Методы количественного бизнес анализа

Новый рывок в управленческой мысли — развитие современных количественных методов обоснования решений в 1950—60-е годы — оказался прямым следствием применения математики и компьютеров в управлении. В нашей стране в этот период экономико-математическое движение было особенно сильным, оно оказало большое и в целом положительное влияние на экономическую и управленческую мысль, хотя и не было лишено серьезных иллюзий и значительных недостатков. Именно количественная школа в мировой управленческой мысли стимулировала привлечение положений теории систем, кибернетики — областей науки, синтезирующих, интегрирующих сложные явления — к управлению, что по прошествии времени способствовало преодолению конфликта между рационализмом сторонников науки управления и романтизмом энтузиастов налаживания гармонии в человеческих отношениях, организациях и обществе. [c.12]

Подход с точки зрении человеческих отношений Подход с точки зрения науки о поведении Подход с точки зрения количественных методов [c.65]

Лучшие практики бизнес анализа

Подход с позиций выделения различных школ в управлении заключает в себе фактически четыре разных подхода. Здесь управление рассматривается с четырех различных точек зрения. Это школы научного управления, административного управления, человеческих отношений и науки о поведении, а также науки управления, или количественных методов. [c.65]

Развитие количественных методов в помощь руководителям принимающим решения в сложных ситуациях. [c.70]

После создания модели, переменным задаются количественные значения. Это позволяет объективно сравнить и описать каждую переменную и отношения между ними. Ключевой характеристикой науки управления является замена словесных рассуждений и описательного анализа моделями, символами и количественными значениями. Вероятно, самый крупный толчок к применению количественных методов в управлении дало развитие компьютеров. Компьютер позволил исследователям операций конструировать математические модели возрастающей сложности, которые наиболее близко приближаются к реальности и, следовательно, являются более точными. [c.71]

ВЛИЯНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННОГО ПОДХОДА. Влияние науки управления или количественного подхода было значительно меньшим, чем влияние бихевиористского подхода, отчасти потому, что гораздо большее число руководителей ежедневно сталкивается с проблемами человеческих отношений, человеческого поведения, чем с проблемами, которые являются предметом исследования операций. Кроме того, до 60-х годов лишь у очень немногих руководителей было образование достаточное, для понимания и применения сложных количественных методов. Однако, в настоящее время положение быстро меняется, так как все больше школ бизнеса предлагает курсы количественных методов и применения компьютеров. [c.71]

Руководитель должен быть знаком со средствами профессионального управления, которые доказали свою эффективность. Это подразумевает понимание процесса управления, индивидуального и группового поведения, системного анализа, методов планирования и контроля и количественных методов принятия решений. [c.83]

Эффективные техники для выявления требований / Экспертный стол Дениса Гобова

Методы количественного анализа

Методы количественного анализа – это инструментарий, с помощью которого производится исследование и интерпретация количественных данных.

Современная эпоха характеризуется как «информационная эра». Благодаря распространению компьютеров и сети Интернет стало легко получать доступ к информации о разнообразных объектах – компаниях и отдельных людях. В бизнес-процессах информация приобретает ключевое значение: не понимая свое место на рынке, потребности клиентов, действия конкурентов и другие сведения невозможность осуществить построение эффективной организации.

Однако по мере роста количества информации усложняется процедура выявления в ней тенденций и закономерностей, скрытых от поверхностного взгляда. Поэтому руководителю, принимающему управленческие решения, нужно не просто собирать большие массивы данных, но и уметь их обрабатывать, переводить в более наглядную форму. Для этого используются специальные методы – количественные методы обработки информации. Они дают возможность принять обоснованное решение, базирующееся на формальной логике.

Сдай на права пока
учишься в ВУЗе
Вся теория в удобном приложении. Выбери инструктора и начни заниматься!

До того, как компьютерная техника получила повсеместное распространение, использовать статистические (количественные) методы было достаточно сложно, долго и дорого. Теперь современные технологии и доступные программные приложения открыли пути сокращения рутинных процедур. Раньше каждый из этапов:

• представление данных,
• перевод их в требуемый формат,
• проверка,
• группировка,
• сортировка,
• сжатие,
• графическая интерпретация,
• подготовка программы обработки,
• задание параметров анализа,
• просмотр результатов,

представлял собой сложную задачу, а теперь многие их них сводятся к клику компьютерной мыши по одному пункту меню.

С каждым годом количественные методы становятся все более незаменимыми и необходимыми, поскольку снижают вероятность ошибок анализа массивов статистических данных. Чтобы наиболее полно использовать достижения технического прогресса, нужно строить бизнес на основе информационных технологий. Такой позиции придерживаются современные аналитики, потому что ключевая концепция XXI века – скорость.

«Методы количественного анализа»
Готовые курсовые работы и рефераты
Решение учебных вопросов в 2 клика
Помощь в написании учебной работы

Основой всех общественных преобразований стал поток цифровой информации. Электронные инструменты дают возможность оперативно получать данные путем аккумулирования их из разных хранилищ данных, разносторонне анализировать и тем самым превращать пассивные данные в активную информацию.

Внедрение аналитических систем количественного анализа и информационных технологий позволяет:

• облегчить организацию бизнес-процессов при хорошо организованных потоках информации,
• обеспечивать быструю адаптацию к динамично изменяющейся среде,
• получать в оперативном режиме данные о сбыте, обнаруживать в них закономерности и формировать на их основе индивидуальный подход к каждому клиенту,
• избавлять работников от рутины за счет применения автоматизированных средств анализа.

Если кратко охарактеризовать аналитическую систему анализа данных, можно отметить, что цифровые инструменты дают возможность оперативно собрать данные и всесторонне их проанализировать. Программы трансформируют пассивные сведения в активную информацию. То, насколько ИТ-инфраструктура компании обеспечивает доступ к информации, ее структурирование и совместное использование, определяет коэффициент интеллекта компании.

Описание данных в количественном анализе

Важным предварительным (подготовительным) этапом количественного анализа является описание данных. От представления данных зависит эффективность их дальнейшей обработки.

Популярным методом описания данных является таблица частот и ее графический аналог – гистограмма (столбчатая диаграмма).

Исходными данными служит некоторая числовая выборка. Естественным шагом к понимают того, как эта совокупность устроена, то есть как распределены ее значения по величине, является отображение значений на числовой оси. Чтобы избежать потери наглядности за счет слияния точек, применяют агрегирование – отображают положение не каждой точки, а их группы.

Числовая ось разбивается на некоторое количество категорий (диапазонов) одинаковой длины, которые дополняются двумя крайними бесконечными диапазонами слева и справа. Далее для каждого диапазона подсчитывают количество значений, которые в него попадают, и записывают в таблицу – так формируется таблица частот. При построении гистограммы в каждой категории рисуют столбец, высота которого пропорциональна количеству попавших в категорию точек.

Часто требуется изучить две величины на наличие между ними взаимосвязи. В таком случае их значения можно интерпретировать как координаты точки. Изображая эти точки на координатной плоскости, получают диаграмму рассеивания. По расположению точек можно предположить наличие или отсутствие взаимосвязи, а также ее силу и характер.

В задачах прогнозирования часто встречаются временные ряды. По сути, это частный случай диаграммы рассеивания, где переменная по оси Х – это время. При анализе временных рядов наиболее типичными вопросами являются:

• имеется ли устойчивая зависимость поведения рассматриваемой величины от времени (временной тренд),
• имеется ли сезонность (сезонная компонента).

На основе первичных данных рассчитываются обобщающие показатели. Это следующая степень обобщения (после группировки и представления в виде таблиц и диаграмм). Некоторые наиболее значимые обобщающие показатели:

• среднее значение – оценка математического ожидания,
• медиана – значение, которое делит упорядоченную в порядке возрастания совокупность на две части так, что слева и справа от нее находится поровну значений,
• мода – самое вероятное (наиболее распространенное) значение,
• персентили – значения, отделяющие определенную долю значений в упорядоченной совокупности (медиана – это персентиль 0,5),
• минимум и максимум, а также разброс (расстояние между минимумом и максимумом),
• показатели степени разброса – дисперсия и стандартное отклонение.

Источник: spravochnick.ru

Количественный анализ

Количественный анализ (QA) — это математический подход, который собирает данные, изучает, измеряет и анализирует их. Он использует различные методы, такие как статистические исследования, финансовое моделирование и другие научные методы. Основная цель QA — использовать упрощенные, уточненные данные для принятия лучших решений и прогнозирования тенденций.

Количественный анализ данных — очень важный статистический инструмент с бесчисленными приложениями. Например, правительства используют количественный анализ для измерения экономических параметров, а предприятия используют его для оценки своих финансовых показателей. Инвесторы также принимают его для выбора инвестиций.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры — ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале — Подписывайтесь:)

• Что такое количественный анализ?

• Объяснение количественного анализа
• Сложность количественного анализа
• Методы
• Пример
• Приложения

• Количественный анализ в бизнесе
• Количественный анализ в финансах

• Количественный анализ — это статистический инструмент, который собирает и изучает огромное количество релевантных данных. Понимание, полученное из данных, может помочь понять поведение и тенденции.
• Это широко применяемый подход, поскольку он имеет множество преимуществ и может помочь в достижении корпоративных, общественных или индивидуальных целей.
• Как и QA, качественный анализ — еще один важный инструмент, использующий нематериальную информацию при принятии решений. Можно включить количественный и качественный анализ для достижения наилучших результатов.
• Основные типы количественного анализа включают описательный, корреляционный, квазиэкспериментальный и экспериментальный анализ.

Объяснение количественного анализа

Количественный анализ данных — это концепция, которая использовалась всегда. Например, с тех пор, как люди отказались от бартерной системы и начали использовать товарные деньги, они оценили и оценили свои прибыли и убытки в стоимости.

Однако используемые в настоящее время методы обеспечения качества очень сложны. Доступны тонны данных, каждый из которых важен по-своему. Например, предположим, что есть интернет-магазин. Есть много факторов, которые ритейлер должен учитывать, например, количество людей, посещающих веб-сайт, количество людей, которые совершают покупки, средняя сумма счета и т. д. Это основные факторы, которые будет учитывать любой ритейлер.

Но в цифровую эпоху интернет-магазину также придется оценивать эффективность онлайн-рекламы и маркетинга в социальных сетях и даже учитывать, почему посетители не совершают покупки или почему определенная маркетинговая кампания неэффективна. Тем не менее, к счастью для ритейлера, данные есть.

Сложность количественного анализа

Сложность QA можно отнести к технологиям и оцифровке. В результате необходимо отслеживать множество метрик, измерять множество переменных и оценивать множество параметров. Особенно в крупных учреждениях, таких как правительственные организации, необходимо учитывать множество факторов.

Например, правительства измеряют различные параметры, связанные с национальным доходом, расходами, общественным здравоохранением, международной и внутренней торговлей, образованием, занятостью и т. д. Они также анализируют прошлые тенденции, понимают нынешние условия и прогнозируют изменения в будущем.

Методы

В основном существует четыре метода или типа количественного анализа: описательный, корреляционный, квазиэкспериментальный и экспериментальный анализ.

1. Описательный анализ – Этот тип анализа в основном носит наблюдательный характер, т. е. аналитик наблюдает за изучаемой областью, собирает данные и делает выводы. Здесь не так много технических аспектов, кроме компиляции и дифференциации данных. Это помогает измерить переменную, и в некоторой степени можно установить взаимосвязь между двумя переменными. Описательный анализ используется в тематических исследованиях или в основном для понимания текущей ситуации в области исследования аналитиков. Например, как подростки реагируют на строгое ограничение экранного времени дома? Или каковы модели безработицы в стране? На эти вопросы нужно ответить.
2. Корреляционный анализ – В этом методе аналитики устанавливают корреляцию между несколькими переменными. Он количественно определяет, как изменение одной переменной может повлиять на другие зависимые переменные. Корреляционный анализ является типом описательного анализа, поскольку его объем распространяется только на изучение отношений. Такой тип анализа можно использовать для понимания повышения уровня жизни, когда доход на душу населения увеличивается на определенную величину, или увеличения продаж определенного продукта, когда вводится новая версия дополняющего его продукта. Корреляционный анализ не требует сложных инструментов. Небольшие объемы данных можно анализировать с помощью простых инструментов Excel.
3. Квазиэкспериментальный анализ – Также известный как причинно-сравнительный анализ, он оценивает данные и устанавливает причинно-следственную связь между несколькими переменными. Поэтому он более сложен, чем описательный и корреляционный анализы. Кроме того, такое исследование потребует участия различных исследовательских групп. Он изучает, почему две переменные показывают определенную связь. Например, как группы, принимающие решения, принадлежащие к разным гендерным и культурным группам, приходят к лучшим решениям? Или почему российско-украинская война меняет модели потребления людей во всем мире? Эти вопросы необходимо изучить.
4. Экспериментальный анализ – В этом типе анализа аналитик или экспериментатор сначала выдвигает гипотезу. Затем формируются учебные группы с разными участниками. Метод очень сложный и трудоемкий. Он использует научные подходы для проверки гипотезы, используя огромное количество данных и других входных данных. Примеры этого анализа включают подтверждение гипотезы о том, что поощрение творчества на рабочем месте может повысить производительность сотрудников.

Пример

Давайте рассмотрим пример того, как количественный анализ помогает ориентироваться на неопределенных рынках для инвестиций. Геополитические риски являются одним из основных вопросов, касающихся тех, кто инвестирует в зарубежные рынки. Риск становится интенсивным только после пандемии COVID-19 и роста инфляции во всем мире.

Недавний онлайн-опрос, проведенный Bloomberg, показывает, что около 70% инвесторов тратят слишком много времени на анализ и оптимизацию рисков. Именно здесь вступают в действие инструменты контроля качества, такие как «Модель оценки факторов», созданная Bloomberg Intelligence. Он учитывает такие факторы, как стоимость, волатильность, дивидендная доходность и т. д.

В этой модели инвесторы могут исследовать и находить геополитические тенденции в странах в прошлом и то, как они повлияли на рынки. Например, инвесторы могут проверить последствия президентских выборов 2020 года, финансового кризиса в Греции, землетрясения в Японии в 2011 году и т. д. Такой инструмент поможет инвесторам учитывать различные точки зрения, понимать рынки и разумно инвестировать. Это также дает им более высокую прибыль и помогает диверсифицировать свой портфель за счет снижения риска.

Приложения

QA имеет множество реальных применений именно благодаря своим преимуществам. Он может дать много информации и преимуществ для организации или отдельного лица, предпринимающего его. Ознакомьтесь с несколькими приложениями QA в бизнесе и финансах.

Количественный анализ в бизнесе

Количественный анализ исследований в бизнесе — очень важный инструмент в распоряжении компаний, потому что в цифровую эпоху все зависит от данных. Сегодня данные создают или разрушают бизнес. Но самое главное, это дает им конкурентное преимущество при правильном использовании.

Предприятия используют методы обеспечения качества для понимания моделей потребления, прогнозирования спроса, оптимизации уровней спроса и предложения, организации производственной деятельности и планирования бюджета. Он также может рассказать им о симпатиях и антипатиях клиентов и эффективности их маркетинговых кампаний.

Количественный анализ в финансах

Финансовый количественный анализ находит применение в экономике, бизнесе и инвестициях. Например, правительства обычно должны учитывать многие финансовые аспекты экономики, такие как ВВП, бюджетный дефицит, доход на душу населения и т. д. Точно так же ОК в компаниях оценивает их финансовые показатели, измеряет стоимость активов, а также необходим для финансирования операций фирмы. Наконец, инвесторы также анализируют результаты компаний за прошедшие годы, отслеживают результаты акций и учитывают такие коэффициенты, как EPS, P/E и т. д., прежде чем инвестировать.

Количественный анализ против качественного анализа

Как и QA, качественный анализ помогает аналитикам изучать данные, принимать более обоснованные решения и прогнозировать результаты. Однако между ними есть определенные принципиальные различия:

Количественный анализКачественный анализОн имеет дело с числами и материальными наборами данных. Он изучает не поддающуюся количественной оценке и нематериальную информацию. Контроль качества включает в себя сбор данных и работу с ними. Этот тип анализа включает в себя общение с людьми и их понимание.

Наука о данных, машинное обучение и другие компьютерные программы может помочь QA. Здесь машины не очень полезны, так как информация не может быть легко определена количественно. Полезные инструменты включают корреляционный анализ, эксперименты и т. д. Используемые инструменты — это опросы, открытые вопросы, концепции, теории, публикации и т. д. Объективны по своей природе.

Субъективны по своей природе. Примеры: Модели потребления и экономические параметры. Примеры: Почему высокооплачиваемые специалисты покидают свои корпоративные рабочие места?

Несмотря на эти различия, оба эти метода чрезвычайно важны для понимания любого конкретного вопроса. Мало того, оба эти анализа имеют разные приложения и одинаково важны в более широкой картине.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Как сделать количественный анализ?

Исследование количественного анализа может быть выполнено с использованием статистических методов, таких как описательный, корреляционный, квазиэкспериментальный и экспериментальный анализы. Кроме того, аналитики могут использовать технологические ресурсы, такие как компьютеры, участие людей и, самое главное, данные.

Количественный анализ сложен?

Нет. QA не является сложной концепцией. Это может быть сложно, поскольку аналитик должен рассматривать различные аспекты проблемы и думать с разных точек зрения. Кроме того, сложность QA зависит от отрасли и решаемой проблемы.

Тем не менее, начинающие аналитики могут пройти образовательные курсы, такие как наука о данных, исследование операций и т. д. Финансовый количественный анализ на самом базовом уровне для инвесторов требует определенной степени приверженности и усилий со стороны отдельных лиц, чтобы помочь им вооружиться необходимыми инструментами. И опять же, для этого есть множество онлайн-курсов.

Для чего используется количественный анализ?

QA используется правительствами, предприятиями и даже независимыми инвесторами. Во-первых, его можно использовать для изучения ситуации, измерения переменных и прогнозирования результатов. Во-вторых, это может сильно помочь в принятии решений.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство по количественному анализу и его определению. Здесь мы обсуждаем, как работает количественный анализ с его методами, приложениями и примерами. Вы можете узнать больше из следующих статей –

• Анализ решений
• Статистический анализ
• Анализ риска

Программы для Windows, мобильные приложения, игры — ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале — Подписывайтесь:)

Источник: voxt.ru