Veri zarflama analizi, benzer girdi ve çıktıları ortaya koyarak karar noktalarının etkinliklerinin değerlendirilmesi için kullanılan doğrusal programlama tabanlı bir metot olarak tanımlanabilir.

Bu duruma somut bir örnek verecek olursak; örneğin Mersin’de Pirireis mahallesinde bulunan Migros, Cumhuriyet mahallesinde bulunan Migros ve Palmiye mahallesinde bulunan Migros’un etkinliklerini ölçmek için verilerini kullanarak böyle bir kıyaslamada bulunabiliriz.

Etkinlik Nedir?

Öncelikle etkinliğin tanımıyla başlayalım; etkinlik, yönetilmiş hedefe ulaşma derecesini göstermektedir. Etkinlik şu şekilde hesaplanmaktadır: Standart performans/Gerçekleşen performans olarak hesaplanmaktadır. Örneğin; bir doktorun 1 saatte baktığı hasta sayısı 4 olsun diyelim. Bu doktorun standart performansı ise 6 hasta olsun. Bundan dolayı doktorun etkinliği= 4/6 olmaktadır.

Veri Zarflamanın Önemi

Veri zarflamanın önemi ise şöyledir; bir karar verici için birden çok karar noktası var ise bu karar noktalarının hem etkinliklerini tahmin etmek için hem de verilen kararı bu etkinlikler üzerinde tasarlamak oldukça önemlidir.

Bu durumu örnekleyecek olursak, eğer 1. marketin; 2. market ile 3. market arasında çıktı olduğunu ve aynı zamanda 3. marketten daha yüksek etkinliği olduğunu düşünelim. O zaman 1. market 2. marketi hedef alarak kendi eksiklerini tamamlayacaktır. Bu eksiklikler kasa sayısını arttırma, eleman sayısını arttırma gibi etkenler olabilir.

Karar noktalarının(Çeşitli mahallelerdeki marketler) etkinlik sıralaması, karar verici açısından önemlidir. İlk aşama olarak karar noktalarını etkinlik sıralamasına göre sıralamalıyız. İkinci aşama olarak ise etkinlik sıralamasında düşük olan karar noktalarını belirlemeliyiz. Üçüncü aşama olarak ise etkinlikleri düşük olan karar noktalarını arttırmak için etkinliği yakın yerlerle mukayese etmemiz gerekmektedir.

Veri zarflama analizini diğer yöntemlerden ayıran en önemli özellik ise çok sayıda girdi ve çıktının olduğu yerlerde rahatlıkla kullanılabilmesidir.

Veri Zarflama Analizi ilk kez 1957 yıllında  Farrell tarafından söz edilmiştir, Charnes, Cooper, Banker ve Rhodes’ in çalışmalarıyla bugünkü halini almıştır.

Veri Zarflama Analizinde Kullanılan Yöntemler

Veri zarflama analizinde kullanılan metotlar,  girdi ya da çıktı odaklı olarak çözüme kavuşturulabilir. Burada girdi odaklılıktan kastımız, çıktı miktarlarının sabit olması girdi miktarlarında meydana gelecek değişimlerin incelenmesi, çıktı odaklılıktan kastımız ise girdi miktarlarının sabit olması çıktı miktarlarında meydana gelecek değişimlerin incelenmesi olarak tanımlanmıştır.

Veri Zarflama Analizinde temel olarak iki metot kullanılmaktadır. Bu metotlar,

  • CCR (Charnes-Cooper-Rhodes) Metodu
  • BCC (Banker-Chaenes-Cooper) Metodu

Bu metotların tümünde, girdi ya da çıktı odaklılık dikkate alınarak kesirli programlama-doğrusal programlama dönüşümü kullanılabilir.

Bir sonraki yazımda veri zarflama analizinde kullanılan metotların ayrıntılarını ve veri zarflama analizinin avantaj ve dezavantajları hakkında bilgi vereceğim.

Kaynakça: http://www.deu.edu.tr/userweb/k.yaralioglu/dosyalar/Veri%20%20Zarflama%20Analizi.doc


What's Your Reaction?

hate hate
0
hate
fail fail
0
fail
fun fun
0
fun
geeky geeky
0
geeky
love love
0
love
lol lol
0
lol
omg omg
0
omg
win win
1
win
Simay Avcı

Ben Simay Avcı. Gazi Üniversitesi endüstri mühendisliği bölümü 3. Sınıf öğrenciyim. Yazılımla ve tasarımla ilgilenmekteyim.