Như bạn đã biết, thế kỷ XXI được gọi là thế kỷ của công nghệ thông tin. Thật vậy, con người hiện đại vận hành với các phương pháp thu thập và xử lý thông tin khác nhau. Phân tích đóng một vai trò quan trọng trong quá trình sử dụng thông tin. Phân tích là gì? Những phương pháp đánh giá thông tin tồn tại? Đọc để biết câu trả lời cho những câu hỏi này và những câu hỏi khác.
Phân tích là gì?
Từ này có nguồn gốc từ tiếng Hy Lạp và được dịch theo nghĩa đen là "nghệ thuật phân tích". Thuật ngữ này được Aristotle sử dụng để chỉ kỹ thuật khai thác dữ liệu logic.
Ngày nay, các nhà khoa học đưa ra cách giải thích rộng hơn về khái niệm này. Analytics trong thế giới hiện đại được coi là một phần của logic (nghệ thuật lập luận), trong đó học thuyết về phân tích dữ liệu được xem xét. Các hoạt động phân chia thực tế hoặc tinh thần của tổng thể (quá trình, đại diện, mối quan hệ giữa các đối tượng, v.v.) thành các yếu tố cấu thành được điều tra.
Phân tích dữ liệu là gì? Khái niệm này hẹp hơn thuật ngữ "phân tích". Về mặt khoa học, phân tích dữ liệu được gọi là nhánh của khoa học máy tính và toán học, trong đó việc xây dựng và nghiên cứu nhiều nhấtcác thuật toán tính toán chung và các phương pháp rút ra kiến thức từ thông tin thu được bằng thực nghiệm. Nói cách khác, chúng ta đang nói về một tập hợp các kỹ thuật liên quan đến các thuật toán xử lý thông tin. Phân tích thông tin theo nghĩa hẹp là quá trình nghiên cứu, lọc, biến đổi (mô hình hóa) để rút ra các dữ liệu hữu ích và đưa ra quyết định.
Học máy
Ngày nay nó được coi là phương pháp phân tích thông tin mạnh mẽ nhất và phổ biến nhất. Thật không may, ngày nay không có thuật toán học máy nào cung cấp khả năng xử lý tốt thông tin có tính chất tùy tiện ít nhiều. Về vấn đề này, các chuyên gia buộc phải tiến hành thu thập và xử lý sơ bộ dữ liệu để đưa chúng về dạng phù hợp để sử dụng thuật toán. Theo quy định, quá trình xử lý như vậy được gọi là tính năng chọn hoặc xử lý lại. Hầu hết các thuật toán có thể sử dụng các số có độ dài cố định.
Đồng thời, sự quan tâm đến các thuật toán dựa trên mạng nơ-ron đã tăng lên. Ưu điểm là chúng có thể được sử dụng không chỉ cho các con số, mà còn cho các đối tượng có các thuộc tính bổ sung (chủ yếu là hình học). Ví dụ: bạn có thể phân tích một hình ảnh: thuật toán tính đến giá trị của các pixel, cũng như vị trí tương đối của chúng. Theo cách tương tự, dữ liệu ban đầu của một đoạn âm thanh hoặc chuỗi video được đánh giá.
Phân tích kinh tế như một khoa học
Đánh giá kinh tế của dữ liệu là một hệ thống kiến thức đặc biệt dựa trên các mô hình phát triển và hoạt động của tổ hợp kinh tế, nhằm mục đíchnghiên cứu phương pháp luận phân tích, chẩn đoán, lập kế hoạch và dự báo hoạt động kinh tế tài chính tại doanh nghiệp.
Đối tượng của phân tích kinh tế là hoạt động kinh tế của tổ chức, hiệu quả kinh tế xã hội và hiệu quả tài chính cuối cùng của tổ chức. Giá trị sau này được hình thành dưới tác động của các yếu tố chủ quan và khách quan. Các chỉ tiêu về hoạt động kinh tế tài chính được phản ánh trong hệ thống báo cáo của doanh nghiệp.
Mục đích của nghiên cứu thông tin
Đánh giá dữ liệu trong nền kinh tế cung cấp số lượng thông số cần thiết mà qua đó bạn có thể hình thành ý tưởng khách quan về tình trạng tài chính của tổ chức, lãi, lỗ, thay đổi thành phần nợ phải trả và tài sản. Với sự trợ giúp của phân tích, bạn có thể xác định các lĩnh vực công việc hợp lý nhất và không sinh lợi, phân bổ các nguồn lực tài chính, vật chất và lao động.
Phương pháp biện chứng
Phương pháp đánh giá dữ liệu này liên quan đến việc nghiên cứu các hiện tượng và quá trình trong động lực học của chúng, tức là luôn thay đổi. Từ điều này sau đặc điểm chính của phương pháp - sự cần thiết phải so sánh các chỉ số nhất định. Bạn có thể so sánh các giá trị với các nguồn khác nhau: kết quả của những năm trước, các chỉ số kế hoạch, thành tích của đối thủ cạnh tranh, v.v.
Theo học thuyết của phép biện chứng duy vật, mỗi hiện tượng được xem như một thể thống nhất, đồng thời là sự đấu tranh của các mặt đối lập. Từ đó kéo theo sự cần thiết phải nghiên cứu những mâu thuẫn bên trong, những mặt tiêu cực và tích cựcmỗi quy trình.
Khi sử dụng phương pháp biện chứng đánh giá dữ liệu, tất cả các mối quan hệ và phụ thuộc lẫn nhau đều được tính đến. Không thể phân tích một cách khách quan quá trình này một cách riêng biệt với các hiện tượng và sự kiện khác. Sự phụ thuộc lẫn nhau và liên kết với nhau của các hoạt động kinh tế đòi hỏi phải sử dụng các phương pháp phức tạp để phân tích hoạt động kinh tế. Chỉ có nghiên cứu toàn diện về thông tin mới cho phép bạn đánh giá chính xác kết quả công việc, tiết lộ nguồn dự trữ.
Khấu trừ và quy nạp
Có mối quan hệ nhân quả giữa nhiều quá trình và sự kiện. Nó có nghĩa là cái này nối tiếp cái khác. Thiết lập mối quan hệ nhân quả là nhiệm vụ quan trọng nhất trong đánh giá kinh tế của dữ liệu. Nhờ đó, việc phân tích chính xác và khách quan hơn. Điều này cho phép chúng tôi định lượng dữ liệu, xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố nhất định đến công việc của doanh nghiệp.
Cảm ứng liên quan đến việc nghiên cứu các quá trình từ đặc biệt đến chung: từ yếu tố đến kết luận, từ nguyên nhân đến kết quả. Khấu trừ là một phương pháp nghịch đảo bao gồm nghiên cứu từ cái chung đến cái riêng. Trong trường hợp này, một kiểu "phân chia" hiện tượng thành các phần tử diễn ra.
Hệ thống
Khi sử dụng phương pháp biện chứng để đánh giá dữ liệu, mỗi hiện tượng, quá trình, sự kiện phải được coi là một tập hợp gồm nhiều thành phần có quan hệ mật thiết với nhau. Việc chi tiết hóa tối đa được thực hiện trong quá trình thực hiện phương pháp tiếp cận có hệ thống. Khi mô tả các kiểu dữ liệu,đặc điểm của chúng, việc xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến chúng,… điều cốt yếu, quan trọng nhất ở đối tượng nghiên cứu được bộc lộ. Phương pháp tiếp cận có hệ thống cho phép bạn xây dựng một lược đồ gần đúng của quy trình, thiết lập các thành phần chính của nó, sự phụ thuộc của chúng, các chức năng và kết quả là tiết lộ mô hình logic và phương pháp luận của phân tích.
Trong đánh giá kinh tế, sau khi xem xét các khía cạnh nhất định của hoạt động của tổ chức, sự phụ thuộc lẫn nhau, sự phụ thuộc lẫn nhau của họ, các dữ liệu thu thập được sẽ được tóm tắt. Đồng thời, những yếu tố chính và xác định được tách ra từ toàn bộ lượng dữ liệu và yếu tố. Kết quả của hoạt động kinh tế chủ yếu phụ thuộc vào chúng.
Mô hình kinh tế
Để phân loại dữ liệu một cách có hệ thống, đánh giá và xử lý chúng, cần phải xây dựng một lược đồ tương ứng với các nhiệm vụ và mục tiêu cuối cùng của nghiên cứu. Tùy thuộc vào đối tượng được nghiên cứu, các mô hình tối ưu hóa và cân bằng được phân biệt. Các từ trước được sử dụng để mô tả hành vi của các thực thể kinh tế đạt được mục tiêu của họ với các cơ hội sẵn có. Các mô hình cân bằng được sử dụng để xác định kết quả của sự tương tác của một nhóm đối tượng, để xác định các điều kiện cho sự tương thích của các nhiệm vụ và mục tiêu của họ.
Phương pháp phân tích
Kết quả của sự tương tác của các chủ thể kinh tế sẽ phụ thuộc vào khoảng thời gian mà hành vi của họ được nghiên cứu. Theo đó, các phương pháp thống kê so sánh, thống kê và phân tích động được phân biệt.
Đầu tiên là so sánh kết quả thống kê đánh giá các hoạt động trong các khoảng thời gian khác nhau. Phân tích động được sử dụng để xác định bản chấtsự thay đổi của các chỉ tiêu kinh tế giữa các thời điểm đã cho và xác định các nhân tố quyết định những thay đổi này. Đánh giá thống kê liên quan đến việc nghiên cứu các hành động tại một thời điểm nhất định. Ví dụ: bạn có thể xác định cách thức, cung và cầu nhất định, giá thành của một sản phẩm được hình thành như thế nào.
Phương pháp đánh giá kinh tế vĩ mô dựa trên sự giao thoa của ba lĩnh vực kiến thức: toán học, thống kê và kinh tế học. Các phương pháp kinh tế là: so sánh, phân nhóm, phân tích đồ thị và cân bằng.
Kỹ thuật toán học được chia thành 3 nhóm:
- Kinh tế. Chúng bao gồm phương pháp ma trận, lý thuyết về cân bằng đầu vào - đầu ra, chức năng sản xuất.
- Kỹ thuật lập trình tối ưu (phi tuyến tính, tuyến tính, động) và điều khiển học kinh tế.
- Phương pháp nghiên cứu quá trình ra quyết định và giao dịch. Nhóm này bao gồm các lý thuyết về xếp hàng, trò chơi, đồ thị.
Phân tích so sánh
So sánh là sự so sánh giữa dữ liệu và sự kiện đã được nghiên cứu. Trong thực tế được sử dụng:
- Phân tích theo chiều ngang. Cần xác định độ lệch tương đối và độ lệch tuyệt đối của giá trị thực tế của các chỉ số so với đường cơ sở.
- Phân tích dọc. Nó được sử dụng để nghiên cứu cấu trúc của các hiện tượng.
- Phân tích xu hướng. Nó được sử dụng để nghiên cứu tỷ lệ tăng trưởng tương đối của các chỉ số trong vài năm so với mức của năm gốc.
Phân tích cân bằng
Nó nằm ởphép đo so sánh của hai bộ chỉ số có xu hướng cân bằng. Kết quả là, nhà nghiên cứu xác định một chỉ số - cân bằng - mới.
Ví dụ, khi đánh giá mức độ cung cấp nguyên vật liệu của một doanh nghiệp, họ so sánh nhu cầu cung cấp, nguồn cung cấp cho những nhu cầu này và đặt ra chỉ tiêu cân đối - dư thừa hay thiếu hụt nguyên vật liệu.
Là phương pháp cân đối bổ trợ, được sử dụng khi kiểm tra kết quả tính toán mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến chỉ tiêu tổng kết hoạt động. Nếu tổng tác động bằng độ lệch so với giá trị cơ bản thì các phép tính là chính xác.
Thêm
Đồ thị được sử dụng để chia tỷ lệ các chỉ số. Giá trị và sự phụ thuộc của chúng được mô tả bằng cách xây dựng các hình dạng hình học. Phải nói rằng phương pháp đồ thị trong phân tích ý nghĩa độc lập không quan trọng. Nó chỉ được sử dụng để minh họa những thay đổi.
Đánh giá chỉ số dựa trên các giá trị tương đối, thể hiện tỷ lệ giữa mức độ của hiện tượng đang được xem xét với mức độ cơ sở. Một số loại chỉ số được sử dụng trong thống kê: hài hòa, số học, tổng hợp, v.v.
Nếu bạn sử dụng tính toán lại chỉ số và xây dựng chuỗi thời gian phản ánh, ví dụ: việc phát hành hàng hóa theo giá trị, bạn có thể đánh giá một cách khách quan các động thái.
Phương pháp hồi quy (ngẫu nhiên) và phương pháp tương quan được sử dụng để xác định mức độ kết nối giữa các tham số độc lập về mặt chức năng với nhau. Thông qua mối tương quanbạn có thể:
- Tạo mô hình về các yếu tố hiện có.
- Định lượng độ bền của kết nối.
Phân tích xã hội học
Mô tả bất kỳ hiện tượng nào có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau. Một trong những phương pháp phân tích phổ biến nhất trong xã hội học là quan sát. Trong quá trình đó, bạn có thể định lượng dữ liệu thông qua:
- Mở rộng tâm lý. Thông thường, điểm số được sử dụng để tóm tắt các quan sát.
- Đo thời gian (chấm công).
Một cách tiếp cận khác là phương pháp lấy mẫu thời gian. Khi sử dụng nó, các khoảng thời gian nhất định được chọn từ một quy trình duy nhất đang được nghiên cứu để củng cố thông tin. Chúng được coi là đại diện của một thời kỳ dài hơn. Trong nghiên cứu thực tế, việc mô tả định lượng và định tính các hiện tượng thường được thực hiện kết hợp.
Các chỉ số định lượng có thể được ghi lại trong quá trình quan sát hoặc khái quát hóa sau khi hoàn thành, đưa vào báo cáo hồi cứu. Những ấn tượng chung của nhà nghiên cứu là cơ sở để đánh giá hồi cứu. Ví dụ, để theo dõi lâu dài, chúng có thể bao gồm tần suất của bất kỳ tập nào đang được nghiên cứu. Do đó, các chỉ số định lượng có thể được đưa vào các phán đoán giá trị. Ví dụ: "anh ấy hiếm khi đi học", "cô ấy luôn quên sách giáo khoa của mình", v.v.
Ngoài mô tả đánh giá về các sự kiện, nhà nghiên cứu có thể sử dụng đánh giá điểm về ấn tượng của mình. Những con số này phản ánhđặc trưng của những quan sát không kiểm soát trong thời gian dài trong cuộc sống hàng ngày. Như một số nghiên cứu cho thấy, chúng có thể được sử dụng như một trong những tiêu chí chính hoặc duy nhất để đánh giá mức độ đầy đủ của các bài kiểm tra tâm lý hoặc các đặc điểm của một cá nhân.
