Documente online.
Username / Parola inexistente
  Zona de administrare documente. Fisierele tale  
Am uitat parola x Creaza cont nou
  Home Exploreaza
Upload



















































Analiza si prezentarea datelor

management












ALTE DOCUMENTE

MANAGEMENTUL TERENURILOR URBANE
Chestionar de auditare a culturii organizaţionale şi a factorilor de influenţă
MOTIVAREA RESURSELOR UMANE
ESEC SAU SUCCES IN CARIERA?
MANAGEMENTUL GRUPURILOR
OPORTUNITATEA DE AFACERI SI PLANUL DE AFACERI
MANAGEMENTUL PROIECTELOR SI PROGRMELOR INTERNATIONALE
FUNCTIA DE ASISTARE DIRECTA A MANAGERULUI
INOVAREA SI MANAGEMENTUL CUNOSTINTELOR
PLAN DE AFACERI al “AIBRA” S.R.L.

Analiza si prezentarea datelor

Cuprins

1 Introducere

2 Tabelarea si agregarea datelor

3 Calculul mediilor

4 Marimile de dispersie



5 Grafice, scheme si diagrame

6 Corelatia si regresia

7 Rezumat

Obiective

Obiectivele acestei sectiuni sunt:

·       sa va ofere o serie de cunostinte generale despre cele mai uzuale si utile metode si tehnici de analiza si prezentare a datelor cantitative;

·       sa va ajute sa aplicati cu eficacitate a 424f57e ceste metode si tehnici in activitatea dumneavoastra manageriala.

Dupa ce veti studia aceasta sectiune, veti putea explica semnificatia tuturor termenilor prezentati aici si veti sti sa alegeti si sa folositi cele mai adecvate metode si tehnici de analiza si prezentare a datelor cantitative folosite in activitatea dumneavoastra.

Primul capitol studiaza modul de aranjare si agregarea a datelor sub forma tabelelor sau a altor modalitati de organizare. Apoi va vom prezenta metodele prin care puteti calcula trei tipuri de medii: media, valoarea modala (sau modala) si mediana. Urmatoarea sectiune se refera la marimile care masoara dispersia, prezentandu-va importanta intervalului de date si a abaterii standard. Va vom prezenta apoi cateva dintre principalele metode de comunicare grafica a informatiilor, iar in incheiere, doua tehnici de interpretare a relatiilor dintre diferite seturi de date: corelatia si regresia lineara.

Rezumat

Am vazut, ca, pentru a utiliza eficient datele in luarea deciziilor, managerii trebuie sa le rezume sub forma tabelelor, agregatelor si/sau mediilor, si sa inteleaga, sa calculeze si sa utilizeze marimile legate de dispersie. Am vazut cum ne pot ajuta graficele si diagramele sa reprezentam vizual datele pentru a le creste semnificatia. In final, am explicat pe scurt doua tehnici importante de analiza a relatiilor dintre date: analiza corelatiei (a relatiei de dependenta a unor date de altele) si analiza regresiei (utilizata pentru a determina relatiile dintre marimi in afara domeniului datelor colectate).

Dupa studierea acestei sectiuni, trebuie sa fiti capabil:

·       sa decideti care sunt metodele adecvate de agregare si tabelare a datelor pentru a asigura informatiile necesare in procesul decizional si in scopul comunicarii;

·       sa faceti distinctie intre diferitele tipuri de medii si sa le folositi corespunzator;

·       sa interpretati marimile legate de dispersie, cum ar fi intervalul de dispersie sau abaterea standard;

·       sa selectati si sa utilizati tipurile de grafice sau diagrame care comunica cel mai bine semnificatia informatiilor;

·       sa explicati ce este corelatia;

·       sa trasati cu mana o dreapta care sa reprezinte o regresie liniara.

Puncte cheie

·       Pentru un manager, aptitudinile in domeniul interpretarii si comunicarii semnificatiei datelor cantitative sunt esentiale.

·       Tabelarea faciliteaza organizarea informatiilor necesare in elaborarea deciziilor. Forma de tabelare depinde de scopurile pentru care vor servi informatiile.

·       Tabelarea permite prezentarea datelor unor studii si sondaje, astfel incat sa dezvaluie distributia de frecvente, aplicand anumite reguli de grupare care sa le faca mai usor de interpretat.

·       Datele discrete sunt cele care pot lua numai anumite valori, in timp ce datele continue pot lua orice valoare pe o scara continua.

·       Distributia cumulativa de frecvente reprezinta totalurile curente ale frecventelor (adica numarul total – sau cumulat – al evenimentelor inregistrate de la inceput si pana la intervalul curent).

·       Tabelarea sintetica a datelor se face de obicei prin agregarea acestora.




·       Media aritmetica este ceea ce inteleg majoritatea oamenilor prin medie; se calculeaza prin adunarea tuturor datelor si impartirea sumei la numarul de date.

·       Valoarea modala sau modala este valoarea cea mai probabila (sau care apare cel mai frecvent).

·       Mediana este punctul aflat in mijlocul intervalului de date.

·       Mai multe seturi de date pot avea aceeasi medie, desi imprastierea lor si forma pe care o ia distributia lor pot diferi foarte mult. Astfel, este important sa cunoastem valorile extreme si forma distributiei datelor.

·       Marimile legate de dispersie pot fi distorsionate de existenta unor valori extreme.

·       Organizarea datelor pe cuartile si calculul intervalelor intercuartile pot fi utile in analiza unui set de date.

·       Abaterea standard arata cat de mare este dispersia datelor fata de medie.

·       O diagrama cu bare cuprinde mai multe bare separate, a caror inaltime corespunde marimii fiecaruia dintre grupurile de date reprezentate.

·       Diagramele cu bare etajate contin diferite componente de informatii in cadrul fiecarei bare.

·       Diagramele liniare sunt folosite de obicei pentru a exprima evolutia datelor in timp; pot fi simple sau multiple.

·       Diagramele circulare (pie charts) prezinta procentajul diferitelor componente ale unui intreg sub forma segmentelor unui cerc.

·       Diagramele de dispersie ( scatter diagrams) reprezinta pe un sistem de doua axe rectangulare doua multimi de date, putand dezvalui eventualele relatii dintre acestea.

·       Corelatia vizibila dintre doua multimi de date dezvaluie existenta unei legaturi sau dependente intre acestea.

·       Corelatia poate fi pozitiva, atunci cand o modificare a unei variabile determina o modificare in acelasi sens a celeilalte; sau negativa, cand cresterea unei variabile duce la scaderea celeilalte, ori invers.

·       La stabilirea relatiei dintre doua seturi de variabile, este util sa se reprezinte variabila dependenta pe axa verticala, iar variabila independenta pe axa orizontala.

·       Eventuala corelatie intre variabila dependenta si cea independenta nu inseamna in mod necesar ca exista o relatie cauza-efect sau, cel putin, nu inseamna ca este singura cauzalitate posibila.

·       Analiza regresiei descrie relatia dintre doua multimi de date sub forma unei expresii matematice.

·       In analiza regresiei liniare, dependenta dintre variabile se reprezinta printr-o dreapta trasata pe diagrama de dispersie, trecand prin punctul mediu al datelor si urmand traseul indicat de puncte. Aceasta dreapta poate fi folosita pentru a determina valorile probabile din afara domeniului in care se afla datele din diagrama.














Document Info


Accesari: 1933
Apreciat:

Comenteaza documentul:

Nu esti inregistrat
Trebuie sa fii utilizator inregistrat pentru a putea comenta


Creaza cont nou

A fost util?

Daca documentul a fost util si crezi ca merita
sa adaugi un link catre el la tine in site

Copiaza codul
in pagina web a site-ului tau.




Coduri - Postale, caen, cor

Politica de confidentialitate

Copyright © Contact (SCRIGROUP Int. 2019 )