Методы обработки информации

УСРС  по менеджменту

Методы  обработки информации

• Метод коллективного блокнота

 Метод, сочетающий индивидуальные выдвижения предпринимательской идеи с коллективной ее оценкой. При этом каждый участник процесса поиска предпринимательской идеи получает специальный блокнот, в котором изложена сущность решаемой проблемы. В течение определенного времени (например, одного месяца) каждый участник обсуждения записывает в блокнот собственные идеи по решению проблемы. Затем руководитель группы участников обобщает накопленный материал, организует творческую дискуссию, по результатам которой и принимают соответствующее решение.

• Метод мозгового штурма

Мозговой штурм, мозговая атака, англ. brainstorming — оперативный метод решения проблемы на основе стимулирования творческой активности, при котором участникам обсуждения предлагают высказывать как можно большее количество вариантов решения, в том числе самых фантастичных. Затем из общего числа высказанных идей отбирают наиболее удачные, которые могут быть использованы на практике. Является методом экспертного оценивания.

• Метод кейсов

Англ. Case method, кейс-метод, кейс-стади, case-study, метод конкретных ситуаций, метод ситуационного анализа) — техника обучения, использующая описание реальных экономических, социальных и бизнес-ситуаций. Обучающиеся должны проанализировать ситуацию, разобраться в сути проблем, предложить возможные решения и выбрать лучшее из них. Кейсы базируются на реальном фактическом материале или же приближены к реальной ситуации. Метод был впервые применен в Harvard Business School в 1924 году. Преподаватели Гарвардской бизнес-школы быстро поняли, что не существует учебников, подходящих для аспирантской программы в бизнесе. Их первым решением данной проблемы было интервью с ведущими практиками бизнеса и написание подробных отчётов о том, чем занимались эти менеджеры, а также о факторах, влияющих на их деятельность. Слушателям давались описания определённой ситуации, с которой столкнулась реальная организация в своей деятельности, для того чтобы ознакомиться с проблемой и найти самостоятельно и в ходе коллективного обсуждения решение.

Кейс-метод широко используется в бизнес-обучении во всём мире и  продолжает завоёвывать новых сторонников. Так, с 50-х годов двадцатого века бизнес-кейсы получают распространение  в Западной Европе. Лидирующие бизнес-школы  Европы INSEAD, LBS, HEC, LSE, ESADE принимают активное участие не только в преподавании, но и в написании таких кейсов.

2. Традиционные методы обработки информации

• Метод относительных и сравнительных величин

Относительная величина  – это обобщающий показатель, который  дает числовую меру соотношения двух сопоставляемых абсолютных величин. Так  как многие абсолютные величины взаимосвязаны, то и относительные величины одного типа в ряде случаев могут определяться через относительные величины другого типа.

Основное условие правильного  расчета относительной величины – сопоставимость сравниваемых показателей  и наличие реальных связей между  изучаемыми явлениями. Таким образом, по способу получения относительные  показатели – всегда величины производные, определяемые в форме коэффициентов, процентов, промилле, продецимилле и  т.п.

• Графический метод

 Основан на геометрической интерпретации задачи линейного программирования и применяется в основном при решении задач двумерного пространства и только некоторых задач трёхмерного пространства, так как довольно трудно построить многогранник решений, который образуется в результате пересечения полупространств. Задачу пространства размерности больше трёх изобразить графически вообще невозможно.

• Метод Группировок

Метод обработки и анализа  экономических параметров, суть которого состоит в распределении анализируемых  параметров на группы по функциональным существенным признакам и проведении анализа каждой группы в отдельности  с учетом всех внешних взаимосвязей. Основными вопросами метода группировки показателей является выбор группировочного признака и определение числа групп.

3. Способ детерминированных факторов

• Способ цепной подстановки

Наиболее универсальным  из них является способ цепной подстановки. Он используется для расчета влияния  факторов во всех типах детерминированных  факторных моделей: аддитивных, мультипликативных, кратных и смешанных (комбинированных). Этот способ позволяет определить влияние  отдельных факторов на изменение  величины результативного показателя путем постепенной замены базисной величины каждого факторного показателя в объеме результативного показателя на фактическую в отчетном периоде. С этой целью определяют ряд условных величин результативного показателя, которые учитывают изменение  одного, затем двух, трех и т.д. факторов, допуская, что остальные не меняются. Сравнение величины результативного  показателя до и после изменения  уровня того или другого фактора  позволяет элиминироваться от влияния  всех факторов, кроме одного, и определить воздействие последнего на прирост  результативного показателя.

• Способ абсолютных разниц

Является одной из модификаций элиминирования. Как и способ цепной подстановки, он применяется для расчета влияния факторов на прирост результативного показателя в детерминированном анализе, но только в мультипликативных и мультипликативно-аддитивных моделях: Y = (а - b)с и У = a(b - с). И хотя его использование ограничено, но благодаря своей простоте он получил широкое применение в АХД. Особенно эффективно применяется этот способ в том случае, если исходные данные уже содержат абсолютные отклонения по факторным показателям. При его использовании величина влияния факторов рассчитывается умножением абсолютного прироста исследуемого фактора на базовую (плановую) величину факторов, которые находятся справа от него, и на фактическую величину факторов, расположенных слева от него в модели.

• Способ относительных разниц

 Как и предыдущий, применяется для измерения влияния факторов на прирост результативного показателя только в мультипликативных и аддитивно-мультипликативных моделях типа V = (а - b)с. Он значительно проще цепных подстановок, что при определенных обстоятельствах делает его очень эффективным. Это прежде всего касается тех случаев, когда исходные данные содержат уже определенные ранее относительные приросты факторных показателей в процентах или коэффициентах.

4. Способы стохастического факторного анализа

• Корреляционно-регресионный метод.

 Данный метод содержит  две свои составляющие части  — корреляционный анализ и  регрессионный анализ. Корреляционный  анализ — это количественный  метод определения тесноты и  направления взаимосвязи между  выборочными переменными величинами. Регрессионный анализ — это  количественный метод определения  вида математической функции  в причинно-следственной зависимости  между переменными величинами.

Для оценки силы связи в  теории корреляции применяется шкала  английского статистика Чеддока: слабая — от 0,1 до 0,3; умеренная — от 0,3 до 0,5; заметная — от 0,5 до 0,7; высокая  — от 0,7 до 0,9; весьма высокая (сильная) — от 0,9 до 1,0. Она используется далее  в примерах по теме.

• Дисперсионный анализ

Суть дисперсионного анализа  сводится к изучению влияния одной  или нескольких независимых переменных, обычно именуемых факторам, на зависимую  переменную. Зависимые переменные представлены в виде шкал. Независимые переменные являются номинативными, то есть отражают групповую принадлежность, и могут  иметь две или более градации (или уровня). Примерами независимой  переменной  с двумя градациями могут служить пол (женский: , мужской: ) или тип экспериментальной группы (контрольная: , экспериментальная: ). Градации, соответствующие независимым выборкам объектов, называются межгрупповыми, а  градации, соответствующие зависимым  выборкам, называются внутригрупповыми.

В зависимости от типа и  количества переменных, различают

однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ (одна или несколько  независимых переменных);

одномерный и многомерный  дисперсионный анализ (одна или несколько  зависимых переменных);

дисперсионный анализ с повторными измерениями (для зависимых выборок);

дисперсионный анализ с постоянными  факторами, случайными факторами, и  смешанные модели с факторами  обоих типов;

• Компоне́нтный ана́лиз

 В языкознании: метод исследования плана содержания значимых единиц языка, целью которого является разложение значения на минимальные семантические составляющие. Основан на гипотезе о том, что значение всякой языковой единицы состоит из семантических компонентов (сем) и словарный состав языка может быть описан с помощью ограниченного (сравнительно небольшого) числа семантических признаков. В 1950-х годах метод компонентного анализа был впервые использован для исследования лексических единиц при описании узкого круга лексем — терминов родства в различных языках. Метод компонентного анализа связан с системно-парадигматическими представлениями о языке и может рассматриваться как развитие методов и теоретической базы теории семантического поля, обнаруживая связь с идеями Р. О. Якобсона, Л. Ельмслева и других лингвистов, считавших возможным перенесение принципов, выработанных в рамках фонологии Н. С. Трубецкого, в грамматику и семантику. На основе метода компонентного анализа семантическое поле может быть определено как ряд слов или их отдельных значений, связанных парадигматическими отношениями, имеющих в своем составе общий (интегральный) семантический признак и различающихся по меньшей мере по одному дифференциальному признаку.

• Мновекторный факторный анализ

 Впервые возник в психометрике и в настоящее время широко используется не только в психологии, но и в нейрофизиологии, социологии, политологии, в экономике, статистике и других науках. Основные идеи факторного анализа были заложены английским психологом и антропологом, основателем евгеники Гальтоном Ф. (1822—1911), внесшим также большой вклад в исследование индивидуальных различий. Но в разработку Факторного анализа внесли вклад многие ученые. Разработкой и внедрением факторного анализа в психологию занимались такие ученые как Спирмен Ч. (1904, 1927, 1946), Терстоун Л. (1935, 1947, 1951) и Кеттел Р. (1946, 1947, 1951). Также нельзя не упомянуть английского математика и философа Пирсона К., в значительной степени развившего идеи Ф. Гальтона, американского математика Хотеллинга Г., разработавшего современный вариант метода главных компонент. Внимания заслуживает и английский психолог Айзенко Г., широко использовавший Факторный анализ для разработки психологической теории личности. Факторный анализ позволяет решить две важные проблемы исследователя: описать объект измерения всесторонне и в то же время компактно. С помощью факторного анализа возможно выявление скрытых переменных факторов, отвечающих за наличие линейных статистических корреляций между наблюдаемыми переменными.

Способы оптимизационных показателей

• Экономико-математические методы

(ЭММ) [economico-mathematical methods] —  обобщающее название комплекса  экономических и математических  научных дисциплин, объединенных  для изучения экономики. Введено  академиком В.С.Немчиновым в начале 60-х годов. Встречаются высказывания  о том, что это название весьма  условно и не отвечает современному  уровню развития экономической  науки, так как «они (ЭММ. —  авт.) не имеют собственного предмета  исследования, отличного от предмета  исследования специфических экономических  дисциплин».

• Программи́рование

 Процесс создания компьютерных программ.

В узком смысле (так называемое кодирование) под программированием  понимается написание инструкций (программ) на конкретном языке программирования (часто по уже имеющемуся алгоритму  — плану, методу решения поставленной задачи). Соответственно, люди, которые  этим занимаются, называются программистами (на профессиональном жаргоне —  кодерами), а те, кто разрабатывают  алгоритмы — алгоритмистами, специалистами  предметной области, математиками. В  более широком смысле под программированием  понимают весь спектр деятельности, связанный  с созданием и поддержанием в  рабочем состоянии программ —  программного обеспечения ЭВМ. Иначе  это называется «программная инженерия» («инженерия ПО»). Сюда входят анализ и  постановка задачи, проектирование программы, построение алгоритмов, разработка структур данных, написание текстов программ, отладка и тестирование программы (испытания программы), документирование, настройка (конфигурирование), доработка  и сопровождение.

Однако, хотя тенденция подмечена  верно, она, по-видимому, реализуется  еще не скоро. ЭММ в действительности имеют общий объект исследования с другими экономическими дисциплинами — экономику (или шире: социально-экономическую  систему), но разный предмет науки: т.е. они изучают разные стороны этого  объекта, подходят к нему с разных позиций. И главное, при этом используются особые методы исследования, развитые настолько, что сами они становятся отдельными научными дисциплинами особого  методологического характера. В  отличие от дисциплин, в которых  преобладают онтологические аспекты, а методы исследования выступают  лишь в большей или меньшей  степени как вспомогательные  средства, в «методологических» дисциплинах, составляющих значительную часть комплекса  ЭММ, методы сами оказываются объектом исследования. Кроме того, действительный синтез экономики и математики еще  впереди, потребуется немало времени, пока он осуществится в полной мере.