2.2. Обзор программ для статистического анализа данных
В ходе проведенных экспериментов формируется банк данных, описывающих функционирование объекта исследования. Для обработки полученных данных может быть использовано множество различных программ. В настоящее время все больше появляется программ для статистического анализа данных, позволяющих решать
разнообразные задачи. Выбор программного продукта пользователем " определяется функциональными возможностями и классами решае-
мых задач, удобством работы и его стоимостью.
статистического анализа данных можно выделить три группы программ [10]:
На современном рынке программного обеспечения в области СибАДИ
1. Универсальные программы (к таким программа относят про- " граммы с большим набором инструментария статистического
анализа данных, таких как SPSS2, Statistica3, Matlab4, R и др. Данными пакетамиВПОможно пользоваться различным группам исследователей, включая новичков. Универсальные статистические программы снабжены подробной справкой и имеют на сайтах разработчиков значительное количество примеров и описаний, напримерФГБОУ, примеры использования программы Statistica
приведены на сайте http://www.statsoft.ru).
2. Профессиональные пакеты (SAS5, Deductor Studio6 и пр.) (дан- ) ный классспрограмм отличается от универсальных возможно- ( стью работать с большими объемами данных, содержат узко-
специализированные методы анализа данных, в том числе методы Data Mining. Данные программы предназначены для профессиональных пользователей и имеют высокую стоимость).
3. Специализированные пакеты (к таким программам относят BioStat, «Анализ временных рядов»7. В данных программных продуктах реализованы специализированные алгоритмы. Про-
2Сайт разработчиков программы http://www-01.ibm.com/software/ru/analytics/spss/
3Сайт разработчиков программы http://www.statsoft.ru/company/
4Сайт разработчиков программы http://matlab.ru
5Сайт разработчиков программы http://www.sas.com
6Сайт разработчиков программы http://www.basegroup.ru/
7 Сайт разработчиков программы http://www.it-accent.ru/htm/ats.htm
грамма «Анализ временных рядов»предназначена для профессионального анализа временных рядов.
Рассмотрим некоторые универсальные программы, часто используемые в менеджменте.
Программный продукт SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) – универсальный статистический пакет компании SРSS Inc.
SPSS является модульной программой, ее основу составляет ба-
зовый модуль (IBM SPSS Statistics Standard Edition), содержащий наи-
более распространенные методы статистического анализа. Для реше- " ния более сложных задач, выявления закономерностей используется
модуль IBM SPSS Advanced Statistics.
На рис. 4 показан скриншот главного окна программы SPSS. СибАДИ "
ВПО
ФГБОУ ) с (
Рис. 4. Скриншот главного окна программы SPSS (составлено авторами)
Программа Statistica – универсальный статистический пакет компании StatSoft Inc.
Стандартную комплектацию пакета STATISTICA составляют множество различных модулей. Приведем некоторые из них.
1. Базовый пакет STATISTICA Base, содержащий основные статистические инструменты.
2. STATISTICA Advaced содержит набор сложных статистических алгоритмов, таких как анализ выживаемости, моделирование структурными уравнениями и пр.
3. STATISTICA Automated Neural Networks – мощный инструмент |
|
|
" |
работы с нейронными сетями. |
|
На рис. 5 приведен скриншот главного окна программы |
|
Statistica. |
СибАДИ |
|
|
|
" |
|
ВПО |
|
ФГБОУ |
|
) |
|
с |
|
( |
Рис. 5. Скриншот главного окна программы Statistica (составлено авторами)
Применение программ статистического анализа данных позволит повысить качество проведенного исследования и выявить скрытые закономерности функционирования исследуемой системы.
3. МЕТОДЫ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
В МЕНЕДЖМЕНТЕ
3.1. Классификация методов социально-экономического моделирования
В настоящее время в менеджмент" активно внедряются современные методы моделирования, позволяющие прогнозировать поведение исследуемых объектов в различных постоянно меняющихся ус-
ловиях внешней среды. Это обусловлено усилением влияния условий
ности колебаний в рамкахСибАДИц клического развития рыночной конъюнктуры, сокращением периодов" экономических циклов, что ведет к необходимости разработки инновационных методов управления, по-
внешней среды на деятельность предприятий, повышением интенсив-
зволяющих учитывать бифуркационное развитие сложных динамических систем, исследуемыхВПОв менеджменте.
Цель данного раздела – познакомить магистрантов с классифи-
кацией методов социально-экономического моделирования, приме- |
|
няемого в современном менеджменте и теории систем. |
|
|
ФГБОУ |
|
В современной науке [2] выделяют три основные группы мето- |
дов социально-экономического моделирования: |
|
− |
методы, направленные на активизацию интуиции и опыта спе- |
|
) |
|
с |
|
циалистов; |
− |
( |
методы формализованного представления систем (объектов ис- |
|
следования);
− специальные методы, направленные на постепенную формализацию поставленной задачи.
На рис. 6 приведена структура групп методов социальноэкономического моделирования.
Вгруппу методов, направленных на активизацию интуиции и опыта специалистов, входят методы и методики, позволяющие организовать работу экспертов, являющихся специалистами в данной области исследований. Данные методы, входящие в данную группу, называют экспертными.
Вданную группу методов входят [2] (рис. 6):
−Методы выработки коллективных решений (это методы типа
«мозгового штурма», «сценариев», групповых дискуссий, таких
|
как Балтинова сессия, метод «Метаплан» и пр., основой кото- |
|
рых является организация коллективной работы экспертов, ре- |
|
шение вопросов взаимного влияния участников групповых дис- |
|
куссий, структурирования результатов коллективного обсужде- |
|
ния) [2]. |
− |
Методы структуризации (позволяющие решать задачи деком- |
|
позиции сложных слабоструктурированных проблем на более |
|
простые подпроблемы, поддающиеся частичной формализации |
|
и изучению. Данные методы называют структурно-системными |
|
" |
|
[2]. В данную группу методов входят методы типа «дерево це- |
|
лей», STEP- и SWOT-анализ, методы портфельного анализа и |
|
пр.) [2]. |
− |
Методы экспертных оценок (это группа методов, используе- |
|
мых для оценивания сследуемых объектов на качественном |
|
уровне. При использованииСибАДИданной группы методов предпола- |
|
" |
|
гается, что мнение группы экспертов надежнее, чем мнение от- |
|
дельного эксперта. В данную группу методов входят методы |
|
ранжирования, гиперупорядочивания, методы парных сравне- |
|
ний Черчмена-АкоффаВПО, Терстоуна, метод «смешанной альтер- |
|
нативы», алгоритмы отыскания медианы Кемени и пр. [2]). |
− Метод комбинаторной топологии или симплициарного ком-
плекса (данный метод используется для анализа связности ком-
понентов исследуемого объекта. В основе данного метода ле- |
|
жит теорияФГБОУграфов и полиэдральной динамики. В настоящее |
|
) |
внедряется в когнитивное моделирование). |
время активнос |
|
( |
|
− Морфологические методы (в основе данных методов лежит по- |
|
иск оптимального варианта системы или решения проблемы путем комбинации и рекомбинации выделенных исследователем структурных элементов или признаков. В данную группу методов входят метод систематического покрытия поля, метод морфологического ящика и пр. [2]).
СибАД "
ВПО
)ФГБОУ
Рис.с6. Структура методов социально-экономического моделирования
Источник: Волкова, В.Н(. Теория систем и системный анализ : учебник для вузов / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. – М. : Изд-во «Юрайт»; ИД «Юрайт», 2010. – 679 с.
Группа методов, направленных на активизацию интуиции и опыта специалистов, применяются в случае, если проблема трудноформализуема, недостаточно статистических данных об исследуемых объектах.
В группу методов формализованного представления систем входят методы и алгоритмы, в основе которых лежат математические методы, позволяющие формализовать исследуемую систему и строить модели для исследования свойств и выявления закономерностей
ее поведения. В данную группу методов входят (рис. 6): |
|
− |
" |
Аналитические (к данной группе относятся методы классиче- |
|
|
ской математики, включая интегро-дифференциальное исчис- |
|
ление, методы поиска экстремумов функций, вариационное |
|
СибАДИ |
|
исчисление, методы математического программирования и |
|
пр., позволяющие решать различные классы задач оптимиза- |
|
ции и прогнозирования). |
− |
" |
Статистические (входят теория вероятностей, математиче- |
|
|
ская статистика, теория массового обслуживания, методы ста- |
|
тистических испытаний, основанные на методе Монте-Карло, |
|
и пр. В основеВПОданной группы методов лежит обработка ста- |
|
тистических данных, полученных в ходе активного или пас- |
|
сивного эксперимента). |
− Методы дискретной математики, включая теоретико- |
|
|
множественные, логические, лингвистические, семиотиче- |
|
ские и графическиеФГБОУпредставления (эта группа методов на- |
|
) |
|
правленасна построение различных классов моделей, в том |
|
( |
числе и графических. В основе данных моделей лежат теория множеств, логические методы, математическая логика, грамматики математической лингвистики, семиотики, когнитивной визуализации).
Методы формализованного представления систем используются в случае исследования структурированных проблем, поиска их оптимальных решений путем применения детерминированных методов и анализа достаточных объемов статистических данных.
В группу специальных методов, направленных на постепенную формализацию поставленной задачи, входят методы, сочетающие алгоритмы методов формализации и экспертных методов. В данную группу методов относят [2] (см. рис. 6):
− имитационное динамическое моделирование (включающее агентное, дискретно-событийное моделирование и системную
|
динамику. Эта группа методов, получившая в последнее время |
|
бурное развитие, применяется в ходе вычислительного оптими- |
|
зационного эксперимента, и позволяющая, исследовать любые |
|
сложные динамические системы в различных условиях и решать |
|
задачи адаптивного управления. Главными достоинствами ими- |
|
тационного динамического моделирования является его низкая |
|
ресурсоемкость, возможность задания любых условий функцио- |
|
нирования объекта исследования и моделирование различных |
|
сценариев управления объектом); |
− |
" |
структурно-лингвистическое моделирование (данный метод ос- |
|
|
нован на сочетании комбинаторики и математической лингвис- |
|
тики и направлен на решение задач структурирования); |
− |
когнитивный подход (базируется на принципах и закономерно- |
|
стях познавательной деятельности человека. В основе данного |
|
подхода лежат методыСибАДИпостроения знаниевых моделей и раз- |
|
" |
|
личных когнитивных карт, в том числе дорожных карт, карт ума |
|
(mind map) и пр.). |
|
ВПО |
|
Специализированные методы, направленные на постепенную |
формализацию поставленной задачи, в настоящее время получили наибольшее распространение в социально-экономических дисциплинах, это обусловлено усилением динамичности и интенсивности развития современнойФГБОУэкономики, в том числе и в России, что ведет к повышению сложности и снижению структурируемости проблем,
возникающих в)практической деятельности руководителей разделе- с ний современных(организаций.
На основании вышесказанного подведем итоги.
1.Методы, направленные на активизацию интуиции и опыта специалистов, являются традиционными для современного менеджмента и используются в случаях, когда отсутствует необходимый объем статистической информации об исследуемом объекте. В данном случае эксперты являются и «измерительными инструментами», и разработчиками прогнозов и эффективных методов управления.
2.С усилением инновационного развития в современном мире, повышением интенсивности информационных потоков традиционные экспертные методы не справляются с решением поставленных слабоструктурированных задач. Поэтому в современной
науке активно внедряются математические и имитационные ме-