Yuristy_magistry_statistika / моно_2012_Шуметов_Крюкова / Добавление / заключение

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной монографии на ряде примеров продемонстрированы возможности, предоставляемые технологиями data mining при решении задач в сфере эмпирической социологии. Показано, что для глубокого анализа самых разнообразных данных нет необходимости в приобретении дорогостоящих пакетов анализа данных типа Clementine, достаточно располагать одним, а лучше двумя программными продуктами семейства data mining – базовым модулем пакета анализа данных общественных наук SPSS Base и нейросетевым пакетом Neural Connection.

С помощью указанных пакетов программ можно успешно решать самые разнообразные задачи, возникающие перед исследователями в эмпирической социологии. Это и разработка моделей многомерного дисперсионного анализа, в которых количественной переменной является лишь результирующий признак, а факторные признаки измерены в номинальных шкалах, и разработка моделей множественного линейного регрессионного анализа, в которых количественными переменными являются результирующий и факторные признаки. Это и анализ структуры множества исходных признаков, и выявление латентных факторов методами факторного анализа, и кластерный анализ как средство объективной классификации «без учителя», и дискриминантный анализ как средство классификации «с учителем», и разработка нейросетевых нелинейных моделей.

В монографии продемонстрированы также возможности, предоставляемые авторской системой поддержки принятия решений Expert Decide, предназначенной для формализации опроса группы экспертов по предлагаемой исследователем иерархической модели, и позволяющей проводить первичную обработку получаемых при этом результатов в режиме «он-лайн». С помощью этого программного продукта можно решать самые разнообразные задачи системного анализа, которые характеризуются отсутствием объективной информации и в которых вероятность определенного последствия управленческого решения невозможно предсказать с достаточной степенью достоверности. Приведем далеко не полный перечень подобных задач: определение приоритетов альтернатив; расчет соотношения эффективность/затраты вариантов решений; планирование от достигнутого; планирование от конечного результата; прогноз; расчет маргинальных приоритетов. К сожалению, и этот мощный исследовательский аппарат пока еще редко используется в практике эмпирической социологии.

Авторы надеются, что данная монография будет содействовать более широкому использованию математических методов моделирования и прогнозирования в социологических исследованиях, и будут признательны за все замечания по ее качеству и содержанию, которые будут учтены в дальнейшем.

52