Методи та засоби збору, перетворення і введення даних

Результати роботи декількох програм, як правило, свідчать про багато що, але при цьому потрібно уважно підходити до вибору тих методів, які застосовуються для обробки.

Цих же принципів слід дотримуватися і на інших етапах аналізу, насамперед на етапі кількісного аналізу да¬них. Якщо при якісному аналізі об'єктом дослідження була структура даних, а результатом, як правило, — інформація про клас моделей, якими можна описати яви¬ще, то на етапі кількісного опису звичайно ведеться по¬шук параметрів цих моделей.

Обчислювальний експеримент дає можливість випро¬бувати різноманітні варіанти моделей, наприклад, шука¬ти різноманітні засоби інформаційного опису даних, а порівняльний аналіз допомагає відібрати кращі варіанти, що мають право на існування не тільки як формальні ре¬зультати експериментування, але і як змістовно значима інформація про предметну область. Відзначимо, що в процесі пошуку кількісного опису даних (наприклад, при побудові правила розпізнавання) дуже часто виникає необхідність повернення до більш ранніх етапів обробки і повторення всього циклу дослід¬ження. Це може бути викликано і знайденими помилка¬ми в даних, і усвідомленням необхідності у зборі й оброб¬ці додаткового матеріалу.

Останній етап вирішення завдання аналізу даних — інтерпретація результатів і прийняття рішень. Всі отримані на ЕОМ результати фахівець з аналізу даних може інтерпретувати, не виходячи за рамки понять і аналізу даних, у термінах інформативних ознак, групу¬вань об'єктів і т. д. Користувач же щораз порівнює отри¬маний результат (або інтерпретацію фахівця з аналізу да¬них), виданий йому в цифровій або графічній формі, зі своїми власними уявленнями про досліджуване явище. Таким чином, відбувається подвійне осмислення результатів — спочатку в рамках аналізу даних, а потім у рамках предметної області, причому друге неможливе без першого. Процедура інтерпретації результатів опрацювання даних здійснюється тим легше, чим більш зручною форма видачі результатів на екрани монітора або до друку. Прийняття рішень у рамках предметної області суто індивідуальне і не може бути типізоване. Досить поширеною тут помилкою є ілюзія, ніби-то от¬риманий результат і є вже прийнятим рішенням.

Кожний алгоритм обробки дає один із можливих ре¬зультатів (МР). При аналізі сукупності МР, одержаних за допомогою ряду алгоритмів, можливі три ситуації:

1) усі МР збігаються (це буває вкрай рідко в практич¬них задачах). У цьому випадку рішення задачі можна вва¬жати досягнутим в силу одержання єдиного результату.

2) МР частково збігаються. У цьому випадку можна виділити загальну частину як можливий достовірний ре¬зультат (МДР) і аналізувати його з наступною інтерпре¬тацією в термінах відповідної предметної області;

3) МР суперечать один одному. Цей випадок означає, що задача була сформульована некоректно і потрібно її коригування з можливими змінами як в експерименталь¬ному матеріалі (аж до збору нових даних), так і в сукуп¬ності алгоритмів, які при цьому використовуються.

ЛІТЕРАТУРА

1.Бухвалов А.В. и др. Финансовые вычисления для профессионалов.- СПб.: БХВ-Петербург, 2001.-320с. ил.

2.Гарнаев А.Ю. Excel, VBA, Internet в экономике и финансах.- СПб.: БХВ-Петербург, 2001.- 816с.:ил.

3.Евдокимов В.В. и др. Экономическая информатика. Учебник для вузов. Под ред. Д.э.н., проф. В.В.Евдокимова. – СПб.: Питер, 1997. – 592с.

4.Згуровський М.З., Коваленко І.І., Міхайленко В.М. Вступ до комп’ютерних інформаційних технологій: Навч.посіб. – К.: Вид-во Європ. ун-ту (фінанси, інформ. системи, менеджм. і бізнес), 2000.- 265 с.

5.Информатика. Базовый курс/ Симонович С.В. и др.- СПб.: Питер, 2000.- 640с.:ил.

6.Карлберг, Конрад. Бизнес-анализ с помощью Excel.: Пер с англ.- К.: Диалектика, 1997.- 448с.: ил.