- •Бизнес-аналитика
- •Санкт-Петербург
- •Отпечатано в авторской редакции с оригинал-макета, представленного составителем
- •Содержание
- •1. Основные понятия эффективности бизнес-системы
- •1. Основные понятия эффективности бизнес-системы
- •1.1. Основные понятия бизнес-системы, бизнес-процесса, архитектуры бизнес-системы, уровней управления
- •1.1.1. Практическое занятие №1 «Исследование входной информации деятельности корпорации с целью формирования выборочных данных, представленных в различных измерительных шкалах»
- •1.2.1. Практическое занятие №2 «Построение различных типов информационных моделей»
- •1.2.2. Лабораторная работа №2 «Структурно-ориентированные методы информационного моделирования»
- •2.1. Основные понятия инфологического моделирования бизнес-системы
- •2.1.1. Практическое занятие №3 «Исследование полноты описания взаимосвязей бизнес-процессов корпорации в рамках конкретного типа компьютерного моделирования»
- •Взаимосвязи между понятиями и формализуются, например, с помощью высказываний типа
- •Взаимосвязи между свойствами и понятий и формализуются с помощью высказываний типа
- •2.1.2. Лабораторная работа №3 «Описания взаимосвязей бизнес-процессов корпорации в рамках конкретного типа компьютерного моделирования»
- •2.2. Основные понятия математического и имитационного моделирования бизнес-системы.
- •2.2.1. Практическое занятие №4 «Автоматизированное конструирование моделей бизнес-процессов; исследование возможностей статистических пакетов для предварительного тестирования выборочных данных»
- •2.2.2. Лабораторная работа №4 «Традиционная схема бизнес-анализа выборочных данных в рамках статистических пакетов»
- •2.3. Основные понятия оценки эффективности деятельности корпорации с использованием аналитических платформ информационных систем
- •2.3.1. Практическое занятие №5 «Исследование методов принятия управленческих решений по оценке эффективности деятельности корпорации»
- •2.3.2. Лабораторная работа №5 «Построение bsc- карт»
- •Пример оформления титульного листа отчета по лабораторной работе
- •Санкт-Петербург
- •Отчет должен содержать:
2.2. Основные понятия математического и имитационного моделирования бизнес-системы.
2.2.1. Практическое занятие №4 «Автоматизированное конструирование моделей бизнес-процессов; исследование возможностей статистических пакетов для предварительного тестирования выборочных данных»
Цель занятия: исследование функциональностей различных статистических пакетов
Задание: привести основные функциональные возможности статистического пакета STATISTICS/Windows.
Основные теоретические сведения
Известные инструментальные средства имитационного моделирования сложных объектов содержат в своем составе модули статистической поддержки принятия решений. Однако набор стандартных параметров, получаемых автоматически с помощью модели, может не устраивать экспериментатора. В этом случае требуется углубленный статистический анализ по планированию экспериментальных исследований. Исчерпывающими характеристиками закона распределения исследуемого процесса являются первые четыре оценки центральных моментов: математическое ожидание, дисперсия, коэффициенты асимметрии и эксцесса.
Более сложной является задача планирования имитационного эксперимента для определения той области, в которой находится оптимальная точка. Экспериментом называется серия целенаправленных опытов, позволяющая с некоторой достоверностью определить искомое экстремальное значение.
Планирование эксперимента как кибернетический подход к организации и проведению экспериментальных исследований сложных объектов и процессов, заключается в возможности оптимального управления экспериментом в условиях неопределенности. Для экономических процессов планирование экспериментальных исследований имеет целью, например, определение параметров инвестиционных процессов в условиях неопределенности и риска, выбор сведений, задающих условие осуществления финансовой сделки, прогнозирование поведения параметров скоринговых процессов и т.п.
Огромное значение при планировании эксперимента уделяется представлению математических моделей условий, ограничений, целей, факторов влияния на результаты эксперимента. В этом случае, при организации экспериментальных исследований необходимо располагать либо результатами, полученными с помощью тестовых воздействий на сложную систему (активный эксперимент), либо результатами, полученными от реальных воздействий (пассивный эксперимент).
Традиционная схема статистического анализа, предваряющая процедуру планирования эксперимента (факторного, регрессионного, дисперсионного и т.п.) представляет собой несколько этапов анализа статистической информации:
1. Необходимо установить, к какому типу измерительной шкалы относятся анализируемые данные: к количественному, порядковому, балльному, нечеткой логике, номинальной шкале, лингвистической шкале и т.п. В зависимости от типа шкалы применяются те или иные статистические критерии анализа.
2. Проверяется гипотеза о независимости выборочных данных. В случае, если данные однородны (независимы), статистический анализ можно продолжать. Если нет, требуется процедура центрирования выборочных данных, выявление вида функциональной зависимости (тренда) внутри выборки.
3. Если данные однородны, можно применять к их анализу параметрические критерии согласия по подбору вида закона распределения (критерий хи-квадрат, Колмогорова-Смирнова). Результатом этого этапа становится уточнение ширины доверительного интервала выборочных данных.
4. Далее следует корреляционный анализ, в результате которого выявляются наиболее коррелированные факторы-отклик, либо фактор-фактор.
5. Для коррелированных (коэффициент корреляции более 0,5) рядов выборочных данных возможны далее факторный, регрессионный, дисперсионный виды анализа, результатами которых являются: выявление наиболее существенных факторов влияния, идентификация вида регрессионных зависимостей, оценка параметров взаимосвязей, оценка достоверности выявленных зависимостей и параметров.