4.Формулирование целей ми. Хар-р целей.

Цели МИ вытек из выявл-х про­блем, достиж-е этих целей позв получ инф-ю, необхо­д-ю для реш-я этих пробл.

Цели д б ясно и четко сформулир-ны, быть достаточно детальными, должна сущ-ть возм-ть их измер-я и оц-ки ур их достижения.При постановке целей МИ зад-ся во­прос: «Какая инф-я необходима для реш-я данной проблемы?» Ответ на этот вопрос опред содерж-е целей исслед-я.

Т о, ключ аспектом опред-я целей исслед-я явл выявл-е специфич-х типов инф-и, кот необходима при реш-и проблем упр-я м-гом.

Исх из этого, цели МИ могут носить след-й хар-р:

1. Разведочный-направлены на сбор предварит-й инф-и, предназнач для более точного опред-я проблем и проверки гипотез.2. Описат-й (дескриптивный) - заключ в простом опи­сании тех или иных аспектов реальной м-говой ситуации.3. Казуальный - направл на обоснов-е гипотез, опре­д-х содерж-е выявл-х прич-следств-х связей.

Хар-р целей МИ предопред-т вы­бор конкр-х типов исслед-я, носящих те же названия, а именно: разведочный, описат-й и казуальный.

Нач-м этапом разраб плана МИ, явл выбор мет-в провед-я МИ, кот могут использ-ся на отд-х его этапах. Затем с учетом имеющрес-в выбир наиб подход-й набор этих ме­т.

Наиб шир использ-ми мет-ми провед-я МИ явл-ся:- м-ды анализа док-в;-м-ды опроса потреб-й;- эксп-е оценки;- эксперимент-е м-ды.

Др класс мет-в, исп-х при провед-и МИ, предст-т эко­номико-математич м-ды:

1.Статистич м-ды обраб инф-и-опред-е ср-х оценок, величин ошибок, степ соглас-ти мнений рес­понд-в и т.д.

2. Многомерные м-ды (в 1ю очередь факторн и кластер­ный анализы). Они исп-ся для обоснов-я м-говых реш-й, в основе кот лежат многочисл-е взаимосвяз-е пере­менные.

3.Регресс-е и корреляц-е м-ды.Они исп-ся для устан-я взаимосвязей м/ду гр-ми перем-х, описыв-х м-говую деят.

4. Имитац-е м-ды. Они прим тогда, когда пере­менные, влияющие на м-говую сит-ю, не поддаются опред-ю с пом аналитич-х мет-в.5. Методы статистич теории принятия реш-й(теория игр, теор массового обслужив, стохастич-е программир-е) ис­польз для стохастич-го описания реакции потреб-й на из­м-е рын-й сит-и. Можно выд 2 гл-х напр-я примен-я этих мет-в:- для стат-х испытаний гипотез о стр-ре рынка;- для предполож-й о состоянии рынка.6. Детерминир-е м-ды исслед-я операций (в 1ю очередь линейное и нелин-е программир-е). Приме­няют тогда, когда имеется много взаимосв-х перем-х и надо найти оптим-е реш-е.7. Гибридные м-ды, объед-е детерминир-е и веро­ятн-е (стохастические) хар-ки (напр, динамич-е и эвристическое программир-е), прим-ся, прежде всего, для иссле­д-я проблем товдвиж-я.

Математич моделир-е в м-говых исслед-х очень затруднено. Это обусловлено:-сложн-ю объекта изуч-я, нелинейностью м-говых процессов, наличием пороговых эффектов, -эффектом взаимод-я м-говых переем-х, кот в большей своей части взаимозависимы и взаимосвязаны

-сложностью измер-я м-говых перем-х-неустойчив-ю м-говых взаимосвязей, обусловл-й изм-ми вкусов, привычек, оценок и др.;-относит-й несовмест-ю персонала, кот занимает­ся м-гом и примен-м кол-х мет-в в его исслед-х. Первые приоритет отдают неформальным методам, вторые — математич моделир-ю.

Вышеизлож во многом обусл тем, что м-г имеет дело с человеч-м повед-м, а не с технич явл-ми. В м-ге редко что повторяется, в нем все различно для разных ситуаций. М-г ориентир на конкр потреб-й, а потреб разные.

В усл глубоких и быстрых изм-й внешней среды матема­тич модель не в состоянии предсказ влияние изм-я, кот изнач не было в ней учтено. В отличие от эксперта математич модель не способна к импровизации и не может приспособ к глубо­ким измен-м внешней среды.

Широта прим-я тех или иных мет-в при проведении МИ опред-ся также возможностями компании использ-ть их самост-но или покупать рез-ты таких исслед-й. Очевидно, что у крупных орг-й таких возможностей сущ-но больше, чем у орг-й малого бизнеса.