Kao što znate, XXI vijek se naziva vijekom informacionih tehnologija. Zaista, savremeni čovjek operira različitim metodama dobivanja i obrade informacija. Analitika igra važnu ulogu u procesu korištenja informacija. Šta je analiza? Koje metode procjene informacija postoje? Čitajte dalje za odgovore na ova i druga pitanja.
Šta je analitika?
Ova riječ ima grčke korijene i doslovno se prevodi kao "umjetnost analize". Aristotel je ovaj termin koristio za označavanje tehnike logičkog rudarenja podataka.
Danas naučnici daju šire tumačenje koncepta. Analitika se u savremenom svijetu smatra dijelom logike (umijeće rasuđivanja), u okviru koje se razmatra i doktrina analize podataka. Istražuju se operacije stvarne ili mentalne podjele cjeline (procesa, reprezentacije, odnosa između objekata, itd.) na sastavne elemente.
Šta je analiza podataka? Ovaj koncept je uži od pojma "analitika". Naučno se analizom podataka naziva grana računarstva i matematike, u okviru koje se konstruišu i proučavaju najvišeopšti računski algoritmi i metode za izvlačenje znanja iz informacija dobijenih eksperimentalno. Drugim riječima, riječ je o skupu tehnika koje se odnose na algoritme za obradu informacija. Analiza informacija u užem smislu je proces proučavanja, filtriranja, transformacije (modeliranja) u cilju izdvajanja korisnih podataka i donošenja odluka.
Mašinsko učenje
Danas se smatra najmoćnijom i najčešćom metodom analize informacija. Danas, nažalost, ne postoje algoritmi mašinskog učenja koji omogućavaju dobru obradu informacija manje ili više proizvoljne prirode. S tim u vezi, stručnjaci su primorani da izvrše preliminarno prikupljanje i obradu podataka kako bi ih doveli u oblik pogodan za korištenje algoritma. U pravilu, takva obrada se naziva izbor karakteristika ili ponovna obrada. Većina algoritama može koristiti brojeve fiksne dužine.
U isto vrijeme, poraslo je interesovanje za algoritme bazirane 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 nauka
Ekonomska evaluacija podataka je sistem posebnih znanja zasnovanih na obrascima razvoja i funkcionisanja privrednog kompleksa, čiji je ciljproučavanje metodologije analize, dijagnostike, planiranja i predviđanja finansijskog i ekonomskog poslovanja preduzeća.
Predmet ekonomske analize je ekonomska aktivnost organizacije, njena socio-ekonomska efikasnost i konačni finansijski učinak. Vrijednost potonjeg formira se pod utjecajem subjektivnih i objektivnih faktora. Pokazatelji finansijske i ekonomske aktivnosti odražavaju se u izvještajnom sistemu preduzeća.
Svrha istraživanja informacija
Evaluacija podataka u privredi pruža neophodan broj parametara preko kojih možete formirati objektivnu predstavu o finansijskom stanju organizacije, njenim dobitima, gubicima, promjenama u sastavu obaveza i imovine. Uz pomoć analize možete odrediti najracionalnije i najneprofitabilnije oblasti rada, raspodjelu finansijskih, materijalnih i radnih resursa.
Dijalektička metoda
Ova metoda evaluacije podataka uključuje proučavanje pojava i procesa u njihovoj dinamici, odnosno u stalnoj promjeni. Iz ovoga slijedi glavna karakteristika metode - potreba za poređenjem određenih pokazatelja. Možete upoređivati vrijednosti sa različitim izvorima: rezultati prošlih godina, planirani pokazatelji, postignuća konkurenata, itd.
Prema teoriji materijalističke dijalektike, svaki fenomen se posmatra kao jedinstvo i istovremeno borba suprotnosti. Iz ovoga proizilazi potreba za proučavanjem unutrašnjih kontradikcija, negativnih i pozitivnih aspekatasvaki proces.
Kada se koristi dijalektička metoda evaluacije podataka, uzimaju se u obzir sve međuzavisnosti i odnosi. Nemoguće je objektivno analizirati proces izolovano od drugih pojava i događaja. Međuzavisnost i međusobna povezanost ekonomskih operacija zahtijeva korištenje složenih metoda za analizu ekonomske aktivnosti. Samo sveobuhvatna studija informacija omogućava vam da ispravno procijenite rezultate rada, otkrijete rezerve.
Odbitak i indukcija
Postoji uzročna veza između mnogih procesa i događaja. To znači da jedna stvar proizlazi iz druge. Uspostavljanje uzročne veze najvažniji je zadatak u ekonomskoj evaluaciji podataka. Kao rezultat toga, analiza je preciznija i objektivnija. Ovo nam, pak, omogućava da kvantifikujemo podatke, da odredimo stepen uticaja određenih faktora na rad preduzeća.
Indukcija uključuje proučavanje procesa od posebnog do opšteg: od faktora do zaključaka, od uzroka do rezultata. Dedukcija je inverzna metoda koja uključuje istraživanje od opšteg ka posebnom. U ovom slučaju dolazi do svojevrsnog "rasparčavanja" fenomena na elemente.
Systemacity
Kada se koristi dijalektički pristup evaluaciji podataka, svaka pojava, proces, događaj se mora posmatrati kao skup mnogih komponenti koje su usko povezane jedna s drugom. Maksimalna detaljizacija se provodi tokom implementacije sistematskog pristupa. Prilikom opisivanja tipova podataka,njihove karakteristike, utvrđivanje stepena uticaja faktora na njih itd., otkriva se ono najvažnije, najvažnije u objektu koji se proučava. Sistematski pristup vam omogućava da izgradite približnu šemu procesa, utvrdite njegove ključne komponente, njihovu podređenost, funkcije i, kao rezultat, otkrijete logički i metodološki model analize.
U ekonomskoj procjeni, nakon ispitivanja pojedinih aspekata aktivnosti organizacije, njihove međuzavisnosti, podređenosti, sažimaju se prikupljeni podaci. Istovremeno se iz cjelokupne količine podataka i faktora izdvajaju ključni i odlučujući. Od njih uglavnom zavise rezultati ekonomske aktivnosti.
Ekonomski modeli
Za sistematsku klasifikaciju podataka, njihovu evaluaciju i obradu, potrebno je izgraditi shemu koja odgovara zadacima i krajnjim ciljevima studije. U zavisnosti od objekta koji se proučava razlikuju se optimizacioni i ravnotežni modeli. Prvi se koriste za opisivanje ponašanja privrednih subjekata koji svojim mogućnostima ostvaruju svoje ciljeve. Modeli ravnoteže se koriste za određivanje rezultata interakcije grupe subjekata, za identifikaciju uslova za kompatibilnost njihovih zadataka i ciljeva.
Metode analize
Rezultati interakcije privrednih subjekata zavisiće od vremenskog perioda u kojem se njihovo ponašanje proučava. Shodno tome razlikuju se metode uporedne statistike, statističke i dinamičke analize.
Prva je da se uporede rezultati statističke evaluacije aktivnosti u različitim vremenskim periodima. Za određivanje prirode koristi se dinamička analizapromjene ekonomskih pokazatelja između datih vremenskih tačaka i određivanje faktora koji te promjene određuju. Statistička evaluacija uključuje proučavanje radnji u određenom trenutku. Na primjer, možete odrediti kako se, s obzirom na ponudu i potražnju, formira trošak proizvoda.
Metodologija makroekonomske procjene zasniva se na ukrštanju tri oblasti znanja: matematike, statistike i ekonomije. Ekonomske metode su: poređenje, grupisanje, grafička i bilansna analiza.
Matematičke tehnike su podijeljene u 3 grupe:
- Economic. 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
Poređenje je poređenje istraženih podataka i činjenica. U praksi se koriste:
- Horizontalna analiza. Potrebno je identifikovati relativna i apsolutna odstupanja stvarne vrednosti indikatora od osnovne linije.
- Vertikalna analiza. Koristi se za proučavanje strukture fenomena.
- Analiza trenda. Koristi se za proučavanje relativnih stopa rasta indikatora tokom nekoliko godina u poređenju sa nivoom bazne godine.
Analiza bilansa
Leži unutrauporedno mjerenje dva skupa indikatora koji teže ravnoteži. Kao rezultat, istraživač određuje novi - balansirajući - indikator.
Na primjer, kada procjenjuju stepen opskrbljenosti preduzeća sirovinama, upoređuju potrebe za tim, izvore za pokrivanje ovih potreba i postavljaju pokazatelj ravnoteže - višak ili manjak materijala.
Kao pomoćna metoda bilansa, koristi se pri provjeravanju rezultata izračunavanja uticaja faktora na pokazatelj ukupnog učinka. Ako je zbir uticaja jednak odstupanju od osnovne vrijednosti, onda su proračuni tačni.
Extra
Grafovi se koriste za skaliranje indikatora. Vrijednosti i njihova ovisnost opisuju se konstruiranjem geometrijskih oblika. Mora se reći da grafička metoda u analizi nezavisnog značaja nije bitna. Koristi se samo za ilustraciju promjena.
Procjena indeksa je zasnovana na relativnim vrijednostima, što izražava odnos nivoa fenomena koji se razmatra prema osnovnom nivou. U statistici se koristi nekoliko tipova indeksa: harmonični, aritmetički, agregatni, itd.
Ako koristite preračunavanje indeksa i izgradite vremensku seriju koja odražava, na primjer, oslobađanje robe u vrijednosti, možete objektivno procijeniti dinamiku.
Regresijske (stohastičke) i korelacione metode se koriste za određivanje nivoa povezanosti između parametara koji su funkcionalno nezavisni jedan od drugog. Kroz korelacijumožete:
- Napravite model postojećih faktora.
- Kvantifikujte snagu veze.
Analiza u sociologiji
Opis bilo koje pojave može se izvesti na različite načine. Jedna od najčešćih metoda analize u sociologiji je posmatranje. Tokom toga, možete kvantifikovati podatke kroz:
- Psihološko skaliranje. Obično se rezultati koriste za sumiranje zapažanja.
- Mjerenje vremena (mjerenje vremena).
Drugi pristup je metoda vremenskog uzorkovanja. Kada se koristi, određeni vremenski periodi se biraju iz jednog procesa koji se proučava radi konsolidacije informacija. Smatraju se reprezentativnim za duži period. U stvarnim istraživanjima, kvantitativni i kvalitativni opisi fenomena se obično provode u kombinaciji.
Kvantitativni indikatori se mogu zabilježiti tokom posmatranja ili generalizirati nakon njegovog završetka, uključiti u retrospektivni izvještaj. Opšti utisci istraživača služe kao osnova za retrospektivnu evaluaciju. Za dugotrajno praćenje, mogu, na primjer, uključiti učestalost bilo koje epizode koja se proučava. Kvantitativni pokazatelji se stoga mogu uključiti u vrijednosne sudove. Na primjer, "on rijetko ide u školu", "ona uvijek zaboravi udžbenik", itd.
Pored evaluativnog opisa događaja, istraživač može koristiti bodovnu procjenu svojih utisaka. Ove brojke odražavajukarakteristična za dugotrajna nekontrolisana posmatranja u svakodnevnom životu. Kao što pokazuju neka istraživanja, oni se mogu koristiti kao jedan od glavnih ili jedinih kriterijuma za adekvatnost psiholoških testova ili karakteristika pojedinca.
