Kao što znate, XXI stoljeće se naziva stoljećem informacijske tehnologije. Doista, suvremeni čovjek djeluje s različitim metodama dobivanja i obrade informacija. Analitika igra važnu ulogu u procesu korištenja informacija. Što je analiza? Koje metode procjene informacija postoje? Čitajte dalje za odgovore na ova i druga pitanja.
Što je analitika?
Ova riječ ima grčke korijene i doslovno se prevodi kao "umjetnost analize". Aristotel je ovaj izraz upotrijebio za označavanje tehnike logičkog rudarenja podataka.
Danas znanstvenici daju širu interpretaciju koncepta. Analitika se u suvremenom svijetu smatra dijelom logike (umijeće rasuđivanja), unutar koje se razmatra doktrina analize podataka. Istražuju se operacije stvarne ili mentalne podjele cjeline (procesa, reprezentacije, odnosa između objekata itd.) na sastavne elemente.
Što je analiza podataka? Ovaj koncept je uži od pojma "analitika". Znanstveno se analizom podataka naziva granom informatike i matematike, unutar koje se izgrađuje i proučava većinaopći računski algoritmi i metode za izvlačenje znanja iz informacija dobivenih eksperimentalno. Drugim riječima, govorimo o skupu tehnika vezanih uz algoritme obrade informacija. Analiza informacija u užem smislu je proces proučavanja, filtriranja, transformacije (modeliranja) u svrhu izdvajanja korisnih podataka i donošenja odluka.
Strojno učenje
Danas se smatra najmoćnijom i najčešćom metodom analize informacija. Danas, nažalost, ne postoje algoritmi strojnog učenja koji omogućuju dobru obradu informacija manje ili više proizvoljne prirode. U tom smislu, stručnjaci su prisiljeni provesti preliminarnu zbirku i obradu podataka kako bi ih doveli u oblik prikladan za korištenje algoritma. U pravilu se takva obrada naziva odabirom karakteristika ili ponovnim obradom. Većina algoritama može koristiti brojeve fiksne duljine.
Istovremeno se povećao interes za algoritme temeljene na neuronskim mrežama. Prednost je što se mogu koristiti ne samo za brojeve, već i za objekte koji imaju dodatna (uglavnom geometrijska) svojstva. Na primjer, možete analizirati sliku: algoritam uzima u obzir vrijednost piksela, kao i njihov relativni položaj. Na sličan način se vrednuju početni podaci audio zapisa ili video sekvence.
Ekonomska analiza kao znanost
Ekonomska evaluacija podataka je sustav posebnih znanja koji se temelji na obrascima razvoja i funkcioniranja gospodarskog kompleksa, usmjeren naproučavanje metodologije analize, dijagnostike, planiranja i predviđanja financijsko-gospodarskog poslovanja u poduzeću.
Predmet ekonomske analize je ekonomska aktivnost organizacije, njezina socio-ekonomska učinkovitost i konačni financijski učinak. Vrijednost potonjeg formira se pod utjecajem subjektivnih i objektivnih čimbenika. Pokazatelji financijske i ekonomske aktivnosti odražavaju se u izvještajnom sustavu poduzeća.
Svrha istraživanja informacija
Evaluacija podataka u gospodarstvu daje potreban broj parametara putem kojih možete formirati objektivnu predodžbu o financijskom stanju organizacije, njezinoj dobiti, gubicima, promjenama u sastavu obveza i imovine. Uz pomoć analize možete odrediti najracionalnija i najneprofitabilnija područja rada, raspodjelu financijskih, materijalnih i radnih resursa.
Dijalektička metoda
Ova metoda vrednovanja podataka uključuje proučavanje pojava i procesa u njihovoj dinamici, odnosno u stalnoj promjeni. Iz ovoga slijedi glavna značajka metode - potreba za usporedbom određenih pokazatelja. Možete usporediti vrijednosti s različitim izvorima: rezultati prošlih godina, planirani pokazatelji, postignuća konkurenata, itd.
Prema teoriji materijalističke dijalektike, svaki se fenomen promatra kao jedinstvo i istovremeno borba suprotnosti. Iz ovoga proizlazi potreba za proučavanjem unutarnjih proturječnosti, negativnih i pozitivnih aspekatasvaki proces.
Kada se koristi dijalektička metoda evaluacije podataka, uzimaju se u obzir sve međuovisnosti i odnosi. Nemoguće je objektivno analizirati proces izolirano od drugih pojava i događaja. Međuovisnost i međusobna povezanost gospodarskih operacija zahtijeva korištenje složenih metoda za analizu gospodarske aktivnosti. Samo sveobuhvatno proučavanje informacija omogućuje vam ispravnu procjenu rezultata rada, otkrivanje rezervi.
Odbitak i indukcija
Postoji uzročna veza između mnogih procesa i događaja. To znači da jedno proizlazi iz drugog. Uspostavljanje uzročne veze najvažniji je zadatak u ekonomskoj evaluaciji podataka. Kao rezultat toga, analiza je točnija i objektivnija. To nam, pak, omogućuje da kvantificiramo podatke, da odredimo stupanj utjecaja određenih čimbenika na rad poduzeća.
Indukcija uključuje proučavanje procesa od posebnog do općeg: od čimbenika do zaključaka, od uzroka do rezultata. Dedukcija je inverzna metoda koja uključuje istraživanje od općeg prema posebnom. U ovom slučaju dolazi do svojevrsnog "rasparčavanja" fenomena na elemente.
Systemacity
Kada se koristi dijalektički pristup evaluaciji podataka, svaki fenomen, proces, događaj mora se smatrati skupom mnogih komponenti koje su međusobno usko povezane. Maksimalna detaljizacija provodi se tijekom implementacije sustavnog pristupa. Prilikom opisivanja tipova podataka,njihova obilježja, utvrđivanje stupnja utjecaja čimbenika na njih itd., otkriva se ono najvažnije, najvažnije u objektu koji se proučava. Sustavni pristup omogućuje vam da izgradite približnu shemu procesa, uspostavite njegove ključne komponente, njihovu podređenost, funkcije i, kao rezultat, otkrijete logički i metodološki model analize.
U ekonomskoj procjeni, nakon ispitivanja pojedinih aspekata djelovanja organizacije, njihove međuovisnosti, podređenosti, sažimaju se prikupljeni podaci. Pritom se iz cjelokupne količine podataka i čimbenika izdvajaju ključni i odlučujući. O njima uglavnom ovise rezultati gospodarske aktivnosti.
Ekonomski modeli
Za sustavnu klasifikaciju podataka, njihovu evaluaciju i obradu potrebno je izgraditi shemu koja odgovara zadacima i krajnjim ciljevima studije. Ovisno o objektu koji se proučava razlikuju se optimizacijski i ravnotežni modeli. Prvi se koriste za opisivanje ponašanja gospodarskih subjekata koji svojim mogućnostima ostvaruju svoje ciljeve. Modeli ravnoteže koriste se za određivanje rezultata interakcije grupe subjekata, za identificiranje uvjeta za kompatibilnost njihovih zadataka i ciljeva.
Metode analize
Rezultati interakcije gospodarskih subjekata ovisit će o vremenskom razdoblju unutar kojeg se proučava njihovo ponašanje. Sukladno tome razlikuju se metode komparativne statistike, statističke i dinamičke analize.
Prva je usporedba rezultata statističke evaluacije aktivnosti u različitim vremenskim razdobljima. Za određivanje prirode koristi se dinamička analizapromjene ekonomskih pokazatelja između zadanih vremenskih točaka i određivanje čimbenika koji određuju te promjene. Statistička procjena uključuje proučavanje radnji u određenom trenutku. Na primjer, možete odrediti kako se, s obzirom na ponudu i potražnju, formira trošak proizvoda.
Metodologija makroekonomske procjene temelji se na sjecištu triju područja znanja: matematike, statistike i ekonomije. Ekonomske metode su: usporedba, grupiranje, grafička i analiza bilance.
Matematičke tehnike podijeljene su u 3 grupe:
- Ekonomičan. To uključuje matrične metode, teorije input-output ravnoteže, proizvodne funkcije.
- Tehnike optimalnog programiranja (nelinearne, linearne, dinamičke) i ekonomska kibernetika.
- Metode za proučavanje procesa donošenja odluka i transakcija. Ova grupa sadrži teorije čekanja, igre, grafikone.
Uporedna analiza
Usporedba je usporedba istraženih podataka i činjenica. U praksi se koriste:
- Horizontalna analiza. Potrebno je identificirati relativna i apsolutna odstupanja stvarne vrijednosti pokazatelja od osnovne linije.
- Okomita analiza. Koristi se za proučavanje strukture pojava.
- Analiza trenda. Koristi se za proučavanje relativnih stopa rasta pokazatelja tijekom nekoliko godina u usporedbi s razinom bazne godine.
Analiza bilansa
Leži uusporedno mjerenje dvaju seta pokazatelja koji teže ravnoteži. Kao rezultat toga, istraživač određuje novi pokazatelj ravnoteže.
Na primjer, prilikom procjene stupnja opskrbljenosti poduzeća sirovinama, uspoređuju potrebe za tim, izvore za pokrivanje tih potreba i postavljaju pokazatelj ravnoteže - višak ili manjak materijala.
Kao pomoćna metoda ravnoteže, koristi se pri provjeravanju rezultata izračuna utjecaja čimbenika na ukupni pokazatelj uspješnosti. Ako je zbroj utjecaja jednak odstupanju od osnovne vrijednosti, tada su izračuni točni.
Extra
Grafovi se koriste za skaliranje indikatora. Vrijednosti i njihova ovisnost opisuju se konstruiranjem geometrijskih oblika. Mora se reći da grafička metoda u analizi neovisnog značaja nije bitna. Koristi se samo za ilustraciju promjena.
Procjena indeksa temelji se na relativnim vrijednostima, što izražava omjer razine fenomena koji se razmatra prema osnovnoj razini. U statistici se koristi nekoliko vrsta indeksa: harmonijski, aritmetički, agregatni, itd.
Ako koristite ponovne izračune indeksa i izgradite vremensku seriju koja odražava, na primjer, puštanje robe u vrijednosti, možete objektivno procijeniti dinamiku.
Regresijske (stohastičke) i korelacijske metode koriste se za određivanje razine povezanosti između parametara koji su međusobno funkcionalno neovisni. Kroz korelacijumožete:
- Napravite model postojećih čimbenika.
- Kvantifikujte snagu veze.
Analiza u sociologiji
Opis bilo koje pojave može se izvesti na razne načine. Jedna od najčešćih metoda analize u sociologiji je promatranje. Tijekom njega možete kvantificirati podatke putem:
- Psihološko skaliranje. Obično se rezultati koriste za sažimanje zapažanja.
- Mjerenje vremena (mjerenje vremena).
Drugi pristup je metoda uzorkovanja vremena. Kada se koristi, određena vremenska razdoblja odabiru se iz jednog procesa koji se proučava radi konsolidacije informacija. Smatraju se reprezentativnim za dulje razdoblje. U stvarnim istraživanjima, kvantitativni i kvalitativni opisi fenomena obično se provode u kombinaciji.
Kvantitativni pokazatelji mogu se zabilježiti tijekom promatranja ili generalizirati nakon njegovog završetka, uključeni u retrospektivno izvješće. Opći dojmovi istraživača služe kao osnova za retrospektivnu evaluaciju. Za dugotrajno praćenje, mogu, na primjer, uključivati učestalost bilo koje od epizoda koje se proučavaju. Kvantitativni pokazatelji se stoga mogu uključiti u vrijednosne sudove. Na primjer, "on rijetko ide u školu", "ona uvijek zaboravi udžbenik", itd.
Uz evaluacijski opis događaja, istraživač može koristiti bodovnu procjenu svojih dojmova. Ove brojke odražavajukarakteristična za dugotrajna nekontrolirana promatranja u svakodnevnom životu. Kao što pokazuju neka istraživanja, oni se mogu koristiti kao jedan od glavnih ili jedinih kriterija za adekvatnost psiholoških testova ili karakteristika pojedinca.
