Որոշումների վերլուծությունը (DA) որոշումների կայացման կառուցվածքային գործընթաց է անորոշության պայմաններում: Այս մեթոդը օգնում է համակարգել և վերլուծել գործողության հնարավոր տարբերակները՝ օպտիմալ լուծումն ընտրելու համար՝ հաշվի առնելով բոլոր գործոնները, ռիսկերը և հավանականությունները: DA-ն օգտագործվում է տարբեր ոլորտներում՝ բիզնեսից և ֆինանսներից մինչև բժշկություն և նախագծերի կառավարում:

Ի՞նչ է որոշումների վերլուծությունը (DA):

Սահմանում: Որոշումների վերլուծությունը (DA) սահմանվում է որպես ներուժի վերլուծության և գնահատման գործընթաց գործողությունների տարբեր տարբերակների արդյունքներ՝ լավագույնը ընտրելու համար հնարավոր տարբերակ. Որոշումների վերլուծության նպատակն է որոշել խնդրի կամ հնարավորության առավել բարենպաստ լուծումը՝ հաշվի առնելով սահմանափակումները և առկա ռեսուրսները:

Որոշումների վերլուծությունը կարևոր բիզնես որոշումներ կայացնելու տեխնիկա է, որը ներառում է քանակական, տեսողական և համակարգված մեթոդների կիրառում: Որոշումների վերլուծությունը օգտագործում է տարբեր գործիքներ, ինչպես նաև հոգեբանություն, տնտեսական սկզբունքներ և կառավարման տեսություններ: Որոշումների վերլուծությունը հզոր գործիք է, որը կարող է օգտագործվել խնդրի կարևոր ասպեկտները պաշտոնապես գնահատելու և բուժման օպտիմալ ռազմավարություն մշակելու համար:

Հասկանալով որոշումների վերլուծությունը

Որոշումների վերլուծությունը (դա) բոլոր համապատասխան տվյալների վերլուծության մեթոդ է՝ որոշումների կայացման գործընթացին աջակցելու համար, որը ներառում է հոգեբանության տարրեր, մոտեցումներ։ կառավարում, ուսուցում և տնտեսագիտություն։ Այն հաճախ օգտագործվում է գնահատելու որոշումները, որոնք ներառում են բազմաթիվ փոփոխականներ և բազմաթիվ հնարավոր արդյունքներ կամ նպատակներ: Այս մոտեցումը կարող է օգտագործվել անհատների կամ խմբերի կողմից, ովքեր ձգտում են կատարել ռիսկերի կառավարում, կապիտալ ներդրումներ կամ ռազմավարական բիզնես որոշումներ:

Որոշումների վերլուծության նպատակն է ապահովել, որ որոշումներն ընդունվեն՝ հաշվի առնելով բոլոր համապատասխան տեղեկատվությունը և դիտարկվող այլընտրանքները: Օրինակ, ընկերությունը կարող է օգտագործել այն միլիոն դոլարի ներդրումային որոշումներ կայացնելու համար, կամ անհատը կարող է օգտագործել այն՝ պլանավորելու իր կենսաթոշակային խնայողությունները: Որոշումների վերլուծության հիմունքները կարող են օգտագործվել խնդիրների լայն շրջանակի լուծման համար՝ սկսած բիզնեսի բարդ հանգամանքներից մինչև պարզ առօրյա խնդիրներ:

Պատմություն. Որոշման վերլուծություն.

Որոշումների վերլուծության (DA) պատմությունը սկսվում է 20-րդ դարի կեսերից, երբ ի հայտ եկան անորոշության պայմաններում լավագույն լուծումն ընտրելու առաջին համակարգված մոտեցումները: Այս կարգապահության զարգացումը կապված է բիզնեսի, ռազմական գործողությունների և նախագծերի կառավարման համալիր խնդիրների լուծման անհրաժեշտության հետ, որտեղ ռիսկն ու անորոշությունը կարևոր դեր են խաղացել:

Որոշումների վերլուծության պատմության կարևորագույն իրադարձությունները.

Կոմունալ տեսություն և տնտեսական հիմունքներ (XVII–XVIII դդ.):

Որոշումների վերլուծությունն իր արմատներն ունի դասական տնտեսագիտության և հավանականությունների տեսության մեջ: 17-րդ դարում Բլեզ Պասկալը և Պիեռ դե Ֆերմատը մշակեցին հավանականության տեսության հիմքերը, որոնք հիմք հանդիսացան ռիսկերի գնահատման համար։

18-րդ դարում Դանիել Բերնուլին առաջարկեց հայեցակարգը ակնկալվող օգտակարություն բացատրել, թե ինչպես են մարդիկ որոշումներ կայացնում անորոշության պայմաններում: Նա առաջարկեց, որ մարդիկ միշտ չէ, որ ընտրում են այնպիսի որոշումներ, որոնք առավելագույնի են հասցնում ակնկալվող արժեքը (եկամուտը), այլ ավելի շուտ առավելագույնի են հասցնում իրենց կոմունալ (անձնական բավարարվածություն):

Որոշման վերլուծություն. Խաղերի տեսություն (1940-ականներ):

1944 թվականին Ջոն ֆոն Նոյմանը և Օսկար Մորգենշթերնը հրատարակեցին Խաղերի տեսությունը և տնտեսական վարքագիծը, որը մշակեց ռազմավարական որոշումների հայեցակարգը։ Խաղերի տեսությունը ուսումնասիրում է որոշում կայացնողների միջև փոխազդեցությունները, որտեղ մեկի համար արդյունքը կախված է մյուսների գործողություններից:

Այն նշանակալի ներդրում է ունեցել որոշումների վերլուծության մեջ, հատկապես մրցակցության և համագործակցության համատեքստում:

Որոշումների տեսություն և գործառնությունների հետազոտություն (1940-1950-ականներ):

Երկրորդ համաշխարհային պատերազմի ժամանակ ռազմական գործողություններում որոշումների կայացման ավելի արդյունավետ մեթոդների անհրաժեշտություն առաջացավ, ինչը հանգեցրեց օպերատիվ հետազոտությունների առաջացմանը։ Օպտիմալացման մեթոդները, ինչպիսիք են գծային ծրագրավորումը և հերթերի տեսությունը, դարձել են բարդ խնդիրների վերլուծության և գործընթացների օպտիմալացման կարևոր գործիքներ:

Նույն ժամանակահատվածում առաջացել է որոշման տեսություն, որն անորոշության պայմաններում սկսեց պաշտոնականացնել որոշումների կայացման գործընթացը։

Որոշման վերլուծություն. Ֆորմալացում (1960-ականներ):

1960-ականներին Սթենֆորդի համալսարանի պրոֆեսոր Ռոնալդ Հովարդը առաջին անգամ ստեղծեց տերմինը. «Որոշումների վերլուծություն». Նա մշակեց մեթոդներ, որոնք օգնեցին կառուցվածքային որոշումներ կայացնելը և համակարգել ռիսկ-օգուտ գնահատումները:

Այս ժամանակահատվածում ակտիվորեն մշակվել են վիզուալիզացիայի գործիքներ, ինչպիսիք են որոշման ծառեր, որը սկսեց օգտագործվել որոշման տարբերակների, հավանականությունների և արդյունքների գրաֆիկական ներկայացման համար։

Բայեսյան վերլուծություն (1970-ականներ):

Բայեսյան հավանականությունների տեսության տարածմամբ հնարավոր դարձավ որոշումների վերլուծության մեջ օգտագործել թարմացված հավանականությունները՝ գործընթացը դարձնելով ավելի ճկուն։ Բայեսյան մեթոդները դարձել են օգտակար որոշումներ կայացնելու համար այն իրավիճակներում, երբ նոր տեղեկատվությունը կարող է փոխել տարբեր արդյունքների հավանականությունը:

Դիմումներ բիզնեսում և տեխնոլոգիաներում (1980-1990-ականներ):

Այս ժամանակահատվածում որոշումների վերլուծության մեթոդները սկսեցին ակտիվորեն կիրառվել բիզնեսի, առողջապահության, նախագծերի կառավարման և տեխնոլոգիաների ոլորտներում: Համակարգչայինացումը հնարավորություն է տվել մոդելավորել և վերլուծել հսկայական քանակությամբ տվյալներ, ինչը բարելավել է վերլուծության և կանխատեսումների ճշգրտությունը:

Հայտնվել են նաև ծրագրային գործիքներ, որոնք օգնում են ավտոմատացնել որոշումների վերլուծության գործընթացը՝ տեխնիկան դարձնելով ավելի մատչելի և արդյունավետ:

Որոշման վերլուծություն. Ժամանակակից մոտեցումներ և մեծ տվյալների հետ ինտեգրում (2000-ական թթ. մինչ այժմ):

Վերջին տասնամյակների ընթացքում որոշումների վերլուծությունը սկսել է ակտիվորեն օգտագործել մեծ տվյալները և մեքենայական ուսուցումը կանխատեսումների ճշգրտությունը բարելավելու և օպտիմալ լուծումներ ընտրելու համար: Այս գործիքները թույլ են տալիս ավելի արագ մշակել տեղեկատվությունը և հաշվի առնել ավելի շատ փոփոխականներ:

Աճել է նաև հետաքրքրությունը վարքագծային տնտեսագիտություն մի դիսցիպլին է, որն ուսումնասիրում է, թե ինչպես են իրական մարդիկ որոշումներ կայացնում՝ հաճախ շեղվելով ռացիոնալ մոդելներից:

Ազդեցությունը և նշանակությունը.

Որոշումների վերլուծությունը կարևոր գործիք է դարձել տարբեր ոլորտների համար՝ բիզնեսից և ֆինանսներից մինչև քաղաքականություն և բժշկություն: Նրա մեթոդները թույլ են տալիս համակարգված մոտեցում ընտրել լավագույն լուծումը, նվազագույնի հասցնել ռիսկերը և առավելագույնի հասցնել արդյունքները անորոշության պայմաններում:

Որոշումների վերլուծության հիմնական առավելություններն այն են, որ այն հնարավորություն է տալիս տեղեկացված որոշումներ կայացնել նույնիսկ այն ժամանակ, երբ ապագան անորոշ է, և օգնում է հաշվի առնել հավանականությունները, ռիսկերը և հետևանքները ավելի ճշգրիտ և ռացիոնալ ընտրությունների համար:

Ինչպե՞ս է աշխատում որոշումների վերլուծությունը:

Որոշումների վերլուծության (դա) գործընթացը բաժանված է հինգ հստակ քայլերի:

1. Բացահայտեք խնդիրը կամ հնարավորությունը

Որոշումների վերլուծությունը գործընթաց է, որը ներառում է գործողությունների այլընտրանքային ուղղությունների համակարգված ուսումնասիրություն և գնահատում` խնդրի լուծման լավագույն լուծումը կամ որոշակի նպատակին հասնելու համար ընտրելու համար:

Ահա ընդհանուր քայլերը, որոնք սովորաբար ներառված են որոշումների վերլուծության գործընթացում.

  • Խնդրի կամ նպատակի սահմանում. Լուծման վերլուծության առաջին քայլը ձեր առջեւ ծառացած խնդրի կամ նպատակի բացահայտումն է, որը ցանկանում եք հասնել: Որքան ավելի ճշգրիտ նկարագրեք խնդիրը կամ նպատակը, այնքան ավելի արդյունավետ կլինի ձեր վերլուծության գործընթացը:
  • Տվյալների հավաքագրումը: Խնդիրը կամ նպատակը հայտնաբերելուց հետո հաջորդ քայլը բոլոր անհրաժեշտ տվյալների հավաքումն է, որը կարող է կապված լինել խնդրի կամ նպատակի հետ։ Սա կարող է ներառել տեղեկություններ ընթացիկ վիճակի, արտաքին գործոնների, ձեզ հասանելի ռեսուրսների և ցանկացած այլ տեղեկատվություն, որը կարող է օգտակար լինել որոշում կայացնելու համար:
  • Այլընտրանքների նույնականացում. Այն բանից հետո տվյալների հավաքագրումը Պետք է բացահայտվեն խնդրի բոլոր հնարավոր լուծումները կամ նպատակին հասնելու ուղիները: Սա կարող է լինել մեկ կամ մի քանի այլընտրանք, և ձեր խնդիրն է հաշվի առնել դրանք բոլորը:
  • Այլընտրանքների գնահատում. Երբ այլընտրանքները բացահայտվեն, հաջորդ քայլը դրանցից յուրաքանչյուրի գնահատումն է՝ օգտագործելով սահմանված չափանիշները կամ նպատակները: Սա կարող է ներառել դրանց համեմատությունը այնպիսի ասպեկտների վրա, ինչպիսիք են ծախսերը, արդյունավետությունը, ռիսկերը, Առավելություններն ու թերությունները.
  • Ընտրելով լավագույն այլընտրանքը. Յուրաքանչյուր այլընտրանք ուշադիր գնահատելուց հետո կարող եք ընտրել լավագույն լուծումը՝ ձեր վերլուծության արդյունքների հիման վրա: Դա կարող է լինել այն այլընտրանքը, որը լավագույնս համապատասխանում է ձեր նպատակներին կամ ապահովում է ամենամեծ օգուտը նվազագույն գնով:
  • Լուծման իրականացում. Լավագույն այլընտրանքն ընտրվելուց հետո պետք է մշակվի և իրականացվի գործողությունների ծրագիր՝ այդ որոշումը կյանքի կոչելու համար:
  • Արդյունքների գնահատում. Երբ լուծումն իրականացվել է, կարևոր է գնահատել դրա արդյունքները: Սա կօգնի ձեզ որոշել, թե որքան լավ է կայացվել որոշումը և կարող է օգնել ձեզ եզրակացություններ անել ապագա իրավիճակների համար:

 

Որոշումների վերլուծության գործընթացի կարևորությունը

Որոշումների վերլուծության (DA) գործընթացը կարևոր գործիք է անորոշության պայմաններում որոշումների կայացման ռացիոնալ, համակարգված և կառուցվածքային մոտեցում ապահովելու համար: Այս գործընթացի կարևորությունը պայմանավորված է մի շարք հիմնական գործոններով.

1. Նվազագույնի հասցնել ռիսկերը և անորոշությունը:

Որոշումների վերլուծության հիմնական ասպեկտներից մեկը անորոշությունն ու ռիսկը հաշվի առնելու ունակությունն է, որն օգնում է ավելի ճշգրիտ գնահատել յուրաքանչյուր տարբերակի հնարավոր հետևանքները: Արդյունքների հավանականությունների ներառումը թույլ է տալիս նվազագույնի հասցնել անցանկալի հետևանքները և կատարել ավելի տեղեկացված ընտրություններ, նույնիսկ բարդ իրավիճակներում:

2. Որոշումների վերլուծություն. Օբյեկտիվություն և ռացիոնալություն.

Որոշումների վերլուծության գործընթացն օգնում է խուսափել որոշումների կայացման վրա հուզական և սուբյեկտիվ ազդեցություններից: Սա հատկապես կարևոր է բիզնեսում, որտեղ ինտուիտիվ որոշումները կարող են հանգեցնել մեծ կորուստների: DA-ն հիմնված է տվյալների, փաստերի և օբյեկտիվ գնահատման մեթոդների վրա, ինչպիսիք են որոշումների ծառերը և հավանականությունների տեսությունը՝ դարձնելով այն ավելի հուսալի գործիք կարևոր որոշումներ կայացնելու համար:

3. Որոշումների կայացման գործընթացի կառուցվածքը:

DA-ն համակարգում է գործընթացը՝ բաժանելով այն փուլերի՝ խնդրի սահմանում, այլընտրանքների բացահայտում, ազդեցության վերլուծություն և ռիսկերի գնահատում: Այս մոտեցումը օգնում է ձեզ խուսափել կարևոր մանրամասներից, դիտարկել տարբեր տարբերակներ և հետևանքներ և գործընթացը դարձնել ավելի կազմակերպված:

4. Որոշումների վերլուծություն. Որոշումների որակի բարելավում:

Տարբեր տարբերակների ներառումը, դրանց հետևանքների գնահատումը և հնարավոր ռիսկերի վերլուծությունը բարելավում է ընդունված որոշումների որակը, քանի որ այն թույլ է տալիս ընտրել ամենահարմար լուծումը՝ հիմնված համապարփակ վերլուծության վրա: Ավելի լավ լուծումները հանգեցնում են բիզնեսի բարելավման, մրցունակության բարձրացման և ծախսերի նվազմանը:

5. Ճկունություն և հարմարեցում նոր տվյալներին

DA-ն թույլ է տալիս փոփոխություններ կատարել որոշումների կայացման գործընթացում, երբ հասանելի է դառնում նոր տեղեկատվություն: Սա հատկապես օգտակար է այնպիսի իրավիճակներում, որտեղ իրավիճակը կարող է փոխվել, և նոր տվյալները կարող են ազդել արդյունքի վրա: Գործընթացի ճկունությունը թույլ է տալիս ավելի տեղեկացված և համապատասխան որոշումներ կայացնել:

6. Թափանցիկություն և աջակցություն թիմային որոշումներին:

Որոշումների վերլուծության թափանցիկությունը նպաստում է թիմի կամ կազմակերպության ավելի մեծ ըմբռնմանը և աջակցությանը: Երբ գործընթացի բոլոր քայլերը պարզ են, դա հեշտացնում է որոշումների համաձայնեցումը և արդարացումը գործընկերների և ղեկավարության համար: Այս մոտեցումը մեծացնում է վստահությունը կայացված որոշումների նկատմամբ և նվազեցնում կոնֆլիկտների կամ թյուրիմացությունների հավանականությունը:

7. Որոշումների վերլուծություն. Ապագայի կանխատեսում և պլանավորում:

DA-ն օգնում է կանխատեսել ապագա իրադարձությունները և գնահատել դրանց ազդեցությունը ընկերության կամ նախագծի վրա: Սա ռազմավարական պլանավորման կարևոր տարր է և օգնում է պատրաստվել հնարավոր դժվարություններին և շուկայական պայմանների փոփոխություններին: Որոշումների վերլուծության գործընթացը թույլ է տալիս հաշվի առնել յուրաքանչյուր տարբերակի կարճաժամկետ և երկարաժամկետ հետևանքները, ինչը օգնում է ավելի կայուն և ռազմավարական ուղղվածություն ունեցող քաղաքականությունների կառուցմանը:

8. Ռեսուրսների օպտիմիզացում.

DA-ն օգնում է ավելի արդյունավետ բաշխել ընկերության ռեսուրսները: Տարբեր սցենարների և դրանց ծախսերի գնահատումը թույլ է տալիս ընտրել տնտեսապես առավել իրագործելի լուծումները: Սա հատկապես կարևոր է սահմանափակ ռեսուրսներ ունեցող ընկերությունների համար, որոնք պետք է հավասարակշռեն ծախսերը և ակնկալվող օգուտները:

9. Որոշումների վերլուծություն. Որոշումների նկատմամբ վստահության բարձրացում:

Երբ որոշում է կայացվում խորը վերլուծության հիման վրա և հաշվի առնելով բոլոր հնարավոր հետևանքները, դա մեծացնում է վստահությունը գործողությունների ճիշտ ընթացքի նկատմամբ: Վստահության բարձր աստիճանը թույլ է տալիս գործել ավելի վճռական և արդյունավետ:

10: Ազդեցությունների գնահատում և մոնիտորինգի արդյունքներ

Որոշումների վերլուծության գործընթացում օգտագործվում են տարբեր տարբերակների հետևանքները գնահատելու գործիքներ, որոնք թույլ են տալիս ոչ միայն ընտրել լավագույն լուծումը, այլև սահմանել ցուցանիշներ՝ վերահսկելու կատարողականը: Սա օգնում է հարմարեցնել ապագա գործողությունները՝ հիմնված իրական արդյունքների վրա, ինչը բարելավում է ընդհանուր կառավարելիությունը:

 

Որոշումների վերլուծության գործընթացը կարևոր դեր է խաղում ռիսկերի կառավարման և ընդունված որոշումների որակի բարելավման գործում: Այն խթանում է ավելի օբյեկտիվ և տեղեկացված ընտրությունները, բարելավում է ռեսուրսների արդյունավետությունը և օգնում է հասնել ռազմավարական նպատակներին: Անկախ դիմումից, լինի դա բիզնես, բժշկություն, թե կառավարություն, DA-ն հզոր գործիքներ է տրամադրում բարդ խնդիրների լուծման և անորոշության պայմաններում որոշումներ կայացնելու համար:

Երբ օգտագործել որոշումների վերլուծությունը

Որոշումների վերլուծությունը կարող է օգտագործվել տարբեր իրավիճակներում, ներառյալ.

  1. Երբ պետք է հաշվի առնել բազմաթիվ նպատակներ
  2. Երբ առկա են բազմաթիվ տարբերակներ
  3. Երբ կա ապագայի վերաբերյալ անորոշություն
  4. Երբ ռեսուրսները սահմանափակ են
  5. Երբ որոշման հետևանքները նշանակալի են

Եթե ​​դուք հայտնվում եք այս իրավիճակներից մեկում, ապա DA-ն կարող է ձեզ համար ճիշտ գործիք լինել:

Մեթոդներ. Որոշումների վերլուծություն

 

Որոշման ծառեր

Որոշումների ծառը որոշումների վերլուծության գործընթացի գրաֆիկական ներկայացումն է: Սա օգտակար է վիզուալիզացիայի գործիք որոշումների կայացման տարբեր փուլեր. Որոշման ծառերը կարող են օգտագործվել տարբեր նպատակների համար, ներառյալ.

  1. Հասկանալով որոշումների կայացման տարբեր փուլերը
  2. Որոշել, թե որ գործոններն են առավել կարևոր որոշում կայացնելիս
  3. Տարբեր տարբերակների գնահատում
  4. Ռիսկերի և հնարավորությունների վերլուծություն

Որոշումների ծառերը արժեքավոր գործիք են ձեռնարկությունների և կազմակերպությունների համար, քանի որ դրանք կարող են օգնել բարելավել որոշումների որակը: Ճիշտ օգտագործելու դեպքում դրանք կարող են օգնել նվազեցնել որոշումների կայացման հետ կապված ռիսկերը և խնայել ժամանակ և գումար:

Ակնկալվող արժեքը (EV): Որոշումների վերլուծություն

Ակնկալվող արժեքը (EV) վիճակագրական հասկացություն է, որը չափում է որոշման ակնկալվող արդյունքը: EV-ն հաշվարկվում է յուրաքանչյուր հնարավոր արդյունքի հավանականությունը բազմապատկելով այդ արդյունքի արժեքով: Ստացված գումարը ակնկալվող արժեքն է:

Ակնկալվող արժեքի բանաձև-

Ակնկալվող արժեքի բանաձևը օգտագործվում է որոշման ակնկալվող արդյունքը հաշվարկելու համար:

EV = (A իրադարձության հավանականություն) x (A-ի արժեքը) + (Իրադարձության B հավանականություն) x (Իրադարձության B արժեքը) + …

Օրինակ, հաշվի առեք մի իրավիճակ, որտեղ դուք հնարավորություն ունեք ներդրումներ կատարել որևէ մեկում արգանակ A, կամ բաժնետոմսում B: A բաժնետոմսը ունի 50% արժեքի բարձրացման 10% և 50% արժեքի նվազման 5% հավանականություն: Բ ֆոնդը ունի 60% արժեքի աճի 15% հավանականություն և արժեքի 40% նվազման 10% հավանականություն:

A և B բաժնետոմսերի ակնկալվող արժեքներն են.

Բաժնետոմս A՝ (0,5 x 0,1) + (0,5 x -0,05) = 0,025

Այս օրինակում B բաժնետոմսի ակնկալվող արժեքը ավելի բարձր է, քան A բաժնետոմսի ակնկալվող արժեքը: Սա նշանակում է, որ միջինում B բաժնետոմսը ավելի լավ ներդրում է, քան A բաժնետոմսը:

Բայեսյան ցանցեր

Բայեսյան ցանցը որոշումների վերլուծության գործընթացի գրաֆիկական ներկայացումն է: Սա օգտակար գործիք պատկերացնել որոշումների կայացման տարբեր փուլերը: Բայեսյան ցանցերը կարող են օգտագործվել տարբեր նպատակների համար, ներառյալ.

  1. Հասկանալով որոշումների կայացման տարբեր փուլերը
  2. Որոշելով, թե որ գործոններն ամենաշատն են կարևոր է որոշումներ կայացնելիս
  3. Տարբեր տարբերակների գնահատում
  4. Ռիսկերի և հնարավորությունների վերլուծություն

Բայեսյան ցանցերը արժեքավոր գործիք են ձեռնարկությունների և կազմակերպությունների համար, քանի որ դրանք կարող են օգնել բարելավելու որոշումների որակը: Ճիշտ օգտագործելու դեպքում դրանք կարող են օգնել նվազեցնել որոշումների կայացման հետ կապված ռիսկերը և խնայել ժամանակ և գումար:

Մոնտե Կառլոյի սիմուլյացիա. Որոշումների վերլուծություն

Մոնտե Կառլոյի մոդելավորումը վիճակագրական տեխնիկա է, որն օգտագործվում է տարբեր արդյունքների հավանականությունը մոդելավորելու համար: Մոնտե Կառլոյի սիմուլյացիան հաճախ օգտագործվում է այն իրավիճակներում, երբ կա ապագայի վերաբերյալ անորոշություն:

Օրինակ, հաշվի առեք մի իրավիճակ, երբ դուք փորձում եք որոշել՝ ներդրումներ կատարել Ա բաժնետոմսում, թե ոչ: Դուք կարծում եք, որ կա 50% հավանականություն, որ բաժնետոմսերի գինը կաճի 10%-ով և 50% հավանականություն, որ բաժնետոմսերի գինը կնվազի: . ինքնարժեքով 5%-ով։ Այնուամենայնիվ, դուք վստահ չեք, թե ինչ կլինի ապագայում։

Այս իրավիճակում դուք կարող եք օգտագործել Մոնտե Կառլոյի սիմուլյացիան՝ հնարավոր արդյունքները մոդելավորելու համար: Մոդելավորման արդյունքները ձեզ ցույց կտան ձեր որոշման հավանական արդյունքը:

Բազմաչափ որոշման վերլուծություն (MCDA)

Բազմաչափ որոշման վերլուծությունը (MCDA) մի տեխնիկա է, որն օգտագործվում է բազմաթիվ տարբերակներ գնահատելու համար: MCDA-ն հաճախ օգտագործվում է, երբ անհրաժեշտ է հաշվի առնել բազմաթիվ գործոններ, և երբ դժվար է համեմատել տարբերակները՝ օգտագործելով մեկ չափանիշ:

Օրինակ, հաշվի առեք մի իրավիճակ, երբ դուք փորձում եք որոշել, թե որ բաժնետոմսերում ներդրումներ կատարել: Դուք ունեք երկու տարբերակ՝ բաժնետոմս A և բաժնետոմս B: Դուք պետք է հաշվի առնեք բազմաթիվ գործոններ, ինչպիսիք են ակնկալվող եկամուտը, ռիսկը և բաժնետոմսի գինը: ներդրումները։ Այս իրավիճակում կարող եք օգտագործել MCDA տարբերակները գնահատելու համար: MCDA-ն կօգնի ձեզ որոշել այն տարբերակը, որն առավել հավանական է հաջողության հասնել ձեր ընտրած չափանիշների հիման վրա:

Կոմունալ տեսություն. Որոշումների վերլուծություն

Կոմունալ տեսությունը առաջարկում է, որ ռացիոնալ անհատները որոշումներ կայացնելիս ձգտում են առավելագույնի հասցնել իրենց օգտակարությունը: Հետևաբար, որոշումների վերլուծությունը հաշվի է առնում, թե որքան օգտակար (կամ օգուտ) կտա յուրաքանչյուր այլընտրանք: Այլընտրանքները համեմատելու համար դուք պետք է ունենաք օգտակարությունը չափելու միջոց: Դա կարելի է անել՝ օգտագործելով տարբեր մեթոդներ, ինչպիսիք են նախապատվության սանդղակներ կամ թվային գնահատականներ. Օրինակ, տնտեսագիտության մեջ հաճախ օգտագործվում են ստանդարտ օգտակարության կամ դրամական համարժեքության հասկացությունները:

Կոմունալ տեսությունը որոշումներ կայացնելիս հաշվի է առնում նաև ռիսկային վերաբերմունքը: Մարդիկ կարող են լինել ազատական ​​կամ պահպանողական՝ կապված ռիսկի հետ, և դա ազդում է այլընտրանքների ընտրության ժամանակ նրանց նախասիրությունների վրա:

Ի վերջո, որոշումների վերլուծությունը կարող է ներառել այլընտրանքի ընտրություն, որն ապահովում է ամենամեծ ակնկալվող օգտակարությունը: Դա կարելի է անել՝ համեմատելով յուրաքանչյուր այլընտրանքի օգտակարությունը և ընտրելով այն մեկը, որը առավելագույնի է հասցնում ակնկալվող օգտակարությունը՝ հաշվի առնելով ռիսկերն ու սահմանափակումները:

Կոմունալ ծառայությունների տեսությունը կիրառություն ունի տարբեր ոլորտներում, ներառյալ տնտեսագիտությունը, ֆինանսները, բիզնեսը, հոգեբանությունը և այլն: Այն օգտագործվում է ներդրումային որոշումների վերլուծության, բիզնես ռազմավարությունների մշակման, սպառման որոշումներ կայացնելու և շատ այլ իրավիճակներում:

Գծային ծրագրավորում

Դա մաթեմատիկական մեթոդ է, որն օգտագործվում է գծային ֆունկցիան օպտիմալացնելու համար։ Գծային ծրագրավորումը հաճախ օգտագործվում է այն իրավիճակներում, երբ անհրաժեշտ է հաշվի առնել բազմաթիվ փոփոխականներ, և որտեղ դժվար է գտնել լավագույն լուծումը՝ օգտագործելով մեկ չափանիշ:

15 խորհուրդ՝ օրինակով առաջնորդվելու և ավելի լավ առաջնորդ դառնալու համար:

Օրինակ, հաշվի առեք մի իրավիճակ, երբ դուք փորձում եք որոշել, թե ինչպես բաշխել ձեր ռեսուրսները: Դուք ունեք սահմանափակ գումար, և դուք պետք է որոշեք, թե ինչպես այն ծախսել: Դուք նաև ունեք սահմանափակ ժամանակ և պետք է որոշեք, թե ինչպես օգտագործել այն: Այս իրավիճակում դուք կարող եք օգտագործել գծային ծրագրավորում՝ օպտիմալ լուծում գտնելու համար: Գծային ծրագրավորումը կօգնի ձեզ գտնել ռեսուրսների բաշխման լավագույն միջոցը՝ հաշվի առնելով ձեր ընտրած սահմանափակումները:

Էվրիստիկա

Էվրիստիկա պարզ կանոններ են, որոնք կարող են օգտագործվել որոշումներ կայացնելու համար: Էվրիստիկա հաճախ օգտագործվում է այն իրավիճակներում, որտեղ կա անորոշություն, և երբ դժվար է համեմատել նույն չափանիշի վրա հիմնված տարբերակները:

Օրինակ, հաշվի առեք մի իրավիճակ, երբ դուք փորձում եք որոշել, թե որ բաժնետոմսերում ներդրումներ կատարել: Դուք ունեք երկու տարբերակ՝ բաժնետոմս A և բաժնետոմս B: Դուք վստահ չեք, թե ինչ կլինի ապագայում, բայց դուք ունեք սահմանափակ ժամանակ դա անելու համար: լուծում. Այս իրավիճակում որոշում կայացնելու համար կարող եք օգտագործել էվրիստիկա: Պարզ էվրիստիկա է ընտրել բաժնետոմս, որն ունի ավելի բարձր ակնկալվող եկամտաբերություն:

Մոդելավորում. Որոշումների վերլուծություն

Որոշումների վերլուծության մոդելավորումը կառավարման գիտության հիմնական բաղադրիչն է և կարող է արդյունավետ օգտագործվել տարբեր իրավիճակներում: Ազդեցության դիագրամները տարածված տեսակ են վերլուծության մոդելներ լուծումներ, որոնք օգտագործվում են խնդրի տարբեր գործոնների միջև փոխհարաբերությունները ներկայացնելու համար: Որոշումների վերլուծությունը կարող է օգտագործվել բարդ որոշումներ կայացնելու համար՝ խնդիրը բաժանելով իր բաղադրիչ մասերի և գնահատելով նրանց միջև փոխհարաբերությունները:

Որոշումների վերլուծություն, իրական կյանքի օրինակներ

Որոշումների վերլուծության տեխնիկայի օգտագործման ընդհանուր օրինակներից են.

  1. Բիզնեսի ռազմավարական որոշումների կայացման խմբում ուսումնասիրել գնորդների վարքագիծը կամ որոշել նոր արտադրանք թողարկել:
  2. Առողջապահության ոլորտում՝ հիվանդի համար ամենաարդյունավետ բուժումն ընտրել
  3. Կառավարությունում հանրային քաղաքականություն մշակելու համար
  4. Թիրախային շուկաները բացահայտելու կամ զարգացնելու համար բազմաբնույթ մարկետինգային որոշումներ կայացնելիս գովազդ արշավներ։
  5. Արտադրության մեջ ընտրել ամենաարդյունավետ արտադրական գործընթացը:
  6. Լոգիստիկայում մշակել բաշխման պլաններ կամ ընտրել տրանսպորտային ուղիներ:

Եզրակացություն.

Վերջապես, պարզ է, որ որոշումների վերլուծությունը շատ օգտակար գործիք է, որը կարող է օգտագործվել տարբեր հանգամանքներում: Սա օգնում է մեզ ավելի լավ դատողություններ անել՝ հաշվի առնելով բազմաթիվ փոփոխականներ և չափանիշներ:

Որոշումների վերլուծությունը տեխնիկա է, որն օգտագործվում է բազմաթիվ տարբերակներ գնահատելու համար: Ձեր կարծիքով, որքանո՞վ է արդյունավետ որոշումների վերլուծությունը անորոշ արդյունքների վերաբերյալ հստակություն ապահովելու համար:

ՀՏՀ. Որոշման վերլուծություն.

Ի՞նչ է որոշումների վերլուծությունը:

Որոշումների վերլուծությունը գործողությունների այլընտրանքային ուղիների համակարգված քննության և գնահատման գործընթաց է՝ խնդրի լուծման կամ նպատակին հասնելու լավագույն լուծումն ընտրելու համար:

Ի՞նչ փուլեր է ներառում որոշումների վերլուծության գործընթացը:

Որոշումների վերլուծության քայլերը սովորաբար ներառում են խնդրի սահմանումը, տվյալների հավաքագրումը, այլընտրանքների բացահայտումը, այլընտրանքների գնահատումը, լավագույն այլընտրանքի ընտրությունը, լուծման իրականացումը և արդյունքների գնահատումը:

Ինչ մեթոդներ են օգտագործվում որոշումների վերլուծության մեջ:

Որոշումների վերլուծության մեթոդները կարող են ներառել մատրիցային վերլուծություն, SWOT վերլուծություն, զգայունության վերլուծություն, ռիսկի վերլուծություն, Պարետոյի սկզբունքը, որոշումների ծառի մեթոդը և շատ ուրիշներ։

Ինչպե՞ս ընտրել լավագույն այլընտրանքը:

Լավագույն այլընտրանքի ընտրությունը կախված է վերլուծության համար սահմանված որոշակի չափանիշներից կամ նպատակներից: Լավագույն այլընտրանքը սովորաբար այն է, որն առավել արդյունավետ է համապատասխանում այդ չափանիշներին կամ նպատակներին:

Ինչպե՞ս հաշվի առնել ռիսկերը որոշումները վերլուծելիս:

Ռիսկերը կարելի է դիտարկել՝ վերլուծելով տարբեր սցենարների հավանականությունն ու հետևանքները, օգտագործելով ռիսկերի վերլուծության տեխնիկան և միջոցներ ձեռնարկելով նվազեցնելու կամ կառավարում ռիսկերը.

Որո՞նք են որոշումների վերլուծության կիրառությունները:

Որոշումների վերլուծությունն օգտագործվում է բազմաթիվ ոլորտներում՝ ներառյալ բիզնեսը, կառավարումը, պետական ​​կառավարումը, ճարտարագիտությունը, առողջապահությունը և շատ այլ ոլորտներ: Այն օգտագործվում է ռազմավարության, ներդրումների, գործառնությունների և այլնի վերաբերյալ որոշումներ կայացնելու համար:

Որո՞նք են որոշումների վերլուծության առավելությունները:

Որոշումների վերլուծության առավելությունները ներառում են որոշումների որակի բարելավում, ռիսկերի և սխալների նվազեցում, գործառնական արդյունավետության և արդյունավետության բարձրացում և կայացված որոշումների նկատմամբ վստահության բարձրացում:

 

Տպարան АЗБУКА