Меню Рубрики

Какие есть методы анализа информации

В введении курсовой или дипломной работы среди прочих факторов необходимо перечислить методы исследования. Выбрать подходящие методы, применить их в процессе написания работы и грамотно описать во введении – задача не из лёгких. Она усложняется ещё и тем, что в каждой сфере исследования: психология, медицина, финансы, педагогика и прочие, применяются свои, узконаправленные методы. Ниже мы раскроем их сущность и назовём их общие и специальные виды.

Это первый вопрос, в котором следует разобраться. Итак, методы исследования – это те шаги, которые мы выполняем на пути к цели своей работы. Это способы, которые помогают нам решить поставленные задачи.

По причине их огромного количества существуют разные классификации методов исследования, подразделения на виды, объединения в группы. Прежде всего, их принято разделять на две категории: универсальные и частные. Первая категория применима для всех отраслей знания, а вторая отличается более узкой направленностью и охватывает те методы, которые применяются строго в той или иной сфере науки.

Следующую классификацию рассмотрим более подробно и выделим их виды: эмпирические, теоретические, количественные и качественные. Далее рассмотрим методы, применимые в конкретных сферах познания: педагогике, психологии, социологии и прочих.

Пример описания методов исследования во введении курсовой или дипломной работы по менеджменту

Этот вид основан на эмпирическом, то есть чувственном восприятии, а также на измерении с помощью приборов. Это важный компонент научных исследований во всех областях знаний от биологии до физики, от психологии до педагогики. Он помогает определять объективные законы, в соответствии с которыми происходят изучаемые явления.

Приведённые ниже эмпирические методы исследования в курсовой работе и прочих студенческих трудах вполне можно назвать основными или универсальными, потому что они актуальны для абсолютно всех областей познания.

  • Изучение разнообразных источников информации. Это не что иное, как элементарный сбор информации, то есть этап подготовки к написанию магистерской диссертации или курсовой работы. Сведения, на которые вы будете опираться, можно брать из книг, прессы, нормативно-правовых актов и, наконец, из интернета. При поиске информации следует помнить, что не все находки являются достоверными (особенно в интернете), поэтому при выборке сведений следует отнестись к ним критически и обращать внимание на подтверждение и сходство материалов из разных источников.
  • Анализ полученных сведений. Это этап, который идёт следом за сбором информации. Недостаточно просто найти нужный материал, нужно ещё и тщательно проанализировать его, проверить на логичность, достоверность и актуальность.
  • Наблюдение. Этот метод представляет собой целенаправленное и внимательное восприятие изучаемого явления с последующем сбором информации. Чтобы наблюдение принесло желаемые плоды, необходимо подготовиться к нему заранее: составить план, набросать факторы, требующие особого внимания, чётко определиться со сроками и объектами наблюдения, подготовить таблицу, которую вы будете заполнять в процессе работы.
  • Эксперимент. Если наблюдение – это скорее пассивный метод исследования, то эксперимент характеризуется вашей активной деятельностью. Для проведения опыта или серии опытов вы создаёте определённые условия, в которые помещаете предмет исследования. Далее вы наблюдаете за реакцией предмета и фиксируете результаты опытов в виде таблицы, графика или диаграммы.
  • Опрос. Этот метод помогает глубже заглянуть в изучаемую проблему, задавая конкретные вопросы вовлечённым в неё людям. Опрос применяется в трёх вариациях: это интервью, беседа и анкетирование. Первые два вида устные, а последний – письменный. После выполнения опроса нужно чётко сформулировать его результаты в виде текста, диаграммы, таблицы или графика.

Методы проведения исследования данного вида отличаются абстрактностью и обобщённостью. Они помогают систематизировать собранный материал для успешного его изучения.

  • Анализ. Чтобы лучше понять материал, его необходимо разложить на составные единицы и подробно изучить каждую. Этим и занимается анализ.
  • Синтез. Противопоставление анализу, необходимое для объединения разрозненных элементов в единое целое. К этому методу мы прибегаем, чтобы получить общее представление об изучаемом явлении.
  • Моделирование. Чтобы подробно изучить предмет исследования, иногда нужно поместить его в специально созданную модель.
  • Классификация. Этот метод схож с анализом, только информацию он распределяет на основе сравнения и разделяет на группы, опираясь на общие признаки.
  • Дедукция. В лучших традициях Шерлока Холмса этот метод помогает перейти от общего к частному. Этот переход полезен для более глубокого проникновения в сущность изучаемого явления.
  • Индукция. Этот метод – противопоставление дедукции, он помогает переходить от единичного случая к изучению цельного явления.
  • Аналогия. Принцип её действия заключается в том, что мы находим определённые сходства между несколькими явлениями, а затем выстраиваем логические умозаключения о том, что и другие черты у этих явлений могут совпадать.
  • Абстрагирование. Если отвлечься от ярких свойств изучаемого явления, можно выявить те его характеристики, на которые мы доселе не обращали внимания.

Пример описания методов исследования во введении курсовой или дипломной работы по русскому языку

Эта группа методов помогает анализировать явления и процессы с опорой на количественные показатели.

  • Статистические методы нацелены на первоначальный сбор количественных данных и дальнейшее их измерение для исследования масштабных явлений. Полученные количественные характеристики помогают выявить общие закономерности и устранить случайные незначительные отклонения.
  • Библиометрические методы позволяют изучить структуру, взаимную связь и динамику развития явлений в документационной и информационной областях. Это и подсчет количества сделанных публикаций, и контент-анализ, и цитат-индекс, т.е. определение объёма цитирования различных источников. На их основе можно отследить обращаемость изучаемых документов, степень их использования в различных сферах познания. Отдельного упоминания заслуживает контент-анализ, поскольку он играет важную роль при изучении большого объёма различных документов. Его суть сводится к подсчёту смысловых единиц, которыми могут стать те или иные авторы, произведения, даты выпуска книг. Результатом исследования с помощью этого метода становятся сведения об информационном интересе населения и общем уровне их информационной культуры.

Пример описания методов исследования во введении курсовой или дипломной работы по литературе

Методы, объединённые в этой группе, направлены на выявление качественных характеристик изучаемых явлений, чтобы на их основе мы могли раскрыть глубинные механизмы различных процессов в обществе, включая влияние средств массовой информации на сознание отдельного человека или определённые черты восприятия информации различными слоями населения. Основная область применения качественных методов – маркетинговые и социологические исследования.

Рассмотрим важнейшие методы этой группы.

  • Глубинное интервью. В отличие от обыкновенного интервью, которое относится к эмпирическому виду, здесь мы говорим о такой беседе, где недостаточно краткого ответа «да» или «нет», но требуются развернутые, аргументированные ответы. Часто глубинное интервью проводится в форме свободной беседы в неформальной обстановке по заранее составленному плану, а его цель заключается в исследовании убеждений, ценностей и мотивации респондентов.
  • Экспертное интервью. От глубинного аналога эта беседа отличается тем, что в роли респондента выступает эксперт, компетентный в интересующей сфере. Обладая знанием о специфических сторонах изучаемого явления, он высказывает ценное мнение и существенно способствует научному исследованию. Часто в беседах подобного рода участвуют представители власти, работники вузов, руководители и сотрудники организаций.
  • Фокус-групповые дискуссии. Здесь беседа происходит не один на один, а с фокус-группой, состоящей из 10-15 респондентов, которые имеют непосредственное отношение к изучаемому явлению. Во время дискуссии её участники делятся личным мнением, опытом и восприятием предложенной темы, а на основе их высказываний составляется «портрет» социальной группы, к которой относится состав фокус-группы.

В педагогике исследования проводятся с помощью как универсальных, так и частных методов, необходимых для изучения конкретных педагогических явлений, а также поиска их взаимосвязи и закономерностей. Теоретические методы помогают определять проблемы, выдвигать гипотезы и оценивать собранные материалы для исследования, включая монографии по педагогике, историко-педагогические документы, методические пособия и прочие документы, имеющие отношение к педагогике. Изучая литературу по выбранной теме, мы находим, какие проблемы уже решены, а какие ещё недостаточно освещены.

Помимо теоретических, педагогическое исследование приветствует и эмпирические методы, дополняя их своей спецификой. Так, наблюдение здесь становится целенаправленным и внимательным восприятием педагогических явлений (чаще всего это обычные или открытые уроки в школах). Анкетирование и тестирование часто применяется как к учащимся, так и к педагогическому коллективу для познания сущности образовательных процессов.

Среди частных методов, которые относятся сугубо к педагогическим исследованиям, следует назвать изучение результатов деятельности учащихся (контрольных, самостоятельных, творческих и графических работ) и анализ педагогической документации (журналов успеваемости учащихся, их личных дел и медицинских карт).

Пример перечисления методов исследования во введении курсовой или дипломной работы по педагогике

Социологические исследования основываются на теоретических и эмпирических методах, дополненных спецификацией тематики. Рассмотрим, каким образом они преобразуются в социологии.

  • Анализ различных источников для получения максимально точной информации. Здесь изучаются и книги, и рукописи, и видео, и аудио, и статистические данные. Один из видов этого метода – это контент-анализ, который трансформирует качественные факторы изучаемых источников в их количественные характеристики.
  • Социологическое наблюдение. С помощью этого метода собираются социологические данные путём непосредственного изучения явления в его нормальных, естественных условиях. В зависимости от цели наблюдения оно может быть контролируемым или неконтролируемым, лабораторным или полевым, включенным или невключенным.
  • Анкетирование, которое в данной сфере превращается в социологический опрос. Респондентам предлагается заполнить анкету, на основе которой в дальнейшем исследователь получает массив социальной информации.
  • Интервью, то есть устный социологический опрос. В ходе прямой беседы между исследователем и респондентом устанавливаются личные психологические отношения, которые способствуют не только получению ответов на поставленные вопросы, но и изучению эмоциональной реакции респондентов на них.
  • Социальный эксперимент – исследование того или иного социального процесса в искусственных условиях. Он проводится для проверки выдвинутой гипотезы и испытания способов управления сопутствующими процессами.

Пример выделения методов исследования во введении курсовой или дипломной работы по социологии

Методы исследования в психологии – это общенаучные эмпирические и теоретические, а также частные, узконаправленные. Преимущественно исследования здесь опираются на модифицированные наблюдение и эксперимент.

Наблюдение в психологии заключается в изучении психической деятельности путём регистрации интересующих физиологических процессов и актов поведения. Этот старейший метод наиболее эффективен на первых шагах к изучению проблемы, поскольку помогает предварительно определить важные факторы изучаемых процессов. Предметом наблюдения в психологии могут стать особенности поведения людей, включая вербальные (содержание, продолжительность, частота речевых актов) и невербальные (экспрессия лица и тела, жесты).

Наблюдение отличается определённой пассивностью исследователя, а это не всегда удобно. Поэтому для более интенсивного и глубокого изучения интересующих психических процессов применяется эксперимент, который в психологическом контексте представляет собой совместную деятельность исследователя и испытуемого (или нескольких испытуемых). Экспериментатор искусственно создаёт необходимые условия, на фоне которых по его мнению изучаемые явления максимально ярко проявят себя. Если наблюдение – это пассивный метод исследования, то эксперимент – активный, т.к. исследователь активно вмешивается в ход исследования, меняет условия его проведения.

Образец перечисления методов исследования во введении курсовой или дипломной работы по психологии

Итак, мы просмотрели различные методы исследований, достойные не только упоминания в введении дипломной работы или курсовой, но и активного применения на практике.

источник

Деятельность людей во множестве случаев предполагает работу с данными, а она в свою очередь может подразумевать не только оперирование ими, но и их изучение, обработку и анализ. Например, когда нужно уплотнить информацию, найти какие-то взаимосвязи или определить структуры. И как раз для аналитики в этом случае очень удобно пользоваться не только разными техниками мышления, но и применять статистические методы.

Особенностью методов статистического анализа является их комплексность, обусловленная многообразием форм статистических закономерностей, а также сложностью процесса статистических исследований. Однако мы хотим поговорить именно о таких методах, которые может применять каждый, причем делать это эффективно и с удовольствием.

Статистическое исследование может проводиться посредством следующих методик:

  • Статистическое наблюдение;
  • Сводка и группировка материалов статистического наблюдения;
  • Абсолютные и относительные статистические величины;
  • Вариационные ряды;
  • Выборка;
  • Корреляционный и регрессионный анализ;
  • Ряды динамики.

Далее мы рассмотрим каждый из них более подробно. Но отметим, что представим лишь основные характеристики без подробного описания алгоритмов действий. Впрочем, понять их не составит никакого труда.

Статистическое наблюдение является планомерным, организованным и в большинстве случаев систематическим сбором информации, направленным, главным образом, на явления социальной жизни. Реализуется данный метод через регистрацию предварительно определенных наиболее ярких признаков, цель которой состоит в последующем получении характеристик изучаемых явлений.

Статистическое наблюдение должно выполняться с учетом некоторых важных требований:

  • Оно должно полностью охватывать изучаемые явления;
  • Получаемые данные должны быть точными и достоверными;
  • Получаемые данные должны быть однообразными и легкосопоставимыми.

Также статистическое наблюдение может иметь две формы:

  • Отчетность – это такая форма статистического наблюдения, где информация поступает в конкретные статистические подразделения организаций, учреждений или предприятий. В этом случае данные вносятся в специальные отчеты.
  • Специально организованное наблюдение – наблюдение, которое организуется с определенной целью, чтобы получить сведения, которых не имеется в отчетах, или же для уточнения и установления достоверности информации отчетов. К этой форме относятся опросы (например, опросы мнений людей), перепись населения и т.п.

Кроме того, статистическое наблюдение может быть категоризировано на основе двух признаков: либо на основе характера регистрации данных, либо на основе охвата единиц наблюдения. К первой категории относятся опросы, документирование и прямое наблюдение, а ко второй – наблюдение сплошное и несплошное, т.е. выборочное.

Для получения данных при помощи статистического наблюдения можно применять такие способы как анкетирование, корреспондентская деятельность, самоисчисление (когда наблюдаемые, например, сами заполняют соответствующие документы), экспедиции и составление отчетов.

Говоря о втором методе, в первую очередь следует сказать о сводке. Сводка представляет собой процесс обработки определенных единичных фактов, которые образуют общую совокупность данных, собранных при наблюдении. Если сводка проводится грамотно, огромное количество единичных данных об отдельных объектах наблюдения может превратиться в целый комплекс статистических таблиц и результатов. Также такое исследование способствует определению общих черт и закономерностей исследуемых явлений.

Читайте также:  Как сделать анализ анкетирования пример

С учетом показателей точности и глубины изучения можно выделить простую и сложную сводку, но любая из них должна основываться на конкретных этапах:

  • Выбирается группировочный признак;
  • Определяется порядок формирования групп;
  • Разрабатывается система показателей, позволяющих охарактеризовать группу и объект или явление в целом;
  • Разрабатываются макеты таблиц, где будут представлены результаты сводки.

Важно заметить, что есть и разные формы сводки:

  • Централизованная сводка, требующая передачи полученного первичного материала в вышестоящий центр для последующей обработки;
  • Децентрализованная сводка, где изучение данных происходит на нескольких ступенях по восходящей.

Выполняться же сводка может при помощи специализированного оборудования, например, с использованием компьютерного ПО или вручную.

Что же касается группировки, то этот процесс отличается разделением исследуемых данных на группы по признакам. Особенности поставленных статистическим анализом задач влияют на то, какой именно будет группировка: типологической, структурной или аналитической. Именно поэтому для сводки и группировки либо прибегают к услугам узкопрофильных специалистов, либо применяют конкретные техники мышления.

Абсолютные величина считаются самой первой формой представления статистических данных. С ее помощью удается придать явлениям размерные характеристики, например, по времени, по протяженности, по объему, по площади, по массе и т.д.

Если требуется узнать об индивидуальных абсолютных статистических величинах, можно прибегнуть к замерам, оценке, подсчету или взвешиванию. А если нужно получить итоговые объемные показатели, следует использовать сводку и группировку. Нужно иметь в виду, что абсолютные статистические величины отличаются наличием единиц измерения. К таким единицам относят стоимостные, трудовые и натуральные.

А относительные величины выражают количественные соотношения, касающиеся явлений социальной жизни. Чтобы их получить, одни величины всегда делятся на другие. Показатель, с которым сравнивают (это знаменатель), называют основанием сравнения, а показатель, которой сравнивают (это числитель), называют отчетной величиной.

Относительные величины могут быть разными, что зависит от их содержательной части. Например, существуют величины сравнения, величины уровня развития, величины интенсивности конкретного процесса, величины координации, структуры, динамики и т.д. и т.п.

Чтобы изучить какую-то совокупность по дифференцирующимся признакам, в статистическом анализе применяются средние величины – обобщающие качественные характеристики совокупности однородных явлений по какому-либо дифференцирующемуся признаку.

Крайне важным свойством средних величин является то, что они говорят о значениях конкретных признаков во всем их комплексе единым числом. Невзирая на то, что у отдельных единиц может наблюдаться количественная разница, средние величины выражают общие значения, свойственные всем единицам исследуемого комплекса. Получается, что при помощи характеристики чего-то одного можно получить характеристику целого.

Следует иметь в виду, что одним из самых важных условий применения средних величин, если проводится статистический анализ социальных явлений, считается однородность их комплекса, для которого и нужно узнать среднюю величину. А от такого, как именно будут представлены начальные данные для исчисления средней величины, будет зависеть и формула ее определения.

В некоторых случаях данных о средних показателях тех или иных изучаемых величин может быть недостаточно, чтобы провести обработку, оценку и глубокий анализ какого-то явления или процесса. Тогда во внимание следует брать вариацию или разброс показателей отдельных единиц, который тоже представляет собой важную характеристику исследуемой совокупности.

На индивидуальные значения величин могут воздействовать многие факторы, а сами изучаемые явления или процессы могут быть очень многообразны, т.е. обладать вариацией (это многообразие и есть вариационные ряды), причины которой следует искать в сущности того, что изучается.

Вышеназванные абсолютные величины находятся в непосредственной зависимости от единиц измерения признаков, а значит, делают процесс изучения, оценки и сравнения двух и более вариационных рядов более сложным. А относительные показатели нужно вычислять в качестве соотношения абсолютных и средних показателей.

Смысл выборочного метода (или проще – выборки) состоит в том, что по свойствам одной части определяются численные характеристики целого (это называется генеральной совокупностью). Основной выборочного метода является внутренняя связь, объединяющая части и целое, единичное и общее.

Метод выборки отличается рядом существенных преимуществ перед остальными, т.к. благодаря уменьшению количества наблюдений позволяет сократить объемы работы, затрачиваемые средства и усилия, а также успешно получать данные о таких процессах и явлениях, где либо нецелесообразно, либо просто невозможно исследовать их полностью.

Соответствие характеристик выборки характеристикам изучаемого явления или процесса будет зависеть от комплекса условий, и в первую очередь от того, как вообще будет реализовываться выборочный метод на практике. Это может быть как планомерный отбор, идущий по подготовленной схеме, так и непланомерный, когда выборка производится из генеральной совокупности.

Но во всех случаях выборочный метод должен быть типичным и соответствовать критериям объективности. Данные требования нужно выполнять всегда, т.к. именно от них будет зависеть соответствие характеристик метода и характеристик того, что подвергается статистическому анализу.

Таким образом, перед обработкой выборочного материала необходимо провести его тщательную проверку, избавившись тем самым от всего ненужного и второстепенного. Одновременно с этим, составляя выборку, в обязательном порядке нужно обходить стороной любую самодеятельность. Это означает, что ни в коем случае не следует делать выборку только из вариантов, кажущихся типичными, а все другие – отбрасывать.

Эффективная и качественная выборка должна составляться объективно, т.е. производить ее нужно так, чтобы были исключены любые субъективные влияния и предвзятые побуждения. И чтобы это условие было соблюдено должным образом, требуется прибегнуть к принципу рандомизации или, проще говоря, к принципу случайного отбора вариантов из всей их генеральной совокупности.

Представленный принцип служит основой теории выборочного метода, и следовать ему нужно всегда, когда требуется создать эффективную выборочную совокупность, причем случаи планомерного отбора исключением здесь не являются.

Корреляционный анализ и регрессионный анализ – это два высокоэффективных метода, позволяющие проводить анализ больших объемов данных для изучения возможной взаимосвязи двух или большего количества показателей.

В случае с корреляционным анализом задачами являются:

  • Измерить тесноту имеющейся связи дифференцирующихся признаков;
  • Определить неизвестные причинные связи;
  • Оценить факторы, в наибольшей степени воздействующие на окончательный признак.

А в случае с регрессионным анализом задачи следующие:

  • Определить форму связи;
  • Установить степень воздействия независимых показателей на зависимый;
  • Определить расчетные значения зависимого показателя.

Чтобы решить все вышеназванные задачи, практически всегда нужно применять и корреляционный и регрессионный анализ в комплексе.

Посредством этого метода статистического анализа очень удобно определять интенсивность или скорость, с которой развиваются явления, находить тенденцию их развития, выделять колебания, сравнивать динамику развития, находить взаимосвязь развивающихся во времени явлений.

Ряд динамики – это такой ряд, в котором во времени последовательно расположены статистические показатели, изменения которых характеризуют процесс развития исследуемого объекта или явления.

Ряд динамики включает в себя два компонента:

  • Период или момент времени, связанный с имеющимися данными;
  • Уровень или статистический показатель.

В совокупности эти компоненты представляют собой два члена ряда динамики, где первый член (временной период) обозначается буквой «t», а второй (уровень) – буквой «y».

Исходя из длительности временных промежутков, с которыми взаимосвязаны уровни, ряды динамики могут быть моментными и интервальными. Интервальные ряды позволяют складывать уровни для получения общей величины периодов, следующих один за другим, а в моментных такой возможности нет, но этого там и не требуется.

Ряды динамики также существуют с равными и разными интервалами. Суть же интервалов в моментных и интервальных рядах всегда разная. В первом случае интервалом является временной промежуток между датами, к которым привязаны данные для анализа (удобно использовать такой ряд, например, для определения количества действий за месяц, год и т.д.). А во втором случае – временной промежуток, к которому привязана совокупность обобщенных данных (такой ряд можно использовать для определения качества тех же самых действий за месяц, год и т.п.). Интервалы могут быть равными и разными, независимо от типа ряда.

Естественно, чтобы научиться грамотно применять каждый из методов статистического анализа, недостаточно просто знать о них, ведь, по сути, статистика – это целая наука, требующая еще и определенных навыков и умений. Но чтобы она давалась проще, можно и нужно тренировать свое мышление и улучшать когнитивные способности.

В остальном же исследование, оценка, обработка и анализ информации – очень интересные процессы. И даже в тех случаях, когда это не приводит к какому-то конкретному результату, за время исследования можно узнать множество интересных вещей. Статистический анализ нашел свое применение в огромном количестве сфер деятельности человека, а вы можете использовать его в учебе, работе, бизнесе и других областях, включая развитие детей и самообразование.

источник

Маркетинговое исследование — это процесс поиска, сбора, обработки данных и подготовки информации для принятия оперативных и стратегических решений в системе предпринимательства.

Соответственно данное определение четко определяет основные этапы проведения любого маркетингового исследования:

  • разработка концепции исследования
  • поиск и сбор информации;
  • обработка данных;
  • подготовка итоговой аналитической записки (отчета).

Виды исследований

Один из наиболее трудоемких и затратных этапов любого маркетингового исследования это поиск и сбор информации по исследуемой проблеме. В зависимости от используемых источников информации исследования делятся на:

  • кабинетные;
  • полевые.

Однако, на практике, полевые и кабинетные исследования дополняют друг друга, решая свой конкретный круг вопросов.

Кабинетное исследование — поиск, сбор и анализ уже существующей вторичной информации («исследование за письменным столом»). Вторичная информация представляет собой данные, собранные ранее для целей, отличных от решаемых в настоящий момент. Основными достоинствами работы с вторичной информацией являются: небольшая стоимость работ, поскольку не нужен сбор новых данных; быстрота сбора информации; наличие нескольких источников информации; относительная достоверность информации из независимых источников; возможность предварительного анализа проблемы. Очевидными недостатками работы с вторичной информацией являются: частое несоответствие вторичных данных целям проводимого исследования, в силу общего характера последних; информация, зачастую является устаревшей; методология и инструментарий, с помощью которых собраны данные, могут не соответствовать целям настоящего исследования. В связи с этим, зачастую кабинетное исследование дополняется параллельным проведением нескольких экспертных интервью для повышения валидности информации.

Полевое исследование — поиск, сбор и обработка данных специально для конкретного маркетингового анализа. Любое полевое исследование основывается на первичной информации, иными словами на только что полученных данных для решения конкретной исследуемой проблемы. Основные достоинства первичной информации: данные собираются в строгом соответствии с точными целями исследовательской задачи; методология сбора данных строго контролируется. Главным недостатком сбора полевой информации являются значительные затраты материальных и трудовых ресурсов.

В зависимости от используемых инструментов (методов) сбора полевой (первичной) информации исследования можно разделить на:

  • количественные;
  • качественные.

Зачастую, практическая реализация маркетинговых исследований требует комплексного подхода — совместного использования количественных и качественных методик.

Количественные исследования это основной инструмент получения необходимой информации для планирования и принятия решений в случае, когда необходимые гипотезы относительно поведения потребителей уже сформированы. В основе методик количественных исследований всегда лежат четкие математические и статистические модели, что позволяет в результате иметь не мнения и предположения, а точные количественные (числовые) значения изучаемых показателей. На основе результатов количественных исследований можно рассчитывать необходимые объемы производства, рентабельность, формировать цену, параметры продукта, находить незанятые ниши рынка и многое другое. Основная заслуга количественных исследований в том, что они снижают риск принятия неправильных решений и выбора неточных параметров планирования. Уверенность в том, что и без исследований все известно о рынке, часто оборачивается недостаточно продуманными и недостаточно эффективными действиями на рынке и напоминает метод проб и ошибок. Количественные исследования являются наиболее адекватным способом численной оценки:

  • емкости рынка и структуры предложения и спроса;
  • объемов продаж операторов рынка;
  • перспектив развития продукта;
  • эффективности различных направлений деятельности компаний по поддержке и продвижению продукта;
  • направлений развития продуктового портфеля и отдельных его составляющих;
  • эффективности рекламной деятельности;
  • эффективности работы дистрибьюторской сети;
  • реакции потребителей на возможные маркетинговые действия производителя.

Качественные исследования в отличие от количественных фокусируются не на статистических измерениях, а опираются на понимание, объяснение и интерпретацию эмпирических данных и являются источником формирования гипотез и продуктивных идей. Проще говоря, они отвечают не на вопрос «сколько?», а на вопросы «что?» «как?» и «почему?». В качественных исследованиях широко используются проективные и стимулирующие техники — неструктурированные, недирективные способы задавать вопросы, которые помогают исследователю раскрыть мотивы, верования, установки, отношения, предпочтения, ценности, степень удовлетворенности, проблемы респондентов и пр. относительно продуктов или брендов. Проективные техники способствуют преодолению таких трудностей коммуникации, как вербализация чувств, отношений и т.п., а также выявлению латентных мотивов, неявных установок, вытесняемых чувств и пр. Наибольшее применение качественные исследования находят при изучении:

  • моделей потребления, покупательского поведения и факторов, определяющих выбор;
  • отношения к продуктам, брендам и компаниям;
  • степени удовлетворенности существующими продуктами;
  • покупательских намерений.

Немаловажное значение качественные исследования играют при разработке новых продуктов, где эти исследования позволяют:

  • понять, существует ли на исследуемом рынке ниша для нового продукта;
  • выявить отношение к новым продуктам (или концепциям продуктов).

Использование качественных исследований на этапе стратегической разработки концепции бренда, обеспечивая возможность:

  • генерации комплекса идей относительно концепции позиционирования бренда;
  • оценки концепции бренда;
  • генерации идеи относительно креативного воплощения стратегических концепций;
  • оценки элементов маркетинговой коммуникации (названия, логотипа, упаковки, TV рекламы и пр.)

Ещё одной областью приложения качественной методологии являются так называемые диагностические исследования. Очевидно, что восприятие продукта и рекламы потребителями меняется со временем. Качественные исследования в таких случаях помогают определить уровень, направление и характер изменений восприятия бренда и рекламы со временем.

Кроме того, качественная методология может быть использована при проведении тактических исследований для выбора наиболее успешного варианта исполнения (execution) рекламы, упаковки, логотипа. Для тестирования могут быть предложены альтернативные варианты визуальных, текстовых и пр. элементов конкретного исполнения уже созданной рекламы, упаковки и пр.

Читайте также:  Как делать анализ на английском

Несмотря на огромное количество разнообразных исследовательских методик и техник, общая схема мероприятий, реализуемых в рамках рыночных исследований, достаточно проста и понятна. Основными источниками получения маркетинговой информации являются:

  • Интервью и опросы;
  • Регистрация (наблюдение);
  • Эксперимент;
  • Панель;
  • Экспертная оценка.

Интервью (опрос) — выяснение позиции людей или получение от них справки по какому-либо вопросу. Опрос — это наиболее распространенная и важнейшая форма сбора данных в маркетинге. Приблизительно 90% исследований используют этот метод. Опрос может быть устным (личным) или письменным.

При письменном опросе участники получают опросные листы (анкеты), которые они должны заполнить и отдать по назначению. Обычно, в письменных опросах используются закрытые вопросы, ответы на которые заключаются в выборе одного из приведенных. Обычно, при письменных опросах, опросный лист рассылается представителям целевой аудитории, по средствам электронной почты, почтовой рассылки или факсимильной связи. Основным недостатком, ограничивающим использование данного метода, является длительный период и низкий процент (в среднем 3%) возврата заполненных анкет.

Личные (Face-to-face) и телефонные опросы принято называть интервью.

Телефонные интервью — это относительно дешевый метод проведения опросов любого уровня точности с точки зрения построения выборки (географическое расположение респондентов не имеет принципиального значения с точки зрения стоимости проведения интервью). Данный метод применим только в количественных исследованиях. Однако существуют объективные недостатки использования данного метода:

  • не совсем полный контроль понимания и искренности респондента;
  • нет возможности предъявлять визуальные материалы (образцы, карточки с вариантами ответов);
  • нереализуемость длительных интервью (по телефону сложно удержать внимание собеседника более 15 минут);
  • в городах с недостаточным уровнем телефонизации невозможно получить репрезентативную выборку.

Интервью face-to-face могут быть формализованные и неформализованные.

При формализованном интервью имеется конкретная схема проведения опроса (обычно это опросный лист, содержащий заранее подготовленные четкие формулировки вопросов и продуманные модели ответов на них). Формализованное интервью теряет большую часть своего смысла, если ответы респондентов не анализируются в плоскости их социальных и демографических (отраслевых и географических) характеристик. Поэтому он предполагает обязательно заполнение «паспортички», куда вносятся те данные о каждом респонденте, необходимость которых диктуется опять — таки исследовательской программой. Подобные интервью проводятся на улице, в магазинах, на общественных мероприятиях, по месту жительства респондентов (поквартирные опросы), и т.п. Наибольшее применение формализованные опросы получили при реализации количественных исследований. Основными недостатками данного метода являются: относительно высокая стоимость и незначительный географический охват.

Неформализованные интервью — это специфический метод сбора информации, при котором имеются только тема и цель. Конкретной схемы проведения опроса, нет. Это дает возможность выявления глубинных мотивов действий потребителя, изучения как рациональных, так и иррациональных причин его покупательского поведения. На практике, неформализованные интервью используются при проведении качественных исследований. Неформализованные интервью бывают индивидуальные и групповые.

Индивидуальные неформализованные интервью проводятся с респондентом один на один в форме диалога, при этом респондент имеет возможность высказать развернутые суждения по исследуемой задаче. Можно выделить такие формы проведения индивидуальных неформализованных интервью, как глубинные интервью и холл — тесты.

Глубинные интервью — представляют собой серию индивидуальных интервью по заданной тематике, проводимых согласно путеводителю обсуждения. Интервью проводит специально обученный интервьюер высокой квалификации, который хорошо разбирается в теме, владеет техникой и психологическими приемами ведения беседы. Каждое интервью проходит в течение 15-30 минут и сопровождается активным участием респондента — он раскладывает карточки, рисует, пишет и т.д. Глубинные интервью, в отличие от структурированных, применяемых в количественном опросе, позволяют глубже проникнуть в психологию респондента и лучше понять его точку зрения, поведение, установки, стереотипы и т.д. Глубинные интервью, несмотря на большие (в сравнении с фокус-группами) затраты времени, оказываются весьма полезными в ситуациях, когда атмосфера групповой дискуссии нежелательна. Это бывает необходимым при изучении отдельных проблем и ситуаций, о которых не принято говорить в широком кругу, или когда индивидуальные точки зрения могут резко отличаться от социально одобряемого поведения — например, при обсуждении вопросов взаимоотношения полов, секса, некоторых заболеваний, скрытых политических убеждений и т.п. Глубинные интервью применяются при тестировании и проработке начальных рекламных разработок (креативных идей), когда требуется получить непосредственные, индивидуальные ассоциации, реакции и восприятие — без оглядки на группу. При этом оптимальным является сочетание метода глубинных интервью и фокус — групп с одними и теми же респондентами. И, наконец, глубинные интервью незаменимы при проведении качественных исследований, когда особенности целевой группы делают невозможным сбор респондентов на фокус-группу — т.е. в одно время в одном месте на 2-3 часа. Например, когда речь идет о занятых бизнесменах, богатых горожанах, узких профессиональных группах и т.п.

Холл — тесты — это личные полуформализованные интервью в специальном помещении. Как правило, используются помещения в библиотеках, магазинах, холлах административных зданий и т.п. Респондент и интервьюер садятся за столик, и интервью проходит в режиме структурированной беседы. Необходимость холл — теста, как правило, вызвана одной из нескольких причин:

  • тестирование громоздких образцов, которые неудобно носить по кваритирам или нет уверенности, что в квартире найдется возможность провести интервью в нормальных условиях;
  • тестирование ограничено количеством образцов;
  • использование спец. аппаратуры (например, теле-видео) для демонстрации тестируемого материала;
  • интервью проводится в местах скопления потенциальных респондентов, но оно сложное и не подходящее для разговора «на ногах».

Холл — тесты формально относится к количественным методам получения информации. С качественными методами холл — тест роднит то, что информация получается на относительно небольшой направленной выборке (от 100 до 400 человек), а также то, что респондента просят прокомментировать (объяснить) свое поведение. Для проведения холл — теста представители целевой группы (потенциальные потребители) приглашаются в помещение («hall»), оборудованное для дегустации товаров и/или просмотра рекламы, где им предоставляется возможность продемонстрировать свою реакцию на тестируемый материал и объяснить причину своего выбора. В ходе ответов на вопросы анкеты определяются критерии выбора, частота и объем потребления марок изучаемой товарной группы. Метод применяется для оценки потребительских свойств нового товара: вкус, запах, внешний вид и т.п. Метод также используется при тестировании элементов товарной марки, упаковки, аудио — и видеороликов, рекламных обращений (узнаваемость рекламного сообщения, запоминаемость, достоверность, убедительность, понимание первичной и вторичной идеи рекламы, слогана и т.д.) и т.п.

Групповое неформализованное интервью (фокусированное интервью, фокус — группа) — представляет собой групповое обсуждение интересующих вопросов представителями целевой аудитории. «Фокус» в такой группе — на субъективном опыте людей, которые дают свое понимание и объяснение заданной темы, включая все её нюансы. Ход беседы управляется модератором по заранее разработанному плану и фиксируется на видеоплёнку. Как правило, в ходе дискуссии используются различные проективные методики, позволяющие узнать «реальное» отношение потребителей к исследуемому предмету, получив гораздо более глубокую и подробную информацию, чем на уровне «обычного» общения. Обычно люди не задумываются специально над теми вопросами, которые обсуждаются на группе, или не имеют возможности сопоставить свое мнение с мнениями других людей. В ходе фокус группы респондентов просят не просто оценить что-либо по принципу «нравится — не нравится», но и объяснить свою точку зрения. А последующий квалифицированный анализ полученных результатов позволяет понять психологические механизмы формирования того или иного мнения участников группы. Основным недостатком данного метода является тенденциальный характер результатов. Иными словами результаты фокусированных интервью нельзя выразить в числовом выражении, для дальнейшей экстраполяции на генеральную совокупность объектов исследований. Поэтому на практике фокус — групповая методика используется в сочетании с количественными методами исследований.

Наблюдение (регистрация) представляет собой форму маркетинговых исследований, с помощью которых осуществляется систематическое, планомерное изучение поведения того или иного объекта или субъекта. Наблюдение, в отличие от опроса не зависит от готовности наблюдаемого объекта сообщать информацию. Наблюдение — это процесс открытого или скрытого от наблюдаемого сбора и регистрации событий или особых моментов, связанных с поведением изучаемого объекта. Предметом наблюдений могут быть свойства и поведение индивидуумов; перемещение вещей, товаров и т.п. Недостатком наблюдений является невозможность выявления мнений, представлений, знаний людей. Поэтому на практике наблюдения обычно используются совместно с другими методами исследований.

Эксперимент — это исследование влияния одного фактора на другой при одновременном контроле посторонних факторов. Эксперименты подразделяются на лабораторные, проходящие в искусственной обстановке (тест продукта), и полевые, протекающие в реальных условиях (тест рынка). Основными недостатками, данного метода являются значительная стоимость и длительность проведения, что существенно ограничивает применение этого метода в практических исследованиях.

Панель — это повторяющийся сбор данных у одной группы опрашиваемых через равные промежутки времени. Таким образом, панель — это вид непрерывной выборки. Она позволяет зафиксировать изменения наблюдаемых величин, характеристик. Панельный опрос используют при изучении мнений потребителей определенной группы за какой-либо промежуток времени, когда определяются их потребности, привычки, вкусы, рекламации. Недостатками использования панелей являются: «смертность» панели, проявляющаяся в постепенном отказе участников от сотрудничества или переходе в другую потребительскую категорию, и «эффект панели», заключающийся в сознательном или бессознательном изменении образа поведения участников, находящихся под длительным контролем.

Экспертная оценка — это оценка исследуемых процессов квалифицированными специалистами — экспертами. Подобная оценка особенно необходима, когда невозможно получит неопосредованную информацию о каком-либо процессе или явлении. На практике для проведения экспертных оценок чаще всего применяют дельфи-метод, метод мозговой атаки и метод синектики.

Дельфи-метод — форма опроса экспертов, при которой их анонимные ответы собираются в течении нескольких туров и через ознакомление с промежуточными результатами получают групповую оценку исследуемого процесса.

Метод мозговой атаки заключается в неконтролируемой генерации и спонтанном переплетении идей участниками группового обсуждения проблемы. На этой базе возникают цепочки ассоциаций, которые могут привести к неожиданному решению проблемы.

Синектика считается методом с высоким творческим потенциалом. Идея метода заключается в постепенном отчуждении исходной проблемы путем построения аналогий с другими областями знаний. После многоступенчатых аналогий производится быстрый возврат к исходной задаче.

В ходе обработки и анализа данных маркетингового исследования первым этапом является частотный анализ. Далее следует описание статистических показателей изучаемых признаков. Среди таковых основными можно отметить следующие показатели:

Среднее (средняя арифметическая величина) — частное от деления суммы всех значений признака на их число. Оно определяется как сумма значений, деленное на их количество. Характеризует какую-либо совокупность в целом. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.

Дисперсия — величина, равная среднему значению квадрата отклонений отдельных значений признаков от средней. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.

Среднее линейное отклонение — величина, равная среднему значению модуля отклонений отдельных значений признаков от средней. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.

Среднее квадратическое отклонение — величина, равная квадратному корню из дисперсии. Это мера разброса измеренных величин. Используется только для характеристики интервальных и порядковых шкал.

Коэффициент вариации — отношение среднего квадратического отклонения к среднему арифметическому. Используется только для характеристики метрических шкал.

Минимальное значение — это наименьшее значение переменной, встретившееся в массиве данных

Максимальное значение — это наибольшее значение переменной, встретившееся в массиве данных.

Медиана — значение переменной у той единицы совокупности, которая расположена в середине ранжированного ряда частотного распределения. Отсекает половину ряда распределения. Используется только для характеристики метрических шкал.

Верхний квартиль — значение признака, отсекающее 3/4 ряда распределения. Используется только для характеристики метрических шкал.

Нижний квартиль — значение признака, отсекающее 1/4 часть ряда распределения. Используется только для характеристики метрических шкал.

Мода — наиболее часто встречающееся значение переменной, т.е. значение, с которым наиболее вероятно можно встретиться в массиве.

Частота — численное значение признака (количество ответов респондентов). Используется для всех видов шкал.

Валидный процент — доля численного значения признака от общей численности совокупности. Используется для всех видов шкал.

Вторым этапом обработки и анализа данных маркетингового исследования является описание корреляционных связей между изучаемыми переменными. Корреляция представляет собой меру зависимости переменных. Существует несколько коэффициентов корреляции, указывающие на тесноту связи между исследуемыми переменными. Коэффициенты корреляции изменяются в пределах от +1 до -1. Если коэффициент корреляции равен -1, то переменные имеют строгую отрицательную зависимость (чем выше, тем ниже), если коэффициент корреляции равен +1, то переменные имеют строгую положительную зависимость (чем выше, тем выше). Следует отметить, что если коэффициент равен нулю, то связь между переменными отсутствует. Среди наиболее известных и часто применяемых коэффициентов корреляции можно назвать:

  • Коэффициент корреляции Пирсона
  • Коэффициент корреляции Спирмена
  • Коэффициент корреляции Крамера
  • Коэффициент корреляции Фи.

Проверка выдвинутых исследовательских гипотез производится с помощью корреляционного, дисперсионного или факторного анализов. В следствие проведенного анализа данных, выдвинутая гипотеза подтверждается или отвергается, что в любом случае говорит о полученном результате.

Conjoint analysis (совместный анализ) Метод анализа, предназначенный для оценки и сравнения атрибутов продуктов с целью выявления тех из них, которые оказывают наибольшее влияние на покупательские решения. Метод «Conjoint analysis» — лучшая технология для измерения важности того или иного фактора из-за того, что он заставляет респондента думать не о том, что важно, а только о его предпочтении. Достоинством метода является возможность выявить латентные факторы, влияющие на поведение потребителей. С помощью данного метода можно выделить оптимальную комбинацию свойств продукта, оставив продукт в приемлемой ценовой категории.

Кластерный анализ — это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается неким набором переменных. Целью кластерного анализа является образование групп схожих между собой объектов, которые принято называть кластерами. При помощи кластерного анализа можно производить сегментацию рынка (например, выделение приоритетных групп потребителей). Применение методов кластеризации к сегментированию основано на следующих предположениях. Во-первых, считается, что по значениям переменных, которыми описываются свойства потребителей, можно выделить группы схожих потребителей. Во-вторых, считается, что на выделяемом сегменте можно достигнуть лучших маркетинговых результатов по продвижению продукции. Полагается, что более значимо для маркетингового результата, объединение потребителей в группу с учетом мер близости друг к другу. Для обоснования данных предположений используется метод дисперсионного анализа.

Читайте также:  Какие анализы сдавать на иммунитет

Дисперсионный анализ. С помощью дисперсионного анализа исследуют влияние одной или несколько независимых переменных на одну зависимую переменную или на несколько зависимых переменных. Метод статистического анализа, позволяющий определить достоверность гипотезы о различиях в средних значениях на основании сравнения дисперсий (отклонений) распределений (например, можно проверить гипотезу о различиях двух групп потребителей, выделенных при помощи кластеризации). В отличие от корреляционного анализа дисперсионный анализ не дает возможности оценить тесноту связи между переменными.

Регрессионный анализ. Статистический метод установления зависимости между независимыми и зависимыми переменными. Регрессионный анализ на основе построенного уравнения регрессии определяет вклад каждой независимой переменной в изменение изучаемой (прогнозируемой) зависимой переменной величины. В маркетинге часто используется для прогнозирования спроса.

Факторный анализ. Совокупность методов, которые на основе реально существующих связей признаков (или объектов) позволяют выявлять латентные (или скрытые) обобщающие характеристики изучаемых явлений и процессов. Главными целями факторного анализа являются сокращение числа переменных и определение структуры взаимосвязей между переменными, то есть классификация переменных. При сокращении числа переменных итоговая переменная включает в себя наиболее существенные черты объединяемых переменных. Классификация подразумевает выделение нескольких новых факторов из переменных связанных друг с другом. В маркетинге этот метод используется в связи с углублением анализа потребительского поведения, развитием психографики и т.п. задач, в которых необходимо выявление явно не наблюдаемых факторов.

Результаты полевых исследований представляют собой значительные массивы переменных, которые достаточно сложны для обработки «ручным методом». На сегодняшний день, в арсенале исследователей имеется множество программных пакетов, позволяющих оптимизировать и упростить процедуру анализа. Наибольшее распространение получили такие пакеты, как Vortex, SPSS, Statistica.

Программа «VORTEX» предназначена для:

  • ввода первичной информации, собранной в ходе прикладного маркетингового или социологического исследования;
  • обработки и анализа этой информации;
  • представления полученных результатов анализа в виде таблиц, текстов, графиков и диаграмм с возможностью их переноса в Microsoft Word и другие приложения Windows/NT.

Возможности анализа информации:

  • Программа Vortex позволяет производить описательную статистику изучаемых переменных (расчет статистических показателей: среднее, мода, медиана, квартили, дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации, скос, эксцесс и др.);
  • Позволяет производить сегментирование потребителей по нескольким признакам, а также описание выделенных целевых групп (выделение контекстов — подмассивов документов для углубленного анализа, например, только мужчин или только респондентов в возрасте 20-25 лет).
  • При помощи программы Vortex можно проводить корреляционный анализ, позволяющий выявить зависимости изучаемых факторов, влияющих на маркетинговый результат (расчет для таблиц двухмерного распределения коэффициентов корреляции Пирсона, Гамма, Лямбда, Крамера, Юла, Фишера, критериев X-квадрат, Стьюдента, определение статистической значимости).

SPSS для Windows — это модульный, полностью интегрированный, обладающий всеми необходимыми возможностями программный продукт, предназначенный для всех этапов аналитического процесса: планирования, сбора данных, доступа к данным и управления данными, анализа, создания отчетов и распространения результатов. SPSS для Windows — это лучшее программное обеспечение, позволяющее решать бизнес — проблемы и исследовательские задачи, используя статистические методы.

Программное обеспечение SPSS позволяет проводит частотный анализ, описательную статистику, корреляционный анализ, дисперсионный анализ, кластерный анализ, факторный анализ, а также регрессионный анализ.

При помощи аналитических возможностей программы SPSS можно получить следующие данные:

  • Наиболее выгодные сегменты рынка;
  • Стратегии позиционирования товаров/услуг относительно аналогичных товаров/услуг конкурентов;
  • Оценка качество товара/услуги клиентами;
  • Перспективы развития, новые возможности для роста;
  • Подтверждение или опровержение исследовательских гипотез.

Statistica — это универсальная интегрированная система, предназначенная для статистического анализа и визуализации данных, управления базами данных и разработки пользовательских приложений, содержащая широкий набор процедур анализа для применения в научных исследованиях, технике, бизнесе.

Statistica — это современный пакет статистического анализа, в котором реализованы все новейшие компьютерные и математические методы анализа данных. Опыт многих людей, успешно работающих с пакетом, свидетельствует о том, что возможность доступа к новым, нетрадиционным методам анализа данных (а Statistica предоставляет такие возможности в полной мере) помогает находить новые способы проверки рабочих гипотез и исследования данных.

Программное обеспечение Statistica позволяет проводить следующие процедуры обработки статистических данных:

  • Описательные статистики;
  • Анализ многомерных таблиц;
  • Многомерная регрессия;
  • Дискриминантный анализ;
  • Анализ соответствий;
  • Кластерный анализ;
  • Факторный анализ;
  • Дисперсионный анализ и многое другое.

источник

Как известно, XXI век называют веком информационных технологий. И действительно, современный человек оперирует разными методами получения и обработки сведений. Особое место в процессе использования информации занимает аналитика. Что такое анализ? Какие методы оценки информации существуют? Ответы на эти и другие вопросы читайте далее.

Это слово имеет греческие корни и дословно переводится как «искусство анализа». Этот термин использовал еще Аристотель для обозначения техники логического исследования данных.

Сегодня ученые дают более широкую трактовку понятия. Аналитикой в современном мире считается часть логики (искусства рассуждения), в рамках которой рассматривается учение об анализе данных. Исследуются операции реального или мысленного расчленения целого (процесса, представления, связей между объектами и пр.) на составные элементы.

Что же собой представляет анализ данных? Это понятие более узкое относительно термина «аналитика». По-научному, анализом данных называют отрасль информатики и математики, в рамках которой осуществляется построение и изучение наиболее общих вычислительных алгоритмов и методов извлечения знаний из сведений, полученных экспериментальным путем. Другими словами, речь о совокупности приемов, связанных с алгоритмами обработки информации. Анализом сведений в узком смысле называют процесс их изучения, фильтрации, преобразования (моделирования) с целью извлечения полезных данных и принятия решений.

Оно считается сегодня самым мощным и наиболее распространенным методом анализа информации. Сегодня, к сожалению, нет алгоритмов машинного обучения, обеспечивающих хорошую обработку сведений более-менее произвольной природы. В этой связи специалисты вынуждены осуществлять предварительный сбор и обработку данных, чтобы привести их в вид, пригодный для использования алгоритма. Как правило, такую переработку именуют фичеселенктом либо перепроцессингом. В большинстве алгоритмов можно использовать числа фиксированной длины.

Вместе с тем в настоящее время возрос интерес к алгоритмам, основывающимся на нейронных сетях. Преимущество в том, что они могут использоваться не только для чисел, но и для объектов, имеющих дополнительные (в основном геометрические) свойства. К примеру, можно проанализировать изображение: алгоритм учитывает значение пикселей, а также взаимное их расположение. Аналогичным образом производится оценка исходных данных аудиодорожки или видеоряда.

Экономическая оценка данных – это система специальных знаний, основанных на закономерностях развития и функционирования хозяйственного комплекса, направленных на изучение методологии анализа, диагностики, планирования и прогнозирования финансово-хозяйственных операций на предприятии.

Предметом экономического анализа является хозяйственная деятельность организации, ее социально-экономическая эффективность и итоговые финансовые показатели. Значение последних формируется под влиянием субъективных и объективных факторов. Показатели финансово-хозяйственной деятельности отражаются в системе отчетной документации предприятия.

Оценка данных в экономике обеспечивает получение необходимого количества параметров, посредством которых можно сформировать объективное представление о финансовом состоянии организации, его прибылях, убытках, изменениях в составе пассивов и активов. С помощью анализа можно определить наиболее рациональных и неприбыльные направления работы, распределения финансовых, материальных и трудовых ресурсов.

Этот способ оценки данных предполагает изучение явлений и процессов в их динамике, т. е. в постоянном изменении. Из этого вытекает главная особенность метода – необходимость сравнивать те или иные показатели. Сопоставлять значения можно с разными источниками: итогами прошлых лет, запланированными показателями, достижениями конкурентов и пр.

Согласно теории материалистической диалектики, каждое явление рассматривается как единство и вместе с тем борьба противоположностей. Из этого вытекает необходимость исследования внутренних противоречий, негативных и положительных аспектов каждого процесса.

При использовании диалектического метода оценки данных учитываются все взаимозависимости и взаимосвязи. Нельзя объективно проанализировать процесс обособленно от других явлений и событий. Взаимозависимость и взаимосвязь экономических операций обуславливает необходимость применения комплексных методов анализа хозяйственной деятельности. Только всестороннее изучение информации позволяет правильно оценить итоги работы, раскрыть резервы.

Между многими процессами и событиями существует причинная связь. Она означает, что какое-то одно явление вытекает из другого. Установление причинной связи – важнейшая задача экономической оценки данных. В результате анализ получается более точным и объективным. Это, в свою очередь, позволяет давать количественную оценку данным, определить степень влияния тех или иных факторов на работу предприятия.

Индукция предполагает изучение процессов от частных к общему: от факторов к выводам, от причин к итогам. Дедукция – обратный метод, предполагающий исследование от общего к частному. В этом случае имеет место своего рода «расчленение» явления на элементы.

При использовании диалектического подхода к оценке данных, каждое явление, процесс, событие необходимо рассматривать как комплекс множества компонентов, тесно связанных друг с другом. Максимальная детализация осуществляется в ходе реализации системного подхода. При описании типов данных, их характеристике, определении степени влияния факторов на них и пр. выявляется самое главное, важное в изучаемом объекте. Системный подход позволяет выстроить примерную схему процесса, установить его ключевые компоненты, их соподчиненность, функции и, как следствие, раскрыть логико-методологическую модель анализа.

В экономической оценке после исследования отдельных аспектов деятельности организации, их взаимозависимости, подчиненности обобщаются собранные данные. При этом из всего количества данных и факторов выделяются ключевые и определяющие. От них преимущественно зависят итоги экономической деятельности.

Для системной классификации данных, их оценки и обработки необходимо построить схему, соответствующую задачам и конечным целям исследования. В зависимости от изучаемого объекта, выделяют оптимизационные и равновесные модели. Первые используются для описания поведения экономических субъектов, достигающих поставленных целей при имеющихся возможностях. Равновесные модели применяют для определения результата взаимодействия группы субъектов, выявления условий совместимости их задач и целей.

Результаты взаимодействия хозяйствующих субъектов будут зависеть от периода времени, в рамках которого изучается их поведение. Соответственно, выделяют методы сравнительной статистики, статистического и динамического анализа.

Первый сводится к сопоставлению итогов статистической оценки деятельности в разные временные промежутки. Динамический анализ применяется для определения характера изменений экономических показателей между заданными моментами времени и определения факторов, определяющих эти изменения. Статистическая оценка предполагает изучение действий в определенный момент. К примеру, можно определить, как при заданных предложении и спросе формируется стоимость продукта.

Методика макроэкономической оценки основывается на пересечении трех сфер знаний: математики, статистики и экономики. Экономическими методами считаются: сравнение, группировка, графический и балансовый анализ.

Математические приемы разделяют на 3 группы:

  1. Экономические. В их число входят матричные методы, теории межотраслевого баланса, производственных функций.
  2. Приемы оптимального программирования (нелинейное, линейное, динамическое) и экономической кибернетики.
  3. Методы изучения процесса принятия решений и совершения операций. В этой группе присутствуют теории массового обслуживания, игр, графов.

Сравнением является сопоставление исследуемых данных и фактов. На практике используются:

  1. Горизонтальный анализ. Он необходим для выявления относительных и абсолютных отклонений фактического значения показателей от базового.
  2. Вертикальный анализ. Его применяют для исследования структуры явлений.
  3. Трендовый анализ. Он используется для изучения относительных темпов прироста показателей за несколько лет в сравнении с уровнем базисного года.

Он заключается в сравнительном измерении двух совокупностей показателей, стремящихся к равновесию. В результате исследователь определяет новый – балансирующий – показатель.

К примеру, при оценке степени обеспеченности предприятия сырьем сопоставляют потребности в нем, источники покрытия этих потребностей и устанавливают балансирующий показатель – избыток либо дефицит материалов.

В качестве вспомогательного балансовый метод применяется при проверке результата расчета влияния факторов на совокупный результативный показатель. Если сумма воздействия равна отклонению от базовой величины, значит, вычисления верны.

Для масштабного изображения показателей используются графики. Значения и их зависимость описывается путем построения геометрических фигур. Надо сказать, что графический метод в анализе самостоятельного значения не имеет. Он используется лишь для иллюстрации изменений.

Индексная оценка базируется на относительных величинах, посредством которых выражается отношение уровня рассматриваемого явления к базовому уровню. В статистике используется несколько типов индексов: гармонические, арифметические, агрегатные и пр.

Если использовать индексные пересчеты и построить временной ряд, отражающий, к примеру, выпуск товара в стоимостном выражении, можно объективно оценить динамику.

Регрессионный (стохастический) и корреляционный методы используются при определении уровня связи между параметрами, функционально независящими друг от друга. Посредством корреляции можно:

  1. Составить модель существующих факторов.
  2. Дать количественную оценку тесноты связи.

Описание каких-либо явлений может осуществляться самыми разными способами. Одним из распространенных методов анализа в социологии считается наблюдение. В ходе него можно получить количественную оценку данных посредством:

  1. Психологического шкалирования. Как правило, для обобщения наблюдений используются баллы.
  2. Измерением времени (хронометражем).

Еще один подход – метод временных выборок. При его использовании из единого исследуемого процесса для закрепления сведений выбираются определенные временные отрезки. Они считаются репрезентативными для более продолжительного периода. При осуществлении реальных исследований количественное и качественное описания явлений осуществляется обычно в комплексе.

Количественные показатели можно фиксировать в ходе наблюдения или обобщать после его окончания, включать в ретроспективный отчет. В качестве основы для ретроспективной оценки выступают общие впечатления исследователя. При продолжительном наблюдении они могут, к примеру, включать частоту каких-либо изучаемых эпизодов. Количественные показатели, таким образом, можно включить в оценочные суждения. К примеру, «он ходит в школу редко», «она всегда забывает учебник» и т. д.

Кроме оценочного описания событий, исследователь может использовать балльную оценку своих впечатлений. Такие показатели отражают характеристику продолжительных неконтролируемых наблюдений в повседневной жизни. Как показывают некоторые исследования, они вполне могут использоваться как один из основных или единственный критерий адекватности психологических тестов или характеристик индивида.

источник