Вступ

За умов, коли рішення приймаються на підставі стохастичної, неповної інформації, використання методів багатовимірного статистичного аналізу є необхідним. Соціально-економічні процеси і явища залежать від великої кількості параметрів, які їх характеризують. Це обумовлює труднощі, пов’язані з виявленням структури взаємозв’язків цих параметрів. Методи багатовимірного аналізу даних використовуються під час розв’язання завдань, пов’язаних з дослідженням поводження індивідуума, родини, іншої соціально-економічної чи виробничої одиниці як представника великої сукупності об’єктів. Сучасний спектр методів багатовимірного статистичного аналізу досить широкий. Так, вивчення взаємозв’язків у багатовимірних сукупностях можна здійснювати за допомогою кореляційного та регресійного аналізу. Для оцінювання тісноти зв’язку між системами показників можуть використовуватися канонічні кореляції.

Методи багатовимірної класифікації призначені для розподілу сукупності об’єктів на визначені змістовні однорідні групи. Кожний з об’єктів характеризується великою кількістю різних стохастично зв’язаних ознак. Для розв’язання задач класифікації застосовують кластерний і дискримінантний аналіз.

Наявність множини вихідних ознак, що характеризують багатовимірні об’єкти, викликає необхідність визначати найбільш істотні та вивчати менші набори показників. Для відбору, угрупування змінних і рейтингування використовують методи таксономії та вибору репрезентантів. Розв’язання задач зниження розмірності простору ознак забезпечують методи факторного, компонентного аналізу, багатовимірного шкалювання. Ці методи розкривають об’єктивно існуючі закономірності, що безпосередньо не спостерігаються, за допомогою факторів, головних компонент і шкал. Стиснення інформації здійснюється за рахунок того, що кількість факторів або головних компонент значно менша, ніж кількість вихідних ознак.

Сучасні ринкові умови потребують від суб’єктів господарювання вміння аналізувати багатовимірні процеси та практично використовувати методи та моделі багатовимірного аналізу даних для прийняття ефективних управлінських рішень. У зв’язку з цим навчальна дисципліна «Бізнес-аналітика багатовимірних процесів» є однією з необхідних дисциплін економіко-математичного циклу. Метою дисципліни є вивчення теоретичних основ і можливостей практичного застосування методів багатовимірного статистичного аналізу для дослідження економічних систем різного призначення. Завданням навчальної дисципліни є засвоєння студентами основних понять бізнес-аналітики багатовимірних процесів, методологічних основ формування і оцінювання якості вибірки з метою проведення аналізу, оволодіння навичками використання методів і моделей аналізу багатовимірних процесів для розроблення та прийняття управлінських рішень та інформаційних технологій і програмних засобів — для проведення необхідних розрахунків.

Навчальний посібник рекомендовано для використання під час вивчення дисциплін «Бізнес-аналітика багатовимірних процесів», «Багатомірний аналіз даних», «Методи економіко-статистичних досліджень», «Управління проєктами інформатизації», «Математичні методи, моделі та інформаційні технології у наукових дослідженнях», «Методи та моделі дослідження економічних процесів та управління проєктами в туризмі», «Методи та моделі дослідження економічних процесів». У свою чергу, знання з цієї дисципліни забезпечують успішне засвоєння інших дисциплін економіко-математичного циклу, виконання тренінгів, міждисциплінарних комплексних курсових і магістерських дипломних робіт. Пререквізитами до вивчення зазначених дисциплін є знання та навички з навчальних дисциплін «Вища математика», «Теорія ймовірності та математична статистика», «Макроекономіка», «Мікроекономіка», «Прикладна економетрика».

Опрацювання матеріалів навчального посібника «Бізнес-аналітика багатовимірних процесів» передбачає формування у студентів таких компетентностей: здатність виділяти й аналізувати багатовимірні об’єкти в економіці; будувати алгоритми кластер-процедур; здійснювати класифікацію об’єктів на основі методу дискримінантного аналізу; здійснювати лінійне впорядкування багатовимірних об’єктів на основі методів таксономії; застосовувати метод дендритів для нелінійного впорядкування об’єктів; виділяти об’єкти-репрезентанти в однорідних групах; визначати агрегатні діагностичні ознаки; застосовувати методи дисперсійного аналізу; досліджувати взаємозалежності на основі методу канонічних кореляцій; застосовувати моделі факторного аналізу для зниження розмірності ознакового простору; використовувати методи багатовимірного шкалювання.

Навчальний посібник містить інформацію за темами: «Базові поняття бізнес-аналітики багатовимірних процесів»; «Вимірювання і типи вимірювальних шкал. Методи оцінювання вибірки»; «Особливості класифікації багатовимірних процесів»; «Методи кластерного аналізу. Класифікація без навчання»; «Методи дискримінантного аналізу. Класифікація з навчанням»; «Методи повної редукції. Таксономічний показник рівня розвитку»; «Методи неповної редукції. Метод центру ваги»; «Методи факторного аналізу».

У рамках кожної теми поданий теоретичний матеріал та демонстраційні приклади, що дозволяють засвоїти зміст і методику застосування методів і моделей аналізу багатовимірних економічних процесів; запитання для самоперевірки; тести; задачі для самостійного розв’язання; ключові слова.

Навчальний посібник призначений для студентів спеціальності 051 «Економіка», а також для студентів інших спеціальностей, які виконують дослідження, пов’язані із бізнес-аналітикою багатовимірних процесів.