最適な定量分析モデルを選択するにはどうすればよいですか？

comping最良の定量分析モデルを選択することは、あなたが働いている分野と尋ねたい質問に依存します。株式や債券などの金融商品のパフォーマンスの分析に関心のある金融専門家は、技術的な定量分析モデルを使用する可能性があり、そこでは過去の行動に基づいて結論を導き出します。一方、市場調査員は、ターゲットの人口統計、地域、製品やサービスの価格など、研究のさまざまな変数に数値値を割り当てることができるモデルを使用する場合があります。コンピューターサイエンスのコンテキストで定量分析モデルが必要な人は、自動化されたシステムの生産レベルをリアルタイムで監視できるものを選択する場合があります。consped最良の定量分析モデルを選択する際に、どの質問に答えたいか、どの質問に到達したいかを知ることは重要です。システムの結果の監視に興味がある人は、結果管理の定量分析モデルを使用する必要があります。この種のモデルを使用すると、ユーザーはシステム内の特定の要因とプレーヤーを定義し、結果にどのように影響するかを視覚化できます。これらの人々は、モデルを使用してシステムを継続的に改善する場合があります。hurty戦略的な決定を下すために、結果のロジック描画がしばしばうまくいくことがよくあります。この種の分析モデルでは、個人は結果のチェーンを描くなどの方法を使用して、特定の収入が特定の要因に間接的に影響する方法を確認します。たとえば、新しい地理的市場で店舗を開設するための戦略を決定するためにモデルを使用している人は、この拡張が大規模な組織の他の分野のキャッシュフローにどのように影響するかを分析する可能性があります。人々は結果モデルを使用して戦略を開発する際にリスクを管理し、新しい戦略を実施した後に期待する犠牲者を決定し、予測される結果が論理的であることを確認します。特定の製品または実践については、関連当事者にインタビューできるニーズに基づいた評価の恩恵を受ける可能性があります。たとえば、組織が新製品を市場に導入する前に、マーケティングの専門家は、ターゲットの人口統計の重要なサンプルにインタビューし、人口統計内の異なるグループに評価または応答に数値値を割り当てることができます。ニーズに基づいたモデルは、販売する製品やサービスを持っているが、製品が需要があるかどうかわからない人にとってはうまく機能します。Quantitive定量分析モデルに落ち着く前に、分析に何らかの利害関係があるすべての個人に相談することが重要です。これらの人々を別々に相談する2つのグループに分割することは役立つかもしれません。1つのグループには、実際の分析に貢献するすべての人が含まれる場合があります。他のグループには、分析から利益を得ることができる人が含まれる場合があります。