31. Методи аналізу «причина - наслідок», кореляційно-регресивний аналіз, аналіз тенденцій, оптимізація.

При підтримці рішень найчастіше використовуються такі основні технології аналітичного моделювання:

1. Засоби аналізу „що..., якщо...?” дають можливість користувачу змінювати значення одних змінних (факторів) чи їх зв'язки (формули), спостерігаючи простір зміни значень інших, залежних змінних. Технологія факторного аналізу методами "що..., якщо...?" (What-if). В економічному управлінні в умовах ринку винятково важливий принцип випередження, передбачення ситуації. З цим пов’язані досить складні аналітичні розрахунки (методами прямого рахунку, математико-статистичного аналізу, оптимізації, графічного моделювання тенденцій тощо). Дуже поширені також відносно прості методи аналізу – аналізу чутливості прогнозів, що широко застосовуються в стратегічному менеджменті (фінансовому, маркетинговому, виробничому). Засоби однофакторного аналізу дозволяють побудувати одномірну таблицю чутливості (таблицю з одним входом), щоб побачити, як зміна значень одного фактора буде впливати на величину іншого. Засоби двофакторного аналізу дозволяють проаналізувати одночасний вплив зміни двох факторів на шуканий показник.

2. Оптимізаційний аналіз за змістом близький до аналізу цільової функції, але є значно складнішою технологією, яка зазвичай забезпечується застосуванням електронних таблиць чи спеціальних пакетів лінійного програмування. Замість установки конкретного цільового значення змінної тут знаходять оптимальні значення кількох цільових змінних, на які накладені обмеження – виробничі, фінансові, маркетингові. Після визначення задачі цей етап розрахунків виконується цілком автоматично. Другий, суто аналітичний етап, йде в інтерактивному режимі, під контролем менеджера. При цьому одна чи кілька змінних змінюються в допустимих межах, поки не буде отримане найкраще значення цільової змінної. Наприклад, менеджер може збільшити максимально можливий прибуток, трохи змінюючи значення випуску кількості автомобілів певної марки. При цьому, розвиненіші генератори підтримки рішення можуть підказувати менеджеру напрямки і значення кроку змін для таких покращень виробничої програми випуску виробів, що впливає на прибуток. Однак при всіх змінах необхідно приймати до уваги обмеження.

3. Технологія кореляційно-регресійного аналізу допомагає менеджеру перевіряти деякі гіпотези щодо існування зв'язків між залежними змінними і факторами, а також при пошуку статистично важливих моделей з метою пояснення, передбачення і управління. Ця універсальна технологія особливо важлива для менеджерів з маркетингу і фінансів. Застосовується вона також і у виробничому менеджменті для управління якістю продукції.

4. Технологія аналізу і прогнозування на основі трендів, тобто аналізу динаміки розвитку з графічним і математичним моделюванням тенденцій, є повсякденним аналітичним інструментом маркетолога, що аналізує хід продажів і оцінює їх перспективи. Вона може бути органічно включена в СППР для аналізу нових даних, відсутніх у регламентованих звітах ІС. У той же час науковими дослідженнями в галузі інформаційних технологій виявляються, створюються і передаються в арсенал СППР нові технології.

Використовувані методи аналізу даних перебувають на межі економіки, математики та комп'ютерних технологій. Найвідомішими з них є:

• предметно-орієнтовані аналітичні методи (виявлення трендів, методи фрактальної математики, спектрального аналізу тощо);

• методи побудови моделей на основі нейронних мереж;

• методи суджень на основі аналогічних випадків CBR (case based reasoning);

• статистичні методи (кореляційний, факторний, лінійний, регресійний аналіз);

• дерева рішень (decision trees);

• генетичні алгоритми;

• методи нелінійного регресійного аналізу.