GitHub开发者效率评估是每个IT公司都十分关注的问题,然而GitHub本身并不能很好的反映开发者的效率的高低,这对IT公司的人才选拔造成了很大的影响。传统的开发者效率评估只是人为的根据开发者在GitHub上的日志信息对开发者的一个大概的评估,这种评估既不准确还浪费决策者大量的时间去对比分析。本文为了解决IT公司的这个难题提出了运用数据包络分析法,去解决开发者间的相对效率评估,并改进原DEA模型去处理开发者在GitHub上的日志数据,从而比较出GitHub开发者的相对效率高低。传统的DEA模型只能处理精确数的产入和产出数据,对于模糊性的数据是不能处理的,本论文在传统DEA模型的基础上引进模糊数的概念,形成新的模糊DEA模型和基于截集的模糊DEA模型。然后研究了这两个模型的使用条件和优劣,最终得出使用基于截集的模糊DEA模型去处理GitHub开发者的代码提交数量、代码提交次数、所用时间、Bug个数等数据最合适,并对开发者进行了效率高低的排序。最后本论文设计了GitHub开发者效率评估系统,该系统从GitHub上获取数据,通过改进DEA模型对GitHub日志信息处理,最后直观的展示出开发者的效率评估情况。系统对开发者效率进行了有效的评估并大大的提高了评估的准确性。