Scholar Hub/Chủ đề/#màng bao dữ liệu/
Màng bao dữ liệu (hoặc data envelopment analysis - DEA) là một phương pháp định lượng được sử dụng để đánh giá hiệu suất và hiệu quả của một nhóm các đơn vị sản...
Màng bao dữ liệu (hoặc data envelopment analysis - DEA) là một phương pháp định lượng được sử dụng để đánh giá hiệu suất và hiệu quả của một nhóm các đơn vị sản xuất hoặc dịch vụ. Nó dựa trên việc so sánh các công suất đầu vào và đầu ra của các đơn vị để xác định xem liệu chúng đã tận dụng tối đa tài nguyên có sẵn và có sản xuất hiệu quả hay không. DEA thường được áp dụng trong lĩnh vực kinh tế, quản lý công nghiệp, và nghiên cứu hoạt động.
Màng bao dữ liệu (DEA) là một phương pháp đánh giá hiệu suất phân tích toàn diện, bao gồm cả đầu vào (inputs) và đầu ra (outputs), của các đơn vị sản xuất hoặc dịch vụ. Nó được sử dụng để xác định đơn vị nào trong một tập hợp đơn vị có hiệu suất cao nhất trong việc sử dụng tài nguyên.
DEA bắt đầu bằng việc xây dựng một "màng bao" (envelope) cho các đơn vị được khảo sát dựa trên dữ liệu đầu vào và đầu ra của chúng. Mỗi đơn vị sẽ được biểu diễn trên mặt phẳng input-output, trong đó trục hoành là đầu ra và trục tung là đầu vào. Phương trình biểu diễn một đơn vị là:
Outputs = λ1*Output1 + λ2*Output2 + ... + λm*Outputm
Inputs = λ1*Input1 + λ2*Input2 + ... + λn*Inputn
Trong đó, λi là một hệ số vế phải không âm tương ứng với đầu vào đầu ra thứ i. Mục tiêu của DEA là tìm cách tối đa hóa các hệ số này sao cho tất cả các đơn vị đều nằm trên màng bao.
DEA sau đó sử dụng các thước đo độ xa cách (distance measures) và độ hiệu quả (efficiency measures) để đánh giá và so sánh hiệu suất của các đơn vị. Các đơn vị nằm trên màng bao được coi là hiệu suất hoàn hảo và được xem là các đơn vị hiệu quả. Đơn vị không nằm trên màng bao được cho là không hiệu quả.
DEA có nhiều biến thể và ứng dụng rộng rãi. Nó được sử dụng để đánh giá hiệu suất trong nhiều lĩnh vực như sản xuất công nghiệp, ngành y tế, giáo dục, tài chính và quản lý cung ứng. Phương pháp này có thể cung cấp thông tin quan trọng về các khía cạnh hiệu suất và hiệu quả trong quyết định quản lý và chiến lược.
DEA được phát triển vào những năm 1970 bởi Charnes, Cooper và Rhodes như một công cụ đo lường hiệu suất không tuyến tính, nghĩa là nó không yêu cầu các giả định về hình dạng hàm mục tiêu hoặc ràng buộc kỹ thuật.
Cách tiếp cận DEA tập trung vào các điểm dữ liệu (đơn vị) thay vì trung bình quốc gia hoặc tập hợp dữ liệu. Mỗi đơn vị được biểu diễn bằng vector đầu vào và đầu ra, với các thành phần của vector thể hiện các yếu tố đầu vào và đầu ra cụ thể của đơn vị đó. Đồng thời, mỗi đơn vị cũng có một trọng số tương ứng cho mỗi thành phần đầu vào và đầu ra, biểu thị mức độ quan trọng của mỗi thành phần đối với hiệu suất tổng thể của đơn vị.
DEA phân tích hiệu quả từng đơn vị dựa trên cách đo lường xa cách (distance measure). Cụ thể, nó sử dụng phương pháp mức độ xa cách (radial distance) để tính toán khoảng cách từ mỗi đơn vị đến màng bao (envelope). Đối với một đơn vị hiệu quả, khoảng cách này sẽ là 0, trong khi đơn vị không hiệu quả sẽ có khoảng cách dương. Điều này cho phép DEA xác định được các đơn vị tối ưu trong việc sử dụng tài nguyên và sinh ra đầu ra.
DEA cũng tính toán các chỉ số hiệu suất, như hiệu suất toàn diện (overall efficiency), hiệu suất đầu vào (input efficiency) và hiệu suất đầu ra (output efficiency), để đánh giá hiệu suất tương đối của các đơn vị. Nếu hiệu suất của đơn vị là 1, có nghĩa là nó là đơn vị hiệu quả tuyệt đối. Nếu hiệu suất là dưới 1, có nghĩa là đơn vị không hoàn toàn hiệu quả.
DEA đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực và quy trình quản lý để xác định hiệu suất và hiệu quả của các đơn vị sản xuất, dịch vụ hoặc tổ chức. Nó giúp tìm ra cách tối ưu hóa sử dụng tài nguyên và cải thiện hiệu quả hoạt động tổ chức.
Cơ sở hạ tầng mạng đa miền dựa trên thiết bị lập trình P4 cho Thị trường Dữ liệu Kỹ thuật số Dịch bởi AI Springer Science and Business Media LLC - - 2022
Tóm tắt Có nhiều tổ chức quan tâm đến việc chia sẻ dữ liệu với các tổ chức khác, và họ chỉ có thể thực hiện việc này nếu một nền tảng an toàn đa miền được cung cấp. Những nền tảng như vậy, thường được gọi là Thị trường Dữ liệu Kỹ thuật số (DDMs), yêu cầu tất cả các giao dịch phải tuân theo các chính sách đã được xác định trước bởi các bên tham gia tức là các miền....... hiện toàn bộ #Cơ sở hạ tầng mạng đa miền #Thị trường Dữ liệu Kỹ thuật số #thiết bị lập trình P4 #bảo mật #chia sẻ dữ liệu
Hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng thương mại Việt Nam có tham gia sáp nhập giai đoạn 2011 - 2016Mục tiêu của nghiên cứu là đánh giá hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng thương mại Việt Nam có tham gia sáp nhập, hợp nhất. Dữ liệu được thu thập từ 05 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam điển hình có tham gia sáp nhập trong giai đoạn 2010-2016. Kết quả nghiên cứu cho thấy sau khi tiến hành sáp nhập, bên cạnh những thay đổi về “lượng”, các ngân hàng đều có những thay đổi đáng kể về “chất”. Nghiê...... hiện toàn bộ #Hiệu quả kỹ thuật #Màng bao dữ liệu #sáp nhập ngân hàng #ngân hàng thương mại
Phân tích hiệu quả sản xuất sen tại huyện Tháp Mười tỉnh Đồng ThápKết quả nghiên cứu dựa trên số liệu thu thập từ 52 nông hộ trồng sen tại huyện Tháp Mười, tỉnh Đồng Tháp. Năng suất sen bình quân là 3,61 tấn/ha. Lợi nhuận bình quân là 30,64 triệu đồng/ha. Hiệu quả kỹ thuật (TE=0,81) và hiệu quả phân phối (AE=0,76) đạt khá. Tuy nhiên, hiệu quả chi phí (CE=0,61...... hiện toàn bộ #Đồng Tháp #hiệu quả sản xuất #màng bao dữ liệu #sen
Đánh giá hiệu quả sản xuất xoài ba màu tại huyện Chợ Mới, tỉnh An GiangNghiên cứu với mục tiêu đánh giá hiệu quả sản xuất và xác định yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất xoài ba màu tại huyện Chợ Mới, tỉnh An Giang. Phương pháp màng bao dữ liệu được sử dụng để đo lường hiệu quả sản xuất. Mô hình Tobit được nghiên cứu sử dụng để xác định yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất. Dựa vào kết quả, nghiên cứu khuyến nghị 03 giải pháp để nâng cao hiệu quả sản xuất gồm ứn...... hiện toàn bộ #Hiệu quả sản xuất #màng bao dữ liệu #xoài ba màu #huyện Chợ Mới
Quyền không bị lập hồ sơ AI dựa trên dữ liệu công khai—Quyền riêng tư và sự khác biệt của lập hồ sơ AI Dịch bởi AI Philosophy & Technology - Tập 36 - Trang 1-22 - 2023
Dữ liệu từ mạng xã hội có tiềm năng lớn trong việc dự đoán các tình trạng sức khỏe liên quan. Các nghiên cứu gần đây cho thấy rằng các mô hình học máy có thể dự đoán chính xác trầm cảm và các tình trạng sức khỏe tâm thần khác dựa trên ảnh Instagram và Tweet. Trong bài viết này, tác giả lập luận rằng các cá nhân nên có quyền sui generis để không bị lập hồ sơ AI dựa trên dữ liệu công khai mà không c...... hiện toàn bộ #dữ liệu mạng xã hội #lập hồ sơ AI #quyền riêng tư #quy định bảo vệ dữ liệu #kiểm soát xã hội #sự kỳ thị
Báo cáo dữ liệu hiệu quả trong các hệ thống giao thông thông minh Dịch bởi AI Networks and Spatial Economics - Tập 16 - Trang 623-642 - 2015
Gần đây, các hệ thống giao thông thông minh (ITS) đã xuất hiện. Những hệ thống này có thể cải thiện các hệ thống giao thông truyền thống và cung cấp thông tin giao thông cho những người tham gia giao thông. Trong lĩnh vực giao thông, mạng cảm biến không dây (WSN) có thể thay thế các cảm biến có dây hiện tại và các hệ thống giám sát giao thông tốn kém để giảm thiểu thời gian và chi phí lắp đặt nhữn...... hiện toàn bộ #Hệ thống giao thông thông minh #mạng cảm biến không dây #kiến trúc hai tầng #truyền dữ liệu #cơ chế chuyển tiếp dữ liệu
Khi nào bạn đã thay đổi mật khẩu lần cuối? Dịch bởi AI Im Focus Onkologie - Tập 18 - Trang 78-79 - 2015
Trên các máy chủ và máy tính làm việc trong thực tế, tồn tại dữ liệu nhạy cảm, mà ngay cả tội phạm mạng cũng rất muốn tiếp cận. Các lãnh đạo cơ sở thực hành có thể đối phó với họ chỉ bằng những biện pháp đơn giản. Chìa khóa cho việc này là một kế hoạch an ninh đúng đắn.
#an ninh mạng #mật khẩu #bảo mật dữ liệu #tội phạm mạng #kế hoạch an ninh
