1、AnalyticVisualizations(可视化分析)：不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2、DataMiningAlgorithms(数据挖掘算法)：可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3、PredictiveAnalyticCapabilities(预测性分析能力)：数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4、SemanticEngines(语义引擎)：知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5、DataQualityandMasterDataManagement(数据质量和数据管理)：数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

1、Analytic Visualizations(可视化分析)：不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。2、Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)：可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3、Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)：数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4、Semantic Engines(语义引擎)：知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5、Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)：数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

在多指标综合评价的世界中，DEA（数据包络分析）凭借其客观的效率评估标准，成为了众多领域如环境保护、产品质量评估的得力工具。它的核心在于通过产出与投入比率，不依赖主观赋权，直接揭示资源利用效率。Python 3版本的DEA模型，结合Gurobi优化器，为我们提供了强大的分析手段，包括CCRS（投入导向）和BCC（产出导向）等模式。

DEA模型基础

DEA模型的核心是对决策单元（DMU）进行分析，其中包含明确的投入和产出。CCRS模型，以效益评价指数衡量效率，通过线性化处理，揭示资源使用的优化空间。BCC模式则更关注技术效益，通过交叉模式，提供了更为保守的效率评估视角。

在实践中，A&P模式的CCRs模型不仅识别出高效的单元，而且区分了它们的质量。以下是Python 3实现的DEA类的简要框架：

Python环境：

开发工具：

依赖模块：

…

核心函数：

- CCR函数：模型设置和优化，实现DEA分析的基石。

规模报酬：

以天津市的可持续发展为例，构建的投入和产出指标包括政府财政收入与GDP的比例、环保投资与GDP的比例、科技人员与人口比例，以及人均GDP和城市环境质量。执行DEA分析，涵盖了技术效益（BCC）、规模效益（CCRS和BCC）、综合技术效益（CCRS）以及投入冗余率和产出不足率的衡量。

报告生成功能，如"DEA数据包络分析报告.xlsx"，方便用户自定义命名。通过实际案例，展示了DEA分析在具体问题中的应用，如天津市可持续发展政策的效率评估。

DEA的优势在于其多属性考虑和无主观权重的特性，但需注意的是，它评估的是相对效率而非绝对，且受限于线性模型处理非线性问题的能力。总体来说，DEA是数学建模的强大工具，但评价结果依赖于问题背景，缺乏绝对客观性。

参考文献：

-茆诗松等人，《概率论与数理统计教程》

-《运筹学》教材编写组，《运筹学》

- Thanassoulis等人关于高等教育机构效率分析的论文

- Ramanathan的DEA入门指南

最后，DEA的深入理解需要不断探索和实践，如Sage Publishing的资料，维基百科的详细介绍，以及简祯富博士的授课PPT，共同构建起DEA分析的完整理论框架。

1、数据处理工具：Excel

数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位，因此，在有些互联网公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。

2、数据库：MySQL

Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作;数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复;熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。

3、数据可视化：Tableau& Echarts

如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报，那么你不可能给他看单纯的数据一样，你需要让数据更直观，甚至更美观。