Теоретические сведения - раздел Информатика, Інформаційні системи та технології в управлінні Рассмотрим Методы, Которые Используются Для Прогнозирования Неопределенного Б...
Рассмотрим методы, которые используются для прогнозирования неопределенного будущего с целью помочь менеджерам в принятии наилучшего решения. Эти методы состоят в изучении и анализе накопленных данных с целью нахождения моделей, которые могут быть эффективно продолжены в будущее.
С развитием и ростом сложности аппарата прогнозирования, а также с появлением компьютеров, оснащенных соответствующим программным обеспечением, прогнозированию уделяется все больше и больше внимания. Сейчас каждый менеджер имеет реальную возможность использовать в прогнозировании очень сложный математический аппарат анализа данных, и знание этого аппарата является для него весьма существенным. По этой же причине менеджеры, использующие прогнозы в своей деятельности, должны понимать опасность выбора неадекватных методов прогнозирования, так как некорректные прогнозы могут привести к принятию неверных решений.
Прогнозы могут классифицироваться как долгосрочные и краткосрочные. Долгосрочные прогнозы необходимы для того, чтобы наметить основной курс предприятия на длительный период, поэтому именно на них акцентируется основное внимание менеджеров высшего звена. Краткосрочные прогнозы используются для разработки безотлагательных стратегий. Они чаще применяются менеджерами среднего и низшего звена для удовлетворения потребностей ближайшего будущего.
Как правило, под прогнозированием понимается процедура предсказания важных показателей для отдельных компаний или даже одного из подразделений компании. Примерами могут служить месячный объем продаж компании, объем продаж отдельных видов продукции для одного из магазинов компании или же количество пропущенных рабочих часов, которое приходится на одного работника фабрики.
В противоположность этому, наблюдается растущий интерес к прогнозированию важных параметров экономики всей страны. Например, правительство интересует прогноз уровня безработицы, роста национального продукта и значения основной учетной ставки. В частности, вся экономическая политика строится на планировании основных экономических показателей.
При выборе метода прогнозирования следует учитывать несколько факторов. Следует определить уровень детализации. Нужен ли прогноз определенных деталей (микро-прогноз)? Или же требуется прогноз будущего состояния всеобъемлющих или обобщенных факторов (макропрогноз)? Необходим ли прогноз в ближайшем будущем (краткосрочный прогноз) или в отдаленном будущем (долгосрочный прогноз)? И в какой степени являются приемлемыми качественные (оценочные) и количественные (оперирующие данными) методы прогнозирования?
Так как аппарат прогнозирования оперирует данными, порожденными естественными событиями, определяют следующие пять этапов в процессе прогнозирования.
1. Сбор данных.
2. Редукция или уплотнение данных. Предварительная обработка данных, удаление аномальных значений и сглаживание шумов в данных.
3. Построение модели и ее оценка.
4. Экстраполяция выбранной модели (фактический прогноз).
5. Оценка полученного прогноза.
Этап 1, сбор данных, предполагает получение корректных данных и обязательную проверку того, что они верны. Этот этап часто является наиболее сомнительной частью всего процесса прогнозирования и в то же время наиболее сложен для проверки. Часто сбор и проверка данных сопровождается множеством различных проблем.
Этап 2, редукция или уплотнение данных, часто оказывается необходимым, так как для выполнения прогнозирования может быть собрано как слишком много исходных данных, так и слишком мало. Кроме того, данные могут иметь случайные аномальные выбросы, которые лучше убрать перед построением модели.
Этап 3, построение модели и ее оценка, состоит в подборе модели прогноза, наиболее соответствующей особенностям собранных данных в смысле минимизации ошибки прогноза.
Этап 4, экстраполяция выбранной модели, предусматривает фактическое получение требуемого прогноза. Часто для проверки точности получаемых результатов применяется прогнозирование на недавно прошедшие периоды, для которых исследуемые величины уже известны. Наблюдаемые ошибки затем определенным образом анализируются на этапе 5.
україни... Запорізький національний технічний університет... Інформаційні системи та технології в управлінні МЕТОДИЧНІ ВКАЗІВКИ...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Теоретические сведения
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Определение СППР
Информационные системы являются в наше время неотъемлемой частью технологий управления бизнесом. Практически на каждом предприятии работают информационные системы, осуществляющие функции учета и ко
Архитектура СППР
Рисунок 1 - Обобщенная архитектура системы поддержки принятия решений
Поддержка принятия решений на основе накопленных да
Online Analytical Processing
Любая система поддержки принятия решений, прежде всего, должна обладать средствами отбора и предоставления пользователю данных в удобной для восприятия и анализа форме. Как правило, наиболее удобны
Knowledge Discovery in Databases
KDD (Knowledge Discovery in Databases) – извлечение знаний из баз данных. Это процесс поиска полезных знаний в «сырых данных». KDD включает в себя вопросы подготовки данных, выбора информативных пр
Data Mining
DM (Data Mining) – «добыча» данных. Это метод обнаружения в «сырых» данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных для интерпретации знаний, необходимых для принятия реше
Принципы организации хранилища
1. Проблемно-предметная ориентация. Данные объединяются в категории и хранятся в соответствии с областями, которые они описывают, а не с приложениями, которые они используют.
2.
Анализ данных с помощью кросс-таблиц и визуализации
Технология комплексного многомерного анализа данных и предоставления результатов этого анализа в удобной для использования форме получила название OLAP.
OLAP (Online Analytical Processing)
Теоретические сведения
Корреляционный анализ применяется для оценки зависимости выходных полей данных от входных факторов и устранения незначащих факторов. Принцип корреляционного анализа состоит в поиске таких значений,
Временные ряды
Информационной базой для анализа экономических процессов являютсядинамические и временные ряды. Совокупность наблюдений некоторого явления (показателя), упорядоченная в зависимости от последователь
Средние и скользящие средние
Самой простой моделью, основанной на простом усреднении, является
Y(t+1)=(1/(t))*[Y(t)+Y(t-1)+...+Y(1)],
и в отличие от самой простой "наивной" модели, которой
Моделирование временного ряда
В общем случае каждый уровень временного можно представить как функцию четырех компонент: f(t), S(t), U(t),
Методы Бокса-Дженкинса (ARIMA)
В середине 90-х годов прошлого века был разработан принципиально новый и достаточно мощный класс алгоритмов для прогнозирования временных рядов. Большую часть работы по исследованию методологии и п
Нейросетевые модели прогнозирования
В настоящее время, на наш взгляд, самым перспективным количественным методом прогнозирования является использование нейронных сетей. Можно назвать много преимуществ нейронных сетей над остальными а
Предобработка данных
На практике большинство прогнозируемых временных рядов порождаются сложными динамическими системами, с множеством степеней свободы. Кроме того, в самом временном ряде может присутствовать случайная
Импорт данных из файла
Импорт осуществляется путем вызова Мастера импорта на панели "Сценарии". После запуска Мастера импорта укажем тип импорта "Текстовый файл с разделителями" и перейдем к настройке
Настройка параметров столбцов
На этом шаге Мастера предоставляется возможность настроить параметры каждого поля: имя, метку, размер, тип данных, вид данных и назначение. Некоторые свойства (например, тип данных) можно задавать
Расчет автокорреляции столбцов
Важным фактором для анализа временного ряда и прогноза является определение сезонности. В Deductor Studio инструментом, предназначенным для изучения сезонности, является автокоррел
Удаление аномалий
Присутствие аномалий при построении моделей оказывает на них большое влияние, ухудшая качество результата. Как видно из диаграммы, выбросы ухудшают статистическую картину распределения данных. Восп
Преобразование данных к скользящему окну
Когда требуется прогнозировать временной ряд, тем более, если налицо его периодичность (сезонность), то лучшего результата можно добиться, учитывая значения факторов не только в данный момент време
Обучение линейной регрессии
Для построения линейной регрессии необходимо запустить Мастер обработки и выбрать в качестве обработки данных Линейную регрессию.
На первом шаге задаем назначение исходных столбцов. Предпо
Прогнозирование с помощью нейронных сетей
Прогнозирование результата на определенное время вперед, основываясь на данных за прошедшее время, – задача, встречающаяся довольно часто. К примеру, перед большинством торговых фирм стоит задача о
Теоретические основы
Кластерный анализ представляет собой статистические методы, используемые для классификации многомерных объектов или событий в относительно однородные группы, которые называют кластерами. Объ
Меры близости в алгоритмах кластеризации
Расстояния между объектами предполагают их представление в виде точек m-мерного пространства Rm. В этом случае могут быть использованы различные подходы к вычислению расстояний.
Иерархические методы кластерного анализа
Суть иерархической кластеризации состоит в последовательном объединении меньших кластеров в большие или разделении больших кластеров на меньшие.
Иерархические агломеративные методы (Agglom
Алгоритм k-means
Конструктивно алгоритм представляет собой итерационную процедуру следующего вида.
1. Задается число кластеров k, которое должно быть сформировано из объектов исходной выборки.
3.
Кластеризация
Вначале необходимо осуществить импорт рассматриваемых данных из файла.
После этого выбираем и запускаем Мастер обработки "Кластеризация". При запуске Мастера необходимо настроить
Постановка задачи
В коммерческий банк ОАО «Друг» обратились руководители 12 крупных предприятий города А с просьбой о предоставлении кредита. Специалисты кредитного отдела банка с целью принятия надежного решения (т
Решение
1. Скопировать данные табл. 3.1 в файл STATISTICA.
2. Открыть меню«Статистика» (Statistics), в нем выбрать«Многомерные исследовательские
Обзор литературы по Data Mining
1) А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В. Степаненко, И.И. Холод Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining (+ CD-ROM)
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Новости и инфо для студентов