DEA模型，即數據包絡分析（Data Envelopment Analysis），是一種非參數方法，用於評估具有多個輸入和輸出部門的效率。它通過數學規劃模型得出效率值，無需對生產函式的形式進行假定。DEA模型在運籌學、管理學、經濟學等多個學科中有廣泛套用。
DEA模型的兩種基礎模型為CCR和BCC模型。CCR模型假設規模報酬不變，而BCC模型則允許規模報酬可變。這兩種模型的主要區別在於生產前沿面的形狀：CCR模型的生產前沿面是一條直線，而BCC模型的生產前沿面是一條曲線。此外，DEA模型還包括SBM（Slacks-based model）等模型，SBM模型通過引入鬆弛變數來評估效率，並提供改進方向。
DEA模型的套用領域非常廣泛，例如在醫療、銀行、超市等行業中的套用。這些套用通常涉及對投入指標（如人員數、機構數量、床位數量等）和產出指標（如診療人次、入院人次數等）的數據分析，以評估各決策單元（如醫院、銀行分行等）的相對效率。
DEA模型的效率分析可以分為三個階段：
第一階段：使用傳統DEA模型分析初始效率，識別出需要改進的決策單元。
第二階段：通過SFA（Stochastic Frontier Analysis）回歸剔除環境因素和統計噪聲的影響，分解鬆弛變數為環境效應、管理無效率和統計噪聲。
第三階段：基於調整後的投入產出變數再次測算各決策單元的效率，以獲得更準確的效率評估。
綜上所述，DEA模型是一種強大的工具，可用於評估和改進多輸入多輸出系統的效率，特別是在具有複雜生產和運營環境的領域。