მოგეხსენებათ, XXI საუკუნეს ინფორმაციული ტექნოლოგიების საუკუნეს უწოდებენ. მართლაც, თანამედროვე ადამიანი მუშაობს ინფორმაციის მოპოვებისა და დამუშავების სხვადასხვა მეთოდით. ანალიტიკა მნიშვნელოვან როლს ასრულებს ინფორმაციის გამოყენების პროცესში. რა არის ანალიზი? ინფორმაციის შეფასების რა მეთოდები არსებობს? წაიკითხეთ ამ და სხვა კითხვებზე პასუხებისთვის.
რა არის ანალიტიკა?
ამ სიტყვას აქვს ბერძნული ფესვები და სიტყვასიტყვით ითარგმნება როგორც "ანალიზის ხელოვნება". ეს ტერმინი გამოიყენა არისტოტელემ ლოგიკური მონაცემების მოპოვების ტექნიკის აღსანიშნავად.
დღეს მეცნიერები აძლევენ კონცეფციის უფრო ფართო ინტერპრეტაციას. ანალიტიკა თანამედროვე სამყაროში განიხილება ლოგიკის ნაწილად (მსჯელობის ხელოვნება), რომლის ფარგლებშიც განიხილება მონაცემთა ანალიზის დოქტრინა. გამოკვლეულია მთლიანის (პროცესი, წარმოდგენა, მიმართება ობიექტებს შორის და ა.შ.) შემადგენელ ელემენტებად რეალური ან გონებრივი დაყოფის ოპერაციები.
რა არის მონაცემთა ანალიზი? ეს კონცეფცია უფრო ვიწროა, ვიდრე ტერმინი „ანალიტიკა“. მეცნიერულად, მონაცემთა ანალიზს უწოდებენ კომპიუტერული მეცნიერებისა და მათემატიკის დარგს, რომლის ფარგლებშიც ყველაზე მეტად აშენდება და სწავლობსზოგადი გამოთვლითი ალგორითმები და ცოდნის ამოღების მეთოდები ექსპერიმენტულად მიღებული ინფორმაციადან. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ჩვენ ვსაუბრობთ ტექნიკის ერთობლიობაზე, რომელიც დაკავშირებულია ინფორმაციის დამუშავების ალგორითმებთან. ინფორმაციის ანალიზი ვიწრო გაგებით არის შესწავლის, ფილტრაციის, ტრანსფორმაციის (მოდელირების) პროცესი სასარგებლო მონაცემების მოპოვებისა და გადაწყვეტილებების მისაღებად.
მანქანის სწავლა
დღეს ითვლება ინფორმაციის ანალიზის ყველაზე ძლიერ და ყველაზე გავრცელებულ მეთოდად. დღეს, სამწუხაროდ, არ არსებობს მანქანური სწავლების ალგორითმები, რომლებიც უზრუნველყოფენ მეტ-ნაკლებად თვითნებური ხასიათის ინფორმაციის კარგ დამუშავებას. ამასთან დაკავშირებით, სპეციალისტები იძულებულნი არიან განახორციელონ მონაცემების წინასწარი შეგროვება და დამუშავება, რათა მოიყვანონ ისინი ალგორითმის გამოსაყენებლად შესაფერის ფორმაში. როგორც წესი, ასეთ დამუშავებას უწოდებენ თვისებების შერჩევას ან ხელახალი დამუშავებას. ალგორითმების უმეტესობას შეუძლია გამოიყენოს ფიქსირებული სიგრძის რიცხვები.
ამავდროულად, გაიზარდა ინტერესი ნერვულ ქსელებზე დაფუძნებული ალგორითმების მიმართ. უპირატესობა ის არის, რომ მათი გამოყენება შესაძლებელია არა მხოლოდ რიცხვებისთვის, არამედ ისეთი ობიექტებისთვის, რომლებსაც აქვთ დამატებითი (ძირითადად გეომეტრიული) თვისებები. მაგალითად, შეგიძლიათ გააანალიზოთ სურათი: ალგორითმი ითვალისწინებს პიქსელების მნიშვნელობას, ასევე მათ ფარდობით პოზიციას. ანალოგიურად, ფასდება აუდიო ჩანაწერის ან ვიდეო თანმიმდევრობის საწყისი მონაცემები.
ეკონომიკური ანალიზი, როგორც მეცნიერება
მონაცემთა ეკონომიკური შეფასება არის სპეციალური ცოდნის სისტემა, რომელიც დაფუძნებულია ეკონომიკური კომპლექსის განვითარებისა და ფუნქციონირების შაბლონებზე, რომლის მიზანიასაწარმოში ფინანსური და ეკონომიკური ოპერაციების ანალიზის, დიაგნოსტიკის, დაგეგმვისა და პროგნოზირების მეთოდოლოგიის შესწავლა.
ეკონომიკური ანალიზის საგანია ორგანიზაციის ეკონომიკური საქმიანობა, მისი სოციალურ-ეკონომიკური ეფექტურობა და საბოლოო ფინანსური მაჩვენებლები. ამ უკანასკნელის ღირებულება ყალიბდება სუბიექტური და ობიექტური ფაქტორების გავლენის ქვეშ. ფინანსური და ეკონომიკური აქტივობის მაჩვენებლები აისახება საწარმოს ანგარიშგების სისტემაში.
ინფორმაციის კვლევის მიზანი
ეკონომიკაში მონაცემების შეფასება იძლევა საჭირო რაოდენობის პარამეტრებს, რომლითაც შეგიძლიათ ობიექტური წარმოდგენა ჩამოაყალიბოთ ორგანიზაციის ფინანსურ მდგომარეობაზე, მის მოგებაზე, ზარალზე, ვალდებულებებისა და აქტივების შემადგენლობაში ცვლილებებზე. ანალიზის დახმარებით შეგიძლიათ განსაზღვროთ სამუშაოს ყველაზე რაციონალური და წამგებიანი სფეროები, ფინანსური, მატერიალური და შრომითი რესურსების განაწილება.
დიალექტიკური მეთოდი
მონაცემთა შეფასების ეს მეთოდი მოიცავს ფენომენებისა და პროცესების შესწავლას მათ დინამიკაში, ანუ მუდმივ ცვლილებაში. აქედან გამომდინარეობს მეთოდის მთავარი მახასიათებელი - გარკვეული ინდიკატორების შედარების აუცილებლობა. შეგიძლიათ შეადაროთ ღირებულებები სხვადასხვა წყაროს: გასული წლების შედეგები, დაგეგმილი ინდიკატორები, კონკურენტების მიღწევები და ა.შ.
მატერიალისტური დიალექტიკის თეორიის მიხედვით, ყოველი ფენომენი განიხილება, როგორც ერთიანობა და ამავე დროს წინააღმდეგობათა ბრძოლა. აქედან გამომდინარეობს შინაგანი წინააღმდეგობების, უარყოფითი და დადებითი ასპექტების შესწავლის აუცილებლობათითოეული პროცესი.
მონაცემთა შეფასების დიალექტიკური მეთოდის გამოყენებისას მხედველობაში მიიღება ყველა ურთიერთდამოკიდებულება და მიმართება. შეუძლებელია პროცესის ობიექტური ანალიზი სხვა ფენომენებისა და მოვლენებისგან იზოლირებულად. ეკონომიკური ოპერაციების ურთიერთდამოკიდებულება და ურთიერთდაკავშირება მოითხოვს ეკონომიკური საქმიანობის ანალიზის კომპლექსური მეთოდების გამოყენებას. მხოლოდ ინფორმაციის ყოვლისმომცველი შესწავლა საშუალებას გაძლევთ სწორად შეაფასოთ სამუშაოს შედეგები, გამოავლინოთ რეზერვები.
გამოქვითვა და ინდუქცია
არსებობს მიზეზობრივი კავშირი ბევრ პროცესსა და მოვლენას შორის. ეს ნიშნავს, რომ ერთი რამ მეორეს მოჰყვება. მიზეზობრივი კავშირის დადგენა არის ყველაზე მნიშვნელოვანი ამოცანა მონაცემთა ეკონომიკური შეფასებისას. შედეგად, ანალიზი უფრო ზუსტი და ობიექტურია. ეს, თავის მხრივ, საშუალებას გვაძლევს დავადგინოთ მონაცემები, განვსაზღვროთ გარკვეული ფაქტორების გავლენის ხარისხი საწარმოს მუშაობაზე.
ინდუქცია მოიცავს პროცესების შესწავლას კონკრეტულიდან ზოგადამდე: ფაქტორებიდან დასკვნამდე, მიზეზებიდან შედეგებამდე. დედუქცია არის ინვერსიული მეთოდი, რომელიც მოიცავს კვლევას ზოგადიდან კონკრეტულამდე. ამ შემთხვევაში ხდება ფენომენის ელემენტებად ერთგვარი „დაშლა“.
სისტემის სიმძლავრე
მონაცემთა შეფასების დიალექტიკური მიდგომის გამოყენებისას, თითოეული ფენომენი, პროცესი, მოვლენა უნდა განიხილებოდეს, როგორც მრავალი კომპონენტის ერთობლიობა, რომლებიც ერთმანეთთან მჭიდრო კავშირშია. მაქსიმალური დეტალიზაცია ხორციელდება სისტემატური მიდგომის განხორციელების დროს. მონაცემთა ტიპების აღწერისას,მათი მახასიათებლები, მათზე ფაქტორების გავლენის ხარისხის განსაზღვრა და ა.შ. ვლინდება ყველაზე მნიშვნელოვანი, მთავარი შესწავლილ ობიექტში. სისტემური მიდგომა საშუალებას გაძლევთ შექმნათ პროცესის სავარაუდო სქემა, დაადგინოთ მისი ძირითადი კომპონენტები, მათი დაქვემდებარება, ფუნქციები და, შედეგად, გამოავლინოთ ანალიზის ლოგიკური და მეთოდოლოგიური მოდელი.
ეკონომიკურ შეფასებაში, ორგანიზაციის საქმიანობის გარკვეული ასპექტების შესწავლის შემდეგ, შეჯამებულია მათი ურთიერთდამოკიდებულება, დაქვემდებარება, შეგროვებული მონაცემები. ამავდროულად, ძირითადი და განმსაზღვრელი გამოიყოფა მონაცემთა და ფაქტორების მთელი მოცულობიდან. ეკონომიკური აქტივობის შედეგები ძირითადად მათზეა დამოკიდებული.
ეკონომიკური მოდელები
მონაცემების სისტემატური კლასიფიკაციის, მათი შეფასებისა და დამუშავებისათვის აუცილებელია კვლევის ამოცანებისა და საბოლოო მიზნების შესაბამისი სქემის აგება. შესასწავლი ობიექტიდან გამომდინარე, განასხვავებენ ოპტიმიზაციისა და წონასწორობის მოდელებს. პირველი გამოიყენება ეკონომიკური სუბიექტების ქცევის აღსაწერად, რომლებიც აღწევენ თავიანთ მიზნებს არსებული შესაძლებლობებით. წონასწორობის მოდელები გამოიყენება სუბიექტთა ჯგუფის ურთიერთქმედების შედეგის დასადგენად, მათი ამოცანებისა და მიზნების თავსებადობის პირობების დასადგენად.
ანალიზის მეთოდები
ეკონომიკური სუბიექტების ურთიერთქმედების შედეგები დამოკიდებული იქნება დროის იმ პერიოდზე, რომლის ფარგლებშიც ხდება მათი ქცევის შესწავლა. შესაბამისად, განასხვავებენ შედარებითი სტატისტიკის, სტატისტიკური და დინამიური ანალიზის მეთოდებს.
პირველი არის აქტივობების სტატისტიკური შეფასების შედეგების შედარება სხვადასხვა დროის პერიოდებში. ბუნების დასადგენად გამოიყენება დინამიური ანალიზიეკონომიკური მაჩვენებლების ცვლილებები დროის მოცემულ წერტილებს შორის და ამ ცვლილებების განმსაზღვრელი ფაქტორების განსაზღვრა. სტატისტიკური შეფასება გულისხმობს მოქმედებების შესწავლას გარკვეულ მომენტში. მაგალითად, შეგიძლიათ განსაზღვროთ, თუ როგორ ყალიბდება პროდუქტის ღირებულება მიწოდებისა და მოთხოვნის გათვალისწინებით.
მაკროეკონომიკური შეფასების მეთოდოლოგია ემყარება ცოდნის სამი მიმართულების გადაკვეთას: მათემატიკა, სტატისტიკა და ეკონომიკა. ეკონომიკური მეთოდებია: შედარება, დაჯგუფება, გრაფიკული და ბალანსის ანალიზი.
მათემატიკური ტექნიკა იყოფა 3 ჯგუფად:
- ეკონომიკური. ეს მოიცავს მატრიცის მეთოდებს, შეყვანა-გამომავალი ბალანსის თეორიებს, წარმოების ფუნქციებს.
- ოპტიმალური პროგრამირების ტექნიკა (არაწრფივი, წრფივი, დინამიური) და ეკონომიკური კიბერნეტიკა.
- გადაწყვეტილების მიღების პროცესისა და ტრანზაქციების შესწავლის მეთოდები. ეს ჯგუფი შეიცავს რიგის, თამაშების, გრაფიკების თეორიებს.
შედარებითი ანალიზი
შედარება არის გამოკვლეული მონაცემებისა და ფაქტების შედარება. პრაქტიკაში გამოიყენება:
- ჰორიზონტალური ანალიზი. აუცილებელია ინდიკატორების რეალური მნიშვნელობის ფარდობითი და აბსოლუტური გადახრების იდენტიფიცირება საბაზისოდან.
- ვერტიკალური ანალიზი. იგი გამოიყენება ფენომენების სტრუქტურის შესასწავლად.
- ტენდენციის ანალიზი. იგი გამოიყენება ინდიკატორების ზრდის შედარებითი ტემპების შესასწავლად რამდენიმე წლის განმავლობაში საბაზო წლის დონესთან შედარებით.
ბალანსის ანალიზი
ის დევსწონასწორობისკენ მიდრეკილი ინდიკატორების ორი ნაკრების შედარებითი გაზომვა. შედეგად, მკვლევარი ადგენს ახალ - დამაბალანსებელ ინდიკატორს.
მაგალითად, საწარმოს ნედლეულით უზრუნველყოფის ხარისხის შეფასებისას ადარებენ მის საჭიროებებს, ამ მოთხოვნილებების დაფარვის წყაროებს და ადგენენ საბალანსო ინდიკატორს - მასალების სიჭარბეს ან დეფიციტს..
როგორც დამხმარე ბალანსის მეთოდი, იგი გამოიყენება ფაქტორების გავლენის გამოთვლის შედეგის შემოწმებისას მთლიან შესრულების მაჩვენებელზე. თუ ზემოქმედების ჯამი უდრის საბაზისო მნიშვნელობიდან გადახრას, მაშინ გამოთვლები სწორია.
დამატებით
გრაფიკები გამოიყენება ინდიკატორების მასშტაბირებისთვის. ღირებულებები და მათი დამოკიდებულება აღწერილია გეომეტრიული ფორმების აგებით. უნდა ითქვას, რომ დამოუკიდებელი მნიშვნელობის ანალიზში გრაფიკულ მეთოდს მნიშვნელობა არ აქვს. ის გამოიყენება მხოლოდ ცვლილებების საილუსტრაციოდ.
ინდექსის შეფასება ეფუძნება ფარდობით მნიშვნელობებს, რომელიც გამოხატავს განხილული ფენომენის დონის თანაფარდობას საბაზისო დონესთან. სტატისტიკაში გამოიყენება რამდენიმე ტიპის ინდექსი: ჰარმონიული, არითმეტიკული, აგრეგატი და ა.შ.
თუ იყენებთ ინდექსის ხელახალი გამოთვლებს და შექმნით დროის სერიას, რომელიც ასახავს, მაგალითად, საქონლის გამოშვებას ღირებულების თვალსაზრისით, შეგიძლიათ ობიექტურად შეაფასოთ დინამიკა.
რეგრესიის (სტოქასტური) და კორელაციის მეთოდები გამოიყენება პარამეტრებს შორის კავშირის დონის დასადგენად, რომლებიც ფუნქციურად დამოუკიდებელნი არიან ერთმანეთისგან. კორელაციის მეშვეობითშეგიძლიათ:
- შექმენით არსებული ფაქტორების მოდელი.
- შეაფასეთ კავშირის სიძლიერე.
ანალიზი სოციოლოგიაში
ნებისმიერი ფენომენის აღწერა შეიძლება განხორციელდეს სხვადასხვა გზით. სოციოლოგიაში ანალიზის ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული მეთოდია დაკვირვება. მის დროს შეგიძლიათ მონაცემების რაოდენობრივი განსაზღვრა:
- ფსიქოლოგიური სკალირება. როგორც წესი, ქულები გამოიყენება დაკვირვების შესაჯამებლად.
- დროის გაზომვა (დროის აღრიცხვა).
სხვა მიდგომა არის დროის შერჩევის მეთოდი. მისი გამოყენებისას, ინფორმაციის კონსოლიდაციის მიზნით, შეირჩევა გარკვეული დროის პერიოდები შესწავლილი ერთი პროცესიდან. ისინი ითვლებიან უფრო გრძელი პერიოდის წარმომადგენლად. რეალურ კვლევაში, ფენომენების რაოდენობრივი და თვისებრივი აღწერილობა, როგორც წესი, კომბინირებული ხდება.
რაოდენობრივი ინდიკატორები შეიძლება დაფიქსირდეს დაკვირვების დროს ან განზოგადდეს მისი დასრულების შემდეგ, ჩართული რეტროსპექტულ ანგარიშში. მკვლევარის ზოგადი შთაბეჭდილებები ემსახურება რეტროსპექტული შეფასების საფუძველს. გრძელვადიანი შემდგომი დაკვირვებისთვის, მათ შეიძლება, მაგალითად, მოიცავდეს რომელიმე შესწავლილი ეპიზოდის სიხშირეს. ამგვარად, რაოდენობრივი ინდიკატორები შეიძლება ჩართული იყოს ღირებულებითი შეფასებებში. მაგალითად, "ის იშვიათად დადის სკოლაში", "მას ყოველთვის ავიწყდება სახელმძღვანელო" და ა.შ.
მოვლენების შეფასებითი აღწერის გარდა, მკვლევარს შეუძლია გამოიყენოს თავისი შთაბეჭდილებების პუნქტური შეფასება. ეს მაჩვენებლები ასახავსდამახასიათებელია გრძელვადიანი უკონტროლო დაკვირვებები ყოველდღიურ ცხოვრებაში. როგორც ზოგიერთი კვლევა აჩვენებს, ისინი შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც ერთ-ერთი მთავარი ან ერთადერთი კრიტერიუმი ინდივიდის ფსიქოლოგიური ტესტების ან მახასიათებლების ადეკვატურობისთვის.
