Основные технологии аналитического моделирования

Моделирование представляет собой мощный метод научного познания, при использовании которого исследуемый объект заменяется более простым объектом, называемым моделью. В модели входят множество величин, подлежащих определению, а сами эти величины зависят от большого числа переменных и постоянных параметров.

Аналитическое моделирование позволяет получать более точное решение, формируя математические законы, связывающие объекты системы, записанные в виде некоторых функциональных соотношений. Задачей аналитического моделирования является решение уравнений для получения теоретических результатов и сопоставление этих результатов с практикой. К достоинствам аналитического моделирования можно отнести большую силу обобщения, многократность использования, но наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системы. Однако такие зависимости удается получить для сравнительно простых систем. Чтобы использовать аналитический метод необходимо существенно упростить первоначальную модель, чтобы иметь возможность изучить общие свойства системы.

При поддержке решений части используются следующие основные технологии аналитического моделирования:

Анализ «что, если» (What-if анализ) – дает возможность пользователю изменять значения одних переменных (факторов) или их связи (формулы), наблюдая изменения значений других, зависимых переменных (однофакторный и двухфакторный анализ); отыскивает диапазон приемлемых значений зависимой переменной.

Анализ чувствительности – является вариантом анализа "что, если", обычно используется, когда работник еще не определился в границах ключевых переменных;

Анализ целевой функции («how can» анализ) – работника интересует, сколько потребуется определенного параметра, чтобы получить определенный результат (подбор параметра); широко используется при поиске цены безубыточности или безубыточного объема продаж товара при заданной цене и издержках (часто называют «анализом целевой функции»);

Оптимизационный анализ – по содержания близок к анализу целевой функции, но является более сложной технологией, которая обеспечивается применением электронных таблиц или специальных пакетов линейного программирования. Здесь находятоптимальные значения нескольких целевых переменных, на которые наложены ограничения – производственные, финансовые, маркетинговые. После определения задачи этот этап выполняется автоматически. Второй, аналитический этап, идет в интерактивном режиме, под контролет работника. При этом одна или несколько переменных изменяются в допустимых пределах, пока не будет получено наилучшее значение целевой переменной.

Корреляционно-регрессионный анализ – помогает работнику в проверке некоторых гипотиз относительно существования связей между зависимыми переменными и факторами, а также при поиске статистически значимых моделей для целей объяснения, предсказания и управления. Часто применяется при контроле и управлении качеством продукции.

Анализ и прогнозирование на основе трендов – это анализ динамики развития с графическим и математическим моделированием тенденций, является повседневным аналитическим инструментом маркетолога, анализирующего ход продаж и оценивающего их перспективы. Может быть использована для анализа новых данных, отсутствующих в регламентированных отчетах информационных систем.