Volodina-vasilisa.ru

Антикризисное мышление
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Анализ данных в экономике

Методы статистического анализа данных в экономике

Автор: Блог о маркетинге · Опубликовано 06.07.2016 · Обновлено 02.10.2016

Исходная научная база для вероятностно-статистических моделей — прикладная статистика. Она включает в себя прикладную математическую статистику, ее программное обеспечение и методы сбора статистических данных и интерпретации результатов расчетов.

Как известно, эконометрика (или эконометрия) — это статистические методы анализа эмпирических экономических данных.

Наиболее популярные методы статистического анализа

Наибольшее применение в задачах принятия решений получили следующие методы:

  • регрессионный анализ (методы восстановления зависимости и построения моделей, прежде всего линейных);
  • планирование эксперимента;
  • методы классификации (дискриминантный анализ, кластерный анализ, распознавание образов, систематика и типология, теория группировок);
  • многомерный статистический анализ экономической информации (анализ главных компонент и факторный анализ);
  • методы анализа и прогнозирования временных рядов;
  • теория робастности, т.е. устойчивости статистических процедур к допустимым отклонениям исходных данных и предпосылок модели;
  • теория индексов, в частности, индекса инфляции.

Наиболее популярны регрессионные уравнения и их системы. Обычно используют уравнения не выше второго порядка, линейные по параметрам:

  • Yi — переменная отклика;
  • xij — факторы, от которых зависит ;
  • Bi — коэффициенты, которые характеризуют взаимодействие между и ;
  • Bif — отражают взаимодействие между и ;
  • ei- ошибка модели;
  • i – номер наблюдения (измерения, опыта, анализа, испытания), i= 1, 2, , n;
  • j – номер фактора (независимой переменной), j = 1,2,…, k.
  • Коэффициенты Bi, Bif находятся методом наименьших квадратов.

Применение вероятностно-статистического описания

Традиционное вероятностно-статистическое описание с интуитивной точки зрения применимо лишь к массовым событиям. Для единичных событий целесообразно применять теорию субъективных вероятностей и теорию нечетких множеств (fuzzy sets). которая развивалась ее основателем Л.Заде для описания суждений человека, для которого переход от «принадлежности» к множеству к «непринадлежности» не скачкообразен, а непрерывен.

Статистика нечисловых данных, или нечисловая статистика

Статистика нечисловых данных, или нечисловая статистика

В последнее время можно заметить, что область статистических методов приобретает всё больший вес в системном анализе. Эта область посвящена анализу статистических данных нечисловой природы (её ещё называют статистикой нечисловых данных, или нечисловой статистикой). Выборка — это исходный объект в прикладной статистике, который означает совокупность одинаково распределенных случайных элементов, которые также являются независимыми между собой.

Необходимо различать выборку в математической статистике (выборка — это числа) и многомерном статистическом анализе (выборка — это вектора). Также стоит отметить, что в нечисловой статистике элементы выборки — это объекты нечисловой природы (нельзя складывать и умножать на числа). То есть, объекты нечисловой природы лежат в пространствах, которые не имеют векторную структуру.

Примеры объектов нечисловой природы являются:

  • значения качественных признаков, т.е. результаты кодировки объектов с помощью заданного перечня категорий (градаций);
  • упорядочения (ранжировки) экспертами образцов продукции (при оценке её технического уровня и конкурентоспособности) или заявок на проведение научных работ (при проведении конкурсов на выделение грантов);
  • классификации, т.е. разбиения объектов на группы сходных между собой (кластеры);
  • толерантности, т.е. бинарные отношения, описывающие сходство объектов между собой, например, сходства тематики научных работ, оцениваемого экспертами с целью рационального формирования экспертных советов внутри определенной области науки;
  • результаты парных сравнений или контроля качества продукции по альтернативному признаку («годен» — «брак»), т.е. последовательности из 0 и 1;
  • множества (обычные или нечеткие), например, зоны, пораженные коррозией, или перечни возможных причин аварии, составленные экспертами независимо друг от друга;
  • слова, предложения, тексты;
  • вектора, координаты которых — совокупность значений разнотипных признаков, например, результат составления статистического отчета о научно-технической деятельности организации или анкета эксперта, в которой ответы на часть вопросов носят качественный характер, а на часть — количественный;
  • ответы на вопросы экспертной, маркетинговой или социологической анкеты, часть из которых носит количественный характер (возможно, интервальный), часть сводится к выбору одной из нескольких подсказок, а часть представляет собой тексты; и т.д.
Читать еще:  Анализ предпринимательской деятельности

Одно из основных применений статистики объектов нечисловой природы — теория и практика экспертных оценок, связанные с теорией статистических решений и проблемами голосования.

Интервальная статистика

В 1980-е годы стала развиваться интервальная статистика — часть статистики нечетких данных, в которой функция принадлежности, описывающая размытость, принимает значение 1 на некотором интервале, а вне его — значение 0. Другими словами, исходные данные, в том числе элементы выборки — не числа, а интервалы.

Интервальная статистика тем самым связана с интервальной математикой, в частности, с интервальной оптимизацией. Интервальная статистика — это анализ интервальных статистических данных. В ней предполагается, что исходные данные — это не числа, а интервалы. Интервальную статистику можно рассматривать как часть интервальной математики.

Непараметрическая статистика

Непараметрическая статистика позволяет делать статистические выводы, оценивать характеристики распределения, проверять статистические гипотезы без слабо обоснованных предположений о том, что функция распределения элементов выборки входит в то или иное параметрическое семейство. Например, широко распространена вера в то, что статистические данные часто подчиняются нормальному распределению.

Математики думают, что это — экспериментальный факт, установленный в прикладных исследованиях. Прикладники уверены, что математики доказали нормальность результатов наблюдений. Между тем анализ конкретных результатов наблюдений, в частности, погрешностей измерений, приводит всегда к одному и тому же выводу — в подавляющем большинстве случаев реальные распределения существенно отличаются от нормальных.

Некритическое использование гипотезы нормальности часто приводит к значительным ошибкам, например, при отбраковке резко выделяющихся результатов наблюдений (выбросов), при статистическом контроле качества и в других случаях. Поэтому целесообразно использовать непараметрические методы, в которых на функции распределения результатов наблюдений наложены лишь весьма слабые требования. Обычно предполагается лишь их непрерывность. К настоящему времени с помощью непараметрических методов можно решать практически тот же круг задач, что ранее решался параметрическими методами.

Основная идея работ по робастности, или устойчивости, состоит в том, что выводы, полученные на основе математических методов исследования, должны мало меняться при небольших изменениях исходных данных и отклонениях от предпосылок модели. Здесь есть два круга задач. Один — это изучение устойчивости распространенных алгоритмов анализа данных. Второй — поиск робастных алгоритмов для решения тех или иных задач.

(3 оценок, среднее: 7,00 из 5)

Экономический анализ данных: скучная теория, эффективная практика

Экономический анализ данных компании — это исследование происходящих в ней производственных, организационных и финансовых процессов с целью оптимизации текущей ситуации, минимизации расходов и повышения доходов.

Основные задачи экономического анализа данных компании – выявить тенденции и закономерности интересующих процессов внутри организации, определить и оценить факторы, которые влияют на показатели эффективности исследуемых процессов. Отличается этот вид анализа от других своим всеобъемлющим характером. Он рассматривает не только финансы, хоть они и являются зачастую конечным показателем эффективности, но взаимосвязь всех процессов, которые и влияют на финансовое положение организации.

Читать еще:  Анализ маркетинговых возможностей

Экономический анализ позволяет:

  • выявить уровень соответствия деятельности компании записанным в бизнес-плане показателям и наметить исправление ситуации, если это необходимо;
  • оценить финансовое состояние компании;
  • выявить неэффективные процессы и явления и отказаться от них либо провести коррекцию;
  • узнать о неиспользованных резервах, которые могут повысить эффективность деятельности предприятия.

Как анализируют данные в крупной фармкомпании?

Принципы экономического анализа данных организации

Экономический анализ данных организации базируется на основополагающих утверждениях, подтверждающих его всеобъемлющий характер в рамках компании и помогающих наилучшим образом использовать все ресурсы и процессы для достижения прибыли. Основными принципами экономического анализа данных компании являются:

  • научность — экономический анализ данных проводится в соответствии с экономическими законами, отвечает современным подходам в науке и использует современные техники;
  • определенная цель — чтобы найти ответ на вопрос, нужно иметь этот вопрос; исходя из цели исследуют и обнаруживают причины и факторы, которые сдерживают развитие компании и мешают достигать поставленных целей;
  • комплексный подход — экономический анализ данных не ограничивается исследованием какой-либо одной сферы предприятия, он проводится в комплексе, во время анализа исследуется финансовое положение, производство, бухгалтерская отчетность, работа других подразделений и департаментов;
  • системность — исследование процессов и явлений проводится с учетом их взаимосвязи; один результат рассматривается в том числе в рамках причинно-следственной связи с другим;
  • динамика — экономический анализ проводится в динамике; процессы в компании не останавливают, за ними наблюдают.

Экономический анализ данных в реальности

Любая хозяйственная деятельность, будь то ресторан или магазин либо другая организация, нуждаются в анализе всех происходящих в ней процессов:

В зависимости от цели экономического анализа данных на практике его проводят по направлениям: финансовому, управленческому, маркетинговому, инвестиционному, экономико-статистическому. При этом даже при таком разделении в подобном анализе учитывается взаимосвязь данного направления с другими. Часто экономический анализ данных проводят не только в виде полного исследования, но и в тематическом. К тематическому экономическому анализу относятся, например, следующие виды:

  • анализ подразделений,
  • анализ продуктов,
  • анализ отдельных рекламных кампаний.

Проводят экономический анализ данных и в России, и в мире даже в компаниях небольшой величины. На рынке представлены специальные программные решения big data для анализа больших данных (например, Tableau), которые отлично подходят для экономического анализа, но при этом просты в использовании.

Цифры о нас

Мы, компания АНАЛИТИКА ПЛЮС, с 2012 года помогаем нашим клиентам работать с данными – находить полезные инсайты и использовать эту информацию для увеличения прибыли компании.

За это время мы разработали и внедрили решения для различных отраслей и направлений бизнеса:

  • анализ продаж,
  • прогнозирование эффективности промо-акций,
  • отслеживание воронки продаж по конкретной кампании с показателями конверсии на каждом этапе,
  • сегментация по различным методам: ABC, RFM и т.д.,
  • ключевые показатели интернет-маркетинга,
  • анализ товара на складах,
  • аналитика для отдела кадров (карточки сотрудников, обучение, анализ KPI и т.д.),
  • анализ финансовых показателей
  • и многое другое.

Хотите узнать, как провести анализ и сделать отчеты быстро?

Читать еще:  Анализ показателей эффективности деятельности предприятия

Анализ данных в экономике

Профиль: Математическое моделирование и анализ данных в экономике

Квалификация (степень): бакалавр

ОБЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ ПО ПРОФИЛЮ

Профиль «Математическое моделирование и анализ данных в экономике» готовит специалистов, умеющих разрабатывать и применять экономико-математические модели, обрабатывать и анализировать данные, строить прогнозы, основанные на методах машинного обучения, владеющих современными компьютерными инструментами для решения задач экономики.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ПРОГРАММЫ ОБУЧЕНИЯ

Учебные дисциплины профиля связаны с изучением задач и методов математической экономики, исследования операций, теории игр, эконометрики, имитационного моделирования, методов оптимизации и принятия решений в условиях неопределенности и риска. В учебном процессе используется программное обеспечение: языки программирования Python и R, компьютерная математическая среда Wolfram Mathematica, компьютерная среда для имитационного моделирования AnyLogic, программа статистического анализа SPSS, оптимизатор Gurobi и, конечно же, продукты Microsoft Office (Excel, Word, PowerPoint, Access).

Профессионалы с такой подготовкой необходимы при решении задач, связанных с анализом возникающих ситуаций, разработкой надежных решений, управлением сложными процессами. Они находят себя в предпринимательстве и управлении, в самых разных областях экономики и на государственной службе.

Студенты профиля успешно выступают на всероссийских и международных студенческих олимпиадах по математике, информатике, статистике, математическим методам в экономике, принимают участие в различных форумах и хакатонах, в том числе, и по финансовым технологиям.

Так, в 2018 году один из студентов профиля занял 3-е место в заключительном туре международной математической интернет-олимпиады, в которой участвовало более 10 000 человек. Важной частью процесса обучения является подготовка докладов для научно-практических семинаров, работа в студенческих научных кружках («Общество любителей машинного обучения» и «Решение олимпиадных задач по математике»), выполнение научно-исследовательских проектов, в том числе, по заказам различных компаний и организаций, например, Комитет по благоустройству Санкт-Петербурга.

ПРАКТИКА И ТРУДОУСТРОЙСТВО

Местами учебной и производственной практики, которую проходят студенты профиля, являются компания Яндекс, «Газпром» и его дочерние организации («Газпром нефть», «Газпром экспорт» и другие), авиакомпания «Россия», Сбербанк, Банк России, компания «Нева фильм Research», сеть магазинов «Улыбка радуги».

По окончании университета выпускники бакалавриата профиля «Математическое моделирование и анализ данных в экономике» реализуют себя в таких профессиях, как аналитик данных, аналитик-консультант, экономист-аналитик, финансовый аналитик, бизнес-аналитик.

Выпускники данного профиля также могут продолжить свое обучение в рамках университетской магистерской программы «Математическое и компьютерное моделирование в экономике и управлении», включающей траектории «Методы оптимизации» и «Машинное обучение».

КРАТКАЯ ИНФОРМАЦИЯ ПО ПРИЕМУ

Вступительные испытания (ЕГЭ) и минимальные баллы:

• математика – 40 баллов

• русский язык – 45 баллов

• обществознание – 50 баллов

Факультет экономики и финансов

Санкт-Петербург, ул. Садовая д. 21 (вход с наб. канала Грибоедова, д. 30/32), каб. 3051, 3060

Тел. (812) 310-47-59 (отделение 1-2 курсов)

E-mail: fef.ob@unecon.ru (отделение 1-2 курсов)

Кафедра прикладной математики и экономико-математических методов

Санкт-Петербург, ул. Садовая д. 21 (вход с наб. канала Грибоедова, д. 30/32), каб. 3049

Страница кафедры прикладной математики и экономико-математических методов

Приемная комиссия:

Россия, 191023, Санкт-Петербург, ул. Садовая, д. 21

Вход в университет с набережной канала Грибоедова, д. 30/32

Ближайшие станции метро:

«Невский проспект», «Гостиный двор», «Сенная площадь», «Садовая», «Спасская».

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector