Seperti yang anda tahu, abad XXI dipanggil abad teknologi maklumat. Sesungguhnya, manusia moden beroperasi dengan kaedah yang berbeza untuk mendapatkan dan memproses maklumat. Analitis memainkan peranan penting dalam proses penggunaan maklumat. Apakah analisis? Apakah kaedah menilai maklumat yang wujud? Teruskan membaca untuk jawapan kepada soalan ini dan soalan lain.
Apakah itu analitis?
Perkataan ini mempunyai akar bahasa Yunani dan secara literal diterjemahkan sebagai "seni analisis". Istilah ini digunakan oleh Aristotle untuk merujuk kepada teknik perlombongan data logik.
Hari ini, saintis memberikan tafsiran yang lebih luas tentang konsep tersebut. Analitis dalam dunia moden dianggap sebagai sebahagian daripada logik (seni penaakulan), di mana doktrin analisis data dipertimbangkan. Operasi pembahagian sebenar atau mental keseluruhan (proses, perwakilan, hubungan antara objek, dll.) ke dalam unsur konstituen disiasat.
Apakah itu analisis data? Konsep ini lebih sempit daripada istilah "analitik". Secara saintifik, analisis data dipanggil cabang sains komputer dan matematik, di mana pembinaan dan kajian paling banyakalgoritma pengiraan am dan kaedah untuk mengekstrak pengetahuan daripada maklumat yang diperoleh secara eksperimen. Dalam erti kata lain, kita bercakap tentang satu set teknik yang berkaitan dengan algoritma pemprosesan maklumat. Analisis maklumat dalam erti kata sempit ialah proses mengkaji, menapis, mengubah (pemodelan) untuk mengekstrak data berguna dan membuat keputusan.
Pembelajaran mesin
Ia dianggap hari ini sebagai kaedah analisis maklumat yang paling berkuasa dan paling biasa. Hari ini, malangnya, tiada algoritma pembelajaran mesin yang menyediakan pemprosesan maklumat yang baik secara lebih kurang sewenang-wenangnya. Dalam hal ini, pakar terpaksa menjalankan pengumpulan dan pemprosesan awal data untuk membawanya ke dalam bentuk yang sesuai untuk menggunakan algoritma. Sebagai peraturan, pemprosesan sedemikian dipanggil featureselect atau pemprosesan semula. Kebanyakan algoritma boleh menggunakan nombor panjang tetap.
Pada masa yang sama, minat terhadap algoritma berdasarkan rangkaian saraf telah meningkat. Kelebihannya ialah ia boleh digunakan bukan sahaja untuk nombor, tetapi juga untuk objek yang mempunyai sifat tambahan (kebanyakannya geometri). Sebagai contoh, anda boleh menganalisis imej: algoritma mengambil kira nilai piksel, serta kedudukan relatifnya. Dengan cara yang sama, data awal runut audio atau jujukan video dinilai.
Analisis ekonomi sebagai sains
Penilaian ekonomi data ialah sistem pengetahuan khas berdasarkan corak pembangunan dan fungsi kompleks ekonomi, bertujuan untukkajian metodologi analisis, diagnostik, perancangan dan ramalan operasi kewangan dan ekonomi di perusahaan.
Subjek analisis ekonomi ialah aktiviti ekonomi organisasi, kecekapan sosio-ekonomi dan prestasi kewangan akhir. Nilai yang terakhir terbentuk di bawah pengaruh faktor subjektif dan objektif. Penunjuk aktiviti kewangan dan ekonomi ditunjukkan dalam sistem pelaporan perusahaan.
Tujuan penyelidikan maklumat
Penilaian data dalam ekonomi menyediakan bilangan parameter yang diperlukan di mana anda boleh membentuk idea objektif tentang keadaan kewangan organisasi, keuntungan, kerugian, perubahan dalam komposisi liabiliti dan aset. Dengan bantuan analisis, anda boleh menentukan bidang kerja yang paling rasional dan tidak menguntungkan, pengagihan sumber kewangan, bahan dan buruh.
Kaedah dialektik
Kaedah penilaian data ini melibatkan kajian fenomena dan proses dalam dinamiknya, iaitu, dalam perubahan yang berterusan. Dari ini mengikuti ciri utama kaedah - keperluan untuk membandingkan penunjuk tertentu. Anda boleh membandingkan nilai dengan sumber yang berbeza: keputusan tahun lalu, penunjuk yang dirancang, pencapaian pesaing, dsb.
Menurut teori dialektik materialistik, setiap fenomena dilihat sebagai satu kesatuan dan pada masa yang sama perjuangan yang bertentangan. Daripada ini mengikuti keperluan untuk mengkaji percanggahan dalaman, aspek negatif dan positifsetiap proses.
Apabila menggunakan kaedah dialektik penilaian data, semua kesalingbergantungan dan perhubungan diambil kira. Adalah mustahil untuk menganalisis proses secara objektif secara berasingan daripada fenomena dan peristiwa lain. Saling bergantung dan saling kaitan operasi ekonomi memerlukan penggunaan kaedah yang kompleks untuk menganalisis aktiviti ekonomi. Hanya kajian maklumat yang komprehensif membolehkan anda menilai dengan betul hasil kerja, mendedahkan rizab.
Potongan dan aruhan
Terdapat hubungan sebab akibat antara banyak proses dan peristiwa. Ini bermakna bahawa satu perkara mengikuti dari yang lain. Mewujudkan hubungan sebab akibat adalah tugas paling penting dalam penilaian ekonomi data. Hasilnya, analisis lebih tepat dan objektif. Ini, seterusnya, membolehkan kami mengukur data, untuk menentukan tahap pengaruh faktor tertentu terhadap kerja perusahaan.
Induksi melibatkan kajian proses daripada khusus kepada umum: daripada faktor kepada kesimpulan, daripada sebab kepada keputusan. Deduksi ialah kaedah songsang yang melibatkan penyelidikan daripada umum kepada khusus. Dalam kes ini, sejenis "pencacahan" fenomena kepada unsur berlaku.
Systemacity
Apabila menggunakan pendekatan dialektik untuk penilaian data, setiap fenomena, proses, peristiwa mesti dianggap sebagai satu set banyak komponen yang berkait rapat antara satu sama lain. Perincian maksimum dilakukan semasa pelaksanaan pendekatan sistematik. Apabila menerangkan jenis data,ciri-ciri mereka, penentuan tahap pengaruh faktor ke atas mereka, dsb., perkara yang paling penting dan penting dalam objek yang dikaji didedahkan. Pendekatan sistematik membolehkan anda membina skema anggaran proses, mewujudkan komponen utamanya, subordinasinya, fungsinya dan, sebagai hasilnya, mendedahkan model logik dan metodologi analisis.
Dalam penilaian ekonomi, selepas meneliti aspek tertentu aktiviti organisasi, saling bergantung, subordinasi, data yang dikumpul diringkaskan. Pada masa yang sama, kunci dan penentu dikhususkan daripada keseluruhan jumlah data dan faktor. Hasil aktiviti ekonomi bergantung terutamanya kepada mereka.
Model ekonomi
Untuk klasifikasi sistematik data, penilaian dan pemprosesannya, adalah perlu untuk membina skema yang sepadan dengan tugas dan matlamat akhir kajian. Bergantung pada objek yang dikaji, model pengoptimuman dan keseimbangan dibezakan. Yang pertama digunakan untuk menggambarkan tingkah laku entiti ekonomi yang mencapai matlamat mereka dengan peluang yang ada. Model keseimbangan digunakan untuk menentukan hasil interaksi sekumpulan subjek, untuk mengenal pasti keadaan untuk keserasian tugas dan matlamat mereka.
Kaedah analisis
Hasil interaksi entiti ekonomi akan bergantung pada tempoh masa di mana tingkah laku mereka sedang dikaji. Sehubungan itu, kaedah statistik perbandingan, analisis statistik dan dinamik dibezakan.
Pertama ialah membandingkan hasil penilaian statistik aktiviti dalam tempoh masa yang berbeza. Analisis dinamik digunakan untuk menentukan sifatperubahan dalam penunjuk ekonomi antara titik tertentu dalam masa dan menentukan faktor yang menentukan perubahan ini. Penilaian statistik melibatkan kajian tindakan pada masa tertentu. Sebagai contoh, anda boleh menentukan bagaimana, memandangkan penawaran dan permintaan, kos produk terbentuk.
Metodologi penilaian makroekonomi adalah berdasarkan persimpangan tiga bidang pengetahuan: matematik, statistik dan ekonomi. Kaedah ekonomi ialah: perbandingan, pengumpulan, analisis grafik dan imbangan.
Teknik matematik dibahagikan kepada 3 kumpulan:
- Ekonomi. Ini termasuk kaedah matriks, teori keseimbangan input-output, fungsi pengeluaran.
- Teknik pengaturcaraan optimum (bukan linear, linear, dinamik) dan sibernetik ekonomi.
- Kaedah untuk mengkaji proses dan transaksi membuat keputusan. Kumpulan ini mengandungi teori beratur, permainan, graf.
Analisis perbandingan
Perbandingan ialah perbandingan data dan fakta yang diselidik. Dalam amalan digunakan:
- Analisis mendatar. Adalah perlu untuk mengenal pasti sisihan relatif dan mutlak nilai sebenar penunjuk daripada garis dasar.
- Analisis menegak. Ia digunakan untuk mengkaji struktur fenomena.
- Analisis trend. Ia digunakan untuk mengkaji kadar pertumbuhan relatif penunjuk selama beberapa tahun berbanding tahap tahun asas.
Analisis imbangan
Ia terletak padapengukuran perbandingan dua set penunjuk yang cenderung kepada keseimbangan. Akibatnya, penyelidik menentukan penunjuk - pengimbangan - baharu.
Sebagai contoh, apabila menilai tahap penyediaan perusahaan dengan bahan mentah, mereka membandingkan keperluan untuknya, sumber untuk menampung keperluan ini dan menetapkan penunjuk pengimbangan - lebihan atau kekurangan bahan.
Sebagai kaedah baki tambahan, ia digunakan semasa menyemak hasil pengiraan pengaruh faktor pada jumlah penunjuk prestasi. Jika jumlah impak adalah sama dengan sisihan daripada nilai asas, maka pengiraan adalah betul.
Tambahan
Graf digunakan untuk menskalakan penunjuk. Nilai dan pergantungan mereka diterangkan dengan membina bentuk geometri. Ia mesti dikatakan bahawa kaedah grafik dalam analisis kepentingan bebas tidak penting. Ia hanya digunakan untuk menggambarkan perubahan.
Penilaian indeks adalah berdasarkan nilai relatif, yang menyatakan nisbah tahap fenomena yang dipertimbangkan kepada tahap asas. Beberapa jenis indeks digunakan dalam statistik: harmonik, aritmetik, agregat, dsb.
Jika anda menggunakan pengiraan semula indeks dan membina siri masa yang mencerminkan, contohnya, keluaran barangan dari segi nilai, anda boleh menilai dinamik secara objektif.
Kaedah regresi (stokastik) dan korelasi digunakan untuk menentukan tahap sambungan antara parameter yang bebas dari segi fungsi antara satu sama lain. Melalui korelasianda boleh:
- Buat model faktor sedia ada.
- Jumlah kekuatan sambungan.
Analisis dalam sosiologi
Penerangan tentang sebarang fenomena boleh dilakukan dalam pelbagai cara. Salah satu kaedah analisis yang paling biasa dalam sosiologi ialah pemerhatian. Semasa itu, anda boleh mengira data melalui:
- Penskalaan psikologi. Biasanya, markah digunakan untuk meringkaskan pemerhatian.
- Mengukur masa (ketepatan masa).
Pendekatan lain ialah kaedah pensampelan masa. Apabila menggunakannya, tempoh masa tertentu dipilih daripada satu proses yang dikaji untuk menyatukan maklumat. Mereka dianggap mewakili tempoh yang lebih lama. Dalam penyelidikan sebenar, penerangan kuantitatif dan kualitatif fenomena biasanya dijalankan secara gabungan.
Penunjuk kuantitatif boleh direkodkan semasa pemerhatian atau digeneralisasikan selepas selesai, dimasukkan dalam laporan retrospektif. Tanggapan umum penyelidik berfungsi sebagai asas untuk penilaian retrospektif. Untuk susulan jangka panjang, mereka mungkin, sebagai contoh, memasukkan kekerapan mana-mana episod yang sedang dikaji. Oleh itu, penunjuk kuantitatif boleh dimasukkan dalam pertimbangan nilai. Contohnya, "dia jarang pergi ke sekolah", "dia selalu lupa buku teksnya", dsb.
Selain huraian penilaian peristiwa, penyelidik boleh menggunakan penilaian mata bagi tanggapannya. Angka-angka ini mencerminkanciri pemerhatian jangka panjang yang tidak terkawal dalam kehidupan seharian. Seperti yang ditunjukkan oleh beberapa kajian, ia mungkin digunakan sebagai salah satu kriteria utama atau satu-satunya untuk kecukupan ujian psikologi atau ciri-ciri individu.
