Продвинутая аналитика и количественные методы принятия решений

Основная цель продвинутой аналитики и количественных методов принятия решений — это нахождение оптимального решения, используя эконометрические модели в ситуациях, когда вероятности возможных исходов неопределенны. Данный метод находит оптимальное решение более точно, когда проблема хорошо сформулирована, существует несколько альтернатив и возможные исходы могут быть легко измерены. Инструменты для подобного анализа могут быть разделены на следующие группы:

• Дерево решений. Оно используется для выбора оптимального решения между различными альтернативами. Графическая структура дерева — проблема формулируется на вершине дерева, различные исходы располагаются на ветках дерева решений;
• Анализ сетей (нейронные сети). Это метод графического построения сетевой структуры, которая пытается найти скрытые взаимоотношения между переменными. Данный инструмент эффективно применяется и часто даёт более надёжные результаты, чем другие инструменты;
• Линейное программирование. Данный инструмент помогает найти максимум (минимум) целевой функции при заданных ограничениях, таких как время, деньги, человеческие ресурсы;
• Теория игр. Этот метод базируется на симуляции соперничества между людьми или компаниями в виде игры. Цель менеджеров в теории игр — это найти такую стратегию игры, при которой можно получить максимальный выигрыш (минимальный проигрыш);
• Теория массового обслуживания. Каждая компания несёт убытки из-за потери времени. В основе данной теории лежит теория вероятности и математическая статистика, с помощью которых выбирается оптимальная стратегия, обслуживая клиентов с учётом времени ожидания и длительности очереди. Цель — уменьшить время ожидания клиента;
• Моделирование (сценарный подход). Рассматривая различные сценарии исхода того или иного события, менеджеры пытаются найти решение, которое будет лучше всего соответствовать их требованиям и предположениям;
• Регрессионный анализ. Он позволяет выявить взаимосвязь между зависимой переменной от нескольких независимых. Более того, этот метод позволяет определить степень изменения зависимой переменной при изменении независимой на единицу.
• ластерный анализ. Он помогает определить схожие наблюдения в выборке и распределить их в одну группу. Например, из 300 наблюдений, может быть получено 3 кластера со схожими наблюдениями внутри каждого кластера;
• Факторный анализ. Данный инструмент позволяет определить скрытые взаимосвязи между всеми наблюдаемыми факторами, не имея при этом ни одной зависимой переменной.

Количественные методы принятия решений широко используются почти во всех отделах компании и отраслях. Кластерный и факторный анализ считаются инновационными методами, которые ещё не изучены компаниями и не нашли широкого применения. В настоящее время, основным трендом является разработка новых способов работы с данными и их визуального представления. Также крупные корпорации находят новые способы количественных методов (компьютерное зрение в закупках, процессах, анализе картинок и фото).