Информационное обеспечение прогнозирования Работу выполнила подгруппа: 14-ГУ-8а

анализа данных, составления прогноза и передачи пользователям результатов прогнозирования.

для решения конкретной проблемы. Их сбор осуществляется путем наблюдений, измерений,

опросов, экспериментальных исследований.

Вторичные данные - это данные, собранные ранее из внутренних и внешних источников для целей, отличных от целей данного исследования.

финансовые,
статистические и иные отчеты организации,
беседы с сотрудниками

и руководителями,
информационные системы в электронных офисах,
вычислительных центрах.

организаций (Международный валютный фонд, Европейская организация по сотрудничеству и развитию,

ООН);
законы, указы, постановления государственных органов;
выступления государственных, политических и общественных деятелей;
данные официальной статистики, периодической печати;
результаты научных исследований и другие источники.

совещания,
конференции,
презентации,
дни открытых дверей,
базы и банки

данных.

Вторичная информация – это данные, собранные ранее для целей, отличных от связанных с решением исследуемой проблемы.

1- Установить, какая информация уже имеется и какая необходима.

2- Составить список ключевых терминов и названий, определяющих содержание источников вторичной информации.
3- Осуществить поиск вторичных источников информации начиная с каталогов печатных изданий и сервером компьютерных сетей.
4- Оценить найденную информацию.
Если информация не соответствует требованиям, то необходимо уточнить список ключевых терминов и названий, требования к содержанию и качеству информации и продолжить поиск.
5- Оценить найденную информацию. Иметь ясное представление о характере требуемой информации и необходимости использования дополнительных источников.

и формализованный, количественный - контент-анализ.

оценить скрытые стороны содержания документа, проникнуть вглубь документа, исчерпать его

содержание.

Внешний анализ - это анализ контекста документа в собственном смысле этого слова и всех тех обстоятельств, которые сопутствовали его появлению.

Внутренний анализ - это исследование содержания документа.

Формализованный анализ документов позволяет избавиться от субъективности за счет применения количественных методов.

Контент-анализ - это техника выведения заключения, производимого благодаря объективному и систематическому выявлению соответствующих задачам исследования характеристик текста.

Количественный   анализ  включает методы статистического описания выборки и методы статистического вывода.

сортироваться единицы анализа - единицы содержания.

Категории должны быть:
исчерпывающими;

охватывать все части содержания, определяемые задачами данного исследования.
отвечать требованию надежности;

Единица анализа – это часть содержания, которая выделяется как элемент, подводимый под ту или иную категорию.

Очень важно выделять признаки-индикаторы, которые помогут определить наличие в тексте интересующей темы.

которая станет основанием для количественного анализа материала.
Единица счета

«время-пространство»

Подсчет в этой системе пригоден в основном при исследовании сообщений, передаваемых средствами массовой информации.

Единица счета «появление признака»

Такая система счета подразумевает необходимость отмечать наличие определенной характеристики в любом ее проявлении.

Единица счета «частота появления»

В этом случае фиксируется каждое появление любого признака данной характеристики.

с проведением измерений и различных опросов
включают сбор, анализ и интерпретацию

данных путем наблюдения за тем, что люди делают и говорят

К качественным методам относят наблюдение, глубинные интервью, анализ протоколов бесед, некоторые разновидности экспертных методов. Если наблюдения сопровождаются измерениями, то это способ количественного исследования .

в плане полноты, точности, актуальности и достоверности собираемой информации.

2 - Устранить

ведомственные барьеры на пути информационных потоков.

3 - Усилить государственное регулирование в области сбора надлежащей информации.

прогнозирования :

программное обеспечение, в основе которого лежат адекватные реальности

экономико-математические модели; полноту охвата и надежность источников исходной информации, на которой основана работа алгоритмов прогнозирования;
оперативность обработки внутрифирменной и внешней информации;
умение критически анализировать прогнозные оценки;
своевременность внесения необходимых изменений в методическое и информационное обеспечение прогнозирования.