АНАЛИЗ ДАННЫХ: ИНФОРМАЦИЯ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ

Стр 1 из 3Следующая ⇒

В.Г. Шуметов

АНАЛИЗ ДАННЫХ В УПРАВЛЕНИИ

КУРС ЛЕКЦИЙ

ВЫПУСК 1. ВВЕДЕНИЕ В АНАЛИЗ ДАННЫХ

ОРЕЛ

2003

ББК 22.172я73

УДК 519.24

Ш 96

Рекомендовано к изданию Ученым советом ОРАГС

РЕЦЕНЗЕНТЫ:

Зав. кафедрой экономики и менеджмента Орловской региональной

академии государственной службы

доктор экономических наук профессор Ажлуни А.М.

Зав. кафедрой экономики и менеджмента Орловского государственного

технического университета

доктор экономических наук профессор Никитин С.А.

ISBN ___________

Ш 96 Шуметов В.Г. Анализ данных в управлении: Курс лекций. Учебное пособие для вузов. Том 1. Вып. 1. — Орел: ОРАГС, 2003. — 124 с.

Учебное пособие предназначено для студентов старших курсов всех специальностей, использующих в курсовых и дипломных работах методы анализа данных. Изложение материала предполагает знание основ теории вероятностей и математической статистики, а также навыки работы на ЭВМ в программной среде Windows.

Первый том пособия посвящен одномерным и двумерным методам анализа и содержит три выпуска.

Пособие может быть полезно для аспирантов и преподавателей, использующих статистические и экспертные методы анализа данных в научных исследованиях.

Ó Шуметов Вадим Георгиевич, 2003

Ó Издательство ОРАГС, 2003

ВВЕДЕНИЕ

Наше общество в отличие от развитых стран пока не имеет достаточной количественной информации по своему социально-экономическому положению. Здесь сказываются недостаток достоверных данных и отсутствие опыта принятии решений на основе количественного анализа данных, причем в большей степени это относится к проблемам регионального управления.

Система образования оказалась еще более инерционной, чем общество. Вместо политэкономии и экономики предприятия, использовавшей преимущественно вербальные методы или простейшие понятия экономической статистики, сейчас начали преподавать экономику, базирующуюся на математике, социальной статистике, информационных технологиях. Но преподаватели с экономическим образованием «дореформенного» периода, в основном, оказались не готовыми к такому переходу. В результате образовался разрыв между экономическими дисциплинами и теорией управления, с одной стороны, и математикой, статистикой и информационными технологиями, с другой.

Мы придерживаемся «оптимистической» точка зрения: теория управления и математика движутся навстречу друг другу, и чем в большей мере развивается математический аппарат анализа данных, подкрепленный вычислительными и графическими возможностями современных компьютеров, тем эффективнее будут ответы, в формализованном (математическом) виде отображающие окружающую реальность. Информационные технологии являются мостом между экономикой, теорией управления и математикой, прежде всего математической статистикой, поскольку существенно облегчают использование сложного аппарата анализа данных.

Та сторона взаимодействия специалистов в сфере управления и математиков, которую принято называть «анализ данных» — термин, понимаемый современной наукой как «извлечение знаний из данных», сохранится, пока будут существовать эмпирическое направление в гуманитарных науках. Именно анализ данных, понимаемый в таком смысле, является предметом предлагаемого вниманию читателям курса лекций. Однако речь не идет о статистической обработке исключительно количественной информации. Не менее важным является направление, связанной с обработкой экспертной информации. Предметом анализа данных становятся также методы экспертного оценивания, позволяющие получить и анализировать качественную, неколичественную информацию, существенно расширившие возможности общей теории управления.

Поводом к разработке курса послужил опыт практической работы автора в области анализа данных в управлении, а также преподавания математики и других дисциплин математического цикла (социальной статистики, многомерного статистического анализа, пакеты программ анализа данных, теория принятия решений, экономико-математические методы в управлении, эконометрика и др.) студентам-управленцам, экономистам, информатикам, социологам, другим специалистам гуманитарного профиля. Толчком к разработке курса явились опубликованные в последние годы и созвучные точке зрения автора серьезные работы на стыке математики и гуманитарных наук таких авторов, как Л.С. Евланов, В.Н. Иванов, О.И. Ларичев, Б.Г. Литвак, Н.В. Мысин, Ю.М. Плотинский, Г. Райфа, Т. Саати, Г.Г. Татарова, Ю.Н. Толстова и др.

Предметом анализа данных является широкий круг статистических методов, начиная с описательной статистики и заканчивая многомерными статистическими методами и методами экспертного оценивания. В одном курсе лекций осветить столь широкий круг вопросов не представляется возможным. В то же время нельзя отрывать друг от друга столь связанные идеологически и математически методы. Поэтому решено подготовить цикл лекций с единой структурой и стилем изложения, но публиковать их отдельными выпусками, по мере подготовки к печати и апробации.

Предлагаемое вниманию читателя издание подготовлено как первый том курса лекций, посвященного методологии, теории, методам и технике анализа данных в управлении. Он имеет характер учебно-справочного руководства по разнообразным, прежде всего статистическим методам первичной и вторичной обработки социально-экономической информации и рассчитан на широкий круг читателей с различной подготовкой, в том числе и на тех, кто знаком лишь с начальным курсом теории вероятностей и математической статистики и имеет лишь некоторый опыт работы с ЭВМ. От других изданий данный курс отличает большое число примеров из сферы управления. Эти примеры имеют не только иллюстративное значение, но представляют и самостоятельный интерес, особенно для читателей, проживающих в Центральной России, поскольку построены на социально-экономических данных регионального характера. Курс лекций содержит большое число рисунков и таблиц, содержащих конкретные данные по областям Центрального федерального округа, чем он может быть также интересен специалистам региональных органов управления.

Первый выпуск первого тома является введением в анализ данных в управлении. Приводится определение понятия «анализ» данных, классификация видов и источников информации. Даны основы теории измерений, включая практически важные вопросы использования психофизических шкал и свертки частных функций желательности в обобщенный критерий. Рассмотрены понятия теории нечетких множеств, как основы учета субъективного фактора в принятии решений. Значительное внимание уделено компьютерным программам анализа данных, в том числе системам поддержки принятия решений и современным методам нейромоделирования. Приведены характеристики и возможности двух популярных пакетов статистического анализа — комплекса программ анализа данных общественных наук SPSS и интегрированной системы для комплексного статистического анализа и обработки данных Statistica, используемых как средство автоматизации вычислений и визуализации результатов анализа. Описана разработанная с участием автора система поддержки принятия решений Expert Decide, реализующая алгоритмы метода анализа иерархий и позволяющая формализовать процедуру экспертного оценивания. Заключительная лекция содержит ряд примеров, знакомящих читателя с возможностями различных методов анализа данных в решении задач в сфере управления.

Второй выпуск тома посвящен т.н. «элементарным» статистическим выводам. Основным его главам предшествует введение в анализ данных в социальных науках, анализируется специфика гуманитарного знания, роль статистики. Рассмотрены методологические аспекты использования математических методов в гуманитарных исследованиях, в том числе проблема измерения как моделирования. Кратко изложены основы теории вероятностей и математической статистики. Эта небольшая глава имеет своей целью ввести читателя в терминологию и обозначения, используемые далее в курсе лекций.

Три лекции третьего выпуска тома посвящены теории и практике основных методов одномерного и двумерного анализа. В лекции «Одномерные методы статистического вывода» рассмотрены традиционные приемы сравнения средних, а также менее известные читателю методы множественного сравнения. Особенностью лекции является обращение к методам последовательного анализа, не применяемого до сих пор в общественных науках.

Лекция «Методы анализа двух переменных», наряду с лекцией «Регрессионный анализ в управлении (двумерный случай)» является основной. Рассмотрены многочисленные меры связи двух признаков. Их анализ выполнен в соответствии с классификацией по степени организованности шкал измерения признаков. Особое место в лекции занимает анализ таблиц сопряженности, как двумерных, так и многомерных, с помощью программы SPSS.

В лекции, посвященной регрессионному анализу, приводится теоретический материал, показывающий связь регрессии с корреляцией. Анализируются виды регрессионных моделей. Значительное внимание уделено методологическим и практическим аспектам построения однофакторных регрессионных моделей, анализу временных последовательностей, а также их «свертке» как приему сведения динамических рядов к меньшему числу индикаторов уровня и динамики изменения социально-экономических показателей.

Каждая лекция завершается выводами, которые могут рассматриваться как аннотированное содержание глав. Первый том завершает список цитированной литературы, а также подробный предметный указатель.

Второй том курса лекций предполагается посвятить вопросам применения многомерных методов анализа в управлении.

Лекция 1

АНАЛИЗ ДАННЫХ: ИНФОРМАЦИЯ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ

План лекции

1. Анализ данных в управлении: наука или искусство?

2. Анализ данных в статистическом смысле. Сложный анализ данных. Научный метод в управлении

3. Классификация методов анализа данных

4. Виды и свойства информации

5. Принятие управленческих решений. Классификация задач принятия решений

Дата добавления: 2018-04-15; просмотров: 206; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

12 3 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!