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？

最適な定量分析モデルの選択は、作業している分野と質問する内容によって異なります。 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して、金融商品の過去の行動に基づいて結論を出すことができます。 一方、市場研究者は、対象となる人口統計、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を必要とする人は、自動システムの生産レベルをリアルタイムで監視できるモデルを選択する場合があります。

どの質問に答えたいか、どの結果に到達したいかを知ることは、最良の定量分析モデルを選択する際に重要です。 システムの結果の監視に関心がある人は、結果管理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、それらが結果に与える影響を視覚化できます。 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可能性があります。

結果ロジックの描画は、多くの場合、戦略的な意思決定に適しています。 この種の分析モデルでは、個人は結果の連鎖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どのように影響するかを確認します。 たとえば、モデルを使用して新しい地理的市場に出店するための戦略を決定している人は、この拡大が大規模な組織の他の領域のキャッシュフローに与える影響を分析できます。 人々は結果モデルを使用して、戦略を開発する際のリスクを管理し、新しい戦略を実装した後に予想される犠牲者を決定し、予測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の必要性を判断するのに役立つ定量分析モデルを検索する個人は、関係者にインタビューできるニーズベースの評価の恩恵を受ける可能性があります。 たとえば、組織が市場に新製品を導入する前に、マーケティングの専門家はターゲット人口統計の重要なサンプルにインタビューし、人口統計内のさまざまなグループだけでなく、評価や応答に数値を割り当てることがあります。 ニーズに基づいたモデルは、販売する製品またはサービスを持っているが、製品が需要があるかどうかと場所がわからない人に適しています。

定量分析モデルを確立する前に、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つのグループに分けると役立つ場合があります。 1つのグループには、実際の分析に貢献するすべての人々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々が含まれる場合があります。