经高度融合在了一起；提供优良的服务，建立起顾客对企业的忠诚，就需要把消费者的价值观念贯穿于企业的整个经营过程中，企业的各个部门将被高度地整合起来，以顾客为中心开展工作；另一方面，消费者的需求、价值观念又会在与市场环境的互动中不断的改变着，而且这种变化的频率越来越高，要使企业习惯这样的变化，很显然，那种传统的单向沟通的营销方式已经力不从心，需要新的双向沟通的营销方式取而代之，建立起顾客与企业间的长期稳固的互动关系。
好在信息技术的进展为这种双向沟通的方式提供了强有力的支持，信息共享使企业的各个部门、顾客与各类环境因素融为一体，这就使得能够与顾客对话的起源于直复营销的数据库营销应时而生。
aspen 高级培训班 讲义 第一部分
使用物性方法IDEAL。
５ 物性分析
当完成物性规定后，应该分析通过模型预测的物性，以确保结果正确可以使用ASPENPLUS Property Analysis物性分析来实现，Property Analysis可产生物性数值表，并可根据这些数值作图，以更好地理解通过物性。
质量组成：IP：0.1，1-CL：0.6，3-CL：0.25，CH4O：0.05
1-CL：C5H9CL结构式： 沸点：TB=104℃
3-CL：C5H9CL结构式： 沸点：TB=87℃
IP：C5H8-6
提示：采用两个塔分离，脱轻塔塔顶压力为19 Kpa，全塔压降为3 Kpa，物性方法采用NRTL-RK；1-CL、3-CL精馏塔塔顶压力为10 Kpa，全塔压降为4 Kpa物性方法采用PEN-ROB。
1.灰5.氯
2.碳6.硫
3.氢7.氧
4.氮
元素分析,
wt %（干基）
SULFANAL
1.硫化铁矿的
2.硫酸盐
3.有机的
硫分析形式，
原煤的wt%（干基）
GENANAL
1.成分1
2.成分2
20.成分20
一般成分分析，
wt%或vl %
4.4 固体性质
1）对于常规组分和常规固体
计算焓、熵、自由能和摩尔体积。
4）固体的摩尔体积
体积多项式模型
用于计算密度
参数名: VSPOLY
4.4.2 非常规固体
1）焓
通用热容多项式模型: ENTHGEN
用质量分率的加权平均数
基于GENANAL属性
参数名: HCGEN
2）密度