آنالیز کمی

تجزیه و تحلیل کمی (QA) یک رویکرد ریاضی است که داده ها ، مطالعات ، اقدامات را جمع آوری می کند و آن را تجزیه و تحلیل می کند. از تکنیک های مختلفی مانند تحقیقات آماری ، مدل سازی مالی و سایر روشهای علمی استفاده می کند. هدف اصلی QA استفاده از داده های ساده و تصفیه شده برای تصمیم گیری بهتر و روندهای پیش بینی است.

شما می توانید از این تصویر در وب سایت ، الگوهای و غیره خود استفاده کنید ، لطفاً پیوند انتساب را در اختیار ما قرار دهید که چگونه می توان انتساب را ارائه داد؟لینک مقاله برای لینک پیوند برای مثال: منبع: تجزیه و تحلیل کمی (wallstreetmojo. com)

تجزیه و تحلیل کمی از داده ها یک ابزار آماری بسیار مهم با برنامه های کاربردی بی شماری است. به عنوان مثال ، دولت ها برای اندازه گیری پارامترهای اقتصادی از تجزیه و تحلیل کمی استفاده می کنند و توسط مشاغل برای ارزیابی عملکرد مالی آنها استفاده می شود. سرمایه گذاران همچنین آن را برای انتخاب سرمایه گذاری اتخاذ می کنند.

فهرست مطالب

غذای اصلی

• تجزیه و تحلیل کمی ابزاری آماری است که مقادیر زیادی از داده های مربوطه را جمع آوری و مطالعه می کند. بینش به دست آمده از داده ها می تواند به درک رفتار و روندها کمک کند.
• این یک رویکرد متنوع اتخاذ شده است زیرا مزایای بسیاری دارد و می تواند به دستیابی به اهداف شرکت ، عمومی یا فردی کمک کند.
• مانند QA ، تجزیه و تحلیل کیفی یکی دیگر از ابزارهای مهم است که از اطلاعات نامشهود در تصمیم گیری استفاده می کند. می توان تجزیه و تحلیل کمی و کیفی را برای بهترین نتایج در نظر گرفت.
• انواع عمده تجزیه و تحلیل کمی شامل تجزیه و تحلیل توصیفی ، همبستگی ، شبه تجربی و تجربی است.

تجزیه و تحلیل کمی توضیح داد

تجزیه و تحلیل کمی از داده ها مفهومی است که همیشه مورد استفاده قرار گرفته است. به عنوان مثال ، از آنجا که مردم از سیستم Barter حرکت می کردند و شروع به استفاده از پول کالاها کردند ، سود و ضرر خود را در ارزش تخمین زده و ارزیابی کرده اند.

با این حال ، تکنیک های QA که اکنون در حال استفاده است بسیار پیچیده است. تعداد زیادی داده در دسترس است که هر یک در راه خود مهم هستند. به عنوان مثال ، فرض کنید یک خرده فروشی الکترونیکی وجود دارد. عوامل بسیاری وجود دارد که خرده فروش باید در نظر بگیرد ، از جمله تعداد افرادی که به وب سایت مراجعه می کنند ، تعداد افرادی که خرید می کنند ، میانگین صورتحساب و غیره. این عوامل اساسی است که هر خرده فروش در نظر می گیرد.

اما در دوران دیجیتال ، اینترنت الکترونیکی همچنین باید عملکرد تبلیغات آنلاین و بازاریابی رسانه های اجتماعی را ارزیابی کند و حتی به این دلیل باشد که بازدید کنندگان خرید نمی کنند یا اینکه چرا یک کمپین بازاریابی خاص بی اثر است. با این وجود ، خوشبختانه برای خرده فروش ، داده ها وجود دارد.

پیچیدگی تجزیه و تحلیل کمی

پیچیدگی QA را می توان به فناوری و دیجیتالی سازی نسبت داد. در نتیجه ، معیارهای زیادی برای ردیابی وجود دارد ، متغیرهای زیادی برای اندازه گیری و پارامترهای زیادی برای ارزیابی وجود دارد. به خصوص در موسسات بزرگی مانند سازمان های دولتی ، عوامل بی شماری برای در نظر گرفتن وجود دارد.

به عنوان مثال ، دولت ها پارامترهای مختلف مربوط به درآمد ملی ، هزینه ها ، بهداشت عمومی ، تجارت بین المللی و داخلی ، آموزش ، اشتغال و غیره را اندازه گیری می کنند. آنها همچنین روندهای گذشته را تجزیه و تحلیل می کنند ، شرایط فعلی را درک می کنند و تغییرات را در آینده پیش بینی می کنند.

مواد و روش ها

عمدتا چهار روش یا نوع تجزیه و تحلیل کمی وجود دارد-تجزیه و تحلیل توصیفی ، همبستگی ، شبه تجربی و تجربی.

1. تجزیه و تحلیل توصیفی - این نوع تجزیه و تحلیل عمدتاً مشاهده ای است ، یعنی تحلیلگر حوزه مطالعه را مشاهده می کند ، داده ها را جمع می کند و بینش هایی را ایجاد می کند. در اینجا جنبه فنی زیادی وجود ندارد ، مگر در تدوین و تمایز داده ها. این به اندازه گیری یک متغیر کمک می کند و تا حدی می توان روابط بین دو متغیر برقرار کرد. تجزیه و تحلیل توصیفی در مطالعات موردی یا بیشتر برای درک وضعیت فعلی زمینه مطالعه تحلیلگران استفاده می شود. به عنوان مثال ، نوجوانان چگونه نسبت به کاهش شدید زمان صفحه نمایش در خانه واکنش نشان می دهند؟یا الگوهای بیکاری در یک کشور چیست؟به این سؤالات باید پاسخ داده شود.
2. تجزیه و تحلیل همبستگی - در این روش ، تحلیلگران همبستگی بین متغیرهای متعدد را ایجاد می کنند. این تعیین می کند که چگونه تغییر در یک متغیر می تواند متغیرهای وابسته دیگر را تغییر دهد. تجزیه و تحلیل همبستگی نوعی از تجزیه و تحلیل توصیفی است ، زیرا دامنه آن فقط به مطالعه رابطه گسترش می یابد. چنین نوع تجزیه و تحلیل می تواند در درک پیشرفت در استانداردهای زندگی در هنگام افزایش درآمد سرانه یا افزایش فروش یک محصول خاص در هنگام معرفی نسخه جدیدی از محصول مکمل آن ، مورد استفاده قرار گیرد. تجزیه و تحلیل همبستگی نیازی به ابزارهای پیچیده ندارد. مقادیر کمی از داده ها را می توان با ابزارهای ساده اکسل تجزیه و تحلیل کرد.
3. تحلیل شبه تجربی - همچنین به عنوان تحلیل علی-مقایسه ای شناخته می شود، داده ها را ارزیابی می کند و رابطه علت و معلولی بین متغیرهای متعدد را ایجاد می کند. بنابراین، پیچیده تر از تحلیل های توصیفی و همبستگی است. علاوه بر این، چنین مطالعه ای مستلزم مشارکت گروه های مختلف مطالعاتی است. بررسی می کند که چرا دو متغیر رابطه خاصی را نشان می دهند. به عنوان مثال، چگونه گروه های تصمیم گیری جنسیتی و فرهنگی متفاوت تصمیم گیری می کنند؟یا، چرا جنگ روسیه و اوکراین الگوهای مصرف مردم را در سطح جهان تغییر می دهد؟این سوالات نیاز به مطالعه دارند.
4. تجزیه و تحلیل تجربی - در این نوع تحلیل، تحلیلگر یا آزمایشگر ابتدا یک فرضیه ایجاد می کند. سپس گروه های مطالعاتی با شرکت کنندگان متنوع تشکیل می شوند. روش بسیار پیچیده و زمان بر است. از روش های علمی برای آزمایش فرضیه با استفاده از مقادیر زیادی داده و سایر ورودی ها استفاده می کند. نمونه هایی از این تحلیل شامل اثبات این فرضیه است که تشویق خلاقیت در فضای کاری می تواند بهره وری کارکنان را افزایش دهد.

مثال

بیایید به مثالی نگاه کنیم که چگونه تجزیه و تحلیل کمی به هدایت بازارهای نامطمئن برای سرمایه گذاری کمک می کند. ریسک های ژئوپلیتیکی یکی از مسائل مهم سرمایه گذاری در بازارهای خارجی است. این خطر تنها پس از همه گیری COVID-19 و تورم فزاینده در سراسر جهان شدیدتر می شود.

نظرسنجی آنلاین اخیر بلومبرگ نشان می دهد که حدود 70 درصد از سرمایه گذاران زمان زیادی را صرف تجزیه و تحلیل و بهینه سازی مواجهه با ریسک می کنند. اینجاست که ابزارهای QA مانند «مدل ارزیابی عوامل» ایجاد شده توسط بلومبرگ اینتلیجنس وارد عمل می شوند. عواملی مانند ارزش، نوسانات، بازده سود و غیره را در نظر می گیرد.

در این مدل، سرمایه گذاران می توانند روندهای ژئوپلیتیکی کشور در گذشته و چگونگی تأثیر آنها بر بازارها را تحقیق و بیابند. به عنوان مثال، سرمایه گذاران می توانند تأثیرات انتخابات ریاست جمهوری 2020، بحران مالی یونان، زلزله 2011 ژاپن و غیره را بررسی کنند. چنین ابزاری به سرمایه گذاران کمک می کند دیدگاه های مختلف را در نظر بگیرند، بازارها را درک کنند و عاقلانه سرمایه گذاری کنند. همچنین به آنها بازده بهتری می دهد و با کاهش ریسک به تنوع بخشیدن به سبد سهام آنها کمک می کند.

برنامه های کاربردی

QA دقیقاً به دلیل مزایای آن، کاربردهای زیادی در دنیای واقعی دارد. این می تواند بینش ها و مزایای بسیاری را برای نهاد یا فردی که آن را انجام می دهد ارائه دهد. چند کاربرد QA در تجارت و امور مالی را بررسی کنید.

تحلیل کمی در تجارت

تحقیقات تجزیه و تحلیل کمی در تجارت یک ابزار بسیار مهم در اختیار شرکت ها است زیرا همه چیز به داده های موجود در این دوره دیجیتال بستگی دارد. امروز ، داده ها یک تجارت را ایجاد یا می شکند. اما مهمتر از همه ، در صورت استفاده صحیح از آنها لبه رقابتی را فراهم می کند.

مشاغل از تکنیک های QA برای درک الگوهای مصرف ، پیش بینی تقاضا ، بهینه سازی سطح عرضه و تقاضا ، سازماندهی فعالیت های تولید و برنامه ریزی بودجه استفاده می کنند. همچنین می تواند در مورد لایک و دوست نداشتن مشتریان و اثربخشی کمپین های بازاریابی آنها به آنها بگوید.

تجزیه و تحلیل کمی در امور مالی

تجزیه و تحلیل کمی مالی برنامه های کاربردی در اقتصادها ، مشاغل و سرمایه گذاری ها را پیدا می کند. به عنوان مثال ، دولت ها معمولاً باید بسیاری از جنبه های مالی یک اقتصاد ، مانند تولید ناخالص داخلی ، کسری مالی ، درآمد سرانه و غیره را در نظر بگیرند. عملیات شرکتسرانجام ، سرمایه گذاران بیش از حد عملکرد شرکت ها را طی سالها تحلیل می کنند ، عملکرد سهام را ردیابی می کنند و نسبت هایی مانند EPS ، P/E و غیره را قبل از سرمایه گذاری در نظر می گیرند.

تجزیه و تحلیل کمی در مقابل تحلیل کیفی

مانند QA ، تجزیه و تحلیل کیفی به تحلیلگران کمک می کند تا داده ها را مطالعه کنند ، تصمیمات بهتری بگیرند و نتایج را پیش بینی کنند. با این حال ، تفاوت های اساسی خاصی بین این دو وجود دارد:

با وجود این اختلافات ، هر دو روش در درک هر مسئله خاص بسیار قابل توجه هستند. نه تنها این ، هر دو این تجزیه و تحلیل برنامه های مختلفی دارند و در تصویر بزرگتر به همان اندازه مهم هستند.

سوالات متداول (سؤالات متداول)

تحقیقات تجزیه و تحلیل کمی می تواند با استفاده از تکنیک های آماری مانند تجزیه و تحلیل های توصیفی ، همبستگی ، شبه تجربی و تجربی انجام شود. علاوه بر این ، تحلیلگران می توانند از منابع فناوری مانند رایانه ، مشارکت افراد و از همه مهمتر داده ها استفاده کنند.

شماره QA یک مفهوم دشوار نیست. این می تواند پیچیده باشد ، زیرا یک تحلیلگر باید جنبه های مختلف یک مشکل را در نظر بگیرد و از دیدگاه های مختلف فکر کند. همچنین ، پیچیدگی QA به صنعت و مشکل مورد نظر بستگی دارد. با این حال ، تحلیلگران مشتاق می توانند دوره های آموزشی مانند علوم داده ، تحقیقات عملیات و غیره را شرکت کنند. و باز هم ، بسیاری از دوره های آنلاین برای این کار در دسترس است.

QA توسط دولت ها ، مشاغل و حتی سرمایه گذاران مستقل استفاده می شود. در مرحله اول ، می توان از آن برای مطالعه یک وضعیت ، اندازه گیری متغیرها و پیش بینی نتایج استفاده کرد. ثانیا ، این می تواند در تصمیم گیری بسیار کمک کند.

مقالات توصیه شده

این راهنمایی برای تجزیه و تحلیل کمی و تعریف آن بوده است. در اینجا ما بحث می کنیم که چگونه تجزیه و تحلیل کمی با روش ها ، برنامه ها و مثال های آن کار می کند. شما می توانید از مقاله های زیر اطلاعات بیشتری کسب کنید -