[경영과학론] DEA(dataenv elopment analysis)모형 사례분석 -국내 포털 사이트의 상대적 효율성 분석

[경영과학론] DEA(dataenv elopment analysis)모형 사례분석 -국내 포털 사이트의 상대적 효율성 분석-3

[경영과학론] DEA(dataenv elopment analysis)모형 사례분석 -국내 포털 사이트의 상대적 효율성 분석-4

[경영과학론] DEA(dataenv elopment analysis)모형 사례분석 -국내 포털 사이트의 상대적 효율성 분석-5

[경영과학론] DEA(dataenv elopment analysis)모형 사례분석 -국내 포털 사이트의 상대적 효율성 분석-6

[경영과학론] DEA(dataenv elopment analysis)모형 사례분석 -국내 포털 사이트의 상대적 효율성 분석-7

[경영과학론] DEA(dataenv elopment analysis)모형 사례분석 -국내 포털 사이트의 상대적 효율성 분석-8

[경영과학론] DEA(dataenv elopment analysis)모형 사례분석 -국내 포털 사이트의 상대적 효율성 분석-9

[경영과학론] DEA(dataenv elopment analysis)모형 사례분석 -국내 포털 사이트의 상대적 효율성 분석-10

[경영과학론] DEA(dataenv elopment analysis)모형 사례분석 -국내 포털 사이트의 상대적 효율성 분석-11

※ 미리보기 이미지는 최대 20페이지까지만 지원합니다.

분야
등록일
페이지/형식
구매가격
적립금

레포트 > 경제경영계열
2010.08.20
11페이지 / docx
1,100원
33원 (구매자료 3% 적립)

다운로드 네이버 로그인

지니넷의 정보시스템분석인천대학교 과학영재교육원

[범죄]산업스파이범죄의 실태분석과 대응방안

[스포츠마케팅] 아식스 마케팅전략

경영 - 경영혁신(Management innovation)에 관한 사례연구(성공한 사례와 실패한 사례)

빅데이터의이해4공통) 다음을 설명하시오 (1) 데이터과학자의 소프트스킬과 하드스킬 (2) 빅데이터0K

[국제경영] 삼성(애니콜) 중국시장진출전략

인사관리 와 직무관리

[리더십] 성공과 실패한 ceo를 통한 리더쉽 고찰

듀오의 서비스 전략에 대해

소개글

[경영과학론] DEA(dataenv elopment analysis)모형 사례분석 -국내 포털 사이트의 상대적 효율성 분석에 대한 자료입니다.

DEA(data envelopment analysis)모형
국내 포털 사이트의 상대적 효율성 분석
1. 선정요건
2. 투입요소와 산출요소의 구분
3. DEA모형의 작성
1)결정변수의 정의
4.EXCEL을 이용한 워크 시트의 작성

본문내용

투입요소로는 우선 직원의 수와 당기 투자자본을 선정하였으며, 직원 수와 투자자본은 기업이 인터넷 포털에 투자하는 요소로서 산출요소/투입요소의 비율과 효율성을 위해 선정하였다. 산출요소로는 포털의 이용자수, 연 매출액, 그와 사이트 이용자들의 평균 체류시간을 선정하였다. 이용자수와 체류시간은 포털의 주 수익원인 광고를 하는데 가장 중요한 요소 중 하나로서 인터넷에서 얼마나 광고를 노출시킬 수 있는가에 대한 부분이다. 그 외에도 이탈율, 유지율 등의 지표가 있으나 이번에는 반영하지 않았다.

- 2009년 기준.-
국내 주요
포털
사이트 투입요소 산출요소
직원수(명) 투자자본
(백만원) 이용자수
(명) 매출액
(백만원) 체류시간(분)
네이버 3,312 362,405 23,293,000 1,597,949 142
다음 874 13,782 21,587,000 224,556 136
네이트 966 20,140 15,579,000 206,208 85
파란 460 34,500 5,499,000 122,889 20
드림위즈 22 2,650 1,410,000 2,090 32
자료출처 코리안 클릭 /금융감독원 전자공시 시스템(네이트의 경우 싸이월드를 포함.)

3. DEA모형의 작성

결정변수의 정의
네이버의 상대적 효율성을 평가하기 위한 선형계획모형(DEA)을 작성하기 위하여 다음과 같이 결정변수를 정의한다.
W_i=네이버의 투입요소 i의 단위당 가치(가중치)(i=1,2)
K_j=네이버의 산출요소 j의 단위당 가치(가중치)(j=1,2,3)

그리고 네이버의 총 산출요소의 가치는 네의버의 산출요소들의 값과 이들의 가중치를 곱하여 합하면 되고, 이를 수식으로 표현하면 다음과 같다
네이버의 총 산출요소의 가치=23,293,000K_1+1,597,949K_2+142K_3
따라서 목적함수는 총 산출요소의 가치의 최대화 이므로 다음과 같다.
Max U_1=23,293,000K_1+1,597,949K_2+142K_3

그리고 제약식은 “총 산출요소의 가치 ≤ 총 투입요소의 가치” 가 되도록 설정하고, 투입요소의 합은 1이 되어야 한다.
23,293,000K_1+1,597,949K_2+142K_3 ≤3,312W_1+ 362,405W_2 (네이버의 제약식)
21,587,000K_1+224,556K_2+136K_3 ≤ 874W_1+13,782W_2 (다음의 제약식)
15,579,000K_1+206,208K_2+85K_3 ≤ 966W_1+20,140W_2 (네이트의 제약식)
5,499,000K_1+122,889K_2+20K_3 ≤ 460W_1+34,500W_2 (파란의 제약식)
1,410,000K_1+2,090K_2+32K_3 ≤ 22W_1+2,650W_2 (드림위즈의 제약식)

3,312W_1+ 362,405W_2 = 1 (네이버의 총 투입요소의 제약식)

마지막으로 투입요소와 산출요소의 단위당 가치는 비음을 만족해야 하므로 비음조건을 추가해 준다. 이것을 모아서 선형계획 모형을 정리해 보면..

Max U_1= 23,293,000K_1+1,597,949K_2+142K_3
s.t 23,293,000K_1+1,597,949K_2+142K_3 ≤3,312W_1+ 362,405W_2 (네이버의제약식)
21,587,000K_1+224,556K_2+136K_3 ≤ 874W_1+13,782W_2 (다음의 제약식)
15,579,000K_1+206,208K_2+85K_3 ≤ 966W_1+20,140W_2 (네이트의 제약식)
5,499,000K_1+122,889K_2+20K_3 ≤ 460W_1+34,500W_2 (파란의 제약식)
1,410,000K_1+2,090K_2+32K_3 ≤ 22W_1+2,650W_2 (드림위즈의 제약식)

3,312W_1+ 362,405W_2 = 1 (네이버의 총 투입요소의 제약식)

)
and K_1 , K_2, K_3, W_1, W_2≥ 0

같은 방법으로 다음과 네이트, 파란, 드림위즈의 선형계획 모형을 만들면 다음과 같다.

다음의 제약식
Max U_2= 21,587,000K_1+224,556K_2+136K_3
s.t 23,293,000K_1+1,597,949K_2+142K_3 ≤3,312W_1+ 362,405W_2 (네이버의제약식)
21,587,000K_1+224,556K_2+136K_3 ≤ 874W_1+13,782W_2 (다음의 제약식)
15,579,000K_1+206,208K_2+85K_3 ≤ 966W_1+20,140W_2 (네이트의 제약식)
5,499,000K_1+122,889K_2+20K_3 ≤ 460W_1+34,500W_2 (파란의 제약식)
1,410,000K_1+2,090K_2+32K_3 ≤ 22W_1+2,650W_2 (드림위즈의 제약식)
874W_1+13,782W_2 = 1 (다음의 총 투입요소의 제약식)
and K_1 , K_2, K_3, W_1, W_2≥ 0

네이트의 제약식
Max U_3= 15,579,000K_1+206,208K_2+85K_3
s.t 23,293,000K_1+1,597,949K_2+142K_3 ≤3,312W_1+ 362,405W_2 (네이버의 제약식)
21,587,000K_1+224,556K_2+136K_3 ≤ 874W_1+13,782W_2 (다음의 제약식)
15,579,000K_1+206,208K_2+85K_3 ≤ 966W_1+20,140W_2 (네이트의 제약식)

#사례분석 #dataenv #DEAdataenv #경영과학론 #사이트