Інформаційні системи і технології в маркетингу

Пінчук Н. С., Галузинський Г. П., Орленко Н. С.

Інформаційні системи і технології в маркетингу

ЗМІСТ

Передмова 3Частина І. Інформація та інформаційні системи маркетингу 5Розділ 1. Інформація в управлінні маркетинговою діяльністю та її характеристика 51.1. Роль і значення інформації в управлінні маркетинговою діяльністю на сучасному етапі 51.2. Характеристика та властивості маркетингової інформації 91.3. Класифікація маркетингової інформації 12 1.4. Автоматизація інформаційних процесів і використання обчислювальної техніки в управлінні маркетингом 16Розділ 2. Характеристика інформаційних систем маркетингу 202.1. Загальна характеристика та структура ІСМ 202.2. Функціональна частина ІСМ 242.3. Автоматизовані робочі місця як засіб автоматизації роботи маркетологів 28Частина ІІ. Інформаційні технології у маркетингу 32Розділ 1. Типові технологічні засоби пошуку, збирання і нагромадження маркетингової інформації 331.1. Засоби автоматизації маркетингової діяльності 341.2. Пошук інформації у базах даних 391.3. Сховища даних 571.4. Засоби комп’ютерної комунікації 60Розділ 2. Технологічні засоби підтримки прийняття маркетингових рішень 752.1. Засоби графічного аналізу маркетингових даних 762.2. Аналіз списків 942.3. Засоби для роботи з даними OLAP 118Розділ 3. Інформаційно-аналітичні методи і моделі підтримки прийняття маркетингових рішень 1263.1. Типи інструментальних моделей 1263.2. Технології параметричного аналізу методами «що—якщо» 1323.3. Статистичні моделі прийняття маркетингових рішень з урахуванням фактора невизначеності 1373.4. Вибірковий метод за визначення попиту 1593.5. Реалізація оптимізаційних моделей 174Розділ 4. Сучасні програмні продукти для управління маркетинговою діяльністю 1834.1. Використання корпоративних інформаційних систем для розв’язання задач управління маркетингом 1844.2. Використання спеціалізованих програмних продуктів для розв’язання задач управління маркетингом 1914.3. Використання програм з маркетинговою складовою для розв’язання задач управління маркетингом 220Частина ІІІ. Інформаційна технологія розв'язання маркетингових задач 226Розділ 1. Організація маркетингових досліджень з використанням комп’ютерних технологій оброблення інформації 2261.1. Загальні принципи розроблення концепції дослідження 2261.2. Загальні принципи розроблення проекту дослідження 2311.3. Загальні принципи проведення дослідження та аналізу впливу його результатів на діяльність фірми 237Розділ 2. Інформаційна технологія розв’язання задач з дослідження ринку та попиту на товари 2382.1. Автоматизація розрахунків з установлення місткості ринку 2382.2. Автоматизація розрахунків з дослідження та оцінювання кон’юнктури товарного ринку 2432.3. Автоматизація розрахунків з дослідження попиту на товари 250Розділ 3. Інформаційна технологія розв’язання задач з маркетингових досліджень товарів 2623.1. Загальна характеристика маркетингового дослідження товару 2623.2. Характеристика функціональної підсистеми «Маркетингові дослідження товару» 2673.3. Автоматизація розв’язання задач з аналізу конкурентоспроможності продукції (товарів, послуг) 2713.4. Автоматизація розв’язання задач з оптимізації асортиментного плану випуску продукції 280 3.5. Автоматизація розв’язання задач з аналізу стадії життєвого циклу товару 284 Розділ 4. Інформаційна технологія розрахунків цін на товари 2884.1. Загальна характеристика інформаційної системи з ціноутворення 2884.2. Інформаційна технологія розрахунку цін на товари на основі витрат на виробництво 2924.3. Інформаційна технологія розрахунку цін на експортно-імпортні товари 302Розділ 5. Інформаційна технологія розв’язання задач з управління рекламною діяльністю 3065.1. Загальна характеристика рекламної діяльності 3065.2. Характеристика функціональної підсистеми «Реклама» 3095.3. Автоматизація комплексу задач з дослідження сприйняття реклами та тестування рекламних засобів 3125.4. Автоматизація розв’язання задач з контролю та аналізу рекламної діяльності 327Додаток 1 335Додаток 2 346Література 348

ПЕРЕДМОВА

нформатизація суспільства значно змінила роль інформації та інформаційних технологій, використовуваних в економіці та бізнесі. Масштаби та якість інформаційних технологій в управлінні конкретними об’єктами господарювання прямо впливають на показники та результати їх діяльності, допомагають досягти ринкових цілей функціонування. Особливе значення мають ці процеси в маркетингу як філософії сучасного бізнесу, що означає орієнтацію підприємств і фірм на проектування, виробництво і збут товарів, які задовольняють попит споживачів.Якість управління та прийняття маркетингових рішень безпосередньо пов’язані з наявністю повної, актуальної і достовірної інформації про ринок, попит на товари, уподобання споживачів, ринкові ціни, дії конкурентів і т. п., а також інформації про показники діяльності об’єкта управління. Значні обсяги інформації, нагальна потреба оперативних розрахунків, пошуку та надання маркетологам відповідної інформації для прийняття рішень зумовлюють необхідність використання засобів обчислювальної техніки та інформаційних технологій.Основним напрямом удосконалення управління маркетинговою діяльністю є створення інформаційних систем маркетингу (ІСМ), які базуються на сучасних апаратно-програмних засобах, інформаційних технологіях, розподіленому обробленні даних у мережах, на використанні економіко-математичних методів і моделей та систем підтримки прийняття рішень. ІСМ — наукова і прикладна дисципліна. У ній з наукових позицій досліджуються особливості маркетингової інформації, визначається склад функцій і задач, що реалізуються в системі, аналізуються методи та інформаційні технології розв’язання задач. Прикладне значення має обґрунтування комплексів і черговості впровадження задач, вибір технічних засобів та організація інформаційної бази, програмне забезпечення, встановлення інформаційної технології збирання, реєстрації, нагромадження та оброблення даних для управління і прийняття маркетингових рішень.Мета вивчення дисципліни — набуття студентами теоретичних і практичних знань з основ створення та функціонування ІСМ, сучасних технологічних засобів оброблення даних та інформаційних технологій розв’язання основних маркетингових задач.Вивчення дисципліни «Інформаційні системи і технології в маркетингу» ґрунтується на знаннях таких дисциплін, як «Інформатика та обчислювальна техніка», «Економетрія», «Маркетинговий менеджмент», «Маркетингова товарна політика», «Маркетингова цінова політика», «Маркетингова політика комунікацій», «Логістика» та ін.Матеріал навчального посібника «Інформаційні системи і технології в маркетингу» розбито на три частини. У першій висвітлюється роль інформації в управлінні маркетингом, наводяться характеристика і структура ІСМ, розглядається склад функціональних задач ІСМ. Друга частина охоплює сучасні інформаційні технології у маркетингу: описуються типові технологічні засоби збирання, пошуку і нагромадження маркетингової інформації; технологічні засоби, інформаційно-аналітичні методи і моделі підтримки прийняття маркетингових рішень. У ній наведено характеристики сучасних спеціалізованих програмних продуктів для управління маркетинговою діяльністю та програм для корпоративних і бухгалтерських систем, систем менеджменту, які містять модулі виконання певних функцій управління маркетингом. У третій частині розглядаються інформаційні технології розв’я¬зання основних маркетингових задач: дослідження ринку, визначення попиту на товари, дослідження товарів, розрахунки цін, управління рекламною діяльністю.

ІНФОРМАЦІЯ ТА ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ МАРКЕТИНГУ

Розділ 1ІНФОРМАЦІЯ В УПРАВЛІННІ МАРКЕТИНГОВОЮ ДІЯЛЬНІСТЮ ТА ЇЇ ХАРАКТЕРИСТИКА1.1. РОЛЬ І ЗНАЧЕННЯ ІНФОРМАЦІЇ В УПРАВЛІННІ МАРКЕТИНГОВОЮ ДІЯЛЬНІСТЮ НА СУЧАСНОМУ ЕТАПІУправління маркетинговою діяльністю — складний і динамічний процес, пов’язаний з постійним перетворенням і використанням значних обсягів різноманітної інформації, яка характеризується зміною параметрів і показників, що відображують зовнішнє і внутрішнє середовище об’єкта. Своєчасне виявлення цих змін, можливість прогнозувати та оперативно реагувати на них, а також бачити перспективу для прийняття правильних рішень — основна мета управління маркетингом.Маркетингова інформація — сукупність даних, повідомлень, відомостей, які характеризують внутрішнє і зовнішнє маркетингове середовище, об’єкти, явища, процеси, зв’язки тощо та які необхідно збирати, передавати, нагромаджувати та обробляти для прийняття управлінських рішень.Управління маркетинговою діяльністю базується на використанні різнопланової інформації, необхідної для прийняття рішень. У свою чергу, якість цих рішень значною мірою залежить від повноти та якості відповідної інформації. Потребу в інформації на різних стадіях управління маркетинговою діяльністю у загальному вигляді унаочнює рис. 1.1.1. На кожній із стадій спеціалістам з маркетингу необхідна конкретна вхідна інформація, одночасно формується результатна вихідна інформація, використовувана як вхідна на інших стадіях управління.Результатом управлінської праці є рішення. Вони приймаються після визначення цілей і пріоритетів діяльності фірми, виконання операцій збирання та оброблення інформації. Для контролю ефективності таких рішень необхідно реалізувати та оцінити їх вплив на об’єкт діяльності. Після цього стадії процесу управління повторюються — створюється замкнений контур управління. Досягти такої взаємодії стадій управління можливо лише за наявності різнобічної, актуальної та достовірної інформації. При цьому вироблення управлінських рішень є процесом постійного перетворення інформації, а сам процес управління має інформаційний характер.

Рис. 1.1.1. Потреба в інформації на різних стадіях управління маркетингомСучасні інформаційні технології, організація баз і банків даних забезпечують прямий і зворотний обмін інформацією та доступ до неї користувачів на всіх стадіях управління. Особливо це є важливим на стадії прийняття рішень за оцінювання альтернативних варіантів, коли маркетолог може зробити новий розрахунок за іншою методикою або виявити потреби у додаткових даних і повернутися до стадії збирання даних.Основними вимогами до використовуваної в управлінні маркетингом інформації є її повнота, достовірність, актуальність, а також оперативність збирання. Така інформація дає змогу набути ринкових переваг, знижує фінансовий ризик, ефективно підтримує прийняття рішень.Потреба в інформації для прийняття маркетингових рішень значно зросла за умов становлення в Україні ринкової економіки. Питання зниження ступеня ризику, необхідності оперативного виявлення змін у зовнішньому середовищі та своєчасного реагування на них нині є одними з найактуальніших.Інформація, використовувана в управлінні маркетингом, відо-б¬ражує показники внутрішнього та зовнішнього середовища об’єкта, які постійно змінюються, що спричинює необхідність їх оновлення, коригування, поповнювання. Величезного обсягу інформації, її нагромадження та зберігання потребує аналіз конкурентів, динаміки і прогнозування показників стану ринку, попиту і потреби в товарах тощо.Маркетингова діяльність справляє великий вплив на організацію виробництва і структуру управління. Для сучасних фірм, підприємств характерним є поєднання видів діяльності та функцій управління, створення єдиної концепції управління. Це спричинює збільшення обсягів інформації, потребує глибокого аналітичного оброблення та консолідації даних, застосування нових методів їх опрацювання.Перехід від орієнтації маркетингової діяльності на регіональні умови до орієнтації на державні та міжнародні умови викликав використання ширшого кола показників і даних, які необхідно збирати по різних каналах: законодавство, міжнародні кодекси та правила, інформація про ринок, товари, конкурентів, ціни інших держав тощо.На теперішній час існує значна потреба в інформації з маркетингових досліджень, які досі проводилися дуже обмежено і щодо більшості товарів на галузевому чи державному рівні практично відсутні. При цьому необхідно вивчати не просто попит, а й потреби споживачів та їх мотивації у виборі товарів. А це потребує збирання та оброблення деталізованішої інформації, виявлення тенденцій і перспектив.Нині все більшого значення набувають заходи зі стимулювання збуту, товаропросування, рекламної діяльності. Це збільшує потреби в інформації, пов’язаній з проведенням виставок, презентацій, рекламних кампаній, у розрахунках витрат і визначенні ефективності цих заходів.На сьогодні поширений підхід до інформації як до ресурсу управління економікою, від стану якого залежать показники діяльності конкретного об’єкта і можливості розвитку економіки взагалі. Поруч з енерго-, фондо- та іншими ресурсами потрібні інформаційні ресурси, які, будучи опрацьовані з використанням нових інформаційних технологій, стають основою для вироблення ефективної стратегії управління, прийняття обґрунтованих рішень. Інформаційні ресурси розглядаються як весь обсяг інформації, використовуваної в інформаційній системі об’єкта. На об’єкті формується внутрішня інформація, яка характеризує його технологічний, фінансовий та господарський стан. Зовнішня інформація формується на об’єк¬тах за межами підприємства (ринок, покупці, конкуренти, державні органи тощо), з якими взаємодіє підприємство і які впливають на його діяльність. Управління інформаційними ресурсами передбачає визначення потреби в них на кожному рівні функціонування об’єкта, вибір методів збирання, технології оброблення, форм подання тощо.Як ресурс інформація має властивості товару. Її можна продати, купити, нагромаджувати, знищити і т. п. Водночас інформація має унікальні властивості, найсуттєвіша з яких полягає у тому, що відсут¬ність інформації про товар, об’єкт, процес, явище тощо створює ілюзію відсутності зазначених елементів. Якщо виробник не матиме достовірної інформації про стан ринку, він не зможе прийняти правильне маркетингове рішення, а відсутність інформації може призвести до тяжких фінансово-економічних наслідків для підприємства. Наявність актуальної інформації дає змогу оперативно стежити за станом зовнішнього середовища та оцінювати внутрішню ситуацію, координувати маркетингову стратегію з урахуванням змін, отримувати інформаційну підтримку за прийняття рішень, що в результаті уможливлює підвищення показників діяльності фірми чи підприємства.Маркетингова інформація є часткою об’єктивно існуючого і постійно функціонуючого інформаційного процесу. Базуючись на інформації і повсяк формуючи нові інформаційні потреби, сучасний маркетинг не може розвиватися без використання комп’ю¬терних інформаційних технологій, створення інформаційної бази та системи комунікацій.1.2. ХАРАКТЕРИСТИКА ТА ВЛАСТИВОСТІ МАРКЕТИНГОВОЇ ІНФОРМАЦІЇСпеціалісти з маркетингу поділяють маркетингову інформацію на типи — факти, оцінки, прогнози, узагальнені зв’язки та конфіденційна інформація [3], які є суттєвими за розроблення та впровадження інформаційних систем.Факт — це інформація про подію, процес, існуючий стан, які мають місце в маркетинговому середовищі (наприклад, про виробництво і продаж продукції, про фактичний стан ринку і попит на товари, про ціни). Фактична інформація, використовувана в управлінні маркетингом, дуже різнорідна, формується з різних джерел, має великі обсяги, підлягає нагромаджуванню у базі даних і подальшому обробленню, в основній масі циклічно поновлюється.На всіх стадіях управління маркетингом існує значна потреба у фактичній інформації як про внутрішнє, так і про зовнішнє середовище. Ця інформація — основа для ситуаційного аналізу, контролю виконання планів маркетингу, вивчення динаміки маркетингових показників і прогнозування їх на майбутнє.Оцінка — ґрунтується на висновках, одержаних за оброблення інформації. Інформація, яка містить оцінку процесу, явища, стану, є основою для прийняття маркетингових рішень. Так, оцінка конкурентоспроможності товару дає змогу прийняти рішення про необхідність його вдосконалення (модернізацію) чи зняття з виробництва як застарілого.Оцінка не завжди є достовірною інформацією і може мати різні рівні помилковості. Це пов’язано із правильністю використаних методів вимірювання і методик розрахунків, похибок у вибірці, професійних знань спеціаліста, який обрав методику розрахунку та дав оцінку. Інформацію з оцінками необхідно зберігати у базі даних для подальшого аналізу їх правильності і набуття знань на майбутнє, особливо за використання баз знань та експертних систем.Прогноз — інформація, отримана в результаті розрахунків маркетингових показників на майбутнє. Для прогнозу використовуються різні методи і моделі розрахунків (екстраполяція тенденцій, кореляційний і регресійний аналіз), знання експертів і спеціалістів у конкретній предметній області. Достовірність прогнозу може бути оцінена шляхом використання іншого методу прогнозування та порівняння отриманих результатів, оцінки якості моделі і т. п. Крім того, можна порівняти прогнозну та фактичну інформацію і зробити висновки.Узагальнені зв’язки — один з найважливіших показників в управлінні маркетингом. Вони характеризують ступінь залежності досліджуваного показника від одного чи кількох інших показників (наприклад, залежність попиту на товар від ціни та рівня доходів покупця). Узагальнені зв’язки дають змогу побачити не тільки ті дані, що лежать «на поверхні», а й системні зв’язки між показниками і тому широко використовуються в ситуаційному аналізі й за розроблення тактики та стратегії маркетингу.Конфіденційна інформація, як і джерело її отримання, не підлягає розголошенню і має різний рівень надійності. У маркетингу використовується конфіденційна інформація про плани конкурентів, науково-технічні досягнення, можливі зміни у законодавстві країни стосовно виробництва, торгівлі, податків тощо.Чутки, на відміну від конфіденційної інформації, можуть бути опубліковані, висловлені в публічних виступах і заявах. Навіть коли зміст чуток не відповідає дійсності, вони можуть тимчасово спричинити зміни на ринку. Так, чутки про зміни у законодавстві України відносно продажу цукру за кордон призвели до змін цін на національному ринку; заява одного із членів ОПЕК про можливе зниження рівня видобування нафти призвела до змін цін на світовому ринку нафти.За певних умов конфіденційна інформація та чутки можуть бути єдиними джерелами інформації для прийняття маркетингових рішень. Їх використання, моделювання та прорахунки ситуацій згідно з цими даними дають змогу знизити ризик підприємців і комерсантів у господарській діяльності, своєчасно виробити контрзаходи, впевненіше діяти на ринку.Маркетингова інформація може бути подана у табличній та графічній формі, у вигляді текстів і динамічних рядів [26].Таблична (матрична) форма — найвживаніша форма подання як первинної, так і результатної інформації. Таку форму мають первинні документи (рядки в документах і реквізити, які можна розглядати як колонки), вихідні документи (звіти, відомості, розрахунки, таблиці), дані на машинних носіях у реляційних базах даних.За обробки табличної інформації найбільш поширена організація реляційних баз даних з використанням відповідних систем управління базами даних (СУБД): Access, Informix, Oracle. Реляційна модель даних подана набором двомірних плоских таблиць, які складаються із колонок і рядків. Так, на машинному носії можна подати будь-який документ чи лінійний файл даних.У практиці широко застосовується оброблення табличної інфор¬мації з використанням електронних таблиць (Excel, Quattro Pro, Lotus 1-2-3 у сучасних версіях). З допомогою табличних процесорів забезпечується виконання традиційних розрахунків, пов’я¬заних з маніпулюванням даними рядків і стовпців. З використанням убудованих функцій виконуються спеціальні маркетингові та фінансові розрахунки, реалізуються алгоритми матричної алгебри, методи дослідження операцій тощо. Застосуванню електронних таблиць сприяє можливість експорту—імпорту даних з формату електронних таблиць у бази даних і навпаки.Текстова інформація широко використовується в управлінні маркетингом і в маркетинговій діяльності. Це дані звітів, публікації науково-дослідних матеріалів, аналітична інформація, пояснення, висновки, які для прийняття рішень часом суттєвіші за «суху» цифру розрахунків. Для роботи з текстовою інформацією використовуються текстові процесори, які забезпечують набір тексту, зберігання його на машинних носіях, перегляд, друк (наприклад, Word). Для роботи з текстом (реклама, проспект, матеріали презентацій) можуть застосовуватися настільні видавничі системи.Текстова інформація належить до найменш формалізованих форм подання інформації. Практично вона подається у вигляді текстових файлів і не підлягає автоматизованій обробці (пошу¬ку та групуванню даних, видачі інформації за запитом і т. п.). Поява гіпертекстових програмних засобів забезпечує організацію, ведення і подальше використання баз даних текстових до-кументів.Графічне подання маркетингової інформації дає більш наочне і концентроване уявлення про динаміку процесів і стан ринку, функціональні залежності між двома і більше факторами в маркетинговому середовищі, уможливлює виявлення закономірностей, що склалися, формує нові знання в досліджуваній сфері.У багатьох випадках графічна інформація ефективніше сприймається персоналом управління і сприяє прийняттю правильних рішень. Графіки різних видів будуються з допомогою електронних таблиць, окремих текстових процесорів або спеціального програмного забезпечення (наприклад, пакет «Statistica», SPSS).Однією з форм подання маркетингової інформації є динамічні ряди, в яких у хронологічному порядку розташовані дані про конкретні показники. Опрацювання цих даних дає змогу виявити певні закономірності та тенденції, що характеризують, зокрема, стан ринку, проданих товарів, попит і використовуються для досліджень і розроблення маркетингової стратегії.Маркетингова інформація має особливості, які необхідно враховувати за вибору технічних засобів, організації інформаційної бази та створення інформаційної системи в цілому. Найважливіші з них: великі обсяги внутрішньої і зовнішньої інформації, різнорідність джерел формування інформації, тенденції до її постійного збільшення; переважно алфавітно-цифрові знаки у формах подання даних з відображенням числових величин у дискретному вигляді; значна кількість рутинних операцій під час оброблення даних (арифметичних і логічних); вимоги до оформлення результатів оброблення у вигляді, зручному для сприйняття користувачем; необхідність нагромадження і тривалого зберігання інформації для розв’язання маркетингових задач тощо. Маркетингова інформація характеризується певною структурою, яку утворюють конкретні інформаційні сукупності, що в свою чергу розглядаються як сегменти в комп’ютерних технологіях оброблення даних. З погляду логіки управління та розміщення даних на носіях розрізняють логічну та фізичну структуру даних [30]. Логічна струк¬тура враховує погляд користувача (управлінця) на дані і базуєтьсявідповідно на логіці управління, а не на його техніці. Наприклад, для логічних структур даних у порядку агрегування (укрупнення) характерне виокремлення таких елементів даних: символ ? реквізит ? показник ? масив ? інформаційний потік ? інформаційна база. Фізичний підхід до структури інформації визначається її поданням на носіях. За створення інформаційних систем оброблення даних суттєвими є машинні структури даних. При цьому, як правило, вирізняють такі одиниці інформації (від нижчої до вищої): символ ? поле ? агрегат даних ? запис ? файл ? база даних.1.3. КЛАСИФІКАЦІЯ МАРКЕТИНГОВОЇ ІНФОРМАЦІЇЗа створення ІСМ важливо встановити основні характеристики маркетингової інформації, які впливають на вибір інформаційних технологій розв’язання задач. Це можна зробити з допомогою її класифікації за певними ознаками (рис. 1.1.2).За стабільністю інформація поділяється на постійну, умовно-постійну та змінну. Постійна інформація зберігає своє значення протягом тривалого часу без змін (наприклад, рекомендовані значення неокруглених цін, дані математичних таблиць); кількість такої інформації обмежена. Значна частка інформації є умов¬но-постійною, що протягом певного часу не змінюється і багаторазово використовується одним чи кількома спеціалістами за розв’язання відповідних задач. Період стабільності має конкретний характер для певних задач (рік, квартал, місяць, день). До умовно-постійної належить інформація довідкова (довідники товарів, країн світу, ринків, покупців, конкурентів тощо), нормативна, планово-договірна, розрахункова (попит на товари, частка на ринку, план виробництва та збуту товарів) та ін. Рис. 1.1.2. Класифікація маркетингової інформаціїВиділення постійної та умовно-постійної інформації важливе для технології оброблення даних, оскільки така інформація одноразово заноситься у базу даних і коригується з урахуванням її поточних змін згідно із правилами ведення баз даних. За рахунок цього забезпечується тотожність даних, які використовуються різ¬ними спеціалістами фірми, і значно скорочується час на її введення в ПЕОМ.Змінна інформація — це інформація фактична, облікова, що постійно змінюється в якісних і кількісних показниках. Переважна більшість змінної інформації, необхідної для розв’язання задач, уводиться з клавіатури ПЕОМ і нагромаджується в базі даних.За місцем утворення маркетингова інформація поділяється на внутрішню та зовнішню. Внутрішня інформація — це сукупність даних, які виникають на самому об’єкті і характеризують його діяльність. Такі дані формуються на стадії конструкторсько-технологічної підготовки виробництва, у поточному виробництві товарів та за їх збуту, оперативного, бухгалтерського та статистичного обліку тощо. Частина цієї інформації фіксована на машинних носіях (для автоматизованого розв’язання задач), інша — тільки у паперових документах (за виконання розрахунків традиційними ручними методами). Внутрішні дані підприємства, фірми використовуються за розв’язання значної кількості задач з маркетингу, а їх організація для автоматизованої обробки повинна відповідати вимогам управління як усім об’єктом, так і маркетингом. Зовнішня інформація виникає за межами об’єкта і має безпосереднє відношення до досліджуваної предметної області. Це інформація про стан ринку, попит на продукцію, про споживачів і конкурентів, державне регулювання ринкових відносин. Джерелами зовнішньої інформації є урядові публікації і матеріали, державна статистика, економічні огляди; науково-технічні журнали і газети (науково-технічний напрям, нові товари, ідеї та технічні рішення), спеціалізовані журнали; індустрія інформаційних послуг, яка забезпечує користувачів різними даними (Internet).Маркетингові дослідження, встановлення маркетингової стратегії, ситуаційний аналіз та інші функції маркетингу пов’язані зі збиранням, уведенням у ПЕОМ, нагромаджуванням і подальшим обробленням зовнішньої інформації. Ефективно можна отримати інформацію з баз даних інформаційних служб, процес збирання нефіксованих даних є більш трудомістким і дорожчим.За стадіями перетворення маркетингова інформація поділяється на вхідну та вихідну. Вхідна інформація реєструється в місці її збирання чи виникнення і вводиться у ПЕОМ без попереднього оброблення. До неї належать дані про фактичні витрати на виготовлення товарів та їх продаж, дані анкетних опитувань під час маркетингових досліджень, інвентаризації товарів тощо. Вхідна первинна інформація найбільш детальна і є основою для подальшого оброблення даних — логічного та арифметичного.Вихідна інформація — це результат оброблення даних у внутрішньому середовищі об’єкта. Вона містить результати (проміжні чи кінцеві) розв’язання задач. Результатні дані в багатьох випадках архівуються і нагромаджуються у базі даних для розв’язання інших взаємозв’язаних задач, для вивчення динаміки показників чи процесів.За насиченістю маркетингова інформація буває достатня, недостатня, надмірна. Для розв’язання задач необхідна інформація, досить конкретна за змістом, яка враховує всі фактори, що характеризують ситуацію, і достатня для прийняття маркетингових рішень. Недостатня інформація не містить усіх необхідних даних, може призвести до неможливості розв’язання задачі або до отримання результату низького рівня вірогідності. Надмірна інформація — це дані, що дублюються або не використовуються в процесах управління. Для теперішнього стану маркетингової інформаційної системи характерним є поєднання надмірності й недостатності даних. Це пов’язано із застосуванням традиційних методів оброблення даних, що спричинює дублювання інформації, наявність застарілих даних і відсутність сучасних показників стану ринкової економіки у звітності, статистиці, поточних документах, збуті.За впливом інформації на маркетингові рішення, на зміну ситуації і показників інформація, що їх відбиває, поділяється на релевантну та нерелевантну. До релевантної належать дані, які можуть бути змінені внаслідок прийняття маркетингового рішення (наприклад, дані щодо обсягів виробництва, розроблення нових товарів, установлення цін на товари власного виробництва).Нерелевантна інформація не може бути змінена на підставі рішень управлінського персоналу об’єкта і не залежить від них (наприклад, політична нестабільність, відсутність відпрацьованої правової бази, попит на товари, рівень прибутків покупців, загальна економічна ситуація, дії конкурентів). Варто наголосити, що інколи категоричний поділ інформації на релевантну та нерелевантну зробити важко, оскільки існує й частково релевантна інформація. Так, на попит можна впливати з допомогою засобів реклами, через пресу, виставки тощо. За формування баз даних, розроблення методик чи алгоритмів розв’язання задач необхідно враховувати цей поділ і відслідковувати зміни нерелевантної інформації, приділяти більшу увагу релевантній інформації та оцінювати свої можливості щодо її зміни.За записом інформації на машинних носіях розрізняють інформацію фіксовану та нефіксовану. Запис даних на машинних носіях — необхідна умова подальшого оброблення інформації. Це найбільш трудомісткий процес, на який за автоматизованого оброблення даних припадає до 95 % усіх помилок. На сучасних виробничих, торговельних та інших підприємствах внутрішня інформація в основному фіксована — записана у базі даних, проте частина її міститься у традиційних документах, звітах і у разі потреби формується у базі даних додатково. Зовнішня інформація здебільшого є нефіксованою і зберігається у друкованому вигляді.За актуальністю маркетингова інформація поділяється на актуальну та неактуальну. Актуальна інформація дає реальне відображення стану, процесу, явища і забезпечує процес прийняття рішень. Неактуальна інформація не є суттєвою для сьогоденного прийняття рішень, хоча може використовуватися за розв’язання задач у майбутньому (наприклад, дані про обсяги продажу товарів можуть використовуватися для дослідження темпів продажу за декілька років і прийняття рішень про обсяги виробництва).1.4. АВТОМАТИЗАЦІЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ ПРОЦЕСІВ І ВИКОРИСТАННЯ ОБЧИСЛЮВАЛЬНОЇ ТЕХНІКИ В УПРАВЛІННІ МАРКЕТИНГОМНа сучасному етапі розвитку економіки України існує об’єк-тивна необхідність автоматизації процесів і функцій управління маркетингом, використання для цих цілей засобів обчислювальної техніки і нових інформаційних технологій.Передусім це спричинюється гострою потребою в інформації, яка відбиває внутрішній фактичний стан справ на підприємстві, у фірмі (науково-технічний потенціал, можливості виробництва, збут товарів, рівень прибутків тощо), та зовнішнім середовищем (ринок, попит на товари, конкуренція, рівень цін і т. п.). Ця інформація слугує основою для розроблення стратегії і тактики маркетингу, подальшого контролю за їх реалізацією, прийняття обґрунтованих управлінських рішень. За цих умов оброблення інформа¬ції із застосуванням традиційних методів не відповідає вимогам до якості управління маркетингом.В управлінні маркетингом використовуються значні обсяги інформації, існують складні інформаційні зв’язки між показниками, наявні тенденції до постійного збільшення обсягів оброблюваної інформації. Це зумовлює необхідність організації автоматизованих систем збирання, передавання, нагромаджування та оброблення інформації.Для управління маркетингом характерна різнорідність даних і джерел, де вони формуються або відображуються (обліково-статистична звітність підприємства, публікації, опитування, конференції, виставки, бази даних інформаційних служб тощо). Цю інформацію треба зібрати з необхідним складом показників, занести у базу даних фірми для подальшого оброблення і постійно підтримувати в актуальному стані. При цьому необхідно забезпечити оперативність та актуальність інформації, що вкрай важливо для прийняття маркетингових рішень. Це зумовлює необхідність організації локальних і використання глобальних інформаційно-обчислювальних мереж, побудови розподіленої системи оброблення даних, створення баз і банків даних, які містять інформацію для виконання функцій управління маркетингом.Важливою передумовою для впровадження нових інформаційних технологій та організації інформаційних систем маркетингу є вдосконалення організації управління маркетингом, високі вимоги до якості цього процесу. На підприємствах, у фірмах та акціонерних товариствах організуються маркетингові служби, різні за структурою та розподілом функцій між спеціалістами. Важливо, щоб створювані маркетингові організаційні структури базувалися на використанні обчислювальної техніки, нових інформаційних технологій, передбачали організацію і поступове вдосконалення інформаційних систем маркетингу. За такого підходу маркетингові служби відповідатимуть своєму призначенню і матимуть змогу найповніше реалізувати можливості маркетингу як способу господарювання підприємців в умовах ринкової еко-номіки.Управління маркетинговою діяльністю пов’язане з виконанням значної кількості обчислювальних операцій, з прогнозуванням та оптимізацією важливих показників, розглядом значної кількості варіантів і вибором найдоцільнішого з них. Можливість формалізації переважної кількості задач з управління маркетингом, використання сучасних економіко-математичних методів і моделей для розв’язання слабоструктурованих задач забезпечують ефективність використання ЕОМ за виконання спеціалістами з маркетингу різних функцій. Цьому сприяє масовість, типовість і повторюваність розв’язання значної кількості задач з маркетингу та процедур оброблення даних.Існують декілька напрямів використання обчислювальної техніки в маркетингу, які відповідають основним ознакам нових інформаційних технологій. До них належить організація автоматизованих робочих місць (АРМ) персоналу управління (найпоширеніші). АРМ організуються на рівні керівників (комерційний директор, керівник відділу маркетингу), спеціалістів (маркетологи, збувальники, виробничий персонал), технічних робітників (комірники, збирачі інформації, архіватори). Основними концепціями побудови АРМ є децентралізоване оброблення даних, об’єднання їх в мережу, створення персональних баз даних і баз знань, інтелектуалізація АРМ.Маркетингова діяльність реалізується в процесі взаємодії з рі-з¬ними службами підприємства чи фірми (конструкторсько-техно¬логічні та проектні відділи, виробничі підрозділи, відділ збуту, склади тощо), а також із зовнішніми структурами (філії, магазини, торгові агенти тощо). В системах обробки даних виникає необхідність колективного використання інформаційних ресурсів шляхом організації локальних мереж і розподіленої бази даних. Це виключає дублювання даних, дає змогу оперативно використовувати інформацію, яка формується на АРМ різних спеціалістів, сполучає переваги індивідуальної роботи на ПЕОМ з можливістю ефективного використання значних обсягів інформації, що циркулюють на об’єкті. При цьому організуються багаторівневі розподілені системи обробки інформації, в яких кожний рівень обробляє відповідну інформацію.Одним з основних напрямів удосконалення управління бізнесом і економікою є створення інформаційних систем (ІС) в конкретних предметних областях (в менеджменті, фінансах, маркетингу) та їх розвиток відповідно до вимог управління і бізнес-процесів [30]. Важливе місце посідає різновид ІС — системи підтримки прийняття рішень (СППР). СППР — інтерактивні інформаційні системи, призначені для підтримки різних видів діяльності за розв’язання неструктурованих і слабо структурованих проблем (задач). У складі СППР — набір універсальних елементів, які утворюють базову модель: інтерфейс користувача, системи управління базою даних та управління базою моделей. СППР находять широке застосування в маркетингу, наприклад, Marketing Expert — підтримка прийняття стратегічних рішень, планування маркетингу, моделювання стану ринку; Decision Grid — підтримка прийняття багатокритеріальних рішень в економіці; Precision Tree Prime Decision — підтримка прийняття рішень в економіці на основі дерев рішень (аналіз конкурентоспроможності товарів, попиту).До нових класів СППР належать:• виконавчі інформаційні системи (ВІС) — орієнтовані на підтримку діяльності (наприклад, стратегічних рішень) перших керівників підприємств та організацій; • групові системи підтримки прийняття рішень (ГСППР) — для підтримки колективного вироблення рішень. Так, у прийнятті рішення про впровадження нового товару беруть участь конструк¬тори, технологи, економісти, маркетологи;• системи підтримки прийняття рішень, побудовані на даних експертної системи.Сучасні концепції створення ІС ґрунтуються на використанні нових підходів до проектування і розроблення ІС та їх компонентів і на застосуванні інструментально-технологічних засобів функціонування ІС.У сучасних інформаційних системах застосовуються два класи технології: технології, які реалізують оперативне оброблення інформації, та технології, які реалізують аналітичне оброблення інформації [30]. Перші, названі On-line Transaction Processing (OLTP), орієнтуються на бізнес-процеси, що відбуваються на конкретному об’єкті, й призначені для підтримки поточної діяльності фірми. Технології, що реалізують аналітичне оброблення інформації (On-line Analytical Processing, OLAP), призначені для розв’язання стратегічних задач об’єкта. Для OLAP-технологій характерні багатовимірні (гіперкубічні) моделі даних (на відміну від плоскої реляційної моделі даних), що забезпечує можливість моделювати реальні структури і зв’язки, отримувати повну картину аналізованих ситуацій для осіб, які приймають рішення. Використання OLAP-технологій у маркетингу важливе для аналізу ринкової ситуації, аналізу конкурентоспроможності, прийняття рішень відносно стратегії і тактики маркетингу з урахуванням багатьох параметрів, що впливають на них. Створення OLAP-тех¬нологій пов’язане з використанням сховищ даних.Сховище даних (Date Waren House) є різновидом баз даних, але на відміну від традиційних БД орієнтується на інформаційні потреби користувачів щодо даних, передбачає роботу з іншими базами даних системи, інтегрування локальних підмножин даних і розроблення єдиної погодженої системи сховища. Для створення сховища даних використовуються різні інструментальні засоби. За допомогою OLAP-технологій користувач може отримати дані прямо або через «інформаційні вітрини» (data mart), в яких знаходиться підмножина даних, вибрана із сховища за певною тематичною ознакою, вказаною користувачем. Сховища даних дають можливість розв’язувати задачі з аналізу діяльності фірми, прогнозувати і виявляти відхилення від прогнозу за визначення ефективності реклами, проводити сегментацію ринку тощо.У процесі діяльності економічних об’єктів застосовуються нейромережі, які не тільки полегшують фахівцеві процес прий-няття рішень, а й здатні «навчатися» згідно із зміною параметрів об’єкта, здобувати приховані закономірності з потоку даних.Один з важливих напрямів в організації інформаційних си-стем — мережеве опрацювання даних. На сьогодні найбільш поширеним є оброблення даних у локальних (Intranet) і глобальних (Internet) мережах.У маркетинговій діяльності мережі Internet та Internet-техно-логій використовуються за такими напрямами:• маркетингові дослідження в Internet; • організація продажу товарів (електронна комерція, Internet-ринок, віртуальні магазини);• реклама в Internet.В Internet можна здійснювати індивідуальний маркетинг, оріє-н¬тований на потреби конкретного споживача, та прямий маркетинг (direct-marketing), що являє собою інтерактивну систему збуту з чітко сформульованою пропозицією, наявністю інформації, необхідної для прийняття рішень про купівлю, і можливістю отримання реакції клієнта.Розділ 2ХАРАКТЕРИСТИКА ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ МАРКЕТИНГУ2.1. ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА ТА СТРУКТУРА ІСМРоль інформації в процесах управління, зростання вимог спеціалістів з маркетингу до оперативності, якості та форм подання інформації зумовили необхідність використання сучасних апарат¬них, програмних, інформаційних і технологічних засобів для її оброблення.У практиці сучасної маркетингової діяльності існують два основних підходи до використання обчислювальної техніки. За першого підходу ПЕОМ установлюються на робочих місцях маркетолога для розв’язання різноманітних задач згідно із вимогами користувачів. Такий підхід характерний для новоутворених підприємств чи фірм, які вважають автоматизацію функцій і процедур управління маркетингом першочерговою проблемою. При цьому рівень упроваджуваних інформаційних технологій дуже різний: від використання текстових редакторів та електрон¬них таблиць до баз даних і оброблення даних у мережах. З часом виникає необхідність інформаційної взаємодії з іншими ділянками управління (виробництво, збут, конструкторсько-технологічне розроблення нових товарів) і зростають потреби маркетологів в інформаційній підтримці прийняття рішень з інших функцій управління. При цьому механічне нарощування кількості задач не даватиме бажаного ефекту, необхідні додаткові розробки і витрати. Тому такий підхід може розглядатися як перший етап створення ІСМ.Другий підхід пов’язаний з детальним обстеженням об’єкта, дослідженням бізнес-процесів, установленням функцій і процедур в управлінні маркетингом, вивченням їх інформаційно-функціональних зв’язків та обґрунтуванням підсистем, модулів (комплексів задач) і задач, які реалізуються в інформаційній системі маркетингу. Найдоцільніший варіант — створення ІСМ як складової інформаційної системи об’єкта (корпорації, фірми, підприємства), яка має свою автономію за розв’язання функціональних задач. За такого підходу формування забезпечувальної частини (інформаційне, технічне, програмне та інше забезпечення) розглядається з позицій вимог усього об’єкта і з урахуванням спеціальних вимог до розв’язання маркетингових задач.Інформаційна система маркетингу (ІСМ) — це сукупність інформації, апаратно-програмних і технологічних засобів, засобів телекомунікацій, баз і банків даних, методів і процедур, персоналу управління, об’єднаних в технологічний ланцюг для збирання, передавання, оброблення й нагромаджування інформації для підготовки і прийняття управлінських рішень у маркетингу. У спеціальній літературі з маркетингу більш вживаною є назва «маркетингові інформаційні системи» (МІС) [8, 11, 24, 26]. Під цим розуміють сукупність планових і систематизованих методів і процесів збирання, аналізу та оброблення маркетингової інформації, необхідної для прийняття відповідних рішень. Сучасна концепція використання обчислювальної техніки та інформаційних технологій передбачає створення інформаційних систем у конкретних предметних областях діяльності: інформаційні системи менеджменту, статистики, міжнародного бізнесу, фондового ринку і т. п. З урахуванням термінології, прийнятої в комп’ютер-них інформаційних системах управління економічними об’єктами, нами далі використовуватиметься назва «інформаційні системи маркетингу» (ІСМ).Головна мета функціонування ІСМ — підвищення якості управління маркетингом, забезпечення спеціалістів необхідною інформацією для прийняття маркетингових рішень. Результат функціонування ІСМ — доведення до кожного користувача (керівника, спеціаліста) інформації, яка за змістом, часом подання та методами відображення дає змогу ефективно виконувати функції і процедури управління. Це зумовлює певні вимоги до формування бази даних, установлення актуальності й цінності інформації, форм подання результативної інформації, методів агрегування даних з мінімальними витратами на технологію перетворення даних.Відомо, що в ІСМ циркулюють значні обсяги різноманітної інформації, але мета функціонування ІСМ — надання маркетологам тільки необхідної інформації, мінімальної, але достатньої для прийняття рішень. В ІСМ забезпечується оброблення та фільтрація інформації, вибір необхідних показників і варіантів розрахунків; за використання систем підтримки прийняття рішень можна отримати й обґрунтування альтернативного варіанта. Водночас можна користуватися базою даних для деталізації окремих розрахунків, для зміни вхідних даних чи методів розв’язання задач.Розроблення і створення ІСМ — тривалий і трудомісткий процес, який проходить декілька етапів: обстеження об’єкта та обґрунтування необхідності створення ІСМ, розроблення конце-п¬ції ІC, складання технічного завдання, технічного та робочого проектів, уведення в експлуатацію [30].Інформаційні, організаційні та методичні зв’язки управління маркетингом з іншими об’єктами управління (виробництво, збут, конструкторсько-технологічні розробки тощо) зумовлюють необхідність їх проектування як єдиної системи. Це знаходить відображення в обґрунтуванні комплексу використовуваних технічних засобів, програмного забезпечення, організації баз і банків даних.Варто наголосити, що розроблення і впровадження ІСМ пов’язані зі значними витратами на проектування й підтримку функціонування (наприклад, повсякчасне оновлення та актуалізація бази даних). Доцільність розроблення ІСМ визначається не за зменшенням витрат на оброблення інформації, а за впливом функціонування системи на прийняття маркетингових рішень, установлення нових цілей і через них на збільшення прибутків фірми, виявлення перспектив її діяльності.Існують два основних способи впровадження ІСМ:• адаптація комп’ютерних інформаційних технологій і комунікацій до існуючої структури управління і розподілу обов’язків між спеціалістами з маркетингу. При цьому відбувається автоматизація, модернізація методів виконання функцій управління, певне вдосконалення розподілу інформаційних потоків між фахівцями з управління; • розроблення нової організаційної структури управління (не тільки маркетингу, а й всього об’єкта), за якої ефективність фун-к¬ціонування ІСМ є найбільшою. При цьому ліквідується розрив між інформаційними та організаційними структурами, зменшуються потоки інформації, що циркулюють на об’єкті тощо. Цей підхід передбачає максимальний розвиток комунікацій, формування нових організаційних взаємозв’язків, удосконалення форм і методів управління. За першим варіантом ризик упровадження системи зводиться до мінімуму, за другим система може розвиватися згідно з вимогами й потребами вдосконалення управління об’єктом.ІСМ за функціональними характеристиками, інформаційними ресурсами та зв’язками у внутрішньому та зовнішньому середовищі належить до складних систем організаційно-економічного управління, включає множину різних елементів і зв’язків між ними, що складають систему в цілому. Системний підхід передбачає декомпозиціювання системи на складові згідно з цілями її функціонування. В сучасній концепції організації інформаційних систем у різних предметних областях виокремлюють дві частини: забезпечувальну та функціональну. Кожна з них складається з підсистем — компонентів системи, виділених за певною ознакою.Забезпечувальна частина ІСМ включає підсистеми, які реа-лізують технологію автоматизованого оброблення інформації. Склад цих підсистем однорідний в різних інформаційних систе-мах і відповідно до державного стандарту з впровадження інфор-маційних технологій включає інформаційне, технічне, програмне, математичне, правове, лінгвістичне, методичне, організаційне та ергономічне забезпечення [30]. Забезпечувальна частина відповідає цілям функціонування інформаційної системи всього об’єкта і реалізує автоматизоване розв’язання задач різних управлінських служб. При цьому враховуються спеціальні вимоги до забезпечення з боку кожної функціональної підсистеми.Функціональна частина ІСМ — своєрідна інформаційно-функціональна модель системи управління маркетинговою діяль-ністю. Основне її призначення — автоматизоване розв’язання задач і виконання розрахунків для надання співробітникам служб маркетингу інформації, необхідної для виконання функцій і процедур управління маркетинговою діяльністю, прийняття ефективних управлінських рішень.2.2. ФУНКЦІОНАЛЬНА ЧАСТИНА ІСМЗарубіжний та вітчизняний досвід показує, що для декомпози-ціювання функціональної частини ІСМ використовуються різні підходи. Згідно з [24], у маркетинговій ІС вирізняються системи: збирання поточної зовнішньої маркетингової інформації, марке-тингових досліджень, аналізу маркетингової інформації, внутрі-ш¬ньої звітності. В основу декомпозиції можуть бути покладені основні функції та підфункції маркетингу, які реалізуються в струк¬турних підрозділах служби маркетингу і наведені в [26]. До них належать: аналітична функція, виробнича функція, функція збуту та функції управління і контролю.Маркетингова діяльність тлумачиться як послідовність пев-них кроків до споживача, що їх має здійснити виробник на рин-ковому шляху [10]. Ними є: комплексне дослідження ринку, розроблення стратегії маркетингу, товарна політика, цінова по-літика, збутова політика, просування товарів, організація та ко-нт¬роль маркетингу. Ця класифікація відповідає практичному маркетингу і забезпечує подальшу структуризацію підсистем шляхом виділення в них комплексів задач і конкретних задач, процедур оброблення інформації. Склад комплексів задач у функ¬ціональних підсистемах ІСМ, побудованих за цим принципом, наведено у табл. 1.2.1. Наведена структура відповідає функціям управління маркетингом, не залежить від розмірів підприємства та характеристик товару, забезпечує використання інформаційних технологій оброблення даних, послідовність реалізації функціональних модулів задач і можливість їх нарощування.Задача в комп’ютерних інформаційних системах, або зада-ча оброблення даних — структурно-функціональна одиниця ін-формаційної системи, яка може бути описана як формалізована сукупність дій з перетворення вхідних даних у результат задано-го вигляду [30].Таблиця 1.2.1СКЛАД КОМПЛЕКСІВ ЗАДАЧ У ФУНКЦІОНАЛЬНИХ ПІДСИСТЕМАХ ІСМПідсистема Комплекс основних задач1. Дослідження ринку і попи-ту Установлення місткості реального і потен¬ційного ринків, дослідження попиту і пропозиції товарів, вивчення кон’юнктури товарного ринку, вивчення споживачів та їх сегментація, дослідження конкурентів, прогноз розвитку ринку2. Розроблення стратегії і планування маркетингу Аналіз ситуації (стан підприємства, оцінка товарного ринку), вивчення головних цілей і завдань розвитку фірми, визначення стратегії та оцінювання альтернатив, планування маркетингу3. Дослідження товару Аналіз показників якості та конкуренто-спроможності товарів, розрахунок життєвого циклу товарів, розроблення нових товарів, планування асортименту товарів4. Ціноутворення Розрахунок цін на товари з урахуванням різних факторів, що впливають на ціну (витрати, попит, конкуренція), встановлення цінової еластичності, розрахунок оптимальних цін5. Збут товарів Аналіз збуту товарів та отримання необхідної інформації для встановлення стратегії збуту, вибору методів і каналів збуту6. Рекламна діяльність Дослідження сприйняття реклами та тестування реклами, планування рекламних кампаній, облік витрат на рекламу, контроль та аналіз рекламної діяльності7. Контроль маркетингової діяльності Оцінювання ефективності служб марке-тингу, включаючи розрахунки з контролю за обсягом продажу товарів та їх часткою на ринку, розрахунки прибутковості та аналіз маркетингових витрат, платоспроможності підприємства, обороту товарних запасів та ін.У функціональних підсистемах ІСМ реалізуються задачі, різні за функціями управління, інформаційними технологіями пере-творення даних, методами та моделями розрахунків. Найбільш поширені обчислювальні структуровані задачі (цілком форма-лізовані, кількісно сформульовані), які легко стандартизуються і програмуються (розв’язання задач для аналізу кон’юнктури това-р¬ного ринку, встановлення показників збуту, розрахунок цін на товари за витратним методом, складання документів, які відігра-ють роль первинних в управлінні).Велике значення надається розв’язанню оптимізаційних задач і задач з прогнозування. Оптимізаційні задачі пов’язані з визначенням оптимального варіанта рішення за заданими критеріями. За їх розв’язання та подальшого аналізу отриманих результатів маркетолог може вносити зміни у вхідні дані чи критерії оптимізації, тим самим з урахуванням своїх знань знаходити найдоцільніший у конкретній ситуації варіант. Оптимізаційні задачі розв’язуються у разі встановлення асортиментних планів виробництва товарів, оптимальних цін на товари, оптимізації витрат на рекламу тощо. Задачі з прогнозування виконуються переважно за маркетингових досліджень, установлення маркетингової стратегії, прогнозування ринку, збуту, попиту, цін, прибутків, ефектив-ності реклами і т. п.У ринкових умовах маркетингова діяльність пов’язана з необ-хідністю прийняття рішень щодо слабоструктурованих і неструктурованих проблем і задач. Розв’язання цих задач містить неформальні процедури, які базуються на неструктурованій інформації з високим рівнем невизначеності; для них характерна відсутність чітких методів розв’язання задач на основі безпосередніх перетворень даних. Реалізація таких функцій виконується з використанням систем підтримки прийняття рішень (СППР). Функціонування цих систем поєднує сучасні програмні засоби, бази даних, бази моделей (математичних, статистичних, імітаційних, комбінованих) із знаннями та досвідом спеціалістів, які використовуються для прийняття рішень. У постановці цих задач передбачається отримання відповідей на питання: «що буде, якщо…», «що треба зробити, щоб мати…». До задач, виконуваних з використанням СППР, належать: підготовка стратегічного та тактичного планів маркетингу, аудит маркетингу, вибір цілей і проблеми маркетингових досліджень тощо. При цьому розглядаються декілька стратегій маркетингу і дається оцінка ймовірностей тих чи інших наслідків їх застосування. Перспективними в цьому плані є інтелектуальні інформаційні системи.Певне коло задач у маркетингу може бути розв’язане із засто-суванням експертних систем. Експертні системи — це обчис-лювальні системи, що використовують знання (досвід) фахівця в конкретній предметній області, у межах якої система може давати інтелектуальні поради та приймати рішення на рівні експерта-професіонала, а за необхідності й пояснювати свої рішення. З вико¬ристанням експертних систем доцільно розв’язувати задачі за методом експертних оцінок: з прогнозування розвитку ринку, з дослідження попиту на товари, оцінки незадоволеного попиту та ін.У процесі управління маркетинговою діяльністю виконується значна кількість процедур з пошуку інформації. Ці процедури можуть розглядатись як інформаційно-пошукові задачі, які реалі-зуються за схемою «запитання — відповідь», характеризуються спеціальними методами пошуку та значними обсягами вхідної інформації. Великі фірми та компанії розробляють або викорис-товують спеціальні інформаційно-пошукові системи, які забезпе-чують пошук документів, відомостей або здійснюють пошук да-них за факторами (ознаками), вказаними користувачем.Вибір та обґрунтування складу задач — один із найважливі-ших елементів створення ІСМ, і в цьому аспекті значна роль на-лежить спеціалістам-маркетологам, які досконало знають пред-метну область, характеристики існуючого стану маркетингового середовища, можуть описати порядок роботи, визначити вади, сформулювати вимоги та оцінити рівень упроваджуваних інфор-маційних технологій. Маркетологи беруть участь в обстежуванні об’єктів, розробленні проектно-технічної документації, у поста-новці задач.Постановка задачі інформаційної системи — це необхідна та достатня сукупність знань з конкретної задачі інформаційної сис-теми, які виражають її суть, вимоги до регламенту розв’язання, вхідних даних і конкретних результатів [28]. Варто зазначити, що в інформаційних технологіях маркетингу немає готових загальних рішень для всіх суб’єктів ринкової економіки. У зв’язку із цим проектування ІСМ, і особливо розроблення постановок задач, здійснюється з урахуванням особливостей функціонування об’єк¬тів (виробниче, торговельне, підприємство, банки і т. п.), товарів і послуг, місця на ринку та інших суттєвих факторів. При цьому задачі розв’язуються з використанням різних інформаційних ресурсів, за різними методами, моделями та алгоритмами. В сучасних системах автоматизації проектування ІС цей компонент входить до складу баз моделей та алгоритмів, з яких користувач, спираючись на свої професіональні знання, може вибрати оптимальний варіант, або виконати розрахунки за різними моделями і порівняти результати з метою вибору найвірогіднішого.Усі задачі, розв’язувані в ІСМ, можна розглядати як множину елементів, з’єднаних між собою інформаційними та логічними зв’язками. Практичне розв’язання задач передбачає встановлення періодичності, послідовності та пріоритету їх виконання. Тому черговість (послідовність) створення підсистем або розв’язання комплексів задач встановлюється конкретно на кожному об’єкті діяльності. На практиці першочерговим є здебільшого розв’я-зання задач з маркетингових досліджень ринку, попиту, товарів, цін, конкурентів. Результатні дані цих задач — основа для визна-чення цілей функціонування фірми, розроблення стратегії марке-тингу та його планування.Як першочергові можуть вирішуватися задачі з ситуаційного аналізу можливостей фірми: кон’юнктура товарного ринку фірми, планування виробництва та збуту, конструкторсько-технологічна підготовка нових товарів, показники роботи підприємства (продаж, прибутки, динаміка цих показників), аналіз основних показників з маркетингу.2.3. АВТОМАТИЗОВАНІ РОБОЧІ МІСЦЯ ЯК ЗАСІБ АВТОМАТИЗАЦІЇ РОБОТИ МАРКЕТОЛОГІВОднією з характерних рис нової інформаційної технології є активна участь користувача (спеціаліста) в інформаційному процесі, що виявляється в організації АРМ персоналу управління маркетингом. АРМ — це професійно орієнтований комплекс технічних, інформаційних і програмних засобів, призначений для автоматизації функцій спеціаліста в конкретній предметній області, які виконуються на його робочому місці. Головне призначення АРМ маркетологів — забезпечити персонал управління маркетингом новими засобами обчислювальної техніки та технології управління, основними можливостями яких є автоматизоване діалогове виконання функцій управ¬ління маркетингом (дослідження ринку, розроблення стратегії і планування маркетингу, дослідження товару, ціноутворення, збут товарів, рекламна діяльність), інформаційна взаємодія мар-кетологів з іншими спеціалістами з управління об’єктом та оперативний доступ до даних у розподіленій базі даних мережі АРМ (фірми, підприємства). Засоби АРМ дають змогу автома-тизувати формалізовані задачі, забезпечують інформаційну підтримку задач, які важко формалізувати, та слабоструктуро-ваних даних. Щодо більшості маркетингових задач спеціаліст у змозі добрати метод розрахунку (наприклад, за встановлення цін на товари), маніпулювати вхідними та вихідними даними для отримання оптимального результату, отримати результат в необхідній формі (звіт, графік, екранна форма). Такі можливості особливо суттєві в маркетингу, на стан показників якого впливає багато факторів, які важко передбачити в «жорсткому» алгоритмі розрахунків.Існують різні підходи до побудови АРМ персоналу управління та організації зв’язку (інтерфейсу) між користувачем, ЕОМ і програмами [5]. Один із поширених підходів — побудова діалогу користувача з ПЕОМ з допомогою ієрархічних меню, що розгалужуються на підменю різних рівнів, з яких користувач робить послідовний вибір і виконує конкретну процедуру чи операцію. Наприклад, головне меню АРМ маркетолога зі збуту продукції включає режими: введення даних (з деталізацією по конкретних документах чи видах даних), робота з нормативно-довідковою інформацією (додавання, вилучення, коригування, перегляд, друк записів файлів), складання звітів (вибір конкретного звіту, алгоритму розрахунків, форми подання результатів даних), сервісні функції (копіювання, поновлення, реорганізація окремих файлів чи бази даних).За організації ІСМ розробляється інформаційно-функціональ-на модель, яка відбиває розподіл функціональних обов’язків між персоналом управління. За нею визначається склад і функції АРМ, їх взаємодія на конкретному об’єкті. У разі створення АРМ спеціалістів з маркетингу організуються автономні АРМ або АРМ, об’єднані в локальну мережу всього об’єкта. Найбільший ефект в управлінні маркетингом дає функціонування АРМ у мережі — забезпечується оперативний доступ до даних, які формуються на АРМ спеціалістів різних служб і необхідні для розв’язання маркетингових задач.АРМ спеціалістів служб маркетингу є частиною мережі АРМ персоналу управління фірмою чи підприємством. Їх кількість і призначення залежать від низки факторів: організаційної струк-тури об’єкта, технології виконання функцій у кожній предметній області, розподілу обов’язків і функцій в організаційних структу-рах тощо. При цьому враховуються структури служб маркетингу, які можуть бути побудовані за функціями управління, за видами товарів, з орієнтацією на ринки та покупців [26]. Приклад узагальненої структури мережі АРМ в ІСМ та їх зв’язки із внутріш¬нім і зовнішнім середовищем для виробничого підприємства наведено на рис. 1.2.1. Рис. 1.2.1. Структура мережі АРМ в ІСМ та їхні зв’язки з внутрішнім і зовнішнім середовищемВ існуючих розробках щодо організації мережі АРМ на під-приємствах виокремлюють три рівні управління: нижній, серед-ній та вищий. Виходячи з принципів функціонального розподілу інформації, кожен рівень потребує різної інформаційної підтрим-ки й програмно-технологічних засобів.На першому рівні організуються АРМ персоналу управління в цехах і на складах, формується фактична (облікова) інформація.На другому рівні організуються АРМ спеціалістів відділів, на яких формується нормативно-планова, директивна (перспектив-на), звітна інформація, розв’язуються задачі та реалізуються функ¬ції управління, необхідні для кожної служби та професіональної діяльності.На третьому рівні організуються АРМ директора та його за-ступників, головного бухгалтера, головного економіста, головного інженера і т. п. Керівництво використовує узагальнену інформацію для прийняття рішень, користується власною базою даних і по мережі з АРМ різних спеціалістів може отримувати детальнішу інформацію для аналізу та моделювання ситуацій.Структура мережі АРМ встановлюється залежно від існуючої (чи нової) структури управління, а зміст функцій, режимів і про-цедур кожного АРМ визначається цілями та змістом прийняття управлінських рішень на кожному робочому місці.АРМ у службах маркетингу належать до середнього рівня управління, а АРМ головного маркетолога — до вищого. Згідно з функціональною структурою служби маркетингу вони можуть включати такі АРМ: дослідника ринку, планувальника асортиме-н¬ту товарів (дослідника з товарної політики), спеціалістів з про-гнозування та планування маркетингу, збуту продукції (товарів), реклами та стимулювання збуту. Технологічно-програмні засоби їх функціонування мусять мати програми з економіко-матема-тичними та статистичними методами, методами моделювання, а також засоби табличного, текстового, графічного відображення даних. Функціонування АРМ має забезпечувати пакетне, діало-гове та мережеве (розподілене) оброблення даних.Функціонування АРМ у службах маркетингу передбачає їх взаємодію із зовнішніми організаціями — з філіями, магазинами, різними інформаційними службами, з покупцями.Необхідно наголосити, що склад АРМів та їх функції можуть відрізнятися від існуючої структури апарату управління і бути орієнтовані на якіснішу організаційну структуру, розподіл функ-цій, методи їх виконання та взаємодію різних спеціалістів в інформаційних системах об’єкта.

ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ У МАРКЕТИНГУ

Під інформаційною технологією (технологією обробки інформації) розуміють сукупність технологічних елементів (наприклад, пристроїв, методів), які використовуються людьми для оброблення інформації. Виходячи з цього інформаційну технологію автоматизованого маркетингу можна визначити як сукупність форм, методів і засобів автоматизації маркетингової діяльності.Сучасні досягнення у сфері інформаційних технологій справили величезний вплив на створення інформаційних систем. Функціонування багатьох типів ІС було б неможливе без тієї швидкості і точності оброблення та надання даних, які за-безпечуються використанням таких технологій. Проте роль новітніх інформаційних технологій не обмежується лише поліпшенням відповідних технічних характеристик інформаційних систем.Вони забезпечують різке зниження трудомісткості та скорочення термінів створення і впровадження ІС. При цьому слід наголосити, що за використання сучасних технологій інформаційна система маркетингу (ІСМ) не може існувати відокремлено від загальної інформаційної системи організації. Вона є її складовою, яка значною мірою використовує те саме обладнання і те саме програмне забезпечення, тобто ті самі технологічні засоби оброб¬лення інформації. Але для ефективного їх використання необ¬хідно враховувати характерні особливості маркетингової інформації та методів і процедур її збирання, оброблення, аналізу і надання, що висуває додаткові вимоги до професійної підготовки спеціалістів.Розділ 1ТИПОВІ ТЕХНОЛОГІЧНІ ЗАСОБИ ПОШУКУ, ЗБИРАННЯ І НАГРОМАДЖЕННЯМАРКЕТИНГОВОЇ ІНФОРМАЦІЇМаркетинг як процес планування асортименту та обсягів випуску продуктів, визначення цін, розподілу продуктів між обраними ринками і стимулювання їх збуту з метою задоволення визначених потреб конкретних споживачів базується на вико-ристанні різноманітних відомостей про покупців, ринки, продукти, конкурентів, демографію, фінанси, економіку, трудові та матеріальні ресурси тощо. Завдяки сучасним інформаційним технологіям більшість організацій мають доступ до величезної кіль¬кості таких даних, поданих у різноманітних формах (табличній, графічній, текстами, динамічними рядами тощо). Зберігаються ці дані, як правило, у вигляді файлів, розподілених між відділами і підрозділами організації. Проте наявність в організації доступу до максимальної кількості даних ще не означає, що її шанси в конкурентній боротьбі на ринку автоматично зростатимуть. Цінність да-них полягає не в їх кількості, а у можливості вчасно та в потрібній формі отримувати з них корисну інформацію, яка допомагає тим, хто приймає маркетингові рішення, знаходити кращі рішення, які, природно, збільшують прибутки підприємства.Головна перевага нових інформаційних технологій у разі їх упровадження у процес планування та управління маркетингом полягає у тому, що вони дають змогу проводити аналіз та обґрунтування варіантів рішень на підставі врахування значно більших відомостей про ринок, регіон, кон’юнктуру, фірму, економіку, трудові та матеріальні ресурси. А це уможливлює впровадження якісно інших форм маркетингової діяльності. Характерним прикладом впливу нових інформаційних технологій на вдосконалення методів маркетингу є розширення сфери використання інтерактивного маркетингу, розвиток якого йде у напрямі все шир¬шого використання персоналізованих комунікаційних засобів, завдяки чому забезпечується більша ефективність зв’язків фірми з ринком.1.1. ЗАСОБИ АВТОМАТИЗАЦІЇ МАРКЕТИНГОВОЇ ДІЯЛЬНОСТІНезважаючи на все розмаїття маркетингової діяльності, в ній можна виокремити, з погляду опрацювання інформації, три основних напрями: робота з документами, організація комунікацій та інформаційного обміну, евристична діяльність. Робота з документами, необхідна для інформаційного забезпечення процесів планування та управління маркетингом, включає операції створення, реєстрації, збереження, редагування та обертання документів у вигляді текстів і таблиць. Організація комунікацій між різними учасниками виробничого процесу забезпечує інформаційний обмін і спілкування співробітників. Евристична діяльність пов’язана з отриманням релевантної інформації, вивченням та аналізом її та з подальшим тлумаченням під час підготовки та прийняття маркетингових рішень.Технологічні засоби, використовувані для автоматизації маркетингової діяльності, можна поділити на інструментальні та комунікаційні.Багатофункціональний характер маркетингової діяльності визначає різнорідність інструментальних засобів, проте задачі, вирішувані за їх допомогою, а отже, й самі інструментальні засоби можна класифікувати як функціональні, забезпечувальні та допоміжні.Функціональні задачі — це, власне, і є маркетингові задачі. До інструментальних засобів їх вирішення належать:• засоби введення маркетингової інформації;• засоби забезпечення інформаційно-пошукових робіт;• засоби підтримки прийняття рішень у сфері маркетингової діяльності.Уведення маркетингової інформації потребує інструментальних засобів, які забезпечують уведення та експертизу первинної інформації, а також уведення, контроль і коригування вторинної маркетингової інформації. Для пошуку маркетингової інформації необхідно мати розвинені засоби пошуку документів, які містять потрібну інформацію, засоби формування запитів до баз даних і відображення результатів їх виконання, а також уміти користуватись інтерактивними сервісними службами пошуку інформації в Internet.Для пошуку документів достатньо вміти використовувати ті можливості, які надають сучасні операційні системи для пошуку файлів. Команда Пуск/Знайти ОС Windows дає змогу знайти потрібний файл за його назвою, датою створення, розміром, типом, змістом або за будь-яким сполученням зазначених параметрів. Пошук можна ініціювати з будь-якого рівня після виділення піктограми відповідного диска чи папки за допомогою команди Файл/Знайти або команди Знайти контекстного меню.Для того щоб можна було використовувати додаткові мож-ливості пошуку документів, треба встановити програму Internet Explorer. У такому разі в підменю Знайти меню Пуск буде роз-міщено декілька нових команд. Команда Пуск/Знайти/Комп’ютер дає змогу шукати файли на іншому комп’ютері локальної мережі або intranet, а команда Пуск/Знайти/Люди — за допомогою засобів Internet розшукувати у Web ділових партнерів.Підтримка прийняття маркетингових рішень потребує інструментальних засобів, які дають змогу:• здійснювати переструктуризацію та перетворення даних для виявлення залежностей між різними факторами й отримання нових знань;• виконувати умовний аналіз для прогнозування результатів прийняття маркетингових рішень;• мати гнучкий доступ до бази моделей;• поповнювати та модифікувати існуючу базу моделей силами кінцевих користувачів. Серед задач, що належать до забезпечувальних, варто виділити підготовку листів потенційним споживачам, підготовку контрактної документації, контроль та аналіз виконання договорів. Крім того, в маркетинговій інформаційній системі має передбачатися значний набір допоміжних засобів, які створюють комфортні умови роботи. До них, перш за все, слід віднести засоби, які визначають загальну технологію спілкування користувача з комп’ютером, а також навчальні системи, видавничі системи, системи перекладу і т. ін.Ефективність використання інструментальних засобів підтрим¬ки маркетингової діяльності значною мірою залежить від комунікаційних засобів. З одного боку, це пояснюється тим, що комунікаційні операції забезпечують спілкування пра¬цівників, координацію їх роботи, контроль проміжних результатів, тобто все те, що є необхідним для ефективної організації колективної праці. Автоматизація цих операцій полегшує передавання звітів, таблиць, діаграм і рисунків, дає змогу складати і вести графіки нарад та інших заходів. З іншого боку, важливість комунікаційних операцій пояснюється особливостями маркетингової діяльності.Перша особливість цієї діяльності полягає у тому, що вона базується на збиранні, систематизації та аналізі значної кількості даних про ринки, споживачів, конкурентів та елементи зовнішнього середовища маркетингу, тобто на даних, що надходять з різних інформаційних джерел. Отже, досить часто виникає необхідність використовувати комп’ютер не тільки в автономному режимі, а й у мережі даних — локальній, віддаленій або навіть трансконтинентальній, не тільки для отримання, а й для відправлення інформаційних матеріалів. Таким чином, обсяг інформації, що теоретично має бути доступ-ний користувачеві у рамках маркетингової інформаційної системи, складається з досить великої кількості компонентів, а саме:• персональної бази даних, яка створюється і ведеться безпосередньо користувачем;• баз даних інших локальних користувачів;• інтегрованої бази даних організації; • альтернативних баз даних, зовнішніх щодо даної організації та існуючих незалежно від неї.Друга особливість маркетингової діяльності — її багатофункціональний характер, що вимагає застосування різнорідних інструментальних засобів. Звідси виникає потреба обміну даними між ними. Важливість обміну даними пояснюється ще й тим, що, мабуть, у жодній іншій галузі життєвий цикл продукту не є таким коротким, як у комп’ютерній, — те, що ще вчора сприймалося користувачами як нововведення, сьогодні вже є застарілим. Тому дані, які ще донедавна оброблялись одним технологічним засобом, нині можна значно ефективніше обробляти іншим, досконалішим. Це спричинює постійні модифікації інформаційної системи та її безперервний еволюційний розвиток.Ще одна особливість сучасної маркетингової діяльності полягає у постійному розширенні сфери застосування інтерактивного маркетингу. Головне завдання інтерактивного маркетингу — забезпечити пряму комунікацію з наявними або перспективними клієнтами і стежити за їх реакцією на маркетингові стимули, використовувані організацією.Інтерактивний маркетинг поділяється на два види: систему прямого продажу і систему маркетингу прямих відносин.Прямий продаж без посередників — звичайна практика на промислових ринках. Це пояснюється тим, що, по-перше, потенційні клієнти на таких ринках, як правило, нечисленні й їх легко виявити, а, по-друге, товари, що продаються на них, — складні, часто постачаються за спеціальним замовленням і мають високу вартість. Проте в останні роки такий метод збуту застосовується там, де його менш за все можна було очікувати: на ринку споживацьких товарів і послуг. І пов’язане це саме з розвитком інформаційних технологій, які дають змогу навіть малим фірмам сегментувати свою клієнтуру аж до окремих осіб, контактувати з ними шляхом все більш персоналізованих повідомлень й одержувати від них відповіді. В результаті багато споживацьких товарів можуть замовлятися з дому і доставлятись у дім — так фірма може здійснювати прямий збут без посередників. Торгівля без магазинів може здійснюватися за каталогами з поштовим розсиланням, шляхом прямого розсилання повідомлень, за допомогою телемаркетингу, закупівлею через електронні засоби і т. п.У системі маркетингу прямих відносин безпосередній продаж не є обов’язковим. Завдання полягає в установленні прямих контактів з клієнтами для підтримування постійних відносин з метою виявлення реакції клієнтів на маркетингові стимули, використовувані організацією.Розвиток інтерактивного маркетингу, що став можливим завдяки досягненням у інформаційних технологіях, відбиває значно глибші зміни, ніж простий технологічний розвиток. Він пов’я¬заний з новим типом відносин (у сфері комунікації та обміну) між виробником і споживачем, який характеризується зростаючою індивідуалізацією цих відносин і який прагне замінити традиційний монолог масового маркетингу на діалог з ринком.Які засоби використовуються для підтримки маркетингової діяльності? Як показують дослідження, що проводилися неодноразово, до них належать [1]:1) «велика четвірка» інструментів для особистого користування: електронні таблиці, графічні пакети, текстові редактори і бази даних, доповнені інструментами групової роботи, такими як електронна пошта;2) маркетингові й торгові системи, засновані на СКБД загального призначення, що забезпечують відстеження окремих напрямів діяльності та оформлення замовлень;3) статистичні пакети для аналізу результатів дослідження ринку тощо.Серед програмних продуктів загального призначення найпридатнішими для автоматизації маркетингової діяльності є програмні продукти фірми Microsoft. Це пояснюється тим, що такі програмні продукти широко розповсюджені, а операційна система Windows має архітектуру, яка забезпечує достатню продуктивність і надає користувачеві можливості, дуже корисні для проведення маркетингової діяльності:• користувацький інтерфейс, що значно спрощує запуск програм, пошук, відкриття і збереження документів, роботу з дисками і мережевими серверами;• убудовану підтримку роботи в мережі, завдяки якій можливість спільного використання файлів і пристроїв повністю інтегровано в інтерфейс користувача;• убудовану підтримку електронної пошти і факсимільного зв’язку;• наявність прикладних програм, які разом із системою Windows створюють інтегроване середовище для ефективного оброблення всіх видів маркетингової інформації і дають змогу будувати ІСМ на основі запропонованої фірмою Microsoft концепції відкритої інформаційної системи з документо-орієнтованим стилем роботи.Згідно з цією концепцією інформаційна система складається з баз даних, сховищ даних і вузлів з опрацювання даних. Внутрішні дані організації, а також дані, що є зовнішніми щодо цієї організації, мають бути легкодоступними в кожному вузлі; в результаті роботи з даними мають створюватися видимі образи документів. Усі документи мають легко переміщуватись і бути доступними для колективної роботи. Характерною особливістю документо-орієнтованого стилю роботи є те, що документ трактується не просто як сховище певної частини структурованої інформації, а як об’єкт в об’єктно-орієнтованому програмуванні — він поєднує в собі різноманітну інформацію і певні функціональні можливості (методи) її оброблення. За такого стилю роботи інформаційна система не постає перед користувачем у вигляді програмної системи з певними, притаманними саме їй конкретними особливостями і правилами використання, що їх необхідно засвоїти і чітко дотримуватись, а сприймається як система документів, кожен з яких у більшості випадків може використовуватись окремо і саме так, як це потрібно в конкретній ситуації. Технологія роботи користувача в такій (за термінологією фірми Microsoft) цифровій нервовій системі (Digital Nervous System) організації залишається дуже схожою на звичну для більшості користувачів технологію роботи зі звичайними текстовими документами, потребує мінімальної кількості додаткових навичок і тому відносно легко освоюється. Іншим позитивним моментом є те, що, завдяки відкритості інформаційної системи, спрощується технологія її розроблення. Воно стає еволюційним (розподіленим у часі) і значною мірою зводиться до більш-менш автономного проектування та впровадження окремих документів.Одну з ключових ролей в опрацюванні інформації в цій «нервовій системі» електронного документообігу відведено пакету MS Office, який забезпечує документо-орієнтований стиль роботи, доступ до широкого спектра даних, колективну роботу в локальній мережі, інтрамережах та Internet.З кожною новою версією пакета його можливості зростають. Наприклад, у MS Office-2000 було додано програмне забезпечення постачальника даних для засобів OLAP (On-Line Analytical Processing), що дає змогу працювати (через MS Query та Excel) з базами даних OLAP: налагоджувати джерела баз даних, створювати куби OLAP з реляційних баз даних, зберігати файли визначення куба OLAP. Це підвищує ефективність доступу до великих обсягів зовнішніх даних, скорочує час і зменшує зусилля під час їх аналітичного оброблення.У всі програми пакета вбудовано сучасну, дуже потужну, об’єктно-орієнтовану мову програмування — Visual Basic for Application (VBA), завдяки якій пакет забезпечує «масштабоване» середовище розроблення. Тобто середовище, яке добре підходить як для розв’язання окремих маркетингових задач кінцевим користувачем, так і для створення на його основі ІСМ.1.2. ПОШУК ІНФОРМАЦІЇ У БАЗАХ ДАНИХОднією з основних функцій маркетингової інформаційної системи є надання користувачам можливості здійснювати швидкий пошук необхідної інформації та отримання відповідей на різноманітні питання. Це пояснюється тим, що сьогодні більшість організацій мають доступ до практично необмеженої кількості даних, що містять відомості про продаж, демографічні дані, тренди, про продукти конкурентів тощо. Більша частина цих даних розподілена і знаходиться в локальних базах співробітників, в інтегрованій базі даних організації, у базах даних, зовнішніх щодо відповідної організації. Проте багато організацій не можуть ефективно перетворити ці дані в необхідну для прийняття рішень інформацію, подану у зручній формі. Наприклад, менеджери компаній нерідко не в змозі оперативно одержати відомості про обсяги продажу своїх продуктів у певних регіонах. Необхідні для цього дані, звісно, існують, проте швидкість, з якою вони можуть бути перетворені на зручну інформацію, залежить від інформаційної системи, використовуваної в компанії. Часто для збирання та аналізу потрібної інформації необхідні зусилля кількох людей протягом годин або навіть днів. Питання, що формулюються щодо бази даних, називаються запитами. Наприклад, працюючи з базою даних, яка містить інформацію про продаж, можна отримати відповіді на такі запитання:• Які обсяги продажу за останній тиждень, місяць, рік?• Чи збільшилися обсяги продажу?• Яких товарів було продано найбільше?• Які товари приносять найбільший прибуток?• Обсяги продажу яких товарів зменшуються?• Скільки продано постійним покупцям?• Як обсяги продажу розподіляються за регіонами?Компанії, що використовують інструментальні засоби, які дають змогу співробітникам швидко отримувати необхідну інформацію та аналізувати її, мають значну перевагу на ринку. На сьогодні майже ідеальною програмою для створення інструментів аналізу даних є Excel. Ця програма має найбільшу (порівняно з іншими програмами) бібліотеку об’єктів, призначену для аналізу даних. Об’єкти Excel самі по собі є надзвичайно потужними, а те, що вони можуть бути з’єднані з іншими компонентами інформаційної системи, є вирішальним фактором їх значимості для системи. Але для того щоб можна було скористатися тими потенційними можливостями аналізу даних, які ця програма надає кінцевому користувачу, перш за все треба мати інструменти швидкого пошуку, відбору та імпортування даних із зовнішніх джерел в Excel. Слово «зовнішні» тут означає, що дані зберігаються в електрон¬ному вигляді, але у робочій книзі Excel вони відсутні. Такі дані можна імпортувати в Excel в різні способи, проте найпотужніші — це програма Microsoft Query та Web-запити.Програма MS-Query може ефективно здійснювати доступ до різних джерел. Вона має розвинені засоби формування запитів, відображення результатів їх виконання і передавання отриманих даних на подальше оброблення. Це не лише потуж¬ний, а й досить простий інструмент для отримання даних із різних джерел. Його можна використовувати: для відбору даних з реляційної бази, наприклад Access, SQL Server або Oracal; для отримання даних, що зберігаються у вигляді списків в інших робочих книгах Excel або в текстових файлах; для з’єднання з базою даних OLAP і передавання даних в Excel у вигляді звіту зведеної таблиці. Коли дані отримуються з реляційної БД, списку Excel або текстового файла, можна об’єд¬нувати дані, подані в декількох таблицях. Для використання Query потрібне не тільки встановлення цієї програми, але й відповідні драйвери, що їх потребують зовнішні джерела даних. Для пошуку інформації в кожному конкретному джерелі даних слід застосовувати свій драйвер. Це може бути драйвер ODBC, драйвер OLE-DB або драйвер OLE-DB для куба OLAP. Так, здатність цієї програми вибирати дані з великої кіль-кості різноманітних баз забезпечується використанням розробле-ного фірмою Microsoft так званого відкритого інтерфейсу з базами даних (Open Data Base Connective, ODBC). Цей інтерфейс є буфером між програмою, з якою працює користувач, і базою даних. Програма користувача має доступ лише до ODBC, а вже ODBC керує даними в спосіб, який залежить від того, в якій базі вони знаходяться. Для реалізації доступу користувача до конкретної бази даних у ODBC мають бути включені спеціальні програми, так звані драйвери. По-перше, потрібен драйвер ODBC, який забезпечує інтерфейс з програмою користувача, і, по-друге, драйвер відповідної бази даних. Разом з Windows поставляються програмне забезпечення ODBC і драйвери різних баз даних. Самі бази даних можуть розташовуватись як на машині користувача, так і на спеціальній машині для розміщення даних (машині-сервері). В останньому випадку ODBC забезпечує взаємодію між машиною-сервером і машиною користувача (машиною-клієнтом) через мережу. Незалежно від того, де знаходяться дані, користувач отримує доступ до них через MS-Query в однаковий спосіб — шляхом створення запитів. Для оброблення запитів використовується спеціальна структурована мова запитів SQL (Structured Query Language). Цю умову було розроблено фірмою IBM. Тепер вона стандартизована, але багато розробників програмних продуктів розширюють її власними елементами. Діалект мови SQL фірми Microsoft має назву MS-Query. Під час створення запиту є можливість вказувати окремі поля, для яких виконуватиметься запит, а також визначати критерії відбору записів бази даних. Все це дає змогу вибирати із загальної маси доступних даних лише необхідну інформацію. А це значно зменшує обсяг даних, які відправля-ються в Excel. Звичайно, можна перенести дані в Excel, а вже по-тім обробляти їх за допомогою функцій фільтрації. Але якщо кількість даних, які може обробляти Excel, обмежена обсягом оперативної пам’яті, то MS-Query може зв’язувати та обробляти значно більшу кількість даних. При цьому самі файли бази, з яких вибираються потрібні дані, можуть без будь-яких обмежень оброблятися відповідною системою керування базами даних. Для формування запиту зовсім не обов’язково знати мову SQL. Річ у тім, що для формування запиту є можливість використовувати Реляційний запит за зразком (Relational Query By Exampl, або RQBE). Запит за зразком — це інтерактивний засіб для вибору даних з однієї або кількох таблиць бази даних. Результатом вибірки є таблиця (таблиця запиту), яка виводиться на екран і яку можна передати на подальше оброблення в іншу програму. Формуючи запит, необхідно визначити вигляд вихідної таблиці запиту та у разі необхідності вказати критерії пошуку записів у таблиці бази даних. При цьому замість того, щоб набирати команду на мові SQL, можна заповнити форму запиту, яка розміщується у вікні запиту. Метод формування запиту шляхом заповнення форми досить простий для вивчення і розуміння. Він може застосовуватися користувачем, який має мінімальні навички роботи з Windows.Елементи вікна MS-Query. Вікно MS-Query складається зі стандартних елементів: заголовка вікна, рядка меню, лінійки ін-струментів і робочого поля. Більшу частину вікна MS-Query займає робоче поле для роз-ташування вікон запитів. Кількість цих вікон лімітується лише наявним обсягом оперативної пам’яті. Кожне вікно запиту може поділятись на три частини:? зона таблиць. Тут дається перелік полів кожної таблиці (файла) бази, дані яких використовуватимуться під час форму-вання вихідної таблиці (таблиці запиту);? зона критеріїв. Тут встановлюються умови (фільтри), за якими під час формування вихідної таблиці запиту перевіряються рядки таблиць бази даних;? зона даних запиту. Тут встановлюються поля (колонки), з яких має складатися вихідна таблиця запиту, а після виконання запиту подаються рядки даних цієї таблиці.У вікні запиту завжди відображається (у тому чи іншому ви-гляді) третя зона — зона даних запиту. Перша та друга зони мо-жуть бути сховані.У рядку меню завжди є пункт випадного меню Файл. За наяв-ності у робочому полі хоча б одного вікна запиту рядок меню доповнюється іншими пунктами випадних меню: Правка, Перегляд, Формат, Таблиця, Критерії, Записи, Вікно.Частина команд з цих меню, які найчастіше використовують-ся, дублюється на лінійці інструментів у вигляді таких кнопок: Створити запис, Відкрити запит, Зберегти запит, Перегляд SQL, Показати/сховати таблиці, Показати/сховати критерії, Додати таблицю, Критерій дорівнює, Цикл за груповими операціями, Сортувати за зростанням, Сортувати за зменшенням, Виконати запит, Автоматичний режим, Довідка.Створення запитів. У разі створення запиту загалом потрібно визначити: таблиці бази, які використовуватимуться для отримання інформації; спосіб об’єднання даних цих таблиць; поля вихідної таблиці запиту; критерії відфільтровування необхідної інформації.Розглянемо процес створення запиту на такому прикладі: тре-ба визначити прізвища і телефони всіх зареєстрованих покупців. Файл реєстрації (довідник покупців) має ім’я Pokupec.dbf. Для створення запиту слід запустити MS-Query. Запуск MS-Query здійснюється шляхом використання стандартних засобів запуску програм Windows або безпосередньо в Excel командою Дані/Отримати зовнішні дані.У разі запуску MS-Query засобами Windows відкриється діа-логове вікно MS-Query, у якому потрібно вибрати команду Файл/Створити запит або натиснути на кнопку Створити за-пит. На екрані з’явиться вікно для вибору джерела даних, тобто для вибору відповідного ODBC-драйвера. При запуску MS-Query з Excel відразу відкриється діалог вибору джерела даних. Після визначення джерела даних відкриється діалог Додати таблиці, в якому потрібно вказати ім’я таблиці (файла) бази, що містить не-обхідні дані. Коли таблицю знайдено у каталозі диска, її можна додати у два способи: або один раз клацнути мишею на імені файла у полі Ім’я таблиці, а потім на кнопці Додати, або два рази клацнути на імені файла. Для завершення операції додавання таблиць необхідно клацнути на кнопці Закрити.Подальша робота з визначення запиту здійснюватиметься в його вікні. На початку роботи це вікно горизонтальною лінією буде поділене на дві частини: зону таблиць і зону даних запиту. «Узявшись» мишею за цю лінію, можна зміщувати її угору або униз, змінюючи таким чином розміри ділянок вікна запиту. В зо-ні таблиць розташовується маленьке віконце з іменем доданої таблиці бази даних (у даному разі це таблиця Pokupec) і списком її полів. Під лінією поділу ділянок вікна знаходиться рядок заго-ловків (назв полів) вихідної таблиці. До визначення її полів цей заголовок має лише одне порожнє поле. Після виконання запиту під рядком заголовків з’являться відібрані рядки даних. Але для того щоб можна було виконати запит, треба визначи-ти, з яких полів таблиці бази і в які поля (колонки) вихідної таб-лиці запиту вибиратиметься інформація. Це можна зробити в один з таких способів:? двічі клацнути мишею на імені поля у вікні таблиці бази. Це ім’я буде перенесене у рядок заголовків зони даних. Якщо у вікні таблиці бази вибрати символ зірочки (*), то у рядок заголовків будуть перенесені назви всіх її полів;? виділити поле в таблиці і, тримаючи натиснутою ліву кноп-ку миші, перетягти його у зону даних;? у зоні даних клацнути мишею у порожньому полі рядка за-головків. У полі з’явиться вертикальна риска (курсор уведення) і кнопка списку полів таблиці бази даних. Тепер можна або ввести з клавіатури ім’я поля таблиці бази, або натиснути на кнопку і вибрати його у списку, який відкриється після цього натискання;? з меню Записи вибрати команду Додати колонку.Характерна особливість останнього способу полягає у тому, що він дозволяє давати колонкам вихідної таблиці запиту заголовки, відмінні від назв полів таблиці бази даних.Для даного прикладу у вихідну таблицю запиту потрібно до-дати два поля таблиці Pokupec: Telefon і Fio. Кожен раз з дода-ванням нового поля виконуватиметься обробка запиту і відповідна колонка вихідної таблиці заповнюватиметься даними. Це пояснюється тим, що за умовчання встановлено режим Запитувати автоматично. У разі значних розмірів бази це відбирає багато часу. Тому є сенс відключити автоматичне виконання запиту. Для цього можна або перевести кнопку Автоматичний режим у стан «вимкнуто», або зняти «галочку» з пункту меню Записи/Автоматичний режим. Після вимкнення режиму Запитувати автоматично кожен раз для виконання запиту потрібно буде або натискати на кнопку Виконати запит, або вибирати пункт меню Записи/Виконати запит. Перегляд таблиці даних запиту. Після виконання запиту в зоні даних з’являться відібрані рядки даних. Для перегортання сторінок даних використовуються стандартні засоби: клавіша Page Down (наступна сторінка), клавіша Page Up (попередня сторінка) і вертикальна лінійка прокрутки. Для перегляду довгих записів, яким не вистачає місця на екрані, використовуються клавіші зі стрілками (?, ?) і горизонтальна лінійка прокрутки. Для збільшення кількості рядків на сторінці необхідно збільшити її висоту. Щоб збільшити висоту сторінки, треба сховати верхню частину вікна запиту, де знаходяться таблиці даних. Для цього знімається позначка з пункту меню Вигляд/Таблиці або натискається кнопка Відображення таблиць. Повторне виконання однієї з вказаних команд відтворює зображення таблиць бази даних на екрані.Для швидкого переходу до потрібного запису за його номером можна використати меню, комбінації клавіш і спеціальні кнопки, що знаходяться у нижньому лівому куту.За допомогою пункту меню Записи/Перейти можна виконати перехід до конкретного запису за його номером у файлі бази да-них.Другий спосіб переходу до потрібного запису — натискання відповідної комбінації клавіш: Сtrl + PgDn — наступний запис; Ctrl + PgUp — попередній запис; Ctrl + End — останній запис; Ctrl + Home — перший запис.Третій спосіб швидкого переходу до потрібного запису — введення номера запису у спеціальне поле з написом Запис або натискання на відповідну кнопку переходу (до першого, до попе-реднього, до наступного і до останнього запису) з лівої і правої сторони цього поля. Вводячи число у поле Запис, можна перейти до потрібного запису за його номером.Редагування даних. Таблиця із записами може знаходитись або у режимі Захист від редагування, за якого внесення будь-яких змін у запис неможливе, або у режимі Редагування, який дає змогу модифікувати дані бази. Переключення з одного режиму на інший виконується за допомогою пункту меню Записи/Дозволити правку.На початку кожного запису в зоні даних може знаходитися маркер запису (зірочка означає вільний запис, чорний трикутник — поточний запис), а під час редагування запису у його маркері з’являється символ олівця (?). Хоча дані редагуються у зоні таб-лиці запиту, модифікований запис зберігається на диску, як тіль-ки покажчик поточного запису перейде на інший запис. Отже, користувач має можливість редагувати записи таблиці бази да-них, при цьому збереження модифікованих записів виконувати-меться автоматично, без будь-яких додаткових дій з боку корис-тувача. Після збереження запису символ внесення змін у цей запис зникає.Для виправлення помилок в даних використовуються такі кла-віші: Delete — для вилучення символу за курсором; Backspace — для вилучення символу перед курсором; Esc — для відмови від змін у поточному запису.Для того щоб вилучити або скопіювати поле, запис чи колон-ку, їх необхідно спочатку виділити. Поле вважається виділеним, якщо: текст у цьому полі виділено; курсор уведення знаходиться у цьому полі; курсор миші встановлено на лівій межі цього поля (при цьому він перетворюється у стрілку, яка вказує праворуч) і клацнуто лівою кнопкою миші.Окремий запис виділяється клацанням мишею на маркері цьо-го запису. Кілька записів, які утворюють суцільну зону, виділя-ються протягуванням курсору миші по їхніх маркерах.Окрема колонка виділяється клацанням мишею на заголовку цієї колонки. Кілька колонок, які утворюють суцільну зону, виді-ляються протягуванням курсору миші по їхніх заголовках.Після виділення поля (колонки) чи запису (рядка) їх можна вилучити. Для цього або в меню Правка обирається пункт Вилу-чити, або натискується клавіша Delete. Якщо вилучається запис, то відкривається діалог, який вимагає підтвердження щодо вилу-чення запису.Зміна зовнішнього вигляду таблиці запитів. У меню Формат є стандартні пункти Шрифт, Висота рядка і Ширина колонки, які визначають зовнішній вигляд таблиці. До стандартних операцій належать також коригування висоти рядків і ширини колонок за допомогою миші.За значної кількості колонок у таблиці на сприйняття інформації відчутно впливає черговість їх розташування. Процедура переміщення колонок досить проста. По-перше, колонку, яку потрібно змістити, необхідно виділити, клацнувши мишею на її імені. Потім, не відпускаючи кнопки миші, її можна перемістити на потрібне місце.Будь-яку колонку можна усунути з екрана без її вилучення з таблиці запиту. Для цього треба виділити якесь поле цієї колонки або її всю і виконати команду Формат/Сховати колонки. Для то-го щоб показати приховану колонку, необхідно виконати коман-ду Формат/Показати колонки. При цьому відкривається діалог Показати колонки, в якому перелічено імена колонок. У видимих колонок біля імені є відповідні позначки.Дані запиту можуть упорядковуватися за зростанням або за зменшенням значень полів.Для виконання операцій впорядкування необхідно виділити потрібну колонку і клацнути на одній з наведених кнопок: ліва кнопка призначена для впорядкування даних за зростанням, а права — за убуванням значень відповідного поля. Критерії впо-рядкування можуть бути також вказані у діалозі Сортування, який відкривається після вибору команди Записи/Сортувати.Можна виконувати впорядкування і за кількома полями, якщо їх вказати у списку. При цьому слід ураховувати, що впорядку-вання великої кількості даних потребує чимало часу.Для того щоб у вихідній таблиці запиту не було ідентичних рядків, треба в меню Вигляд вибрати пункт Властивості запиту і у діалозі, який після цього відкриється, включити параметр Тільки унікальні значення.Перенесення даних в Excel. Перший спосіб перенесення да-них потребує таких підготовчих дій: виділяються дані, які треба перенести в Excel; виконується команда Правка/Копіювати або натискується комбінація клавіш Ctrl+C.Завдяки цим діям зміст виділеної зони буде перенесений у бу-фер тимчасового збереження і після активізації Excel командою Правка/Вставить або натисканням комбінації клавіш Ctrl+V йо-го можна вставити у будь-яке місце робочого аркуша. У робочий аркуш будуть вставлені лише дані без найменувань полів. Якщо перед поверненням у Excel виконати команду Файл/Зберегти, то це дасть змогу потім відкривати запит командою Файл/Відкрити запит.Другий спосіб може бути використаний лише тоді, коли ство-рення запиту починається в Excel з допомогою команди Да-ні/Отримати зовнішні дані. Для повернення в Excel з передаван-ням даних необхідно виконати команду меню Файл/Повернути дані в Microsoft Excel. Відкриється діалог Отримання зовнішніх даних, в якому запитується, в якому місці робочої книги Excel і як мають бути розміщені ті дані, що передаються з MS-Query. Якщо у цьому діалоговому вікні встановити параметр Зберегти запит, то у подальшому можна буде викликати MS-Query, по-двійно клацнувши на цих даних. Запит буде виконано знову. Як-що встановити параметр Включати імена полів, то в Excel будуть передані імена полів бази даних.MS-Query передає в Excel лише копію оригінальних даних. Тому у разі їх зміни відповідні зміни в Excel не відбуваються. Актуалізацію даних можна виконати за допомогою команди Да-ні/Оновити дані. Крім того, якщо після повернення з MS-Query виконати команду Дані/Отримати зовнішні дані, то відкриється діалог, в якому крім вже відомих параметрів для включення імен рядків і колонок є кнопка Оновити дані, яка виконує актуалізацію даних, і Правка запиту, яка дає змогу знову повернутися в MS-Query для редагування запиту.Фільтрування даних. Критерії відбору. Одна з найважливіших функцій будь-якої інформаційної системи — відбір або фільтрування даних. Виконання цієї функції досягається шляхом накладання критеріїв відбору. Саме вони дають змогу отримувати інформацію, яка задовольняє ті чи інші потреби.Для того щоб визначити потрібні критерії, необхідно відобра-зити зону критеріїв у вікні запиту. Це досягається або увімкнен-ням кнопки Показати/Сховати критерії, або виконанням коман-ди Перегляд/Критерії. Після цього з’являється зона критеріїв.Перший рядок цієї зони, який позначено як Поле, признача-ється для занесення назв полів (колонок) таблиці бази даних, зна-чення яких перевірятимуться під час фільтрації записів. Клітини інших рядків призначені для введення умов, яким мають відповідати ці поля відібраних записів бази даних. Умови, що знаходяться в одному рядку області критеріїв, поєднуються між собою оператором «І», а ті, що знаходяться у різних рядках, — оператором «Або». За виконання команди кожний рядок таблиці бази даних перевіряється на відповідність умовам кожного рядка критеріїв. Якщо рядок таблиці бази відповідає умовам хоча б одного рядка критеріїв, то цей рядок бази з’являється в зоні даних запиту.Для визначення поля таблиці бази даних, значення якого пе-ревірятиметься за фільтрації записів, можна застосувати один з таких способів:? увести з клавіатури ім’я поля таблиці бази даних у будь-яке порожнє поле першого рядка зони критеріїв;? поставити курсор миші на ім’я поля таблиці бази даних, натиснути ліву кнопку миші і, не відпускаючи її, перетягнути поле у зону критеріїв;? клацнути мишею на порожньому полі першого рядка зони критеріїв. На цьому полі буде встановлено кнопку випадного списку з іменами полів таблиці даних. Треба розкрити цей список (клацнув¬ши мишею на кнопці списку) і вибрати зі списку потрібне ім’я;? виконати команду Умови/Додати умови.У разі використання останнього способу розкривається діало-гове вікно Додавання умови, до якого можна ввести всі необхідні умови відбору (фільтрування) записів таблиці бази даних. Коли ж використовуються інші способи, вводиться лише одна умова. Її можна ввести або з клавіатури, або через діалогове вікно. В останньому випадку треба два рази клацнути лівою кнопкою миші на полі введення умови. Формуючи умови, найчастіше за-стосовують такі оператори:дорівнює = між Betweenне дорівнює <> не між Not Betweenбільше > схоже на Likeбільше або дорів-нює >= не схоже на Not Likeменше < порожнє Is Nullменше або дорів-нює <= не порожнє Is Not Nullміститься у In і Andне міститься у Not In або OrУмови для символьних полів. У разі уведення умови для сим-вольного поля бази у відповідному полі зони критеріїв уводиться потрібна послідовність символів. Якщо ця послідовність містить у собі пропуски або спеціальні символи, її слід взяти в одинарні лапки, а краще завжди за уведення символьних значень викорис-товувати лапки. Скажімо, потрібно отримати прізвища і телефони тих покуп-ців, які живуть у Києві. Один із способів одержання такої інфор-мації складається з таких дій:? якщо на екрані відсутня зона для введення критеріїв, клац-нути лівою кнопкою миші по кнопці Відображення умов;? поставити курсор миші на ім’я поля Misto таблиці Pokupec, натиснути ліву кнопку миші і, не відпускаючи її, перетягнути назву поля у зону критеріїв;? у рядку «Значення» зони критеріїв під полем Misto двічі клацнути лівою кнопкою миші; ? у діалоговому вікні Зміна умови натиснути на кнопку Зна-чення;? після розкриття списку значень поля Misto, які є у таблиці Pokupec, вибрати потрібне значення (тобто Київ) і натиснути кнопку ОК;? після повернення у діалогове вікно Правка критерію нати-с¬нути кнопку ОК.Наслідком цих дій буде занесення в зону критеріїв умови від-бору даних з таблиці бази даних.Умова: MISTOЗначення: Київабо: Значно розширює можливості відбору символьної інформації застосування шаблонів, які будуються за допомогою спеціальних символів (процента і підкреслення). Символ процента (%) озна-чає будь-яку кількість символів, а символ підкреслення (_) — лише один. Якщо, наприклад, треба отримати дані за усіма това-рами, назва яких починається з літери «Л», то у разі уведення та-кої умови з клавіатури потрібно набрати Like ‘Л%’. Для того щоб спростити застосування подібних конструкцій, у діалогових вік-нах, призначених для введення умов, є такі оператори: почина-ється з (Like ‘...%’), не починається з (Not Like ‘...%’), закінчу-ється на (Like ‘%...’), не закінчується на (Not Like ‘%...’).Інколи варто знати, чи містить дане поле бази якесь значення, чи воно порожнє. Під порожнім полем розуміється поле, в яке ще не вводилася ніяка інформація. Якщо поле вміщує нуль або пропуски, то воно вже не є порожнім. Критерій порожнього поля виглядає так: Is Null (є порожнім). Перевірку на те, що поле не є порожнім, можна виконати за допомогою оператора Is Not Null. У разі введення умов для числових полів лапки не використо-вуються.За уведення з клавіатури умов для полів типу дати або часу замість лапок слід використовувати знаки номера (#) (наприклад, <= #01.01.02#). Уводячи умову в діалоговому вікні, цього знаку треба уникати, оскільки інакше буде помилка.Розглянемо кілька прикладів конструювання критеріїв. Вибірка з використанням оператора In («міститься у» чи «належить»). Формулювання запиту: отримати інформацію про товари, ціна яких міститься у 760, 925, 997 (тобто ціна яких дорів¬нює або 760, або 925, або 997).Умова (поле): CINAЗначення: In (760,925,997)або: Вибірка з використанням оператора Between («між»). Фор-мулювання запиту: вибрати відомості про товари, ціни на які знаходяться у діапазоні від 775 до 1280 включно.Умова (поле): CINAЗначення: Between 775 And 1280або: Вибірка з використанням оператора Like ‘%...’ («закінчуєть-ся на»). Формулювання запиту: отримати інформацію (файл Zakaz.dbf) про замовлення на комп’ютери з тактовою частотою 1000 МГц (у файлі Zakaz назва таких комп’ютерів та їх код за-кінчується на 1000).Умова (поле): KODZЗначення: Like ‘%1000’або: Вибірка з обчисленням дати. Формулювання запиту: викорис-товуючи данi про продаж (файл Zakaz.dbf), з’ясувати, які товари було продано протягом семи днів, починаючи з 17.03.02 р.Умова (поле): DATAPЗначення: Between #17.03.02# And #17.03.02#+7або: Вибірка з використанням зв’язаних умов. У багатьох випадках однієї умови у запиті буває недостатньо. За визначення кількох умов необхідно враховувати їх взаємодію. Чи буде вибрано запис у разі обов’язкового виконання всіх умов, чи достатньо, щоб виконувалася будь-яка з них? У першому випадку критерій відбору створюється за пов’язування умов за допомогою логічного «І «. Запис обирається лише тоді, коли виконуються всі умови. Другий вид логічного зв’язку — зв’язок за допомогою логічного «АБО». У цьому випадку запис обирається, якщо виконується хоча б одна умова.Формулювання запиту: Отримати інформацію про замовлення (файл Zakaz.dbf), які були зроблені після 12.03.01 р. і вартість яких була не нижча 960 грн (тобто отримати інформацію із запи-сів, у яких значення поля DATAZ більше за 12.03.01 і в яких зна-чення добутка полів KILZ і CINA дорівнює або більше 960). За введеного критерію запис обиратиметься тільки тоді, коли обидві умови виконуються.Умова (поле): DATAZ CINA*KILZЗначення: >#12/03/01# або: >=960Формулювання запиту: Отримати інформацію про замовлен-ня, які були зроблені після 12.03.01 р. або вартість яких не нижча 960 грн. За введеного критерію запис обиратиметься у разі виконання хоча б однієї умови.Зв’язки як по «І», так і по «Або» можуть багаторазово зустрі-чатися в одному запиті.Умова (поле): DATAZ CINA*KILZЗначення: >#12/03/01# або: >=960Оброблення даних. У процесі отримання даних з бази вони можуть зазнати деякої попередньої обробки. Це досягається за рахунок використання під час визначення полів вихідної таблиці запиту не просто назв полів бази, а виразів з них або функцій для обчислення групових значень.Обчислення виразів. Розглянемо такий приклад. У таблиці ба-зи даних Tovar (Товар) є поле Cina (Ціна), а в таблиці даних за-питу потрібно відобразити ціну з урахуванням 20 % торгової на-цінки.Це можна виконати таким чином:? з меню Записи виконати команду Додати колонку, що при-веде до появи діалогового вікна з такою самою назвою;? у рядку Поле цього діалогового вікна увести формулу Cina*1.2;? як заголовок можна використати або той самий рядок з формулою, або будь-який пояснювальний текст, наприклад, ‘Ці-на з націнкою’. Пояснювальний текст уводиться у рядок Заголо-вок колонки.Обчислення групових значень. Розглянуті способи побудови запитів далеко не завжди дають змогу знайти відповіді на питан-ня, що виникають. Наприклад, навіть такий простий запит, як «Скільки є покупців?», неможливо висловити, використовуючи розглянуті вище можливості. Тому для визначення ознак, що ха-рактеризують деяку групу записів, у мові SQL існує низка спеці-альних функцій, притаманних усім її діалектам:Функція Обчислює для кожної групи записівСума Суму значень заданого параметраСереднє Середнє значення заданого параметраЧисло Кількість рядківМінімум Найменше значення заданого параметраМаксимум Найбільше значення заданого параметраКожна з цих функцій оперує сукупністю значень указаного параметра (за винятком функції Число) і обчислює єдине значен-ня для кожної заданої групи записів, яке характеризує цю групу. Параметром переважно є ім’я певного поля таблиці даних.Для визначення потрібної функції використовується кнопка Цикл за груповими операціями або пункт меню Записи/Додати колонку.Функції Сума і Число дають змогу дуже просто обчислювати різного роду підсумки. Наприклад, можна визначити загальну кі-лькість покупців, виконавши такі дії:? створюючи запит, до зони таблиць бази додати довідник покупців (файл Pokupec.dbf);? визначити поле таблиці бази, яке використовуватиметься як параметр функції (наприклад, поле KODP), і мишею перетягнути його заголовок у зону даних запиту;? увести функцію, яка оперуватиме параметром. Для цього в зоні даних запиту виділити колонку KODP і натискати у лінійці інструментів на кнопку Цикл за груповими операціями, допоки у заголовку таблиці даних запиту не з’явиться Число KODP;? якщо вимкнуто Автоматичний режим, то натиснути кноп-ку Виконати запит. У разі виконання цих дій під заголовком Число KODP з’я-виться підрахована загальна кількість записів у таблиці Pokupec. Оскільки таблиця Pokupec — це довідник покупців, де кожному покупцеві відповідає один запис, то кількість її записів збігати-меться з кількістю зареєстрованих покупців.Альтернативний спосіб створення запиту полягає у виборі з меню Записи команди Додати колонку. При цьому відкриється діалог, у якому потрібно виконати такі дії:? у першому рядку Поле, клацнувши мишею на кнопці зі стрілкою, розкрити список полів і вибрати поле бази KODP;? в останньому рядку Групова операція розкрити список функцій і вибрати функцію Число;? послідовно клацнути мишею на кнопках Додати і Закри-ти.Зверніть увагу на те, що у разі застосування операції Число не має значення, яке поле використовуватиметься як параметр. Це пояснюється тим, що ця функція обчислює кількість записів у групі (у даному випадку група — це вся таблиця) і на відміну від інших функцій не оперує значеннями параметра.Для обчислення лише певних записів до запиту потрібно включити відповідний критерій відбору. Внесення до попереднього запиту наведеного ліворуч крите-рію дасть змогу визначити загальну кількість покупців зі Львова, які зробили замовлення.Умова (поле): MISTOЗначення: ‘Львів’або: Для обчислення підсумкових значень для окремих груп запи-сів у вихідну таблицю даних запиту необхідно внести поля гру-пування записів. Якщо з попереднього запиту вилучити критерій відбору записів, а у вихідну таблицю запиту додати поле MISTO, то після його виконання у полі Число(KODP) буде показано кіль-кість зареєстрованих покупців для кожного міста.Для аналізу продажу (його обсягів та вартості) по окремих днях до вихідної таблиці запиту необхідно додати поля Число (KILP), Сума KILP*CINA і DATAP. У першому виводитиметься інформація про кількість продажу за день, у другому — вар¬тість продажу, а у третьому — дата продажу. Крім того, поле дати продажу (DATAP) необхідне ще й для групування записів за датою.Використання функцій у критеріях відбору. Розглянуті функції для обчислення групових значень можна використовувати не тільки у полях вихідної таблиці запиту, а й у зоні критеріїв для відбору відповідних груп записів. Припустимо, що потрібно визначити коди товарів, які за період з 13.03.02 р. по 20.03.02 р. мали попит більш як у одного покупця (були куплені більш як одним покупцем). Визначити запит на отримання цієї інформації можна таким чином:? вибрати таблицю бази з даними з продажу (Zakaz.dbf);? у вихідну таблицю запиту занести поле з кодом товару (KODT);? виконати команду Критерії/Додати критерії, що приведе до відкривання однойменного діалогового вікна;? у рядках діалогового вікна встановити показані зліва зна-чення. Це дасть можливість відбирати лише ті товари, які були куплені більш як одним покупцем;Групова операція: ЧислоПоле: KODTОператор: більшеЗначення: 1? натиснути кнопку Додати (для перенесення встановленої умови у зоні критеріїв);? у рядках діалогового вікна встановити нові значення для введення другої умови (період з 13.03.02 до 20.03.02) і, нарешті, послідовно натиснути кнопки Додати і Закрити.Групова операція: Поле: DATAPОператор: міжЗначення: 13.03.02;20.03.02У результаті зона критеріїв матиме наведений праворуч ви-гляд, що дасть змогу отримати потрібну інформацію.Умова (поле): Число(KODT) DATAPЗначення: >1 Between #13/03/02# And #20/03/02#Об’єднання таблиць. Поки що ми розглядали запити, які ви-бирали дані лише з однієї таблиці. Але в запиті можна викорис-товувати одночасно кілька таблиць бази даних і таким чином отримувати вихідну таблицю, яка матиме інформацію з усіх цих вхідних таблиць. Здатність об’єднувати кілька таблиць в одну є однією з найпотужніших можливостей мови SQL.Розпочнемо з досить простого об’єднання двох таблиць. Об’єднаємо список замовлень з адресами покупців, які зробили ці замовлення. Для цього, створюючи новий запит у діалоговому вікні Додати таблицю, потрібно вибрати два файли: Zakaz.dbf і Pokupec.dbf і лише після цього закрити діалог, натиснувши кнопку Закрити. Цей діалог не закривається автоматично. І якщо кілька разів натискати на кнопку Додати, то відбудеться додавання тої самої таблиці. За правильного виконання операції додавання у зоні вхідних таблиць вікна запиту з’являться два списки з переліком полів таблиці Zakaz і Pokupec. У таблиці Pokupec кожному покупцеві відповідає певний код, який знаходиться у полі KODP і для різних покупців має різне значення. Таким чином, таблиця Pokupec — це довідник покуп-ців, у якому кожного покупця можна знайти за його кодом.У таблиці Zakaz кожному замовленню також відповідає пев-ний код покупця. Але кількість записів з однаковим кодом у цій таблиці не обмежена (вона визначається кількістю замовлень, зроблених конкретним покупцем). Для того щоб довідкові відо-мості з таблиці Pokupec можна було використовувати у разі виведення інформації з таблиці Zakaz, необхідно визначити зв’язки між записами цих двох таблиць. MS-Query не встановлює зв’язки авто¬матично. Це повинен робити користувач. Слід зауважити, що імена полів з кодом покупця у таблицях Zakaz і Pokupec можуть збігатися (Zakaz.KODР і Pokupec.KODP), а можуть бути й різними.Визначення зв’язків (відношень) між таблицями. Для того щоб визначити зв’язки між двома таблицями, потрібно виконати такі дії:? бажано виключити режим Запитувати автоматично (у ра-зі великих розмірів таблиць це значно зменшить витрати часу);? установити курсор миші на ім’я потрібного поля в таблиці, до якої слід приєднати іншу (у нашому прикладі — поле KODP таблиці Zakaz, тобто Zakaz.KODP);? натиснути ліву кнопку миші і, не відпускаючи її, перемістити курсор миші на ім’я поля другої таблиці (у нашому прикладі — поле KODP таблиці Pokupec, тобто Pokupec.KODP). Між іменами двох полів різних таблиць з’явиться лінія, що відбиває зв’язок таблиць за відповідними полями.Альтернативний спосіб визначення співвідношення між двома таблицями — виконати в меню Таблиця команду Об’єднання.Визначення властивостей зв’язків. У MS-Query є можли-вість установлювати різні властивості зв’язків між таблицями. Найчастіше встановлюється такий тип зв’язку, за якого оби-раються записи з лівої і правої таблиці, що пов’язані заданим співвідношенням (дорівнює, не дорівнює, більше, менше і т. ін.). Це так зване справжнє об’єднання. Але трапляється, що необхідно побачити всі рядки з однієї таблиці і додатково деяку інформацію з іншої для тих рядків першої таблиці, які мають відповідний рядок, або для рядків ін-шої таблиці. Такий тип зв’язку має назву Зовнішнє об’єднання.Щоб дізнатися про тип встановленого зв’язку або змінити його, треба клацнути мишею на відповідній лінії між таблицями. Ця лінія зв’язку стане виділеною. Подвійне клацання на цьому зв’язку або виконання команди Таблиця/Об’єднання не тільки відкриє діалог Об’єднання, а й покаже параметри саме цього зв’язку. У діалоговому вікні можна встановити будь-який із вказаних типів зв’язку. За умовчання встановлюється перший тип з умовою «дорівнює». Саме такий тип зв’язку потрібно встановити для об’єднання списку замовлень з адресами покупців. Після встановлення зв’язку можна, наприклад, отримати список прізвищ і телефонів покупців з Києва, які замовили 486-й комп’ютер.Створення нової таблиці. За допомогою MS-Query можна створювати нові таблиці для баз даних. Для цього потрібно вико-нати команду меню Файл/Визначення таблиці. Відкриється діалог Вибір таблиці. У цьому діалозі потрібно вибрати таблицю, яка використовуватиметься як шаблон для нової. Якщо двічі клацнути на імені таблиці (файла бази даних), то відкриється діалог Перегляд визначення таблиці. У відповідних полях цього діалогу можна визначити ім’я та тип поля (символьне, чисельне і т. ін.) таблиці, довжину цього поля. Можна також додавати нові поля (кнопка Додати) та вилучати існуючі (кнопка Вилучити). Для того щоб завершити створення таблиці і записати її на диск, у першому рядку (Ім’я таблиці) діалогу слід замінити ім’я попередньої таблиці (шаблону) на нове ім’я. За спроби створити таблицю з таким самим ім’ям MS-Query попередить, що така таблиця не може бути створена.1.3. СХОВИЩА ДАНИХСпосіб отримання інформації безпосередньо з оперативних баз даних великих корпоративних систем створює для кінцевих користувачів значні труднощі. По-перше, це змушує користувачів формувати складні запити до даних, що зберігаються в різних місцях мережі й у різних форматах. По-друге, коли дані нагромаджуються в декількох незв’язаних оперативних базах даних, вони часто багато в чому дублюються, але при цьому ніяк не узгоджуються. У такому разі достовірну комплексну інформацію одержати практично неможливо, незва-жаючи на її надмірність. Навіть якщо всі дані зберігаються на центральному сервері БД, розібратися в їх складних структурах кінцевому користува-чеві, як правило, дуже складно. Тому виникає потреба у поперед-ній обробці оперативних даних, що збираються в різних відділах організації, не тільки для того, щоб зібрати їх в одному місці, а й для того, щоб узгодити їх та, виходячи з особливостей задач, які потрібно розв’язувати, очистити від непотрібних даних і зберегти в простій, зрозумілій та зручній для формулювання нерегламентованих запитів структурі. Саме це й є основною причиною появи так званих сховищ, або складів, даних, які мають зберігати лише необхідну, актуальну і точну інформацію з метою доставки її певним особам у потрібний час для прийняття ними обґрунтованих і своєчасних рішень.Потреба у повноцінній максимально швидкій інформаційній підтримці процесів прийняття рішень змушує не звертати увагу на очевидну ваду сховищ даних — на те, що вони містять явно надлишкову (оскільки вона дублює дані, що є в базах або файлах оперативних систем) інформацію.Іншою причиною, яка виправдує появу окремих сховищ да-них, може бути гальмування поточної роботи організації через те, що складні аналітичні запити до оперативної інформації можуть надовго блокувати таблиці баз даних, де вона зберігається, і захоплювати ресурси серверу, не даючи змоги вводити та модифікувати оперативні дані. Певна річ, така попередня підготовка даних має проводитися не самими кінцевими користувачами, а спеціальною групою адміністраторів сховища даних.Основні компоненти сховища даних наведено на рис. 2.1.1. Оперативні дані збираються з різних джерел, очищуються, узгоджуються, інтегруються й складаються в реляційне сховище. Потім вони (цілком або частково) підготовлюються для OLAP-аналізу. Вони можуть бути завантажені в спеціальну БД OLAP або залишені в реляційному сховищі. Рис. 2.1.1. Основні компоненти сховища данихДані реляційного сховища доступні для аналізу за допомогою різноманітних засобів побудови звітів. Але ті традиційні звіти, які створюються програмістами і призначені для безпосередньо-го використання особами, що приймають рішення, хоча і є над-звичайно простими у застосуванні, проте жорстко обмежені у функціональності (позбавлені гнучкості). Вони отримуються за допомогою певної множини запитів і, будучи достатніми для по-всякденного застосування, неспроможні відповісти на всі запи-тання до наявних даних, що можуть виникнути при прийнятті рішень. Результатом виконання цих запитів, як правило, є багато-сторінкові звіти. Особа, що приймає рішення, не може їх «про-крутити», «розгорнути» або «згорнути», щоб одержати бажане уявлення даних. Тому після ретельного вивчення цих звітів у неї з’являється нова серія запитань. Проте кожний новий непередбачений запит має бути спочатку формально описаний, закодований програмістом — тільки після цього він може бути виконаний. Час чекання в такому разі може сягати кількох годин і навіть днів, що здебільшого неприйнятне. Отже, зовнішня простота отримання інформації, чого активно домагається більшість замовників інфор¬маційно-аналітичних систем, обертається катастрофічною втратою гнучкості. За не дуже великих обсягів даних у реляційному сховищі та не дуже складних взаємозв’язків між таблицями непоганий спосіб виходу з цієї ситуації — відбір потрібних даних і перенесення їх для наступного аналізу в Excel за допомогою програми MS Query. Але у разі роботи з великою кількістю реляційних таблиць така задача залишається надто складною і проведення оперативного аналізу даних стає практично неможливим.Тому попереднє збирання, очищення та інтегрування даних — це ще не все, що потрібно кінцевому користувачеві. Йому потрі-б¬ні також:? зручніша, ніж це можуть забезпечити реляційні таблиці, структура даних (з погляду спрощення доступу до даних);? гнучкі інструменти для обчислень і перегляду інформації, які дають змогу просто й зручно розгортати і згортати дані, забезпечуючи можливість як перегляду деталізованої інформації, так і комплексного погляду на зібрану інформацію, її узагальнення та агрегацію; ? інструменти для здобуття знань, тобто інструменти оброб-лення даних, що дають змогу автоматизувати різні види отри-мання корисної аналітичної інформації, на основі якої можна ви-являти приховані тенденції, будувати стратегію розвитку, знахо-дити нові рішення. Тільки за наявності таких інструментів можна проводити серйозні аналітичні дослідження на базі всієї доступ-ної інформації про діяльність організації.Одним із засобів вирішення перших двох проблем є OLAP (On-Line Analytical Processing — оперативне аналітичне оброб-лення) — технологія організації даних відповідно до методів їх аналізу, що зменшує витрати часу і зусилля на створення необ-хідних звітів. Хоча OLAP і не є необхідним атрибутом сховища даних, але саме він найчастіше застосовується для аналізу нагро-маджених у сховищі відомостей.Важливим елементом сховища є метадані (або дані про дані). Вони містять інформацію про структуру, розміщення та трансформацію даних (повний опис усіх процесів завантаження даних), спеціальні програми для аналізу й подання даних у певних областях, а також додаткову інформацію про всі елементи сховища, що допомагає орієнтуватися в його складній структурі. Завдяки метаданим забезпечується ефективна взаємодія різноманітних компонентів сховища. Метаданими явно або приховано користуються всі групи користувачів сховища — від найменш підготовлених кінцевих користувачів, програми для яких управляються метаданими, до адміністраторів даних і розробників.У дуже великих організаціях підрозділи верхніх рівнів досить незалежні і мають розвинену організаційну та інформаційну структуру. При цьому потреби та пріоритети розв’язання певних задач також різняться. З іншого боку, інформація, необхідна для підтримки прийняття рішень на більш високому рівні, збирається і зберігається на більш низькому організаційному рівні в деталь-нішому вигляді. В таких організаціях навіть велика група адміністраторів не може контролювати сховище, що містить усі дані, та управляти ним. Поняття єдиного сховища даних у такому разі реалізується в концепції ієрархічних сховищ даних.1.4. ЗАСОБИ КОМП’ЮТЕРНОЇ КОМУНІКАЦІЇДля того щоб успішно продавати, мало запропонувати товар за привабливою ціною через розгалужену збутову мережу. Необ-хідно, використовуючи відповідні засоби стимулювання попиту, досягнути того, щоб розпізнавальні якості товару стали відомі цільовій групі покупців. Отже, умовою ефективності маркетинго-вої стратегії є розроблення програми комунікації з двома взаємо-пов’язаними цілями: «зробити відомим» і «зробити привабливим». Така програма має використовувати різні канали комунікації: тор¬говий персонал, рекламу, стимулювання попиту і зв’язки з громадськістю. Нижче буде розглянуто, як для успішного вирішення цієї проблеми можна використати комп’ютерні комунікації.Роль і місце електронних комунікацій у маркетингуНа сучасному висококонкурентному ринку можливість досту-пу до актуальної інформації стає все важливішим компонентом успіху у бізнесі. Застаріла інформація — це непотрібна інформація. Тому ті компанії, які навчились отримувати доступ до актуальної інформації, необхідної для прийняття рішень, та інтелектуально використовувати ці дані (наприклад, для обслуговування своїх покупців, удосконалення внутрішніх процесів або скорочення циклу розроблення продукції), мають значну перевагу над іншими.У маркетингових інформаційних системах комунікаційні опе-рації спрямовані на вирішення двох найважливіших завдань.По-перше, комунікаційна технологія з метою створення належних умов для спільної діяльності співробітників організації має забезпечити циркулювання між ними інформаційних потоків. По-друге, для ефективного узгодження попиту і пропозиції між учасниками процесу обміну ця технологія має забезпечити циркулювання інформаційних потоків, спрямованих на доведен-ня до відома суб’єктів ринку позиції, на яку претендує фірма або марка товару.Якщо перші потоки інформації є досить традиційними для будь-якої інформаційної системи, то другі характерні саме для маркетингової інформаційної системи. Ці інформаційні потоки (сукупність сигналів) ідуть від фірми на адресу різних аудиторій, у тому числі на адресу клієнтів, збувальників, постачальників, акціонерів, органів управління, а також власного персоналу. Саме сукупність таких сигналів і називають маркетинговою комунікацією. З погляду контролю за станом і змінами, які відбуваються у зовнішньому середовищі, інформаційна маркетингова система у рамках своєї основної діяльності зі збирання та оброблення ін-формації, що надходить із зовнішнього та внутрішнього середо-вища, повинна ретельно обробляти і систематизувати ініційовані впливом маркетингової комунікації сигнали.Будь-яка комунікація передбачає обмін сигналами між пере-давачем і приймачем з використанням системи кодування—деко-дування для запису та інтерпретації сигналів. Цей процес можна описати з допомогою таких елементів:1) передавача (окрема особа або організація), який є джерелом інформації;2) кодування, що являє собою процес перетворення ідей у символи, зображення, малюнки, форми і т. ін.;3) повідомлення, яке є сукупністю символів, які передаються передавачем;4) каналів передавання, за допомогою яких сигнал передаєть-ся від передавача до приймача;5) декодування — процесу, за допомогою якого приймач тлу-мачить символи, які надійшли від передавача;6) приймача, під яким розуміється цільова аудиторія;7) відгуку, який є реакцією приймача на отримання повідом-лення;8) зворотного зв’язку — частини відгуку приймача, яка над-ходить до передавача.Розподіл процесу комунікації на ці вісім елементів дає змогу виявити ключові умови ефективної маркетингової комунікації, серед яких заслуговують на особливу увагу такі:? цілі комунікації. Передавач повинен чітко розуміти, на яку саме аудиторію варто розраховувати і відгук якого типу йому потрібно отримати;? підготовка повідомлення. Необхідно враховувати поперед-ній досвід користувачів товару і процедуру декодування пові-домлення, якої дотримується цільова аудиторія;? планування каналів. Передавач повинен передавати своє повідомлення каналами, які ефективно доводять його до цільової аудиторії;? ефективність повідомлення. Передавач повинен за сигна-лами зворотного зв’язку оцінювати відгук цільової аудиторії на передане повідомлення.Ці умови ефективності визначають сукупність рішень, які входять у будь-яку програму маркетингової комунікації.Для «традиційних» засобів масової інформації, до яких нале-жать телебачення, радіо, газети, журнали, а також пряма поштова реклама та усна реклама, характерна односпрямована комунікаційна модель. У рамках цієї моделі фірма передає інформаційний зміст користувачеві, застосовуючи деяке комунікаційне середовище. Але зворотний зв’язок між користувачем і фірмою має досить обмежений характер. Тому в межах цієї традиційної моделі клієнт займає досить пасивну позицію, оскільки його свобода вибору зведена до мінімуму можливих дій, таких, наприклад, як заповнення і відправлення поштою вкладеного у журнал купона.З розвитком телекомунікацій, супутникових систем зв’язку, комп’ютерних технологій цілі та зміст маркетингової комунікації значно змінюються. Ці зміни відбуваються за такими напрямами:? завдяки інтерактивності нових комунікаційних каналів споживачі мають змогу не лише отримувати інформацію, а й від-бирати і замовляти її, а також посилати відповіді. Таким чином відбувається рух у напрямі реклами згідно із запитом;? нові засоби забезпечують покупцям доступ до величезних банків даних у найрізноманітніших сферах (наприклад, пропози-цій товарів, їх порівняльних характеристик, цін і т. ін.). У резуль-таті фірми з кожним роком мають справу з усе більш поінформо-ваними клієнтами. Отже, реклама стає більш фактографічною, конкретною і вже слугує скоріше помічником покупця, ніж засо-бом продажу;? значно вищою стає селективність реклами. Об’єднання можливостей телефону, комп’ютера і телевізора дає змогу спрямовувати індивідуалізовані повідомлення ретельно підібраній аудиторії. Таким чином, розвиток іде у напрямі персоналізованої електрон¬ної пошти, яка забезпечує більш високу ефективність рекламної комунікації. У деяких секторах виробництва розвинених країн все ширше застосовуються персоналізовані повідомлення. Наприклад, доступ до центральної бази даних бюро дорожнього руху дає змогу ідентифікувати всіх, хто декілька років тому придбав автомобіль певної моделі і, відповідно, може мати намір у найближчому майбутньому купити нову машину. Всім їм за допомогою прямої розсилки направляються індивідуальні пропозиції;? розвиток регіонального телебачення також сприяє селективності комунікацій. Поява місцевих каналів полегшує доступ на телебачення торговельних та промислових фірм. Локальне телебачення може легше адаптуватися до особливостей регіональних ринків;? розширення географічних зон мовлення за допомогою сис-тем супутникового зв’язку посилює наднаціональний характер рекламних кампаній та торгових марок.Наслідком усіх цих змін стає переадресування технічним засобам комунікації переважної частини функцій, раніше виконуваних торговими посередниками. Правильно адресоване повідомлення, телефон, каталог, доступ до якого значно спрощується завдяки телевізору чи комп’ютеру, дає змогу швидше донести точніші та повніші відомості, аніж розповідь торгового агента. У цьому при¬чина швидкого розвитку прямого діалогу між фірмою та ринком.З розвитком інформаційних технологій контакт з клієнтом пе-рестає бути привілеєм лише продавця і переходить до організації у цілому. Навіть за скорочення торгового персоналу кількість таких контактів збільшуватиметься. Тому важливо, щоб організація була орієнтована на підтримування таких контактів. У зв’язку з інтенсифікацією діалогу між фірмами та суб’єктами ринкових відносин все важливішу роль починають відігравати комунікаційні служби цих фірм, в обов’язки яких входить підтримування зв’язків з громадськістю, ринком, покупцями та споживачами продукції. Комунікаційна служба організації несе відповідальність за своєчасну підготовку і відправлення відповідних матеріалів, їх вигляд й однозначне тлумачення тими, для кого вони призначені. Особливо значне навантаження на комунікаційну службу припадає у тому разі, коли організація дотримується інтерактивного маркетингу і, як наслідок, застосовує інтерактивну рекламу.Інтерактивна реклама — це персоналізовані рекламні пові-домлення, кожне з яких має на меті встановлення діалогу з поте-н¬ційним покупцем шляхом заохочення його відгуку. Цей вид реклами спрямований на вирішення двох завдань:? створити імідж (сприятливе ставлення, яке у слушну нагоду спонукатиме зробити покупку);? водночас з вирішенням першого завдання досягти відгуку, який дасть змогу якнайшвидше оцінити ефект повідомлення і створить основу для налагодження комерційних відносин. Нині саме такий стиль завдяки своєму безпосередньому зв’язку з інтерактивним маркетингом інтенсивно розвивається.Методи комп’ютерної комунікаціїНайефективнішим засобом отримання актуальної інформації на сьогодні є комп’ютерні мережі.Комп’ютерну мережу можна визначити як сукупність двох або кількох комп’ютерних систем, з’єднаних лініями зв’язку, до складу яких входить спеціальне апаратно-програмне забезпечен-ня для підтримки процесу обміну інформацією. Об’єднання комп’ютерів у мережу дає змогу за рахунок забез-печення реальної і загальнодоступної інформаційної взаємодії збільшити продуктивність праці людей, які на них працюють. Така взаємодія називається телекомунікацією. Мета створення будь-якої комп’ютерної мережі — забезпе-чення доступу до певних ресурсів. Комп’ютери (у сукупності з відповідним програмним забезпеченням), які здійснюють функції обслуговування і розподілення ресурсів системи — дисків, ката-логів, файлів, принтерів, модемів і т. ін., називаються серверами.Абонентські комп’ютери, з якими користувачі працюють і надсилають запити до серверів з метою отримання доступу до загальних ресурсів, називаються робочими станціями, або клієн-тами.Розпочинаючи роботу, кожна робоча станція завантажує в оперативну пам’ять свою копію операційної системи, а в міру, як виникає потреба у вирішенні конкретних завдань, — і копії необхідних прикладних програм. Тому кожна робоча станція може використовуватися як немережевий, локальний комп’ютер. Єдина її відмінність від автономного комп’ютера полягає у тому, що вона може підключитися до мережі й мати доступ не тільки до своїх ресурсів, а й до ресурсів мережі. Для комунікації з мережею робоча станція застосовує спеціальне програмне забезпечення, завдяки якому вона може використовувати цю мережу для відправлення та отримання інформації.Якщо клієнтом може бути будь-який комп’ютер, то до якості і потужності серверів висуваються додаткові вимоги залежно від їх функцій. У комп’ютерній мережі може бути кілька серверів. Мережевий сервер підтримує виконання функцій мережевої опе-раційної системи, термінальний — виконання функцій багатоко-ристувацької системи, файл-сервер — роботу з файлами. Сервер баз даних забезпечує оброблення баз даних у багатокористувацьких системах. Він є засобом вирішення мережевих задач, у яких локальні мережі застосовуються для спільної обробки даних, а не просто для організації колективного використання віддалених зовнішніх пристроїв. У разі об’єднання персональних комп’ютерів застосовуються в основному два способи зв’язку між ними. Перший спосіб — об’єднання комп’ютерів у локальну мережу. Засобом такого об’єд¬нання слугує спеціальний мережевий кабель. Використовується кілька видів такого кабелю: коаксіальний, оптико-волоконний і типу «кручена пара». Передавання інформації здійснюється за допомогою так званого мережевого адаптера (або мережевої інтерфейсної плати), який переводить дані комп’ютера у відповідний формат і надсилає їх кабелем до мережевої інтерфейсної плати іншого комп’ютера. Приймаючи дані, інтерфейсна плата перетворює їх у форму, звичну для персонального комп’ютера, і надсилає в оперативну пам’ять. Такі перетворення потрібні у зв’язку з тим, що дані з комп’ютера надходять у паралельній формі (кількість паралельних ліній залежить від розрядності комп’ю¬тера), а кабелем вони передаються послідовно, біт за бітом. Цей спосіб дає змогу отримати швидкодіючу і надійну мережу, але вона може працювати лише на досить обмеженій території (у межах одного відділення або організації). До загальних ресурсів локальної мережі зокрема належать:? диски одного або декількох серверів з даними, що на них зберігаються;? мережеві принтери;? послуги, які надає мережа (доступ до великих машин та ін-ших мереж, ліній зв’язку з відповідним програмним забезпечен-ням для передавання інформації і т. ін.);? можливість взаємодії з іншими комп’ютерами, що входять до мережі.Відстань між об’єднаними у локальну мережу комп’ютерами, як правило, не може перевищувати кількох кілометрів.Другий спосіб об’єднання комп’ютерів — зв’язок окремих комп’ютерів або територіально віддалених локальних мереж на основі використання комунікаційних послуг, що надаються від-повідними організаціями. Такий зв’язок дає змогу передавати ін-формацію на дуже великі відстані. Мережі передачі даних, роз-раховані на обслуговування територій, віддалених на сотні і тисячі кілометрів, називають глобальними. Можливості таких електронних ліній зв’язку дають змогу користувачам отримувати найактуальнішу інформацію та швидко і чітко реагувати на ситу-ації. Завдяки своєчасному отриманню даних співробітники мо-жуть приймати кваліфікованіші рішення, а організації — опера-тивно діяти в місцевій, національній або глобальній економічній ситуації, що швидко змінюється.Найдешевшим (але й найповільнішим) варіантом віддаленого зв’язку є використання звичайної телефонної мережі і модемів. Дальність такої мережі практично необмежена і залежить лише від стану та якості телефонних каналів. Коли комп’ютер застосо-вується для передавання інформації у телефонну мережу, при-значення модему полягає у заміщенні сигналу, якій надходить з комп’ютера (сполучення нулів та одиниць), електричним сигна-лом з частотою, що відповідає робочому діапазону телефонної лінії. Коли комп’ютер застосовується для приймання інформації з телефонної лінії, модем повинен прийняти сигнал з телефону і перетворити його на цифрову інформацію, «зрозумілу» комп’ю-теру. На виході модему інформація підлягає МОдуляції, а на вході — ДЕМодуляції. Звідси і назва МОДЕМ. Для вирішення питань комутації в глобальній мережі можуть використовуватися так звані Host-машини, які встановлюються у її вузлах (хост-вузли). У ролі хост-вузла може виступати будь-який персональний комп’ютер, який має пряме мережеве з’єднання і який надає користувачам доступ до своїх засобів і служб. Фізичні канали зв’язку, що створюють комутаційну ме-режу шляхом об’єднання множини серверів і Host-комп’ютерів, називаються магістральними каналами. За способом передавання інформації обчислювальні мережі поділяються на мережі комутації каналів, мережі комутації по-відомлень, мережі комутації пакетів та інтегральні мережі.У мережі з комутацією каналів з’єднання протягом усього се-ансу зв’язку залишається незмінним і недоступним для інших абонентів. Коли робиться виклик, то виділяється певна частина цієї мережі, яка створює пряме з’єднання. Прикладом такої ме-режі є телефонна мережа. Хоча такий спосіб передавання інфор-мації легко реалізувати, він має суттєву ваду — неефективність використання такого дорогого ресурсу, яким є мережа.У мережі з комутацією повідомлень інформація передається порціями, які називаються повідомленнями. Пряме з’єднання пе-реважно не встановлюється, а передавання повідомлення почина-ється після звільнення першого каналу і так допоки повідомлення не дійде до адресату. Кожен сервер виконує прийом інформації, її збирання, перевірку, маршрутизацію і передавання повідомлення. Вадою комутації повідомлень є низька швидкість передавання даних і неможливість проведення діалогу між клієнтами, хоча вартість передавання зменшується.У разі комутації пакетів обмін здійснюється короткими пакетами з фіксованою структурою. Пакет — це частина повідомлення, яка відповідає встановленому стандарту. Мала довжина пакетів дає змогу запобігти блокуванню ліній зв’язку і збільшенню черги у вузлах комутації. Вона забезпечує швидке з’єднання, низький рівень помилок, надійність та ефективність використання мережі, але виникає проблема маршрутизації, яка вирішується програмно-апаратними методами.Мережі, що забезпечують комутацію каналів, повідомлень і пакетів, називаються інтегральними. Вони з’єднують кілька комутаційних мереж. Частина інтегральних каналів використовується монопольно, тобто для прямого з’єднання. Прямі канали створюються на час проведення сеансу зв’язку між різними комутаційними мережами. По закінченні сеансу прямий канал розпадається на незалежні канали. Інтегральні мережі ефективні, якщо обсяг інформації, що передається по прямих каналах, не перевищує 10—15 %.Під час розроблення комп’ютерних мереж виникає проблема погодження взаємодії комп’ютерів, ліній зв’язку та інших при-строїв. Вона вирішується за допомогою встановлення певних правил, які називаються протоколами. Одним з таких важливих міжмережевих протоколів є протокол TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internetwork Protokol — протокол управління пе-редаванням/міжмережевий протокол). За його розроблення ви-ходили з того, що комп’ютери всіх видів повинні мати можли-вість спільного використання мережевих засобів і безпосередньо взаємодіяти один з одним як одна ефективно інтегрована ком-п’ютерна мережа. Протокол TCP/IP ґрунтується на концепції од-норангової мережі, у якій всі комп’ютери, об’єднані за допомогою цього протоколу в єдину комп’ютерну систему, рівноправні (хоча на деякі з них покладається більше функцій, ніж на інші), і визначається надійністю, сталістю та гарантією доставки даних за найнесприятливіших умов. TCP/IP не визначає фізичне середовище, на базі якого він працює, і може застосовуватися для обміну даними як у локальних, так і у глобальних мережах.Сьогодні мережі пропонують такі засоби, як розвинені бази даних, електронна пошта, і забезпечують кращу інтеграцію різ-номанітних ресурсів, надаючи у розпорядження користувачів все більші обсяги інформації. А через зниження витрат на спільне використання даних вони дають змогу організаціям працювати ефективніше. Нині в більшості організацій зростає потреба в ін-тенсивному використанні подібних можливостей. Насамперед це пояснюється тим, що можна розширювати межі автоматизовано-го оброблення інформації за рахунок включення до неї людей і ресурсів поза межами самої організації. Такі віртуальні ресурси можуть включати постачальників, спеціалістів із зовнішніх орга-нізацій або будь-яке інше інформаційне джерело, яке знаходиться будь-де. Хоча ці ресурси і не є частиною організації, вони мають дуже важливе значення для її успішної діяльності. Значна частина інформації (факсові повідомлення, звичайна пошта, різні друковані матеріали і телефонні дзвінки) надходить із зовнішніх джерел не в електронній формі. Це ускладнює її інтеграцію з внутрішніми інформаційними системами і викликає зростання витрат на роботу з нею. Зовнішню інформацію подібного типу краще інтегрувати з корпоративною мережею, щоб забезпечити таке саме зниження витрат і підвищення ефективності, яке вже забезпечують внутрішні системи організації. З’єднавши свої мережі з зовнішніми ресурсами, компанії можуть реалізувати постійні комунікації і організувати ефективні потоки інформації. Наприклад, у повсякденних комунікаціях між компаніями електронна пошта може замінити численну кількість факсів, звичайну пошту та телефонні дзвінки. Електронна пошта набагато дешевша за звичайну пошту та факсимільний зв’язок і здійснює комунікації практично миттєво. Вона дає змогу вивчати продукцію, що пропонується потенційними постачальниками, і навіть замовляти та оплачувати її. Усе це виконується за допомогою мережі і замінює тривалий і складний процес надсилання друкованого каталогу, замовлення за телефоном з подальшим надсиланням чека за отримані товари.Internet як інструмент для комунікаційНайвідоміша комп’ютерна мережа — світова комп’ютерна мережа Internet. Її можна визначити як величезну цифрову магіс-траль — систему, яка пов’язує мільйони комп’ютерів, підключе-них до тисяч мереж у всьому світі. Ця глобальна «мережа мереж» охоплює численні університетські, урядові та корпоративні мережеві системи, пов’язані високошвидкісними приватними і загальнодоступними мережами, а також містить ряд популярних служб. Наприклад, комп’ютерна глобальна мережа передавання даних RELCOM, що діє на території колишнього СРСР, є офіційно зареєстрованою національною підмережею європейської мережі Eunet — члена світової спілки мереж Internet.Internet — це загальнодоступна мережа, відкрита для будь-якого користувача, який має модем та інстальоване програмне забезпечення TCP/IP. Вона функціонує, не маючи централізова-ної організації, яка б керувала або управляла нею, за винятком хіба що Центру мережевої інформації Internet — InterNC (Internet Network Information Center). Але функції останньої обмежуються наданням користувачам Internet інформаційних і реєстраційних послуг. Доступ в Internet через постійне мережеве з’єднання (так званий виділений канал) або комутаційну лінію надається поста-чальником Internet-послуг (INS-Internet Service Providers) — ком-панією, яка займається передаванням даних на великі відстані. Нині цілодобовий доступ до Internet мають 35 млн користувачів з 96 країн світу. Оскільки все більше людей звертаються в Internet для комунікацій один з одним та отримання інформації, компанії відкривають все більше нових можливостей для свого бізнесу. Доступ до такої різноманітної і чисельної інформації Internet забезпечує за допомогою величезної кількості підключених хост-вузлів. З лютого 1990 по лютий 1996 р. кількість хост-вузлів в Internet зросла з менш як 500 тис. до майже 9,5 млн. Значна кіль-кість цих комп’ютерів виконує роль серверів, які пропонують будь-якому користувачеві, що має вихід в Internet, доступ до електрон¬них ресурсів (даних, прикладних програм), отже, обсяг і різноманітність інформації в Internet просто неймовірні. Internet дає змогу звертатися до фондів Бібліотеки Конгресу США, стежити за результатами спортивних змагань, дізнаватися про наявність номерів у готелі, контролювати доставку товарів, переглядати останні біржові зведення і купувати різноманітні товари.Приватна корпоративна мережа, що використовує програмні продукти і технології Internet, називається інтрамережею (або intrаnet). Інтрамережі можуть функціонувати як автономні мережі, до яких не може бути ніякого доступу ззовні, або бути ізольованими від зовнішніх користувачів Internet за допомогою спеціальних засобів мережевого захисту, які допомагають уникнути несанкціонованого потрапляння у корпоративну мережу або виходу з неї пакетів даних. Ці засоби мережевого захисту називаються бранд¬маузерами. Програмне забезпечення брандмаузерів визначає, які пакети даних мають повноваження на вхід або вихід з інтрамережі. Звичайно компанії створюють інтрамережі для своїх співробітників, проте повноваження на доступ до них іноді надаються діловим партнерам та іншим групам користувачів.Як і Internet, інтрамережі стрімко стають головним елементом корпоративних інформаційних систем. Фактично більшість про-даних на сьогодні Web-серверів використовується саме в інтер-мережах. Компанії прийшли до розуміння того, що такі внутрішні Web-вузли є ідеальним засобом розповсюдження інформації серед співробітників. Причина проста: інтрамережа (intrаnet) має всі переваги Web, включаючи можливість публікації документів, які містять графіку, звук, відео та гіпертекстові посилання. Оскільки всі документи Web створюються за допомогою того самого протоколу (HTML), вони доступні будь-якому співробітникові, який працює у мережі і має Web-сервер. Якщо Internet змінила спосіб взаємодії комерційних підприємств з зовнішнім світом, то інтрамережі кардинально змінюють характер внутрішніх комунікацій.Методи передавання даних. Internet уможливлює легку взає-модію різних видів комп’ютерних систем. Це досягається завдя-ки використанню певних стандартів. В Internet застосовуються стандартизовані методи передавання даних, які дають змогу при-ховати від користувача все розмаїття мереж і машин.Фундаментальним стандартом, застосовуваним в Internet, є комплект мережевих протоколів — TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internetwork Protokol). Цей протокол не залежить від конкретної операційної системи і, отже, забезпечує взаємодію всіх типів комп’ютерів — від ПК до мейнфреймів. Оскільки всі комп’ютери взаємодіють з Internet через TCP/IP, не потрібно здійснювати складні перетворення протоколів, що значно спро-щує і здешевлює операції в Internet.Міжмережевий протокол (IP) відповідає за адресацію, тобто гарантує, що маршрутизатор (комп’ютер, який зв’язує різні час-тини мережі) знає, що робити з пакетом даних, який надійшов до нього. Можна сказати, що міжмережевий протокол виконує фун-к¬ції конверта повідомлення і сортувальника адрес. Він називається міжмережевим, оскільки забезпечує роботу як у межах Internet, так і з мережами, приєднаними до неї.Електронна адреса, яку вказує користувач, дає мережі повну інформацію, куди необхідно доставити інформацію. Адреса фак-тично складається з кількох частин — чотирьох чисел, кожне з яких не перевищує 256, відокремлених одне від одного крапками (наприклад, 136.172.36.5).Оскільки Internet — це мережа мереж, то ліва частина адреси містить інформацію для маршрутизаторів про те, до якої мережі належить комп’ютер користувача. Кожен комп’ютер в Internet має свою унікальну адресу. Права частина адреси призначена для того, щоб сповістити мережу, який комп’ютер має отримати це повідомлення.Через низку технічних причин (в основному — апаратні об-меження) інформація, що передається по IP-мережах, поділяється на порції, які називаються пакетами. В одному пакеті переважно надсилається від 1 до 1500 символів. Це унеможливлює монополізацію мережі одним користувачем, проте дає змогу кожному розраховувати на своєчасне обслуговування. Це також означає, що у разі перевантаження мережі якість обслуговування всіх користувачів погіршується, але вона не «вмирає» від монополізації кількома користувачами.Одна з переваг Internet полягає у тому, що для її функціону-вання на базовому рівні достатньо лише міжмережевого прото-колу. Мережа не забезпечуватиме всі сервісні можливості, але вирішуватиме завдання користувачів, оскільки має всю інформа-цію, необхідну для переміщення повідомлень з комп’ютера кори-стувача до пункту призначення. Проте у разі роботи тільки з IP-протоколом відразу виникає кілька проблем.По-перше, у більшості випадків обсяг інформації, що надси-лається, перевищує 1500 символів.По-друге, може виникнути помилка. Мережі інколи можуть загубити пакет або пошкодити його під час передавання.По-третє, послідовність доставки пакетів може бути поруше-но. Немає ніякої гарантії, що пакети дійдуть у послідовності їх відправлення.Протокол управління передаванням (TCP). Для вирішення за-значених проблем використовується протокол ТСР, який часто фігурує разом із протоколом ТР. Інформація, що передається ТСР, поділяється на порції. Кожна порція нумерується з метою перевірки, чи всю інформацію отримано, і розташування даних у відповідному порядку. Для передавання цього порядкового но-мера мережею протокол має свій власний «конверт», на якому «записано» необхідну інформацію. Порція даних, що передають-ся, розташовується у конверті ТСР, який, у свою чергу, «вклада-ється» у конверт IP і передається до мережі.На стороні приймача програмне забезпечення протоколу ТСР збирає конверти, дістає з них дані й розташовує їх у відповідному порядку. Якщо деяких конвертів немає, програма просить відправника передати їх ще раз. Після розміщення всієї інформації у належному порядку ці дані передаються до тієї прикладної програми, яка використовує послуги ТСР для їх об-робки.Під час «вкладання» даних у конверт виконується обчислення так званої контрольної суми, яка дає змогу при отриманні даних виявити помилки в пакеті. Коли пакет надходить у пункт призна-чення, приймаючий ТСР обчислює контрольну суму і порівнює її з тією, яку надіслав відправник. Якщо значення не збігаються, то робиться висновок, що у процесі пересилання пакета виникла помилка. Приймаючий ТСР відкидає цей пакет і надсилає вимогу на повторне передавання.Доменна система імен. Цифрові адреси придатні для спілку-вання комп’ютерів, а для людей краще мати справу з іменами. Саме тому комп’ютерам в Internet надано імена. Всі прикладні поштові програми в Internet дозволяють використовувати ці іме-на замість числових адрес комп’ютерів. Звичайно, використання імен має свої вади. По-перше, потрібно стежити, щоб те саме ім’я не було надане різним комп’ютерам. Крім того, необхідно забезпечити переробку імен у числові адреси. Користувач може вказати програмі ім’я, але в неї має бути спосіб переробки його в адресу.На етапі становлення, коли Internet була невеликою спільніс-тю і кожний комп’ютер створював вузол мережі, використовува-ти імена було легко. У якості імен використовувалися прості слова, кожне з яких обов’язково було унікальним. Центр мережевої інформації Network Information Center (NIC) створив спеціальну службу реєстрації. Користувачі надсилали заповнений бланк, а NIC заносила їх у список імен та адрес. Цей список зберігався у файлі під назвою hosts (список вузлових комп’ютерів), який регулярно розсилався на всі комп’ютери мережі.Коли Internet розширилася, розмір цього файла зріс. Почали виникати значні затримки у процесі реєстрації імен, пошук унікальних імен ускладнився. На надсилання цього файла до всіх зазначених у ньому комп’ютерів витрачалося багато мережевого часу. Постала потреба у розподіленій інтерактивній системі. Створена система отримала назву доменної системи імен (Domen Name System, DNS).Доменна система имен — це ієрархічно розподілений метод організації простору імен в Internet, який перекладає відповідаль-ність за підмножину імен на різні групи користувачів. Кожен рі-вень в цій системі називається доменом. Домени відокремлю-ються один від одного крапками, наприклад:ux.cso.uiuc.eduwww.novell.comСистема дає змогу мати в імені будь-яку кількість доменів, але практично більше п’яти зустрічається рідко. Кожен наступ-ний домен в імені (якщо дивитися зліва направо) за ієрархією старший від попереднього. В імені ux.cso.uiuc.edu елемент ux — ім’я реального комп’ютера користувача, створене групою cso, яка є не що інше, як відділ, у якому знаходиться цей комп’ютер. Відділ cso є відділом університету штату Іллінойс (uiuc), який входить в національну групу навчальних закладів (edu). Таким чином, домен edu включає в себе всі комп’ютери навчальних за-кладів США, домен uiuc.edu — всі комп’ютери університету штату Іллінойс і т. д.Кожна група може створювати і змінювати всі імена, що зна-ходяться під її контролем. Якщо група uiuc вирішить створити нову підгрупу і назвати її ncsa, вона може не питати ні в кого на це дозволу. Все, що потрібно зробити, — це додати нове ім’я в свою частину світової бази даних, і рано чи пізно той, кому по-трібно, дізнається про це ім’я. Аналогічним чином група cso може купити новий комп’ютер, дати йому ім’я і включити в мережу, не запитуючи ні у кого дозволу. Якщо всі групи, починаючи з edu і нижче, дотримуватимуться правил і забезпечуватимуть унікальність імен, то ніякі дві системи в Internet не матимуть однакового імені.Група літер наприкінці адреси Internet є доменом, який вказує, з яким типом комп’ютера встановлюється зв’язок. Сім доменів, які найчастіше зустрічаються, наведено у табл. 2.1.1.Таблиця 2.1.1Домен Використання доменаcom Комерційні, підприємницькі організаціїedu Освітні заклади (університети, середні школи і т. д.)gov Державні організації (крім військових)mil Військові організації (армія, флот і т. д.)net Системи базової мережіint Міжнародні організаціїorg Інші організації та установиКоли Internet стала міжнародною мережею, виникла потреба надати різним країнам можливість контролю за іменами, які є в їх системах. З цією метою засновано набір дволітерних доменів, які відповідають доменам вищого рівня для цих країн. Загальна кількість кодів країн — 300. Комп’ютерні мережі існують при-близно в 150 з них (код України — ua).У разі використання імені (наприклад, us.cso.uiuc.edu) ком-п’ютер повинен замінити його на відповідну адресу. Щоб зробити це, комп’ютер користувача просить допомоги у серверів (комп’ю¬терів) DNS, починаючи з правої частини імені і зміщуючись ліво¬руч. Спочатку він просить локальні сервери DNS знайти адресу. Тут існує три можливості:1. Локальний сервер знає адресу, тому що ця адреса знахо-диться у тій частині світової мережі, яку він обслуговує.2. Локальний сервер знає адресу, тому що хтось недавно вже запитував про неї (сервер деякий час зберігає адресу, про яку за-питують, на той випадок, якщо дещо пізніше про неї знову запи-тають. Це значно підвищує ефективність роботи системи).3. Локальний сервер не знає адреси, але знає, як її визначити.В останньому випадку для того, щоб визначити потрібну ад-ресу, локальний сервер зв’язується з вузловим сервером, який знає адреси серверів імен доменів вищого рівня (крайньої правої частини імені, для прикладу — edu). Отримавши від вузлового сервера адресу комп’ютера, що відповідає за домен edu, локаль-ний сервер зв’язується з ним і запитує в нього адресу сервера uiuc і т. д.Головна перевага доменної системи полягає у тому, що вона поділяє гігантську світову мережу на множину керованих частин. Сотні тисяч комп’ютерів працюють в мережі, й всі вони мають імена. Ці імена організовано в дуже зручний і раціональний спо-сіб, що полегшує їх запам’ятовування.На базі розглянутих стандартів засновуються інші стандарти, такі як протокол електронної пошти SMTP (Simple Mail Transfer Protocol). SMTP дає змогу обмінюватись електронною поштою між користувачами або хост-вузлами, підключеним до Internet. Завдяки цим та іншим стандартам можна передавати електрон-ною поштою не лише повідомлення, а й програми, графіку, звук, відео та інші типи даних.В Internet застосовуються також стандарти, які дають змогу «публікувати» інформацію — розміщувати її на хост-системах, де з нею можуть працювати інші користувачі. Система комп’ю-терів, які публікують таку інформацію, називається World Wide Web, а протокол, який створює основу Web, — протоколом передачі гіпертекста (Hypertext Transfer Protokol, HTTP). Якщо TCP/IP дає змогу користувачам звертатися до хост-вузлів Internet, то HTTP забезпечує їх доступ до документів World Wide Web. Документи World Wide Web створюються за допомогою гі-пертекстової мови опису документів HTML (Hypertext Markup Language). Такі документи можуть вміщувати графіку і гіпертекстові посилання. Гіпертекстове посилання у разі клацання мишею на ньому виводить користувача на інший документ. Отже, це посилання містить вказівку на інший документ, який стає доступним за натискання кнопки миші. Така вказівка називається уніфікованим показником (локатором) ресурсів (Uniform Resource Locator, URL). Показники URL описують переважно транспортний протокол документа (наприклад, HTTP або FTP) та ім’я хост-комп’ютера, на якому він знаходиться. Крім того, показники URL можуть містити в собі маршрут доступу до документа на цьому комп’ютері. Ці маршрути вказуються в кінці рядка URL.Розділ 2ТЕХНОЛОГІЧНІ ЗАСОБИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ МАРКЕТИНГОВИХ РІШЕНЬСучасний рівень розвитку апаратних і програмних засобів уможливив як повсюдне ведення баз даних оперативної інформа-ції на різних рівнях управління, так і створення сховищ даних. Значні обсяги накопичених і впорядкованих даних несуть у собі великі потенційні можливості щодо отримання корисної аналіти-ч¬ної інформації. Проте лише наявність усіх цих даних не забезпечує ні швидкої, ні достатньо грамотної реакції на ринкові події.Для того щоб ці дані сприяли прийняттю ефективних марке-тингових рішень, має бути реалізована можливість отримання відповідними спеціалістами потрібної інформації у потрібній фо-р¬мі і в потрібний час, тобто необхідно мати розвинені гнучкі ін-струменти, що забезпечують як легкий доступ до даних, так і опрацювання їх. У попередньому розділі розглянуто засоби, що забезпечують накопичення даних і доступ до них. У цьому розді-лі розглядаються засоби загального призначення, що дають змогу «прокрутити», «розгорнути» або «згорнути» дані з тим, щоб одержати бажане уявлення даних і, отже, мати потрібну інформацію. Вони забезпечують вільну підтримку прийняття значної частинимаркетингових рішень без будь-яких витрат часу на програмування. Потреба в таких інтерактивних засобах пояснюється наявністю в маркетинговій діяльності ситуацій, коли необхідно швидко одержати розрахунково-графічний результат аналізу поточного стану, усвідомити і вивчити цей результат і, можливо, продовжити аналіз іншими методами чи із залученням додаткових даних, допоки не буде знайдено задовільне рішення.Необхідність у засобах автоматизації такого стилю роботи спеціалістів і керівників для вирішення управлінських завдань була виявлена та обґрунтована Г. Саймоном (лауреатом Нобелівської премії 1978 р.). Його дослідження були однією з причин появи офісних програм, орієнтованих на комп’ютерну підтримку прийняття рішень методом безпосереднього аналізу спеціалістами складних проблемних ситуацій і прогнозування їх подальшого розвитку. У сучасному Excel є багато інструментів, з допомогою яких кінцеві користувачі можуть безпосередньо проводити оперативний аналіз проблемних ситуацій. Але для цього вони повинні в достатній мірі володіти технологією роботи з ними.2.1. ЗАСОБИ ГРАФІЧНОГО АНАЛІЗУ МАРКЕТИНГОВИХ ДАНИХЕфективне відображення інформації — це один з основних напрямів підвищення ефективності сучасних інформаційних систем. У разі подання даних у вигляді масивів рядків і стовпців чисел зрозуміти процеси, які вони відображають, іноді буває надзвичайно важко. Тому при прийнятті маркетингових рішень у тих випадках, коли «сухі» цифри не дають належного ефекту, важливе значення має графічне зображення інформації. Воно не лише ілюструє явище, що вивчається, а відіграє вагому роль у процесі узагальнення та аналізу інфор¬мації і є важливим й необхідним доповненням до її табличного подання. Різноманітність поглядів на ту саму інформацію допомагає ко-ристувачу спрогнозувати розвиток ситуації і дійти до збалансованих висновків. Для графічного зображення інформації характерне таке:— воно дає більш стислу, цілісну та узагальнену картину явища, що вивчається;— стає виразнішою порівняльна характеристика показників;— чіткіше виявляються тенденції розвитку явищ та основні взаємозв’язки.Тому ту маркетингову інформацію, яку складно буває проаналізувати, коли вона подається у вигляді тексту або таблиці, часто набагато простіше оцінити у графічному вигляді. Належне графічне подання забезпечує стислий, але дуже інформативний огляд вибраних даних. У результаті дані легше порівнюються, зв’язки між категоріями даних стають очевиднішими, а отримана інформація легше сприймається і запам’ятовується. Це допомагає побачити нові сторони явища та позитивно впливає на процес прий-няття рішень. А оскільки такий аналіз може бути досить точним і дає змогу істотно поліпшити розуміння певних речей і ситуацій, то часто задовільне рішення може бути знайдене без використання будь-яких додаткових засобів аналізу. В маркетинговій діяльності графічна форма подання інформації широко застосовується для відображення ситуації, яка складається на ринку товарів і послуг, кон’юнктури попиту та пропозицій, реклами. Однак, використовуючи графічне відображення інформації, не варто ним зловживати. Його застосування має сенс лише у тому разі, коли воно полегшує розуміння даних.Використання діаграм для аналізу маркетингових данихВикористовуючи діаграми, слід дотримуватися таких правил:— діаграма має полегшувати розуміння зв’язків між даними. Якщо дані на діаграмі складно проаналізувати, то ніякої користі від неї немає і даним слід надати іншого вигляду;— графічна інформація має бути стислою, значна кількість об’єктів на діаграмі погіршує її сприйняття;— графічна інформація має точно відображати дані, тому треба уважно перевіряти отримані результати. Якщо, наприклад, за побудови діаграми в Excel завести дані з колонок замість даних з рядків, то буде отримано графік, який характеризуватиме зовсім інше явище.Ті самі маркетингові дані можна відобразити за допомогою різних діаграм (рис. 2.2.1—2.2.5), але треба розуміти, що кожна з них має свою специфіку і легкість візуального аналізу даних значною мірою залежить від слушно обраного типу діаграми. Більше того, помилково обраний тип діаграми може призвести до неправильного відображення даних і, як наслідок, до хибних висновків.На сьогодні Excel будує понад 30 типів діаграм. Деякі з них мають до семи різновидів і значну кількість параметрів. Хоча кожен тип діаграми призначений для певних цілей, користувач не обмежений жорсткими правилами щодо того, який з них використовувати для аналізу конкретних даних. Так, щоб відобразити підсумки продажу кожного товару, можна використати діаграму із зонами, лінійну діаграму, гістограму або кругову діаграму. Для того щоб вирішити, яка з них найліпше відображує конкретні дані, треба чітко усвідомлювати, що саме потрібно представити аудиторії. Так, об’ємні діаграми справляють більше враження, відразу впадають в око і найкраще підходять для показових звітів і виставочних презентацій. Однак об’ємні варіанти звичайно не додають до відображеної інформації нічого нового (порівняно з плоским зображенням на тих самих діаграмах). Більш того, плоскі діаграми часто виглядають набагато охайнішими за об’ємні. Деякі типи діаграм можуть перекриватися. Наприклад, немає суттєвої різниці між лінійною діаграмою та гістограмою, оскільки вони фактично майже однаково відображають інформацію.Розглянемо основні типи діаграм, використовувані у процесі аналізу маркетингової інформації.Діаграми із зонами (заповнені діаграми, діаграми з областями). Ці діаграми (рис. 2.2.1) відображують суму значень рядів даних, показуючи внесок кожного з них. Основне призначення — відображення кількісних змін. Такі діаграми найчастіше використовуються, коли треба підкреслити зміни певної ознаки за певний період часу і відстежити внесок окремих значень у загальну суму. Основна відмінність діаграми із зонами від діаграми формату графік (рис. 2.2.2) полягає у тому, що вона унаочнює зв’язок між серіями даних у цілому. Верхня лінія показує загальний обсяг продажу за кожен квартал. Кожна смуга на цій діаграмі — частина сумарного продажу, яка припадає на певний товар. Рис. 2.2.1. Діаграма із зонами Рис. 2.2.2. Діаграма формату графік Продаж за рік Рис. 2.2.3. Лінійна діаграма Рис. 2.2.4. Гістограма Рис. 2.2.5. Об’єднана гістограма Рис. 2.2.6. Гістограма розподілення даних Рис. 2.2.7. Кругова діаграма Рис. 2.2.8. Бульбашкова діаграма

Порівняння льотно-технічних характеристик вертольотів Рис. 2.2.9. Використання пелюсткової діаграми для порівняльного аналізу конкуруючих виробівТранспортний потенціал вертольотів Рис. 2.2.10. Використання об’ємної гістограми для порівняння двох характеристик конкуруючих виробівОскільки діаграма із зонами показує обсяг (або кількість), увага спостерігача менше концентрується на піках і довжині відображених залежностей, ніж це було б у разі унаочнення їх за допомогою графіка. Діаграма із зонами дає змогу простежити тенденцію до збільшення (чи зменшення) продажу загалом всіх товарів. Якщо потрібно відобразити картину в цілому, а не окремі зміни, то такі діаграми наочніші за графіки. Як і кругові діаграми, вони показують, як зв’язані між собою змінні, проте, на відміну від кругових діаграм, вказують значення змінних не у відносних, а у реальних величинах. Якщо треба звернути увагу на обсяги споживання або увиразнити обсяги продажу, варто використовувати саме діаграми із зонами.Графіки. Вони відображують дані через однакові проміжки часу. На одному графіку можна подавати кілька рядів даних. Дані для графіків мають бути послідовними і без пропусків. Якщо треба показати дані через неоднакові проміжки часу, то графіки не придатні. У такому разі слід використовувати точкову діаграму. Основне призначення графіків — відображення тенденції розвитку процесу чи явища.На рис. 2.2.2 для побудови графіка використано ті самі дані, що й для діаграми із зонами. На графіку чітко видно взаємозв’язок між обсягами продажу кожного товару, але підрахувати загальний обсяг продажу з його допомогою практично неможливо. Проте можна побачити та усвідомити тенденцію розвитку цього процесу. Тому графіки надзвичайно корисні тоді, коли важливо виявити тенденцію розвитку ринків збуту, спрогнозувати прибутки тощо, і менш придатні для отримання інформації про конкретні значення даних.Графіки часто використовують для відображення інформації про ділові та фінансові операції (наприклад, облік прибутків/збитків або виробництво/продаж), коли потрібно звернути увагу на тенденцію їх розвитку.Лінійні (смужкові) діаграми. Відображують ряди даних у горизонтальній послідовності (кількісні дані розташовуються вздовж горизонтальної осі). Основне призначення — акцентування уваги на відображенні порівняльної характеристики ок¬ремих рядів даних. Горизонтальні лінійні діаграми (рис. 2.2.3) використовуються здебільшого тоді, коли потрібно показати, хто є лідером у тому чи іншому змаганні. Оскільки смуги спрямовані направо, найдовша смуга означає лідера. Лінійні діаграми — найдоцільніший спосіб відображення даних за результатами продажу. Наведена діаграма унаочнює «лідерство» ІІІ кварталу за обсягами продажу і внесок кожного товару у загальний підсумок продажу.На відміну від графіків, у яких кількісні характеристики відкладаються на осі у (вертикальна вісь), в лінійних діаграмах це робиться переважно на осі х (горизонтальна вісь). Лінійна діаграма — це гістограма з накопиченням, але повернута на 90?. Гістограми. В гістограмах, на відміну від лінійних діаграм, кількісна інформація відображується вертикально. Найчастіше на горизонтальній осі відкладається час, але можуть розміщуватись й інші категорії даних. Основне призначення гістограм — відображення кількісних значень наборів (серій, рядів) даних.У лінійних діаграмах виділяються лідери, у гістограмах — кількість (або обсяг) окремих елементів та їх змінення. Відображаючи кілька схожих або зовсім різних наборів даних, мож¬на легко порівняти їх елементи. На рис. 2.2.4 наведено гісто-граму обсягів продажу з щоквартальною розбивкою трьох видів товарів за рік.У гістограмі з накопиченням (об’єднана гістограма) дані подаються у вигляді об’єднаних колонок. На рис. 2.2.5 легко простежити, яка частина від загального обсягу продажу щокварталу припадає на кожний товар. Цей формат гістограми нагадує діаграми із зонами. Різниця полягає лише в тому, що гістограми наочніше відображують безперервну тенденцію розвитку у часі (або за іншою ознакою).Ще один вид гістограми — гістограма розподілення даних (частот або кількостей попадань елементів даних) за різними їх категоріями. Категорія даних визначається їх попаданням у відповідний інтервал певної ознаки. Кількість попадань відкладається на вертикальній осі, а інтервали — на горизонтальній. На рис. 2.2.6 наведено гістограму, яка показує розподілення працівників за розміром виплачених їм комісійних. На вертикальній осі відкладено кількість попадань у різні категорії виплат, а на горизонтальній — категорії виплат, що різняться на 200 грн. Гістограма такого виду будується з допомогою надбудови Пакет аналізу. Якщо пакет аналізу встановлено (команда Сервіс/Надбудова), доступ до нього здійснюється командою Сервіс/Аналіз даних. Кругові діаграми. Відображують зв’язок окремих частин (секторів) даних з їх загальною сумою. Кругова діаграма може відоб¬ражати лише один набір (ряд) даних. Маленькі сектори в основній діаграмі можна об’єднати в один сектор, а потім показати як окрему діаграму поруч з основною. Основне призначення діаграми — показ співвідношення між окремими частинами. Це дуже поширені діаграми. Вони часто використовуються у газетах та журналах. Проте інколи некоректно. Здавалося б, кругову діаграму дуже легко тлумачити: всі її частини додаються одна до одної, а разом створюють одне ціле. Але часто буває важко визначити, чого саме. На рис. 2.2.7 відображено обсяги продажу за І квартал трьох товарів. Як бачимо, товар 3 за обсягами продажу посів перше місце. Проте незрозуміло, на підставі яких даних складено діаграму. З неї не видно, за яким показником порівнюються обсяги продажу: за кількістю проданих товарів, за грошовою масою чи ще за чи-мось. Кругові діаграми варто використовувати лише у тому разі, коли всі складові діаграми в сумі становлять 100 %. На діаграмі (або біля неї) мають бути написи, які б допомагали зрозуміти, що вона ілюструє. У деяких випадках доцільніше використовувати гістограми і графіки, оскільки вони набагато краще відображають стислу інформацію.Кільцева діаграма. Як і кругова діаграма, кільцева унаочнює внесок кожного елемента у загальну суму, але на відміну від кругової вона за допомогою концентричних кіл дає змогу показати відразу кілька серій даних.Бульбашкова діаграма. Така діаграма показує на площині у вигляді кругів три набори (ряди) чисел. Вона подібна точковій діаграмі, де третя величина відображує розмір круга (бульбашки). За визначення наборів (рядів) даних на другому кроці роботи Майстра діаграм на вкладці Ряд з допомогою миші вказу¬ються адреси розташування цих груп даних: Значення Х (горизонтальна вісь діаграми); Значення Y (вертикальна вісь діаграми); Розміри. Перші дві групи визначають координати центрів кругів, третя — розміри відповідних кругів. Для даних, наведених у таблиці, бульбашкова діаграма на рис. 2.2.8 відбиває стан на ринку провідних виробників товару. Як бачимо, фірма Б продає найбільшу кількість продукції, але її рівень продажу (у грн) не є найбільшим.Пелюсткова діаграма. Показує розміщення наборів (рядів, груп, категорій) даних відносно центральної точки, а також відносно інших наборів даних. У такій діаграмі категорії даних мають власні осі координат, що розходяться променями з початку координат. Значення, що належать до одного набору, з’єднуються лініями. Формат пелюсткової діаграми включає лінії, що з’єднують точки даних, а також затінення або зафарбування ділянок, обмежуваних цими лініями.Основне призначення таких діаграм: порівняння об’єктів одночасно за декількома суттєвими ознаками (факторами). Чим більшою є площа між лініями, що з’єднують дані одного набору, тим вищою буде загальна оцінка відповідного об’єкта. Пелюсткова діаграма (рис. 2.2.9), а також гістограма (рис. 2.2.10) забезпечують стислий, але дуже інформативний порівняльний аналіз кількісних даних. Це вельми корисні інструменти сегментування ринку за продуктом. Але якщо гістограма і лінійна діаграма достатньо ефективні у разі порівняння, як правило, не більше двох-трьох параметрів, то для проведення багатофакторного аналізу пелюсткова діаграма надає більше можливостей.Побудова діаграми. В Excel, виконавши команду Вставка/Діаграма або натиснувши кнопку Майстер діаграм, можна побудувати різні діаграми. Інформація, необхідна для створення діаграми, вводиться через діалогові вікна. Залежно від версії Excel вигляд цих вікон дещо різниться, але основні принципи інтерфейсу такі самі.На прикладі побудови графіків для трьох динамічних рядів: у — продаж товару (шт./1000 чол.), х1 — загальний обсяг товарообігу відповідних магазинів (грн/чол.), х2 — забезпеченість населення товаром (шт./1000 чол.), які займають рядки з 4 по 18 (15 періодів) колонок А, В і С (табл. 2.2.1), розглянемо, як будується діаграма в Excel. Для полегшення процесу узагальнення даних бажано відобразити їх у графічній формі.

Таблиця 2.2.1РЕЗУЛЬТАТИ РОЗРАХУНКІВ ПОКАЗНИКІВ ПОПИТУ A B C D E F G H I J1 № пері-оду Кількість продажу, шт./1000 чол. Обсяг товарообігу, грн/чол. Забезпеченість насе-лення товаром, на 1000 чол. Базисні темпи, %2 зростання приросту3 t y х1 х2 y х1 х2 y х1 х24 1 14 34,6 112 5 2 17 36,8 125 121,4 106,4 111,6 21,4 6,4 11,66 3 17 39,1 139 121,4 113,0 124,1 21,4 13,0 24,17 4 19 41,3 152 135,7 119,4 135,7 35,7 19,4 35,78 5 18 44,0 165 128,6 127,2 147,3 28,6 27,2 47,39 6 21 46,6 179 150,0 134,7 159,8 50,0 34,7 59,810 7 20 49,5 191 142,9 143,1 170,5 42,9 43,1 70,511 8 22 52,6 203 157,1 152,0 181,3 57,1 52,0 81,312 9 23 55,8 214 164,3 161,3 191,1 64,3 61,3 91,113 10 22 60,4 224 157,1 174,6 200,0 57,1 74,6 100,014 11 23 63,8 234 164,3 184,4 208,9 64,3 84,4 108,915 12 23 67,0 242 164,3 193,6 216,1 64,3 93,6 116,116 13 22 71,3 249 157,1 206,1 222,3 57,1 106,1 122,317 14 24 75,1 253 171,4 217,1 225,9 71,4 117,1 125,918 15 25 76,8 255 178,6 222,0 227,7 78,6 122,0 127,719 20 Се-редні 20,7 54,3 195,8 149,9 156,6 175,8 49,9 56,6 75,8

Побудову графіка продажу товарів в Excel можна виконати так:1. Виділити будь-яку клітину в таблиці з даними.2. У панелі інструментів клацнути по кнопці Майстер діаг-рам.3. У вікні Майстер діаграм (крок 1 з 4): тип діаграми на вкладці стандартні треба обрати тип і вигляд діаграми. У дано-му випадку слід вибрати тип Графік, оскільки саме він відобра-жує дані через рівні інтервали (як зазначалося, для відображення даних через нерівні інтервали найпридатніші точкові діаграми). З правого боку вкладки показано можливі формати обраного ти-пу діаграми. Тут можна залишити обраний за умовчання формат (графік с маркерами, що розставляють точки даних) і натиснути кнопку Далі.4. У вікні Майстер діаграм (крок 2 з 4): джерело даних діаграми на вкладці Діапазон даних буде встановлено параме-три:Якщо вказаний діапазон має біль¬ше рядків, ніж потрібно, їх можна ви¬лучити, активізувавши вкладку Ряд. У розглядуваному прикладі треба залишити лише ряд В2:В18, який містить дані про кількість продажу.5. У вікні Майстер діаграм (крок 3 з 4): параметри діаграми можна змінити параметри обраного типу діаграми. Будь-який з цих параметрів легко змінити і на готовій діаграмі, тому можна просто натиснути кнопку Далі.6. На останньому, четвертому, кроці обирається спосіб роз-ташування діаграми (на окремому або на будь-якому робочому аркуші разом із даними), після чого натискується кнопка Го-тово.Діаграма складається з окремих елементів, наведених на рис. 2.2.11. Кожен з них можна легко відредагувати, вилучити або до-дати, клацнувши правою кнопкою миші на відповідному елементі для виклику контекстного меню (краще спочатку виділити маркерами потрібний елемент з допомогою лівої кнопки миші). У кон¬текстному меню для внесення змін треба обрати пункт Формат, а для вилучення — пункт Очистити. Для переміщення елемента його треба виділити, клацнувши на ньому лівою кнопкою миші, а потім перетягти мишею на нове місце.Розглянемо зміни, які треба внести у діаграму для поліпшення сприйняття інформації.Оскільки на діаграмі відображено лише один графік, то немає потреби у легенді і цей елемент слід вилучити, клацнувши на ньому мишею і натиснувши клавішу Delete. Рис. 2.2.11. Основні елементи діаграмиДля того щоб на осях графіка задати заголовки, можна клацнути правою кнопкою миші на вільній частині зони діаграми, у контекст¬ному меню обрати пункт Параметри діаграми, у діалоговому вікні обрати вкладку Заголовки та ввести або відредагувати будь-який заго¬ловок. Якщо клацнути правою кнопкою миші по заголовку і вибрати пункт меню Формат назви осі, то на вкладці Вирівнювання можна змінити орієнтацію заголовка і повернути його на будь-який кут.Оскільки мінімальна кількість продажу дорівнює 14, то для кращого використання області простору діаграми слід клацнути правою кнопкою миші на осі значень, вибрати пункт меню Фор-мат осі, у діалоговому вікні — вкладку Шкала і встановити від-повідну цифру мінімального значення на цій осі. В результаті графік матиме такий вигляд, як на рис. 2.2.12. Рис. 2.2.12. Остаточний вигляд графікаНа рис. 2.2.13 показано залежність кількості продажу від рівня забезпеченості населення товаром та від загального товарообігу відповідних магазинів.Просте зіставлення наведених графіків свідчить, що коливан-ня рівнів продажу залежно від рівня забезпеченості населення товаром збігається з коливаннями рівнів продажу залежно від ве-личини загального товарообігу відповідних магазинів. Це вказує на наявність близької залежності між самими факторами, тобто між величиною загального товарообігу певних магазинів і забез-печеністю населення даним товаром.

Залежність кількості продажу (Y) від забезпеченості населення товаром (Х2) Залежність кількості продажу (Y) від обсягу товарообігу (Х1) Рис. 2.2.13. Залежність кількості продажу від основних факторівКарти данихКарта (або Географічна карта) — це засіб Excel, який дає змогу виконувати географічний аналіз даних. З його допомогою можна помістити у робочий аркуш карту, що відображує інфор-мацію про прибуток, кількість клієнтів, коефіцієнт прибутковості і будь-які інші дані, які можуть змінюватися залежно від геогра-фічних умов. Карти використовуються для кращого розуміння структури даних у тому разі, якщо певні показники залежать від різних гео-графічних факторів, а звіти недостатньо відбивають таку залеж-ність. Географічні карти, як і діаграми, можуть суттєво полегши-ти розуміння числових даних. Настільні картографічні програми дають чудову можливість переглядати та аналізувати ділову ін-формацію на основі географічних даних. Вони дають змогу поба-чити явище в іншому ракурсі й зробити візуальний аналіз даних, який часто є досить точним і суттєво поліпшує їх розуміння. Необхідність використання картографії за оброблення марке-тингових даних пояснюється тим, що понад 85 % їх — географічні відомості: поштовий індекс, номер телефону, адреса і навіть координати. Отже, відображення даних на карті суттєво розширює можливості їх аналізу. Саме тому картографія зі своїми можливостями відображати на одній карті значну кількість різноманітних даних дає змогу приймати серйозні та обґрунтовані маркетин¬гові рішення. Передусім, відображені на карті демографічні дані можуть суттєво допомогти у проведенні аналізу запланованих продажу і рекламних кампаній.Наскільки ефективною є пряма маркетингова кампанія? Чому одні торгові представництва працюють ефективніше за інші? Чи правильно розташовані торгові представництва? На ці та багато інших запитань настільна картографія допомагає знайти відпові-ді.В Excel такий засіб є надбудовою, тобто перед використанням його потрібно встановити. Це можна зробити, встановивши Excel. У такому разі стандартна панель інструментів міститиме піктограму із зображенням глобуса. Якщо такої піктограми нема, треба ще раз запустити програму встановлення Excel або Microsoft Office.У поставку Excel входять декілька стандартних карт і значна кількість демографічних відомостей. Крім того, є можливість ви-користовувати багато інших карт, які можна створювати само-стійно (з допомогою прикладної програми MapInfo для Windows) або придбати в компанії MapInfo Corporation. Якщо потрібні карти, які не входять у комплект стандартної поставки, то їх слід зареєструвати в Excel з допомогою програми роботи з бібліотекою картографічних даних (Datainst.exe).Вимоги до складання карт. Процес створення карти подіб-ний до процесу створення діаграми. Для цього потрібен ряд да-них у робочому аркуші, що складається з колонок. Одна з коло-нок мусить мати географічні дані певного типу (наприклад, назви країн). Для того щоб правильно записати ці назви у робочому ар-куші, можна відкрити робочу книгу Mapstats.xls (шлях до неї: C:\Program Files\Common Files\Microsoft Shared\Datamap\Data\Mapstats.xls). Вона містить велику кількість демографічної інформації. Необхідну частину цих даних можна скопіювати і вставити в будь-яку іншу робочу книгу.Можна використовувати лише одну колонку з географічними назвами. В інших колонках може бути інформація, яку треба на-нести на карту.У процесах створення карти і діаграми є багато і спільного, і відмінного:? на відміну від діаграми створення карти на окремому арку-ші неможливе;? дані для побудови карти, як і діаграми, можуть розташову-ватись у несуміжних діапазонах, але для карти на відміну від діа-грами — тільки у колонках;? за створення і карти, і діаграми треба виділити весь діапа-зон, який необхідно відобразити;? за створення і карти, і діаграми колонки виділеного діапа-зону можуть мати заголовки;? на відміну від діаграм для створення карти не використову-ється майстер, який задає запитання і пропонує вибрати параме-три;? на відміну від діаграм змінна категорія (для карти це гео-графічні дані) не обов’язково має бути у першій колонці.Створення географічної карти. Створення географічної кар-ти — процес, який передбачає такі кроки:1. Створюється робочий аркуш, у якому має бути одна ко-лонка з назвами географічних об’єктів, скопійованих з файла Mapstats.xls. 2. Виділяється діапазон, який містить потрібні географічні да-ні. Ці дані визначають карту, яка відображатиметься на екрані. Якщо на аркуші Excel є дані, пов’язані з географічними назвами (наприклад, обсяги продажу для країн), то вони можуть бути включені у діапазон (якщо їх потрібно вивести на карті). 3. У меню Вставка вибирається команда Карта або на ін-струментальній лінійці натискується кнопка із зображенням гло-буса, після чого покажчик миші набуває вигляду хрестика.4. При утримуванні у натиснутому стані кнопки миші визна-чається місце і розмір карти на робочому аркуші. Карту можна розташувати на будь-якому робочому аркуші або навіть в іншій робочій книзі.5. Після відпускання кнопки миші Excel починає будувати карту. Якщо географічні дані помилкові або якщо їх можна відобразити на декількох картах, на екрані може з’явитися вікно діалогу Карту не знайдено з відповідним запитом.Географічна карта з’являється у межах того простору, який їй відводиться. На підставі введених у робочий аркуш даних різними кольо-рами позначаються країни та інші географічні області. Після створення карти на екрані з’явиться нова панель інструментів, а також панель оформлення карти.Панель інструментів. Панель інструментів Карта склада-ється з таких кнопок: Вибір елемента, Перенесення, Вказівка центра карти, Виведення підписів об’єктів, Нанесення підписів, Нанесення прапорців, Карта в цілому, Освіжити карту, Онови-ти карту, Панель оформлення карти, Масштаб. Кожна кнопка має картку підказки, яка з’являється після наближення курсора до кнопки. Особливість кнопки Виведення підписів об’єктів полягає у тому, що у разі переміщення курсора миші географічною зоною вона показує написи на карті. Щоб скористатися цією властивістю, треба натиснути кнопку і в діалоговому вікні Розміщення наявних підписів об’єктів у ділянці Створювати підписи з натиснути перемикач назв об’єктів картографічного шару. Розміщення курсора миші над відповідним географічним об’єктом викличе появу його назви, а у разі вмикання перемикача значень комірок — появу даних з робочого аркуша.Панель оформлення (управління) карти. З допомогою кноп-ки Панель оформлення карти можна вмикати та вимикати панель управління картою (рис. 2.2.14), яка змінює вигляд даних на карті. Панель оформлення складається з трьох елементів: ділянки кнопок з назвами колонок даних; робочої ділянки, розташованої у нижній правій частині панелі; ділянки з кнопками форматування у нижній лівій частині панелі (Тонова заливка, Кольорова заливка, Щільність точок, Пропорційні символи, Кругова діаграма, Гістограма). Рис. 2.2.14. Панель оформлення картиДля зміни оформлення карти кнопки форматування і кнопки колонок можна перетягувати у робочу ділянку та з робочої ділянки на початкову позицію. На рис. 2.2.14 у робочій ділянці знаходиться кнопка тонової заливки і заголовок колонки даних з обсягами продажу. Для того щоб змінити тонову заливку географічних зон карти на кольорову, треба перетягти кнопку Кольорова заливка на розташовану у робочій ділянці кнопку Тонова заливка.Розглянемо способи відображення даних на карті, кожен з яких реалізується з допомогою певної кнопки форматування.Тонова заливка — спосіб відображення даних на карті, коли географічні об’єкти, яким відповідають різні значення даних, ві-доб¬ражаються одним кольором, але різної інтенсивності. Так, у разі відображення даних продажу у регіонах тон тих з них, що мають більші обсяги продажу, буде інтенсивнішим, аніж тих, що мають менші обсяги.Кольорова заливка — спосіб кольорового відображення да-них на карті відповідно до значень у колонці даних. Наприклад, у разі відображення даних продажу за регіонами один регіон мо-же мати червоний колір, а інший — зелений.Щільність точок — спосіб відображення даних на карті шля-хом виведення на ділянці карти точок, кількість яких пропорцій-на значенню даного параметра. Кожна точка при цьому умовно означає певну кількість.Пропорційні символи — спосіб відображення даних на карті символами, розміри яких відповідають значенню даних.Гістограма — спосіб відображення даних на карті, що перед-бачає нанесення на географічні об’єкти карти невеличких гісто-грам з відображенням значень відповідного рядка даних.Кругова діаграма — такий спосіб відображення даних на карті, за якого на географічні об’єкти карти наноситься невелика кругова діаграма, що відображує значення відповідного рядка даних.Форматування відображення даних. Форматування даних розглянемо на прикладі додавання кругової діаграми чи гісто-грами (карта може містити кругові діаграми або гістограми, але не водночас). Для цього виконуються такі дії:— якщо на екрані не відображується панель управління кар-тою, натискується кнопка Панель оформлення карти;— значок кругової діаграми або гістограми переноситься в область Формат робочого поля;— кнопка заголовка колонки даних з верхньої частини панелі переноситься у ділянку Колонка робочого поля панелі;— якщо й інші колонки даних потрібно відобразити на діагра-мі, вони теж переносяться у робоче поле. На одній діаграмі може бути відображено до восьми колонок.Зміна формату відображення даних. Для цього потрібно перенести кнопку форматування з лівої частини панелі оформ-лення карти на один з елементів списку в робочому полі панелі. За зміни формату треба бути уважним, оскільки не всяке перетворення формату можна здійснити. Так, кругова діаграма перетворюється на гістограму, але не у пропорційні символи. Причина криється у тому, що кругова діаграма і гістограма, на відміну від пропорційних символів, використовують кілька ко-лонок даних.2.2. АНАЛІЗ СПИСКІВКоли проводиться аналіз даних в Excel, вони найчастіше роз-міщуються в робочих аркушах у вигляді списків. Тому значна частина інструментальних засобів Excel призначається саме для роботи зі списками. При цьому ефективність цих інструментів ана¬лізу з кожною новою версією MS Office зростає. Так, в Excel-2000 реалізовано швидкіший пошук даних, швидкіші впорядку-вання записів списку (сортування) і підраховування підсумкових значень, додано режим розширення форматів і формул. Якщо останній режим включено, то за введення нових даних в кінці списку поля цього рядка форматуються так само, як і в попередніх рядках, а формули, що повторюються в попередніх рядках, копіюються в рядок уведення даних. Щоб формати і формули розширювалися, вони мають повторюватися, принаймні, в трьох з п’яти попередніх рядків списку. Включення і відключення режиму розширення форматів і формул виконуються на вкладці Правки діалогового вікна команди Сервіс/Параметри.До основних засобів роботи зі списками належать: Форма да-них, Функції для роботи з базами даних, Автофільтр, Розшире-ний фільтр, Майстер підстановок, Сортування, Підсумки, Кон-солідація, Зведені таблиці.У загальному випадку список розміщується на декількох діа-пазонах робочого аркуша. Простий список складається лише з одного діапазону (рис. 2.2.15) — діапазону даних (бази даних). У складнішому списку може бути до трьох діапазонів: діапазон даних, діапазон критеріїв і діапазон відбору даних.Діапазон даних (база даних) — це площина робочого аркуша, де розміщуються основні дані, організовані у вигляді плоскої ба-зи даних. Рис. 2.2.15. Діапазон даних спискуДіапазон критеріїв використовується для введення складних умов для відбору даних. Дані вибираються з полів записів бази даних лише у тому разі, коли вони задовольняють умови, визначені у діапазоні критеріїв. Щоб виконати операцію над усіма даними колонки у діапазоні даних, клітини, що знахо-дяться під назвою колонки в діапазоні критеріїв, потрібно за-лишити порожніми.Діапазон відбору — це частина робочого аркуша, де відобра-жається інформація, що задовольняє умови, задані у діапазоні критеріїв.У разі використання складних умов відбору даних обов’язково мають існувати перші два діапазони (рис. 2.2.16), а діапазон відбору створюється лише тоді, коли знайдену в діапазоні даних інформацію треба скопіювати в певний інтервал клітин робочого аркуша. A B C D E F1 Товар Місяць Місто Виторг Прибу-ток Виторг2 Напої >=500 <=8 0003 Продукти 4 5 Товар Місяць Місто Виторг Прибу-ток 6 Напої Січень Київ 10 000 1 700 7 Напої Січень Одеса 2 000 340 8 Напої Січень Львів 1 000 170 9 Продукти Лютий Київ 5 000 900 10 Продукти Лютий Одеса 500 90 11 Продукти Лютий Львів 250 45 Рис. 2.2.16. Список з двома діапазонами (діапазоном критеріїв і діапазоном даних)Кожен діапазон списку має відокремлюватися від інших да-них, розташованих на робочому аркуші, хоча б одним порожнім рядком і одною порожньою колонкою.Хоча діапазон критеріїв може знаходитись у будь-якому місці робочого аркуша, не бажано розміщувати його під списком. Це пояснюється тим, що дані, які додаються командою Дані/Форма, розміщуються в першому порожньому рядку після списку. В ре-зультаті після декількох виконань цієї команди може виникнути ситуація, коли між списком і діапазоном критеріїв не буде порожніх рядків.Якщо діапазон критеріїв розташовано ліворуч чи праворуч від списку, може виникнути ситуація, коли у разі використання команди Дані/Фільтр деякі рядки діапазону критеріїв будуть сховані. Тому у загальному випадку краще, щоб діапазон критеріїв розміщувався або над списком даних, або на іншому аркуші робочої книги.До основних засобів відображення відібраної інформації за межами діапазону даних належать: функції для роботи з масива-ми, функції для роботи з базами даних, Розширений фільтр. Для спрощення організації пошуку інформації у діапазоні даних списку за допомогою функцій для роботи з масивами застосовується Майстер підстановок.Для того, щоб можна було використовувати всі можливості, які є в Excel для оброблення та аналізу даних, організованих у вигляді списків, потрібно, створюючи їх, дотримуватися певних правил, а саме:? на аркуші не варто розміщувати більше одного списку, оскільки деякі функції оброблення списків (наприклад, фільтри) не дозволяють обробляти декілька списків одночасно;? між кожним діапазоном списку та іншими ділянками клітин аркуша необхідно залишати хоча б один порожній рядок і одну порожню колонку, а всередині діапазону даних не повин¬но бути порожніх записів (рядків) і полів (колонок). Це забезпечує правильну ідентифікацію й виділення цього діапазо-ну списку, що необхідно у разі сортування, накладання фільтра або вставляння підсумкових значень, які обчислюються авто-матично;? заголовки колонок мають знаходитися в першому рядку ді-апазону даних. Вони використовуються Excel у разі впорядку-вання, пошуку та структуризації даних. Тому для розмежування заголовків колонок (назв полів) і розташованих нижче даних не варто використовувати порожні рядки;? шрифт, вирівнювання, формат зовнішніх контурів клітин, формат прописних і малих літер та інші формати, надані заголовкам колонок діапазону даних, мають хоча б частково відрізнятися від форматів, наданих рядкам з даними;? діапазон даних має бути організований так, щоб у всіх ряд-ках в однакових колонках знаходилися однотипні дані;? у клітини з даними не варто вводити зайві пробіли, оскіль-ки вони впливають на результати сортування (якщо треба змісти-ти текстові дані, слід використовувати відповідні кнопки на па-нелях інструментів, у тому числі й кнопки Збільшити відступ і Зменшити відступ);? у разі використання форми даних кожне ім’я поля має від-різнятися від інших. Навіть коли форма даних не використову-ється, бажано додержуватися цього правила. Імена полів, записа-ні великими або малими літерами, не відрізняються;? за заведення формул, які використовують дані, розташовані за межами діапазону даних, бажано застосовувати абсолютні адреси. Інакше після сортування списку формули, скоріше за все, не будуть правильно працювати. У разі звертання до клітин усередині діапазону даних адреси їх можуть бути відносними (Excel під час сортування автоматично скоригує їх).Якщо користувач у процесі створення списків дотримується цих правил, то він має найбільше можливостей для опрацювання даних списків. До основних операцій опрацювання даних списків належать: пошук записів та окремих полів; упорядкування (сор-тування) даних; відбір та фільтрування даних; узагальнення та структурування даних; статистичне оцінювання даних.Особливу увагу слід звернути на один із фундаментальних методів оперативного аналізу даних шляхом їх «прокручування», «розгортання» та «згортання», який можна застосовувати у роботі зі списками Excel. Такий метод вивчення даних забезпечує як перегляд деталізованих даних, так і вироблення комплексного погляду на зібрані дані, їх узагальнення та агрегацію. Ефективність методу пояснюється тим, що у разі належної його реалізації кінцевий користувач має можливість вивчати дані в інтерактивному режимі найбільш природним для нього способом — змінюючи рівні узагальнення та агрегування даних вздовж напрямів, які збігаються з основними ознаками (атрибутами) процесу, що вивчається. Такі напрями вивчення даних називаються напрямами уявлення або незалежними виміру.Маючи відповідні інструментальні засоби структурування да-них, користувач може використовувати вздовж кожного виміру декілька послідовних рівнів абстрагування. Кожний вищий рівень відповідає більшому ступеню абстрагування за відповідним виміром, а кожний нижчий — меншому, детальнішому. Це дає можливість вибрати такий рівень абстрагування, на якому легше побачити інформаційний зміст даних, а не лише окремі значення цих даних.Наприклад, дані про продаж товарів за виміром Регіон можуть бути організовані з найвищого по найнижчий рівень абстрагування так: Країна-Область-Місто-Район (рис. 2.2.17). Вимір Час може мати навіть два напрями абстрагування. Перший — це Рік-Квартал-Місяць-День, другий — Тиждень-День. Наявність двох напрямів абстрагування за одним виміром пояснюється тим, що підраховування часу за місяцями і за тижнями несумісні.

Рис. 2.2.17. Напрями абстрагування данихЯкщо користувач відносно легко може отримувати інформацію з бажаним рівнем деталізації за будь-яким виміром, то це значно спрощує для нього процес аналізу даних. Операція спуску, або «зверху-вниз», відповідає руху від вищих рівнів до нижчого і використовується з метою осмислення складних явищ. Навпаки, операція підйому, або «знизу-вверх», означає прямування від нижчих рів¬нів до вищого з метою проведення аналізу складніших об’єктів.Саме такий підхід до аналізу даних використовується в OLAP-технології, орієнтованій на оброблення нерегламентованих, не-сподіваних запитів користувачів щодо даних.Але таку ж методологію можна застосовувати для вивчення даних під час роботи зі списками Excel, використовуючи такі ін-струментальні засоби Excel, як Сортування, Група і структура, Фільтри, Консолідація. Ще більше можливостей для вивчення даних за таким методом надає засіб Зведені таблиці, який дає змогу відбирати дані за різними критеріями як із внутрішніх, так і із зовнішніх джерел і створювати інтерактивні таблиці для відо-б¬раження різноманітних залежностей між цими даними. Сортування списківПід час сортування текстові дані впорядковуються за алфаві-том або у зворотному алфавітному порядку, а числові — за убу-ванням або зростанням залежно від заданого порядку сортування (упорядкування).Найпростіший спосіб упорядкувати список — це встановити табличний курсор у колонку, за значенням полів якої треба впорядкувати цей список і вибрати кнопку Сортування за зростанням або Сортування за убуванням, що знаходяться на панелі інструментів Стандартна. З їх допомогою можна відсортувати список за зростанням або убуванням значення полів колонки з активною клітиною (клітиною, в якій знаходиться табличний курсор).Однак Excel дає змогу проводити багаторівневе сортування, тобто сортування за кількома ключами. Якщо список містить кі-лька елементів, які мають той самий ключ, то порядок розташу-вання цих елементів у групі записів з цим ключем буде випадко-вим. Але якщо задати сортування ще й за іншим ключем, то будуть відповідним чином упорядковані елементи списку з одна-ковим першим ключем і т. д. Наприклад, дані про збут можна відразу відсортувати (впорядкувати) за назвами товарів, кожну групу товарів — за містами їх продажу, а кожну групу товарів у кожному місті — за прізвищами покупців. Хоча виділення зони списку виконується автоматично (якщо табличний курсор знаходиться у зоні списку), користувач може попередньо виділити частину списку, яку потрібно впорядкувати. У разі вибору команди Дані/Сортування на екрані з’явиться діалогове вікно Сортування діапазону, в якому можна задати ключі сортування записів списку. Якщо виділена частина списку не містить рядок із назвами колонок, то у групі кнопок Ідентифікувати поля за треба вибрати параметр для ідентифікації поля за позначками колонок аркуша. Якщо ж перший рядок містить назви колонок, то треба встановити параметр для ідентифікації поля за підписами (перший рядок діапазону). Із допомогою полів списків Сортувати за, Потім за та В ос-танню чергу за можна вибрати назву ключа сортування. Тут слід обрати і порядок сортування — за зростанням або за убуванням.Хоча у діалоговому вікні Сортування діапазону можна ввести не більше трьох ключів, у дійсності проводити сортування можна більш як за трьома полями. Наприклад, щоб упорядкувати дані списку за шістьома ключами, розташованими в колонках, умовно позначених як А, Б, В, Г, Д, Е (де колонка А — ключ найвищого рівня), спочатку треба провести сортування за полями Г, Д, Е, а потім — за А, Б, В.Якщо за сортування в алфавітному порядку треба враховувати різницю між регістром літер, то після натискання кнопки Параметри слід відкрити діалогове вікно Параметри сортування та ввімкнути параметр Враховувати регістр.За умовчання список буде впорядковано за рядками. Проте можна також задати сортування за колонками. Це необхідно, на-приклад, у випадку, коли перша колонка містить назви рядків, а записи однорідні за колонками. Для цього потрібно у діалого-вому вікні Параметри сортування встановити параметр Сорту-вати/Колонки діапазону.Користувач може задати і власний порядок сортування даних у списку. Так, назви місяців немає сенсу розташовувати у алфаві-т¬ному порядку — краще застосовувати користувацький порядок сортування, який подає назви місяців за їх послідовністю.Для того щоб задати користувацький порядок сортування, по-трібно відкрити діалогове вікно Параметри сортування, натис-нувши кнопку Параметри. У полі списку Порядок сортування за першим ключем, яке містить список усіх визначених користувачем порядків сортування, виділено елемент Не здійснюється. Щоб розкрити список, треба клацнути кнопкою миші на його стрілці і вибрати бажаний порядок сортування. Для того щоб задати свій порядок, слід вибрати команду Сервіс/Параметри та активізувати у діалоговому вікні вкладку Списки.На вкладці Списки представлено всі складені раніше списки. Щоб додати новий, треба на цій вкладці у полі Списки виділити елемент НОВИЙ СПИСОК. У полі Елементи списку з’явиться курсор уведення. Елементи списку вводяться у тій послідовності, в якій вони мають бути представлені за подальших сортувань. Після введення кожного елемента необхідно натискати клавішу Enter. По закінченні введення всіх елементів списку для внесення його у перелік існуючих списків натискується кнопка Додати.Використовуючи поле Імпорт списку з комірок, можна ство-рити список на основі даних у клітинах. Для цього потрібно роз-ташувати курсор уведення в цьому полі й потім мишею виділити клітини, які містять дані для нового списку.Усі введені порядки сортування можуть використовуватись і для функції автоматичного заповнення.Фільтрування списківФільтри — це інструмент відбору даних, відповідних визна-ченим умовам. За фільтрації переупорядкування даних не відбу-вається. Результатом є лише або приховування рядків таблиці (списку), що не відповідають заданому критерію, або копіювання тих рядків, що відповідають заданому критерію, у визначений ді-апазон робочого аркуша для подальшого використання.Є два способи фільтрування даних: з допомогою автофільтра та з допомогою розширеного (посиленого) фільтра. Перший спосіб швидкіший і простіший для використання, зате другий дає змогу вирішувати складніші завдання.Автофільтр. З допомогою автофільтра вибір окремих рядків таблиці можна здійснювати лише безпосередньо у робочому аркуші. Активізація автофільтра виконується командою Да-ні/Фільтр/Автофільтр. Для коректного виконання команди по-кажчик активної клітини (табличний курсор) повинен знаходи-тись у межах списку даних. Якщо перед виконанням команди було виділено певний діапазон таблиці, то у першому рядку цьо-го діапазону для кожного поля (колонки) даних буде встановлено окрему кнопку для введення критерію фільтрації за цим полем. Дія критерію фільтрації поширюється на всі рядки таблиці, які знаходяться нижче кнопок. Якщо жодного діапазону таблиці не було виділено перед виконанням команди (але покажчик активної клітини знаходився у межах таблиці даних), то місцем розташування кнопок буде перший рядок таблиці, де звичайно знаходяться назви колонок. Після натискання на кнопку розкривається список елементів, які містить відповідна колонка і в якому можна вибрати необхідний елемент для визначення критерію відфільтровування даних. Це приведе до вилучення з екрана тих рядків списку даних, які не відповідають уведеному критерію, і до забарв¬лення відповідної кнопки у синій колір. Критерії фільтрації мож-на задавати послідовно для кількох полів. Кожен додатковий критерій зв’язаний із попереднім критерієм умовним оператором «І», через що кожна наступна умова завжди належатиме до тих рядків даних, які будуть отримані за використання попередніх умов.Критерій фільтрації, що складається з двох умов для однієї колонки, можна визначити після натискання на відповідну кноп-ку і вибору елемента Умова. На екрані з’явиться діалогове вікно Користувацький автофільтр, у якому можна задати два критерії, об’єднуючи їх умовними операторами «І» чи «АБО». В умовах відбору рядків є можливість задавати і шаблони, використовуючи знаки-замінники — «?» та «*». Знак запитання може використовуватися замість будь-якого одного символу поля, а зірочка — замість будь-якої кількості символів. Для відновлення рядків таблиці можна натиснути на відповід-ну кнопку фільтра, розкрити список елементів і вибрати елемент Всі. Це дає змогу скасувати дію критерію фільтрації за відповід-ною колонкою. Другий спосіб — це вибір з меню Дані команди Фільтр/Показати всі. Він використовується, коли потрібно від-новити відображення всіх рядків даних за рахунок відміни дії критеріїв фільтрації за усіма колонками.Для того щоб вилучити з таблиці кнопки фільтрування, треба ще раз виконати команду Дані/Автофільтр, тобто зняти познач-ку з цієї команди.Розширений (посилений) фільтр. У разі використання роз-ширеного фільтра критерії фільтрування можна задавати у робо-чому аркуші. У діалоговому вікні за активізації функції розшире-ного фільтра вказується інтервал (діапазон) клітин робочого аркуша, який містить критерії фільтрації даних. Перевага цього способу полягає у тому, що користувач завжди має чітке уявлення про критерії, які він застосовує, і може швидко змінити їх залежно від своїх потреб. Перед застосуванням Розширеного фільтра бажано зберегти робочу книгу, оскільки у разі неправильної адресації діапазону відбору дані на робочому аркуші можуть бути пошкоджені.Основою посиленого фільтра є зона критеріїв. Перший рядок цієї зони повинен мати назви колонок списку (таблиці) даних. У ньому можуть знаходитись або назви всіх колонок списку да-них (для цього їх можна просто скопіювати), або назви лише тих колонок, для яких визначатимуться умови відбору рядків даних. У клітинах зони критеріїв, що знаходяться під назвами колонок, записуються умови відфільтровування рядків даних. Умови, що знаходяться в одному рядку критеріїв, з’єднуються оператором «І», а ті, що знаходяться у різних рядках області критеріїв, — оператором «АБО».Наприклад, якщо потрібно отримати інформацію про продаж у Києві та Львові комп’ютерів 486DX4, то умови відфільт-ровування даних можна записати так, як це показано праворуч.Після запуску команди на виконання кожен рядок зі списку даних перевіряється на відповідність умовам кожного рядка зони критеріїв. Якщо рядок зі списку даних відповідає умовам хоча б одного рядка із зони критеріїв, то цей рядок даних з’являється у вихідному списку.Для запуску команди з меню Дані вибирається команда Фільтр/Розширений фільтр. На екрані з’явиться діалогове вікно Розширений фільтр, у якому можна вказати:? у ділянці Обробка одну з двох дій з даними: фільтрувати список даних на місці або скопіювати відфільтрований результат в інше місце робочої книги;? вихідний діапазон або інтервал списку даних, тобто адресу даних, які мають бути відфільтровані. Інтервал списку даних можна ввести або з клавіатури, або виділити необхідний діапазон даних з допомогою миші. В останньому випадку адреса даних буде перенесена у поле введення інтервалу списку автоматично;? діапазон або інтервал критеріїв, тобто адресу місцезнахо-дження критеріїв фільтрації. Інтервал критеріїв уводиться анало-гічно інтервалу списку даних, але слід стежити, щоб у цьому ін-тервалі не було порожніх рядків, інакше у відфільтрованому списку будуть представлені всі без винятку рядки списку даних. Це пояснюється тим, що відсутнім умовам порожнього рядка відповідають будь-які дані і він з’єднується з іншими рядками критеріїв умовним оператором «АБО»;? місце копіювання відфільтрованого списку даних у полі Розташувати результат у діапазоні. Адреса місцезнаходження відфільтрованого списку даних уводиться аналогічно попереднім адресам, але це можна зробити лише у тому разі, якщо було включено індикатор Скопіювати результат в інше місце. Крім того, треба мати на увазі, що результат фільтрації не може бути скопійовано на інший робочий аркуш, оскільки він має знаходи-тися на одному аркуші зі списком, що фільтрується.Стисло правила застосування Розширеного фільтра можна сформулювати таким чином: як діапазон критеріїв, так і діапазон відбору даних повинні мати рядок з іменами полів і додаткові рядки під назвами полів (додаткові рядки діапазону критеріїв слугують для визначення умов відбору записів, а діапазону відбору — для копіювання відповідних записів з діапазону даних); якщо діапазон критеріїв може знаходитися на будь-якому аркуші, то діапазон відбору — лише на тому самому аркуші, на якому розміщується діапазон з даними.Обчислення групових характеристик«Згущення» інформації — одна з основних функцій будь-якої інформаційної системи. Припустимо, що за наявності даних що-до кожного продажу потрібно виявити обсяги продажу у різних містах. Для вирішення таких завдань Excel має функцію автома-тичного визначення характеристик вказаних груп даних. Для її виконання необхідно здійснити таке:— відсортувати таблицю за колонкою, однакові значення по-лів якої мають визначати належність рядка таблиці до певної групи даних. Якщо цього не зробити і записи якоїсь групи даних не будуть розташовані поряд, то отримати загальні характерис-тики цієї групи буде неможливо;— завести курсор у зону списку, з даних якого можна отрима-ти необхідну інформацію. Excel спробує автоматично визначити її розміри. Якщо є бажання заборонити автоматичне її визначен-ня, користувач може самостійно виділити потрібний діапазон клітин;— вибрати команду Дані/Підсумки, що відкриє діалог Промі-ж¬ні підсумки з трьома полями: З кожною зміною в, Операція, Додати підсумок з. На правому боці кожного поля є кнопка, за натискання якої розкривається список можливих значень відпо-відного поля;— занести параметри, які забезпечують отримання необхідних характеристик груп. Поле З кожною зміною в призначається для представлення колонки, значення полів якої визначатиме належність кожного рядка до певної групи даних (рядки таблиці мають бути впорядковані за значенням полів цієї колонки). Оскільки необхідно обчислити дані щодо кожного міста, слід активізувати у цьому полі елемент Місто. Для того щоб підсумувати відповідні дані, потрібно зі списку поля Операція вибрати функцію Сума. У полі Додати підсумки за ввімкненням індикатора необхідно вказати колонку, клітини якої використовуватимуться для обчислення підсумків. У даному разі це Вартість. Якщо одно¬часно треба обчислити й кількість проданих комп’ютерів у кожному місті, то біля назви колонки Кількість теж треба ввімкнути індикатор. Індикатори біля назв усіх інших колонок мають бути вимкнені;— натиснути кнопку ОК. У результаті виконання команди таблиця буде доповнена ряд-ками, в яких будуть представлені обсяги продажу для кожного міста окремо. Останній доданий рядок матиме підсумкову інфо-р¬мацію щодо усіх міст.З кожною групою даних може бути виконана одна з операцій, зазначених у полі Операція діалогу, Проміжні підсумки (Сума, Кількість значень, Середнє, Максимум, Мінімум та ін.). Ще одна можливість, яку дає команда Дані/Підсумки, — це виведення у кожній групі даних кількох типів підсумків з вико-ристанням різних операцій. Наприклад, у таблицю з даними про збут комп’ютерів можна додати ще й інформацію про кількість продажу (замовлень) у кожному місті. Для цього ще раз потрібно виконати команду Дані/Підсумки. Табличний курсор при цьому має бути у межах таблиці. Це відкриє діалогове вікно Проміжні підсумки, в якому назва колонки Місто буде занесена у поле При кожній зміні в.Для визначення кількості продажу у полі Операція потрібно вибрати функцію Кількість значень. У третьому полі для зане-сення результату можна вибрати назву будь-якої колонки, оскі-льки вибрана функція не використовує значення полів, а тільки підраховує кількість рядків у групі. Але для того щоб групові значення за попередніми критеріями були теж подані в таблиці, перед натисканням кнопки ОК обов’язково треба вимкнути па-раметр Замінити поточні підсумки. За визначення групових значень з лівого краю таблиці проста-вляються рівні структури, що забезпечує кращий візуальний кон-т¬роль даних. Групування даних може виконуватись як за рядками (рис. 2.2.18), так і за колонками. Далі з допомогою операцій приховування і показу окремих груп і рівнів можна вивести на екран лише потрібну інформацію. На рис. 2.2.18 ліворуч від заголовків колонок (A, B, C, ...) роз-ташовано кнопки за номерами рівнів структури (1, 2, 3).1 2 3 А B C D E F G H I J K L M N O • • • — Підсумки по 1-й групі рядків • • • — Підсумки по 2-й групі рядків • • • • • • — Підсумки по n-й групі рядків— Загальні підсумкиРис. 2.2.18. Групування рядків таблиціЛінійки рівнів ліворуч від краю таблиці показують, які групи рядків таблиці охоплює відповідний рівень структури. Один рі-вень структури може охоплювати кілька груп. Окремі елементи (рядки), які не підлягають подальшій структуризації, познача-ються крапками (біля лівого краю таблиці). Всього може бути задано до восьми рівнів структури і для кожного робочого арку-ша може бути створена тільки одна структура.Натискання будь-якої кнопки з номером рівня структури веде до активізації групи її даних і всіх вищих рівнів, а також до приховування всіх груп даних, які належать до нижчих рівнів структури. Так, якщо натиснути (клацнути мишею) кнопку другого рівня структури (з цифрою 2 на рис. 2.2.18), то на екрані залишуться лише групові дані (тобто першого та другого рівнів). Дані третього рівня, тобто дані, що складаються з окремих записів таблиці, будуть сховані, а на кнопках, розташованих ліворуч від схованих даних, символ «–» буде замінено на символ «+». Для повернення детальних відомостей за всіма групами необхідно натиснути на кнопку третього рівня.Кнопки, розташовані ліворуч від груп даних, використову-ються для приховування і показу окремих груп. Якщо клацнути мишею на кнопці зі знаком мінус, відповідна група буде прихо-вана. Такого ефекту можна досягти й виконанням команди Да-ні/Група і структура/Сховати деталі, але за умови, що курсор розташовуватиметься у рядку таблиці навпроти відповідного си-м¬волу зі знаком мінус або виділення цієї групи. Коли частина таблиці схована, лінія структури, яка вказує на цю частину таблиці, зникає разом із рядками таблиці, а на кнопці з’являється знак плюс. Якщо ж клацнути на кнопці зі знаком плюс, то схована частина таблиці з’явиться.Відобразити сховані фрагменти таблиці можна також з допо-могою команди Дані/Група і структура/Показати деталі, якщо курсор розташовано у рядку таблиці, що знаходиться навпроти відповідного символу зі знаком плюс. Якщо треба ліквідувати відображення структури даних, слід виконати команду Дані/Група і структура/Вилучити структуру. Варто мати на увазі, що структурування даних (установлення лінійки відображення рівнів структури) виконується не лише за виконання команд групування даних, а й може бути ініційоване користувачем. Це дає змогу виділити і розподілити за рівнями окремі групи даних і тим самим поліпшити візуальний контроль за ними, оскільки з допомогою показу та приховування окремих груп і рівнів можна досягти відображення на екрані лише тієї ін-формації, яка потрібна у даний момент. Структурування даних можна проводити як за рядками, так і за колонками.Розглянемо встановлення лінійки відображення рівнів струк-тури у разі структуризації даних за рядками (створення структу-ри за колонками виконується аналогічно). Найпростіший спосіб створення структури — застосування команди автоматичного структурування. Але цю команду можна застосувати лише у тому випадку, коли таблиця має явно виражену структуру (тобто коли заведені формули обчислення групових характеристик). Так, на рис. 2.2.19 дані поділяються на n груп, після кожної групи обчислюються підсумки, а у кінці таблиці подано остаточні підсумки.Саме завдяки наявності у таблиці формул обчислення суми команда автоматичного структурування в змозі розпізнати рівні структури цієї таблиці.Для автоматичного створення струк¬тури таблиці потрібно, щоб покажчик активної клітини (табличний курсор) знаходився всередині таблиці. У такому разі буде виділено всю таблицю. Якщо ділянка або таблиця, для яких створюється структура, ма-ють велику кількість порожніх клітин, то бажано спочатку виді-лити діапазон, який потрібно структурувати.Наступний крок полягає у виборі з меню Дані/Група і струк-тура/Створення структури. Безпосередньо після виконання ко-манди усі рівні структури будуть подані на екрані.Крім того, користувач може виділити будь-яку частину таблиці й після виконання команди Дані/Група і структура/Групувати у діалоговому вікні вибрати спосіб групування: за рядками чи колонками. Це приведе не до обчислення якихось групових характеристик, а лише до появи лінійки відображення рівнів структури — ліворуч від таблиці (у разі групування за рядками) чи над нею (у разі групування за колонками).Консолідація данихКонсолідація — це один із способів об’єднання даних. Вона дає змогу обчислювати суми, середні значення і виконувати ста-тистичну обробку, використовуючи дані з різних діапазонів од-ного або кількох робочих аркушів і навіть книг.Консолідація застосовується для складання звітів про продаж, у разі оброблення даних з обігу коштів і т. ін.Припустимо, що на 12 робочих аркушах є дані щомісячного продажу і на окремому аркуші необхідно отримати підсумкові дані за цей період. Це можна зробити по-різному, але найпрості-ший спосіб — консолідація даних, яка передбачає такі дії:— відкрити новий аркуш і встановити курсор у клітину, з якої розпочинатиметься зона з підсумковими даними;— виконати команду Дані/Консолідация, що веде до відкриття одноіменного діалогу;— у випадному списку поля Функція діалогу Консолідація знаходяться імена функцій, які можуть використовуватися у разі консолідації даних. Для даного прикладу потрібно вибрати функ-цію Сума;— у поле Посилання ввести адресу одного з діапазонів даних, що консолідуються (наприклад, дані за січень). Цю адресу (вона задається в абсолютному вигляді) можна набрати на клавіатурі (наприклад, Січень!$A$3:$B$14) або ввести за допомогою миші, клацнувши на ярлику відповідного робочого аркуша, і разом із назвами рядків і колонок виділити діапазон, що консолідується. Після цього, щоб надіслати введену адресу у поле Список діапа-зонів, треба обов’язково клацнути на кнопці Додати;— аналогічно ввести адреси всіх інших діапазонів даних, що консолідуються;— для внесення у робочий аркуш з підсумковими даними назв рядків і колонок у нижній частині діалогового вікна у ділянці з назвою Використовувати мітки необхідно ввімкнути режими У верхньому рядку та В лівій колонці;— натиснути кнопку ОК.Якщо консолідована зона розташовується в іншій робочій книзі, то для введення імені файла у поле Посилання можна ско-ристатися кнопкою Огляд.Щоб уникнути помилок, рекомендується до здійснення консо-лідації надати діапазонам, що консолідуються, імена і використовувати їх за введення відповідних адрес.Описаний метод консолідації даних має суттєву ваду. Якщо після консолідації вхідні дані змінюються, це ніяк не позначаєть-ся на результаті. Тому за зміни даних консолідацію необхідно повторювати. Якщо структура даних не змінюється, то уникнути цієї вади можна досить просто: перед здійсненням консолідації у діалоговому вікні треба увімкнути режим Створювати зв’язки з вхідними даними. При включенні цього режиму у робочий аркуш вноситься інформація про зв’язки між даними і у разі зміни вхід-них даних результат автоматично оновлюється. Крім того, робо-чий аркуш структуризується.Якщо необхідно розмістити в зоні консолідації лише частину всієї інформації (лише певні рядки та колонки) або потрібно ви-вести її у заданій послідовності, то в зоні консолідації запису-ються назви потрібних рядків і колонок. У запису назви можна використовувати символи-замінники «*» і «?». Це дає змогу об-числювати відповідні значення за групою рядків чи колонок, на-зви яких відповідають вказаному шаблону.Зведені таблиціЗведені таблиці — це допоміжні таблиці, які дають змогу від-бирати дані за різними критеріями і найкращим чином відобра-жати залежність між ними. Це один з найпотужніших інтерактив-них засобів аналізу даних.Створення зведеної таблиці. До появи Ехсеl-2000 існував лише один спосіб створення зведеної таблиці — з допомогою макета у діалоговому вікні Майстра зведених таблиць. В Ехсеl-2000 з’явився ще один спосіб — з використанням макета в робо-чому аркуші.За використання першого способу виконання запиту відбува-ється лише після завершення процесу побудови макета. За новим способом звернення до джерел даних, відбір і відображення да-них відбувається за кожного визначення або зміни місцезнахо-дження будь-якого елемента макета. Це дає користувачеві змогу бачити дані під час розміщення полів, що робить процес ство-рення звіту наочнішим. Проте універсальнішим є перший спосіб. Потреба у ньому виникає у таких випадках:? для деяких типів зовнішніх джерел даних, включаючи великі бази даних, створення макета на аркуші з його багаторазовими звер¬таннями до джерел даних може відібрати багато часу. Наприклад, звіт, заснований на кубі, створеному за допомогою Майстра куба OLAP у MS Query, повільно відображатиме зміни в макеті. Те саме відбуватиметься й у разі роботи з великими не-OLAP базами даних;? в Excel може виникнути дефіцит пам’яті або інших ресур-сів, потрібних для створення звіту.У багатьох таких ситуаціях створення звіту в діалоговому вік-ні може запобігти виникненню проблем, оскільки відбір даних виконується лише після закінчення процесу побудови макета, ко-ли встановлено потрібну фільтрацію даних за допомогою поля сторінок, яка витягує дані для кожного свого елемента окремо.Перед запуском Майстра зведених таблиць бажано виділити дані, що підлягають обробленню. Колонки, в яких містяться ці дані, мусять мати назви.Запуск Майстра зведених таблиць здійснюється через коман-ду Дані/Зведена таблиця. Відкривається перше діалогове вікно, в якому необхідно вказати джерело даних для зведеної таблиці. Дані можуть бути вибрані:— з поточної або будь-якої іншої робочої книги. У цьому випадку обирається параметр У списку або базі даних Microsoft Excel;— із зовнішнього джерела даних (параметр У зовнішньому джерелі даних);— з кількох інтервалів консолідації даних (параметр У кількох діапазонах консолідації). Цей параметр дає змогу будувати бага-то¬рівневі зведені таблиці;— з іншої зведеної таблиці (параметр В іншій зведеній таблиці або діаграмі);— натискується кнопка Далі.Якщо було обрано режим отримання даних із зовнішнього джерела, Майстер зведених таблиць запропонує натиснути кнопку для запуску програми MS-Query або відмовитися від цієї операції (у тому разі, коли користувач випадково вказав цей вид джерела).Якщо було обрано перший параметр, то на другому кроці ви-дається запит на введення інтервалу зони вхідних даних. Цю зону з даними можна вказати в один з таких способів:— якщо вона була попередньо виділена, то її адреса буде ав-томатично уведена в поле Діапазон діалогового вікна Майстер зведених таблиць — крок 2 з 4;— якщо табличний курсор знаходиться у межах оброблюваної таблиці, то в поле Діапазон буде автоматично введена адреса діапазону, що охоплює всю таблицю;— потрібний діапазон можна виділити з допомогою миші або задати адресу діапазону з клавіатури.Натискання на кнопку Огляд приведе до появи діалогового вікна вибору файла, що дає змогу обрати іншу робочу книгу, яка містить дані для зведеної таблиці.Другий етап завершується натисканням кнопки Далі. Рис. 2.2.20. Макет зведеної таблиціНа третьому етапі у діалозі Майстер зведених таблиць — крок 3 визначається зовнішній вигляд зведеної таблиці. Більшу частину діалогового вікна зай¬має макет зведеної таблиці (рис. 2.2.20). Цей макет має чотири зони полів: рядок, колонка, дані і сторінка. У правій частині діалогу знаходяться кнопки із заголовками полів вхідних даних (саме тому ці дані обов’язково мусять мати назви колонок).Перетягуючи мишею кнопки із заголовками полів у зону ряд-ка чи колонки, можна відображати вміст цих полів у вигляді за-головків рядків чи колонок зведеної таблиці. Якщо кнопку поля розмістити в зоні даних, то за відповідним полем обчислювати-муться групові характеристики (найчастіше це підсумки) за кож-ним рядком. Зона Сторінка дає змогу визначити критерії відбору даних, що уможливлює «розбивання» даних на окремі сторінки.Якщо, наприклад, необхідно проаналізувати обсяги продажу кожного товару у містах за кожен день, то дані збуту у кожному місті подаються у вигляді таблиці:Дата Товар 1 Товар 2 Товар 3 ... Загальні підсумки Загальні під-сумки Один рядок зведеної таблиці має відображати обсяги продажу кожного товару, які обчислюються як підсумки за групою про-дажу за один день. Бажано також мати загальні підсумки за кож-ною колонкою зведеної таблиці і за рядком. Рис. 2.2.21. Розмітка макетаДля отримання даних у такому вигляді макет зведеної таблиці подається так, як це показано на рис. 2.2.21:— у зону Рядок перетягується заголовок поля Дата;— у зону Колонка перетягується заголовок поля Назва това-ру;— оскільки нас цікавлять обсяги продажу, то в зону Дані пе-ретягується заголовок поля Вартість. Кожна кнопка, розташована у зоні Рядок, визначає поле вхід-ної таблиці, яке використовуватиметься для групування («згу-щення») інформації в зоні даних. Якщо в зоні Рядок знаходитимуться кілька кнопок полів, то групування буде багаторівневим, тобто групи будуть вкладатися одна в одну. Рівень групування визначається послідовністю роз-ташування кнопок полів у цій зоні. Для даного прикладу групу-вання має здійснюватися лише за датою (загальні підсумки під-раховуються автоматично).Для кожного поля в зоні даних за умовчання встановлюється операція обчислення суми (у даному випадку автоматично встановлюється Сума за полем Вартість). Але у будь-який момент користувач може змінити вид здійснюваної операції. Оскільки для даного прикладу немає потреби змінювати значення операції, яка встановлена за умовчання, то треба тільки клацнути по кнопці Далі.В останньому діалозі визначення зведеної таблиці можна задати клітину, з якої розпочинатиметься зведена таблиця, та її назву. Тут можна також задати й деякі параметри таблиці. Для прискорення оброблення зведених таблиць Excel зберігає копію даних. Якщо копія вхідних даних не робиться, то за подальших змін полів з допомогою команди Дані/Поле зведеної таблиці слід спочатку переобчислювати зведену таблицю, використовуючи команду Дані/Об¬новити дані. Це пов’язано з тим, що коли дані не зберігаються, на їх відображення у поточній зведеній таблиці може вплинути інша зведена таблиця поточної робочої книги. Але якщо на машині користувача виникають проблеми з дисковою пам’яттю, то можна вимкнути параметр Зберігати дані з макетом таблиці.Для здійснення автоматичного форматування зведеної таблиці треба ввімкнути параметр Автоматично форматувати таблицю (для зміни форматів використовується команда Фор-мат/Авто¬формат).Якщо на четвертому кроці створення зведеної таблиці клацнути на кнопці Готово, то на екрані з’явиться зведена таблиця. У разі великої кількості вхідних даних це може відібрати багато часу. Для наведеного прикладу результат матиме такий вигляд, як на рис. 2.2.22.Якщо після створення зведеної таблиці відбудуться якісь змі-ни у вхідних даних, то вони самі по собі не позначаться на зведе-ній таблиці. Для цього потрібно виконати операцію оновлення даних: або після введення курсора у таблицю реалізувати команду Дані/Оновити дані, або для відкриття контекстного меню клацнути правою кнопкою миші на полі зведеної таблиці і обрати з нього пункт Оновити дані.Місто (Все) ?

Сума за полем Вартiсть Назва товару Дата ПК486 DX2-66 PCI ПК 486 DX2-80 PCI ... ПК 486SX Super40 ПК i586 Pentium-166 Загальний підсумок11.03.96 0 0 ... 775 0 376612.03.96 925 0 ... 0 3856 478113.03.96 0 0 ... 0 0 97014.03.96 0 1862 ... 0 0 186215.03.96 0 0 ... 2295 0 326516.03.96 0 0 ... 0 3856 3856Загальний підсумок 925 1862 ... 3070 7712 18500Рис. 2.2.22. Результат побудови зведеної таблиці аналізу обсягів продажуМіж структурою макета (рис. 2.2.20) і структурою зведеної таблиці (рис. 2.2.23), створеною за цим макетом, є безпосередній зв’язок: у кожній з них є кнопки полів (Дата, Назва товару, Місто), розташовані на тих самих місцях. Кнопки полів — це за-головки колонок таблиці з даними. З окремих клітин списку даних під кнопками полів рядків і колонок зведеної таблиці створюються поля, які відіграють роль назв її рядків і колонок. Для даного прикладу назви рядків зведеної таблиці (11.03.96, ... , 16.03.96) формуються з полів колонки Дата списку даних, а назви колонок (ПК 486DX2-66 PCI, ... , ПК i586Pentium-166) — з полів колонки Назва товару списку даних. Клітини зони даних містять результати оброблення вхідних даних. Так, значення клітини зведеної таблиці, що знаходиться на перетині рядка з назвою 12.03.96 і колонки з назвою ПК 486DX2-66 PCI, отримано підсумовуванням значень поля Вартість за усіма рядками таблиці даних, що вміщують відомості про кількість проданих комп’ютерів ПК 486DX-66 PCI 12 березня 1996 р.

Зона сторінок(Кнопки полів)

Спосіб оброблення даних Кнопкиполів Кнопкиполів Зона назв колонок (елементи полів) Зона назв рядків (елементи полів) Зона даних Підсумки за ря-дками Підсумки за колонкамиРис. 2.2.23. Структура зведеної таблиці Назви останнього рядка і останньої колонки («Общий итог») створюються автоматично і редагуванню не підлягають. За спро-би це зробити з’являється діалогове вікно з повідомленням: «Змі-нювати назви підсумків або загальних підсумків не можна». Як-що потрібно мати варіант таблиці, в якому можна відредагувати будь-які поля, зведену таблицю слід виділити, скопіювати ко-мандою Правка/Копіювання і вставити в інше місце командою Правка/Спеціальна вставка/Значення.Для обчислення значень клітин у зведеній таблиці, що знахо-дяться у зоні даних, можуть бути використані різні функції. За умовчання для оброблення числових полів призначається функ-ція Сума, а для текстових полів — функція Кількість значень.Можна вибрати потрібну функцію як під час формування чи редагування макета (для цього в макеті потрібно двічі клацнути мишею по назві поля в зоні Дані), так і безпосередньо в самій таблиці. В останньому випадку спочатку треба клацнути на відповідному полі даних, а потім — або по кнопці Поле зведеної таблиці інструментальної панелі, або виконати команду Дані/Поле зведеної таблиці, або клацнути правою кнопкою миші і у контекстному меню вибрати пункт Поле зведеної таблиці. Після цього відкриється діалогове вікно Обчислення поля зведеної таблиці, де у списку Операція можна вибрати бажаний вид стандартного обчислення (Відмінність, Частка, Зведена відмінність, Зі зростаючим підсумком у полі та ін.). Окрім того, можна здійснити додаткові обчислення, в яких розраховані величини залежатимуть від значень базових елемен-тів у зоні даних. Так, значення клітин в зоні даних можна визна-чити в процентах від загальних підсумків зведеної таблиці. Для цього в діалоговому вікні треба натиснути кнопку Додатково>> і вибрати одну з операцій у полі Додаткові обчислення.Після вибору будь-якої з операцій, вказаних у цій таблиці, у діалоговому вікні розкриються два списки — Поле та Елемент.Поле показує поля зведеної таблиці. Це дає можливість після вибору будь-якої додаткової операції вибрати поле, яке надасть базові дані.Елемент показує елементи обраного базового поля. Якщо по-трібно, тут можна вибрати елемент, який буде базовим.Розглянемо такий приклад. Нехай потрібно з’ясувати, наскіль-кі вартість продажу кожного дня і за кожним товаром відрізня-ється від вартості продажу у певний день (наприклад, 11.03.96). Розв’язати цю задачу можна таким чином: — клацнути правою кнопкою миші по полю зведеної таблиці і у контекстному меню вибрати пункт Поле або клацнути лівою кнопкою миші по полю і потім в панелі інструментів Зведена таблиця по кнопці Поле зведеної таблиці. У результаті відкри-ється діалогове вікно Обчислення поля зведеної таблиці;— у діалоговому вікні клацнути по кнопці Додатково >>. Вікно збільшиться, й у нижній його частині з’явиться зона Додаткові обчислення. Розкрити, клацнувши по кнопці зі стрілкою униз, список і обрати операцію Відмінність, що надасть доступ до списків Поле та Елемент; — у списку Поле вибрати поле Дата, а у списку Елемент — базову дату (у даному випадку треба обрати елемент 11.03.96);— клацнути по кнопці ОК.Якщо треба з’ясувати, яка частка (у процентах) вартості що-денного продажу щодо його загальної вартості, то необхідно по-вторити наведені вище дії, але замість операції Відмінність обра-ти операцію Частка загальної суми. За вибору цієї операції доступ до списків Поле та Елемент буде закритий у зв’язку з тим, що програма сама може знайти базовий елемент.Робота з даними зведеної таблиці. Зведена таблиця є досить гнучким інструментом, оскільки користувач може легко зміню-вати її структуру. По-перше, модифікувати зведену таблицю можна, змінюючи її макет. Для цього у межі таблиці треба ввести табличний курсор і виконати команду Дані/Зведена таблиця або натиснути на однойменну кнопку інструментальної панелі. З’явиться діалогове вікно із заповненими зонами третього кроку формування макета таблиці. В ньому можна зробити всі необхідні зміни.Проте це не єдиний спосіб. У більшості випадків упроваджу-вати потрібні зміни значно простіше безпосередньо у зведеній таблиці, відразу простежуючи, до чого це приведе. Робиться це шляхом перетягування кнопок полів з однієї зони зведеної таблиці до іншої, а також виконанням команд з меню Дані і контекстного меню, яке за розташування табличного курсора у межах таблиці викликається натисканням правої кнопки миші. Команди, які найчастіше використовуються в роботі з даними зведеної таблиці, можна виконувати й з допомогою панелі ін-струментів Зведена таблиця. Ця панель інструментів автоматич-но з’являється після створення зведеної таблиці. Якщо цієї чи іншої потрібної панелі на екрані немає, то для її появи можна ви-конати команду Правка/Панелі інструментів, а потім у полі Список панелей інструментів діалогового вікна обрати назву потрібної панелі та натиснути кнопку ОК.Робота з полями даних. Якщо клацнути на клітині поля да-них зведеної таблиці, а потім виконати команду Поле зведеної таблиці (через меню або використовуючи відповідну кнопку на панелі інструментів), то з’явиться діалогове вікно Обчислення по-ля зведеної таблиці, в якому можна змінити операцію для обчис-лення значень поля даних, формат відображення поля або вилу-чити поле з таблиці.Якщо двічі клацнути по клітині даних або кнопці Показати деталі (цю команду можна виконати і через пункти меню Да-ні/Група і структура/Показати деталі), то можна з’ясувати, які дані використовувалися для обчислення поточного поля даних зведеної таблиці. При цьому таку інформацію буде подано на окремому робочому аркуші. Якщо ж зберігати цю інформацію немає потреби, можна клацнути правою кнопкою миші на ярлику цього робочого аркуша та обрати пункт меню Вилучити.Поля рядків і колонок. Якщо клацнути на клітині поля рядків або колонок зведеної таблиці, а потім виконати команду Поле зведеної таблиці (через меню або використовуючи відповідну кнопку на панелі інструментів), то з’явиться діалогове вікно, у якому можна:— змінити орієнтацію поточного поля (за рядками, колонками чи аркушами), тобто розташування відповідної кнопки полів у будь-якій зоні зведеної таблиці (зоні рядків, колонок чи сторі-нок). Цю операцію можна провести перетягуванням кнопки поля з однієї зони до іншої безпосередньо у зведеній таблиці;— задати режим обчислення проміжних підсумків;— сховати елементи полів. Для цього їх потрібно виділити у списку Сховати елемент з допомогою лівої кнопки миші і нати-снути ОК. Для того щоб відобразити схований елемент, по ньому треба ще раз клацнути лівою кнопкою миші у списку Сховати елемент і таким чином зняти з нього виділення. Оскільки зведена таблиця має спискову структуру, то в ній, як і у будь-якому іншому списку, можна здійснювати групування рядків і колонок. Якщо, наприклад, клацнути по будь-якому полю рядка, а потім по кнопці Згрупувати інструментальної па-нелі Зведені таблиці або виконати команду Дані/Група і струк-тура/Групувати, то з’явиться діалогове вікно Групування. Варто звернути увагу на те, що за групування інформації по датах мож-на легко обчислювати підсумкові дані по місяцях, кварталах і роках.Поля сторінок. Якщо в зоні сторінок зведеної таблиці розта-шована якась кнопка поля, то відповідні поля рядків чи колонок заносяться у випадний список, який можна відкрити, клацнувши по кнопці зі стрілкою вниз (рис. 2.2.22). У даному випадку в зоні сторінок розташована кнопка поля Місто, а список складається з переліку за алфавітом міст, в яких здійснювався продаж товарів. Якщо з цього списку обрати, наприклад, Київ, то зведена таблиця матиме дані про збут товарів лише у Києві. Для того щоб одержати узагальнені відомості про збут товарів у всіх містах, треба обрати зі списку елемент Всі.Ще один спосіб використання полів сторінок — клацнути по кнопці Відобразити сторінки інструментальної панелі Зведені таблиці. Відкриється діалог з переліком усіх полів сторінок, які були визначені у зведеній таблиці. У нашому випадку визначено лише одне поле — Місто. Якщо тепер клацнути по кнопці ОК, то для кожного значення у цьому полі відкриється новий робочий аркуш з відповідними даними, при цьому ім’я аркуша збігатиметься зі значенням поля.2.3. ЗАСОБИ ДЛЯ РОБОТИ З ДАНИМИ OLAPЯкщо за прийняття маркетингових рішень потрібно аналізува-ти дані, що зберігаються у великій кількості реляційних таблиць, то розібратися в їх складних структурах кінцевому користуваче-ві, як правило, дуже важко. З позицій спрощення доступу до да-них зручнішою структурою є багатомірний куб OLAP.OLAP-технологіяOLAP (On-Line Analytical Processing — оперативний аналіз даних) — це технологія швидкого аналізу нагромаджених даних, що базується на використанні сукупності засобів багатомірного аналізу та орієнтована на оброблення нерегламентованих, неспо-діваних запитів користувачів щодо даних. Робота користувача із системами OLAP полягає в інтерактивній послідовності форму-вання запитів і вивчення їх результатів, кожний з яких може ви-кликати потребу нової серії запитів. Хоча OLAP і не є необхід-ним атрибутом сховища даних, проте саме він найчастіше застосовується для аналізу відомостей, нагромаджених у сховищі. Дані (куби) OLAP формуються адміністратором бази чи сховища даних так, щоб вони були більш пристосованими для аналізу, що зменшує витрати часу і зусилля користувачів для отримання потрібної їм інформації.За створення куба OLAP здійснюється об’єднання декількох структурних ієрархій, наведених на рис. 2.2.17, з різними напря-мами уявлення про дані. В кубі представлено розмірності та поля даних. Поля даних визначають значення даних, що відслідковуються в базі, а розмірності — ієрархічні типи даних з різними рівнями подробиць. Кожна розмірність складається з сукупності рівнів, які охоплюють одну сторону даних (наприклад, Регіон на рис. 2.2.17).Коли потрібен аналіз даних за різними вимірами, модель да-них у вигляді багатовимірного куба спрощує його проведення. Так, за аналізу результатів продажу осями (вимірами) багатови-мірного куба можуть бути товар, регіон продажу, час продажу, канал збуту та будь-які інші фактори сегментації ринку. Рівнями виміру Товар можуть бути категорії на найменування товару, а географічний вимір Регіон може мати такі рівні, як Країна, Об-ласть, Місто та Район.Для кожного перетинання кожного рівня кожної розмірності (наприклад, обсяги продажу протягом дня, місяця, року для кож-ного міста, області, країни для кожного продукту і групи продук-тів) у базах даних OLAP обчислюються підсумкові значення. Ці дані, що знаходяться на перетинах осей куба, називаються мірами. Для бази даних OLAP з продажу міри будуть кількісно характеризувати процес продажу. У даному випадку це можуть бути обсяги продажу товарів у штуках, виторг (обсяги продажу товарів у грошовому вимірі), витрати, прибутки і т. ін.У тривимірному кубі (рис. 2.2.24) як виміри використано то-вар, регіон і час. Ці виміри подано на певних рівнях узагальнен-ня: товари згруповано за категоріями (напої, продукти, інші това-ри), регіони — за містами продажу (Київ, Одеса, Львів), час продажу — за місяцями (січень, лютий, березень). На перетині вимірів відображено лише одну міру — виторг (обсяги продажу у гривнях), але в дійсності на перетині вимірів куба може знаходитися будь-яка кількість мір. Рис. 2.2.24. Тривимірний куб даних з продажуОскільки навіть тривимірний куб складно відобразити на екрані комп’ютера так, щоб можна було побачити всі міри, то для візуалізації багатовимірних даних застосовуються, як правило, звичне двовимірне (табличне) подання із заголовками рядків і колонок. Останні можуть бути як простими, так і зі складною ієрархічною структурою.Отримати двовимірну таблицю з куба можна в різні способи. Один із них полягає у фіксації всіх, крім двох вимірів та однієї міри, параметрів куба. Наприклад, зафіксувавши вимір Товар ку-ба на значенні Продукти («вирізавши» з куба міри, віднесені до значення Продукти виміру Товар), одержуємо звичайну двовимі-рну таблицю, наведену на рис. 2.2.25. Рис. 2.2.25. Двовимірне подання куба для однієї міриУ цій таблиці з простими заголовками рядків і колонок маємо одну міру — виторг (обсяги продажу в гривнях) і два виміри — регіон продажу (заголовки колонок) і час продажу (заголовки рядків).У таблиці з простими заголовками рядків і колонок одночасно може бути представлено й декілька мір. Для цього фіксуються всі параметри куба, крім одного виміру і тих мір, що потрібно відоб-разити. Структуру такої таблиці (заголовки рядків і колонок без значень мір) наведено на рис. 2.2.26. При цьому фіксуються певні значення міри Товар і Час. Київ Одеса ЛьвівВиторг Кількість Прибуток Рис. 2.2.26. Структура двовимірного подання куба з трьома мірамиУ разі використання складних заголовків на осях таблиці (ря-д¬ках і колонках) можна розмістити два і більше вимірів куба, що «розрізується» (рис. 2.2.27). Січень Лютий Київ Одеса Львів Київ Одеса ЛьвівВиторг Кількість Прибуток Рис. 2.2.27. Двовимірний зріз куба з декількома вимірами на одній осіЗначення, що «відкладаються» вздовж вимірів (Січень, Лю-тий, ...; Київ, Одеса, Львів, ...), називаються членами, або мітками. Мітки використовуються як для «розрізування» куба, так і для обмеження (фільтрації) вибраних даних, коли користувача у вимірі цікавлять не всі значення, а лише деяка їх підмножина (наприклад, два перших місяці року). Значення міток відображуються у двовимірному поданні куба як заголовки рядків і колонок.Клієнтське програмне забезпеченнядля роботи з даними OLAPMS Excel має клієнтське програмне забезпечення, що дає змо-гу працювати з даними з баз даних OLAP за допомогою створен-ня й використання звітів зведених таблиць і зведених діаграм. Для реалізації цієї можливості потрібні такі компоненти:— програма MS Query. Вона використовується для настрою-вання джерел даних OLAP, для підключення до них і для ство-рення запитів для вибірки даних;— постачальник даних для куба OLAP. Для доступу до баз даних, створених із використанням OLAP продукту фірми Microsoft (MS SQL Server OLAP Services), в Excel включено від-повідний драйвер джерела даних і програмне забезпечення, необхідне для доступу до баз даних. У разі використання інших продуктів, що забезпечують можливість роботи з даними OLAP, необхідно встановити додаткові драйвери та клієнтське програм-не забезпечення. Але треба мати на увазі, що програмне забезпе-чення сторонніх розробників OLAP може виявитися несумісним із MS Office і не взаємодіятиме з функціями MS Query;— серверні бази даних або файли кубів. Клієнтське програмне забезпечення для роботи з даними OLAP, що є в Excel, підтримує підключення до двох типів джерел даних OLAP: 1) якщо в мере-жі доступна база даних на сервері OLAP, то можна вибирати дані безпосередньо з цієї бази даних; 2) якщо є файл автономного ку-ба, що містить дані OLAP, або файл визначення куба OLAP, то можна підключитися до цього файла та вибирати дані з його до-помогою.Підключення до баз даних OLAP. Як уже зазначалося, для підключення до бази даних OLAP потрібен набір програм (по-стачальник даних для куба), що забезпечує доступ до відповідної бази даних OLAP.Командою Excel Дані/Отримати зовнішні дані/Створити за-пит запускається MS Query для створення джерела даних. Дже-рело даних надає відомості, необхідні Excel для підключення до бази даних OLAP: ім’я та місце розташування бази; драйвер, ви-користовуваний для підключення; додаткову інформацію, необ-хідну для роботи з базою даних.Джерело даних надає доступ до всіх даних у базі даних OLAP, що виключає необхідність створення запиту для вибору даних у MS Query. Тому після настроювання джерела даних OLAP і його вибору для використання, створювати запит для вибору таблиць і полів, як це робиться для інших видів даних, не потрібно. Необхідно відразу повернутися в Excel (з допомогою відповідної команди MS Query), передавши таким чином поля даних у Зведену таблицю.З цього випливає, що Excel дає можливість відображати дані, завантажені з джерела даних OLAP, тільки через звіт зведеної таблиці або звіт зведеної діаграми. Ці дані не можуть бути відоб-ражені в робочому аркуші як зовнішній діапазон даних.Зведена таблиця на основі даних OLAP може бути збережена в Excel як Шаблон звіту (тип файла xlt). Можуть бути створені й файли запитів OLAP (вони мають розширення oqy). При відкрит-ті файла запитів Excel відображає порожній звіт зведеної таблиці, готовий для створення макета.Створення власного куба OLAP. Excel дає можливість корис-тувачам створювати власні куби з підмножин даних OLAP і пра-цювати з ними. Для створення власних кубів необхідна наявність постачальника даних для куба, що підтримує таку можливість (наприклад, MS SQL Server OLAP Services).Файли автономного куба дають змогу працювати з даними OLAP навіть у разі роботи поза мережею. Можна використовува-ти ці файли для забезпечення доступності певних даних OLAP у мережі чи в Іnternet, якщо сама вихідна база не повинна бути доcтупною для цих користувачів.За частої зміни звітів використання файла автономного куба може прискорити внесення змін, особливо якщо мережеве під-ключення до серверу OLAP працює повільно. Однак бази даних OLAP часто мають дуже великі розміри, тому варто приділяти особливу увагу відбору даних для розміщення у файлі автоном-ного куба. Первісне збереження великого файла автономного ку-ба може потребувати значного часу.Для створення файла автономного куба в Excel використову-ється Майстер автономного куба, з допомогою якого покроково виконується процес вибору підмножини даних у базі даних OLAP і збереження цієї підмножини в окремому файлі. Перед запуском майстра необхідно насамперед створити звіт зведеної таблиці чи звіт зведеної діаграми, заснований на вихідних даних із серверної бази даних OLAP. У звіті не обов’язково мають відображатися всі поля, що потрібно включити у файл. Майстер дає змогу ви-брати дані з усіх вимірів і полів даних, доступних у базі даних OLAP.Для запуску Майстра автономного куба курсор заводиться у звіт зведеної таблиці і на панелі інструментів Зведені таблиці вибирається меню Зведена таблиця, а потім — пункт цього меню Настроювання «клієнт-сервер». Далі виконуються такі дії:1. Якщо файл автономного куба ще не створювався, то виби-рається режим Створити локальний файл даних, а якщо такий файл вже існує — режим Локальний файл даних і потім — Змі-нити файл.2. Після першого кроку показуються всі доступні на сервері виміри куба. Для перегляду рівнів у ієрархічному порядку від вищого до нижчого використовується поле «плюс». Якщо вимір не потрібно включати у файл, прапорець має бути ски¬нутий.3. У межах кожного виміру, що включається у файл, установ-люючи прапорці, можна вказати рівні деталізації, що мають бути включені у вимір. Чим більше вимірів і рівнів включено, тим бі-ль¬ше буде файл автономного куба, особливо у разі включення нижніх рівнів, для яких обсяг докладної інформації може бути істотно більший, ніж для верхніх рівнів. Можна відкинути нижні рівні, але не можна пропустити рівні всередині виміру. Якщо, наприклад, у географічному вимірі є рівні Країна, Область і Місто та у файл включено рівень Місто, то рівні Регіон і Країна не можуть бути опущені. Однак у звітах, побудованих за файлом автономного куба, дані будь-якого рівня можна сховати.4. На цьому кроці проводиться вибір полів, що містять уза-гальнені дані для звіту. Для цього використовується елемент Міри, який містить перелік типів узагальнених значень, що надає сервер OLAP. Вибрані типи стають полями даних у зведеній таблиці чи звіті зведеної діаграми. Для цього натискується поле «плюс» поруч з елементом Міри для перегляду всіх доступних типів значень. Наприклад, сервер OLAP може містити міри Виторг, Витрати, Прибутки. Необхідно вибрати принаймні один тип. Чим більше типів обрано, тим більшим буде файл автономного куба.5. У списку мір представлено вибрані виміри. Тепер слід ви-значити елементи даних, які потрібно одержувати з верхнього рі-в¬ня кожного виміру. Для цього вибирається поле «плюс» поруч із виміром, що дає змогу переглянути всі елементи на верхньому рівні виміру. Наприклад, якщо верхнім рівнем географічного ви-міру є Країна, то це дасть змогу побачити перелік країн, в яких проводився продаж товарів. Для вилучення елемента з файла треба скинути відповідний прапорець. Якщо список не включає необхідних вимірів, треба повернутися до кроку 2 і вибрати по-трібний вимір.6. На цьому кроці файл автономного куба зберігається (з роз-ширенням cub). Збереження файла може потребувати багато часу. В процесі проведення його можна відмовитися від збереження, натиснувши в діалоговому вікні Створення файла куба кнопку Зупинити.7. Після завершення збереження файла автономного куба звіт буде зв’язаний з цим файлом. Щоб не було проблем у разі від-криття звіту, побудованого за файлом автономного куба, остан-ній бажано не переміщувати. Ознакою завершення процесу збе-реження файла буде поява діалогового вікна Настроювання «клієнт-сервер». Щоб повернутися у звіт, треба натиснути кноп-ку ОК.Треба мати на увазі, що бази даних OLAP призначені для ке-рування великими обсягами даних, отже, база даних, розміщена на сервері, може займати значно більше місця на диску, ніж є на локальному твердому диску. Тому, якщо для автономного куба даних обрано великий обсяг даних, вільного місця на диску може не вистачити.Створення куба OLAP на основі реляційних даних. Куб OLAP може бути створений з даних запиту до реляційної бази даних. Це дає змогу, по-перше, працювати з великими обсягами даних у зведеній таблиці чи звіті зведеної діаграми і, по-друге, прискорити завантаження даних.Створення куба OLAP із записів реляційної бази даних вико-нується з допомогою MS Query і починається зі створення запиту або з майстра зведених таблиць чи зведених діаграм або запус-ком MS Query безпосередньо з MS Excel. Після створення запиту, що повинен включати всі поля, які потрібно використовувати в кубі OLAP, запускається майстер куба OLAP для створення самого куба.Цей майстер дає змогу створювати два типи кубів. Перший тип являє собою визначення куба, яке майстер зберігає у файлі з розширенням oqy. Другий тип — це окремий файл автономного куба (розширення cub), що зберігається на локальному диску чи мережевому ресурсі. Якщо цей файл зберігається на локальному диску, він дає змогу продовжувати роботу з даними при відклю-ченні від мережі. Можна встановити файл автономного куба як джерело даних для звітів.Незалежно від того, зберігається окремий файл автономного куба чи ні, майстер зберігає файл визначення куба. Цей файл міс-тить інформацію, необхідну Excel як для побудови тимчасового куба в пам’яті (при відкритті звіту, заснованого на цьому файлі визначення), так і для підключення до файла автономного куба (якщо його було створено).Операція повернення записів, що містяться в запиті, в MS Excel не виконується. Замість цього можна відкрити в Excel файл запиту .oqy для створення звіту зведеної таблиці, заснова-ного на кубі OLAP. Потім можна зберегти звіт зведеної таблиці в книзі чи створити звіти зведених діаграм, засновані на звіті зве-деної таблиці.У разі оновлення звіту, заснованого на кубі OLAP, нові та змі-нені дані з бази даних додаються в куб, якщо він є тимчасовим кубом, створеним у пам’яті. Якщо куб являє собою файл автоно-м¬ного куба, то виконується відновлення з додаванням нових даних і заміщенням старого файла.Можна змінити існуючий куб OLAP з допомогою майстра створення куба, коли необхідно змінити спосіб організації даних чи вилучити поля, які не треба використовувати у звітах. Але після створення куба OLAP додати в нього з бази даних додаткові поля не можна. Проте можна використовувати той самий запит для створення нового куба OLAP. Якщо є ймовірність, що потреба в цьому виникне, слід за створення запиту зберегти його у файлі типу dqy. Після цього можна буде відкрити цей файл запиту і запустити майстер створення куба OLAP для створення нового куба, що включатиме додаткові поля з бази даних.Розділ 3ІНФОРМАЦІЙНО-АНАЛІТИЧНІ МЕТОДИ І МОДЕЛІ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ МАРКЕТИНГОВИХ РІШЕНЬСучасний розвиток обчислювальної техніки та засобів передавання інформації дає змогу автоматизувати збирання, пошук і нагромадження як внутрішньої, так і зовнішньої інформації. Ефективність маркетингових рішень, прийнятих на основі нагромаджених даних, забезпечується трьома видами засобів підтримки евристичної діяльності: засобами, що забезпечують інтерфейс кінцевого користувача в задачах пошуку деталізованої інформації; засобами, що забезпечують комплексний погляд на зібрану інформацію, її узагальнення та агрегацію; засобами інтелектуального аналізу даних.Призначенням останніх є підтримка пошуку функціональних і логічних закономірностей у нагромадженій інформації, осмислення та прогнозування розвитку ринкових процесів, визначення основних факторів, що впливають на цей розвиток.У попередніх розділах другої частини цього посібника розглядалися перші два типи засобів підтримки прийняття маркетингових рішень. У цьому розділі висвітлюватимуться питання реалізації інструментальних маркетингових моделей — одного з найважливіших засобів подання та оброблення знань стосовно проблемних маркетингових ситуацій.3.1. ТИПИ ІНСТРУМЕНТАЛЬНИХ МОДЕЛЕЙШироке розповсюдження електронних таблиць (у першу чергу Excel) пояснюється тим, що вони надають користувачам зручне інтерактивне середовище для побудови кількісних моделей, які дають змогу автоматизувати проведення складних розрахунків і відобразити семантику певної предметної області у наочній формі. До основних властивостей середовища Excel, що роблять його високоефективним інструментом моделювання, слід віднести такі:— можливість уводити в клітини робочого аркуша не тільки дані, а й формули для оброблення цих даних; — перерахування формул як реакції на зміну значень у клітинах, що містять дані чи формули; — можливість відображати поняття відповідної предметної області та зв’язки між цими поняттями у зручній для людини формі;— наявність значної кількості засобів та інструментів для проведення аналізу даних; — наявність системи керування моделями, що забезпечує гнучкий доступ до баз моделей;— убудованість потужної об’єктно-орієнтованої мови програмування, поєднання якої з можливостями електронної таблиці забезпечує масштабоване середовище розроблення моделей.Цей комплекс властивостей робить Excel, по-перше, високоефективною системою використання моделей, по-друге, високоефективною платформою створення моделей будь-якої складності і, по-третє, високоефективним засобом поповнення та модифікації існуючої бази моделей силами кінцевих користувачів.Виходячи з методів, використовуваних для аналізу даних, і особливостей їх реалізації в Excel, інструментальні моделі можна класифікувати (з певною часткою умовності) таким чином: моделі прямих розрахунків; компаративні (порівняльні) моделі; оптимізаційні моделі; статистичні моделі; моделі прогнозування; імітаційні моделі.Корисність наведеної класифікації полягає у тому, що вона допомагає визначити характерні особливості наявних засобів моделювання, а також способи та сферу їх застосування. Але при цьому слід розуміти, що границі між цими класами моделей не є абсолютно чіткими (наприклад, прогнозування може виконуватись із застосуванням статистичних методів аналізу даних) і що побудова моделі реальної маркетингової ситуації може потребувати комбінованого використання різних методів та інструментів аналізу.Моделі прямих розрахунків характеризуються, як правило, трудомістким (якщо не застосовуються засоби автоматизації) обробленням даних з використанням відносно простих алгоритмів. У цих алгоритмах ураховуються основні функціональні залежності між економічними змінними, а самі алгоритми подаються як сукупність чітко визначених понять і дій з ними, заданих у вигляді формул. По суті, ці алгоритми являють собою формалізовані знання з відповідної предметної області і тому є складовою всіх інших класів моделей.Наведені вище властивості середовища Excel роблять його майже ідеальним інструментом для реалізації моделей, основним методом подання яких є формульне відображення зв’язків між змінними. Серед багатьох засобів Excel для роботи з формулами слід виокремити такі:? виправлення найзагальніших помилок під час введення фор¬мул. Природно, користувач може погодитись або відкинути запропоноване коригування;? можливість посилання у формулах на будь-які клітини робочих аркушів будь-яких робочих книг, використовуючи або їх адреси (абсолютні чи відносні), або їх імена (що надаються користувачем), або заголовки рядків і колонок таблиць, створених користувачем. Останні дві можливості зменшують кількість помилок і спрощують сприйняття формул. Для того щоб можна було використовувати заголовки таблиць як засіб посилання на клітини, необхідно командою Сервіс/Параметри на вкладці Обчислення включити режим Допускати назви діапазонів;? ідентифікація діапазонів клітин, на які є посилання у формулі, кольоровими рамками під час редагування клітини з формулою, натисканням клавіші F2. За встановлення командою Сервіс/Пара¬метри на вкладці Правка режиму Виправлення прямо в комірці, крім натискання клавіші F2, можна також використовувати подвійне клацання лівою кнопкою миші по відповідній клітині. Якщо цей режим вимкнуто, то подвійне клацання мишею приведе не до редагування вмісту клітини, а до виділення діапазонів клітин, на які є посилання у формулі;? відслідковування й вилучення непотрібних циклічних посилань. Коли вводиться формула, яка змушує посилатися прямо або опосередковано на саму себе, то з’являється вікно попередження та автоматично відкривається панель інструментів Циклічні посилання. На цій панелі знаходиться список Знайти циклічне посилання, а також інструменти Залежні комірки та Комірки, які впливають, що дає змогу локалізувати клітини, які входять до циклічного посилання;? наявність значної кількості вбудованих (стандартних) функцій різних категорій (математичні, фінансові, статистичні, логічні та ін.), з допомогою яких можна виконувати досить складні операції. Їх бажано використовувати скрізь, де це можливо, а власні формули створювати лише у тому разі, коли немає функції, яка дає змогу реалізувати потрібну операцію.Компаративні (порівняльні) моделі призначені для виявлення відмінностей та розбіжностей. Мета застосування таких моделей — ідентифікувати ситуації, що мали або можуть мати місце, і на основі порівняння цих ситуацій або вибрати одну з можливих альтернатив, або вибрати найкращі значення керованих параметрів, або виявити причинно-наслідкові взаємозв’язки, які дозволять обґрунтувати рішення. Але підхід до розв’язання цих задач з допомогою компаративних моделей однаковий — сприяти виявленню деяких специфічних відмінностей, які суттєво впливають або можуть вплинути на розвиток подій.Порівняння альтернатив — один з основних методів подолання невизначеності (відносно можливого результату своєї діяльності), а компаративні моделі — важливий інструмент цього методу, який дає змогу спеціалістам усвідомити суть розбіжностей, з’ясувати їх причини і на основі цієї інформації, а також на основі власного досвіду та інтуїції приймати ефективні рішення. Основними підвидами порівняльних моделей є табличні (матричні) та графічні моделі, широко застосовувані у процесі управління маркетинговою діяльністю. Такі моделі відносно легко і просто реалізуються в Excel як завдяки його «табличній» природі, так і завдяки наявності досконалого інструмента побудови діаграм, який дає змогу швидко обробляти табличні дані на високому професійному рівні і надавати користувачеві найскладнішу інформацію у простому й наочному вигляді.Оптимізаційні моделі дають можливість знайти найкраще рішення за певним критерієм. При цьому після формулювання критерію рішення розшукується, як правило, без оцінювання альтернатив людиною, тобто автоматично. Необхідність використання таких моделей пояснюється тим, що за великої кількості альтернатив метод прямого оцінювання множини можливих рішень стає непридатним. Саме у такому разі слід застосовувати оптимізаційні моделі. Але при цьому слід розуміти, що є значна кількість факторів, вплив яких неможливо визначити кількісно або з необхідною точністю. Тому отримане з допомогою оптимізаційних моделей рішення не слід сприймати як абсолютно точне, його потрібно перевіряти та у разі потреби коригувати, спираючись на досвід та інтуїцію спеціалістів.В Excel є потужний і простий у застосуванні інструмент — надбудова Пошук рішення, що дає змогу розв’язувати широкий клас оптимізаційних задач: лінійного, нелінійного та цілочисельного програмування.Варто наголосити, що спочатку необхідно забезпечити доступ до цього інструмента. Якщо в меню Сервіс відсутня команда Пошук рішення, то треба вибрати команду Сервіс/Надбудова, прокрутити список надбудов і встановити прапорець Пошук рішення. Якщо ця надбудова не була інстальована разом з MS Office, то її треба інсталювати окремо.Моделі прогнозування дають змогу оцінити вплив рішень, які приймаються, на майбутнє, що в умовах ринкової економіки є нагальною потребою. Прогнози необхідні, оскільки, по-перше, майбутнє значною мірою є невизначеним і, по-друге, тому що повний ефект багатьох рішень розподілено у часі і відразу він може не відчуватися. Тому досить точне передбачення майбутнього підвищує ефективність процесу прийняття рішень, а успіх у бізнесі значною мірою залежить від уміння передбачити майбутнє та підготуватися до нього. Надійні прогнози роблять можливим прий-няття вчасних рішень, що спираються на обґрунтовані плани.Оцінювання майбутнього у формі прогнозування обсягів продажу є необхідною частиною рішень щодо фінансового планування підприємства, інвестицій в основні виробничі засоби, послідовності придбання матеріалів, установлення рівнів виробництва і запасів, потреби у персоналі та витрат на рекламу.Моделі прогнозування поділяють на некаузальні та каузальні. Некаузальні моделі пропонують метод прогнозу за минулими значеннями без пояснення механізму генерації прогнозованого значення. Каузальні моделі використовують взаємозв’язки між змінними і намагаються пояснити їх поведінку.Статистичні моделі базуються на використанні математичних моделей і методів, призначених для прийняття рішень під час пошуку, аналізу та оцінювання можливих варіантів рішень у ситуаціях, що характеризуються невизначеністю, пов’язаною як із статистичним характером аналізованих явищ, так і з неповнотою знань щодо значень, які можуть мати ті чи інші фактори.Excel має значні можливості для проведення статистичного оцінювання даних. Деякі з них є вбудованими, інші доступні лише після встановлення надбудови Пакет аналізу. З допомогою останнього можна розв’язувати складні статистичні задачі. До складу пакета аналізу входять засоби проведення дисперсій¬ного, кореляційного, коваріаційного, регресійного аналізу та низ¬ка інших засобів для розв’язання статистичних та інженерних задач.Для аналізу даних з допомогою інструментів пакета аналізу достатньо вказати вхідні дані і вибрати певні параметри. Аналіз проводиться з допомогою відповідної статистичної макрофункції, а результат розміщується у вказаному вихідному діапазоні клітин робочого аркуша. Є в пакеті аналізу і засоби, що дають можливість показати результати аналізу графічно.Оскільки пакет аналізу — це надбудова, то спочатку необхідно забезпечити доступ до нього: вибрати команду Сервіс/Надбудова, прокрутити список надбудов і встановити прапорець Пакет аналізу. Після цього його можна використовувати так:1. У меню Сервіс вибирається команда Аналіз даних.2. У списку Інструменти аналізу вибирається потрібний рядок.3. Уводиться вхідний та вихідний діапазони і встановлюються потрібні параметри.Для успішного застосування процедур аналізу (правильного вибору інструмента та параметрів) необхідні певні знання у сфері статистичних та інженерних розрахунків, для яких ці інструменти було розроблено.У маркетинговій діяльності часто виникають ситуації, за яких доводиться приймати рішення, виходячи з недостатньо визначених умов та оперуючи не завжди надійною інформацією. У таких випадках виникає потреба в оцінюванні ймовірності досягнення тих чи інших результатів. Основними методами, які дають змогу приймати маркетингові рішення з урахуванням фактора невизначеності і які підтримує Excel, є стандартне відхилення, довірчі інтервали та регресійний аналіз.Імітаційні моделі є засобом вивчення поведінки об’єктів чи систем в умовах, що визначаються дослідником, шляхом нагромадження та аналізу даних, отримуваних у процесі проведення експериментів із моделлю. Метою імітаційного моделювання може бути вивчення впливу на об’єкт змін у його структурі та (або) у зовнішніх умовах його функціонування. Дані, нагромаджувані в процесі моделювання, використовуються або для проведення ретроспективного аналізу, або для визначення спектра допустимих сценаріїв майбутнього розвитку.Для генерації випадкових чисел, необхідних для проведення імітаційного моделювання, можна використовувати декілька засобів Excel: функції СЛЧИС(), СЛУЧМЕЖДУ() та інструмент пакета аналізу Генерація випадкових чисел.Функція СЛЧИС() повертає рівномірно розподілене випадкове число між 0 та 1. Нове випадкове число повертається цією функцією кожного разу, коли перераховується робочий аркуш. Якщо потрібно, щоб отримане випадкове число не змінювалося, можна ввести =СЛЧИС() у рядок формул і натиснути клавішу F9. Щоб отримати випадкове дійсне число між а і b, можна використати таку формулу: СЛЧИС() * (b – а) + а.Функція СЛУЧМЕЖДУ (нижня межа, верхня межа) повертає розподілене ціле випадкове число між двома заданими числами. Вона має два аргументи: нижня межа — це найменше ціле число, що повертається цією функцією, а верхня межа — це найбільше ціле число, що повертається функцією.Інструмент Генерація випадкових чисел виводить діалогове вікно, в якому потрібно вказати кількість змінних (кількість стовпців значень випадкових чисел, які треба розмістити у вихідному діапазоні); кількість випадкових чисел (кількість випадкових значень, які потрібно вивести для кожної змінної); вид розподілення (рівномірне, нормальне, Бернуллі, біноміальне, Пуассона, модельне або дискретне); параметри вибраного розподілення; випадкове розсіювання та вихідний діапазон, в якому будуть розміщені згенеровані випадкові числа.3.2. ТЕХНОЛОГІЇ ПАРАМЕТРИЧНОГО АНАЛІЗУ МЕТОДАМИ «ЩО—ЯКЩО»Одне з типових застосувань електронних таблиць — виконання аналізу «що—якщо». Суть аналізу «що—якщо» полягає в отриманні відповідей на питання: як вестиме себе досліджуваний об’єкт у різних ситуаціях, кожна з яких визначається певними значеннями вхідних даних? Так, за оцінювання конкретної маркетингової ситуації часто потрібно отримати відповіді на питання такого типу: що буде, якщо збільшити різницю між собівартістю і продажною ціною або збільшити заробітну плату співробітникам на 1 %? Яке зростання необхідне, якщо до початку наступного року треба досягти збільшення обсягів продажу на певну суму? Як зміниться прибуток, якщо змінити різницю між собівартістю та ціною продажу? Як відіб’ється на собівартості продукції підвищення цін на певні матеріали або на електроенергію?Для спрощення аналізу «що—якщо» в Excel є декілька інструментів, до яких належать: Добір параметра. Таблиця підстановки даних. Диспетчер сценаріїв.Добір параметраЦей інструмент дає змогу швидко й легко отримати від¬повідь на питання: яке значення має бути на вході моделі (у найпростішому випадку модель може складатися лише з однієї формули), щоб отримати деяке конкретне значення на її виході? За відсутності такого інструмента для відповіді на це питання необхідно або вручну добирати вхідне значення, або створювати нову модель.Пошук значення на вході моделі виконується так:1. У меню Сервіс вибирається команда Добір параметра.2. У поле Встановити в комірці вводиться посилання на клітину, що містить формулу, результат обчислення якої повинен мати потрібне значення.3. У поле Значення вводиться значення, яке має бути отримане на виході моделі, тобто в клітині, посилання на яку було введене на попередньому кроці.4. У поле Змінювані значення в комірці вводиться посилання на клітину на вході моделі, значення якої потрібно добрати. Значення цієї клітини має безпосередньо або через значення інших клітин впливати на результат формули, вказаної на кроці 2.Таблиця підстановки данихЦей інструмент дає змогу легко проаналізувати, як зміна певних значень у формулах впливає на результати, обчислювані за цими формулами. Він є засобом швидкого обчислення декіль-кох варіантів, а також засобом перегляду і порівняння резуль-татів різних варіантів на одному робочому аркуші. Зазвичай таку таблицю використовують як частину деякої моделі. Існує два типи таблиць підстановки даних — з однією і з двома змінними.Таблиця підстановки з однією змінною складається з трьох частин:— вектора-колонки (або вектора-рядка), значення елементів якого підставляються в указану клітину (клітину введення даних). Кількість елементів цього вектора залежить від кількості значень, що підставляються у клітину введення даних;— вектора-рядка (або вектора-колонки), елементи якого містять формули, що прямо або опосередковано посилаються на клітину введення даних. Цей вектор може мати й один елемент (складатися лише з однієї формули);— векторів-колонок (або векторів-рядків) даних. Елементи кожного з цих векторів обчислюються за однією з формул, яка знаходиться над цим вектором-колонкою (або перед цим вектором-рядком). Якщо використовується лише одна формула, то буде лише один вектор з обчисленими даними.Слід звернути увагу на те, що клітина введення даних може входити, а може і не входити у таблицю підстановки з однією змінною. Тобто ця клітина може розміщуватись у будь-якому місці робочого аркуша.Таблиця підстановки з однією змінною створюється у такій послідовності:1. В окрему колонку аркуша або в окремий рядок уводиться список значень, які потрібно підставляти у клітину введення даних.2. Якщо список значень розташовано у колонку, то формули вводяться в рядок, починаючи з клітини, що знаходиться на клітину вище та правіше від колонки значень. Якщо список значень розташовано в рядок, то формули вводяться у колонку починаючи з клітини, що знаходиться на клітину нижче й лівіше списку значень.3. Виділяється прямокутник клітин, що містить формули та значення для підстановки в ці формули.4. У меню Дані вибирається команда Таблиця підстановки.5. Якщо значення для підстановки розміщено у колонку (а фор¬мули — у рядок), то посилання на клітину введення вказується в полі Підставляти значення по рядках. Якщо ж значення для підстановки розміщено в рядок (а формули — у колонку), то посилання на клітину введення даних указується в полі Підставляти значення по колонках.Таблиця підстановки з двома змінними створюється таким чином:1. У клітину аркуша вводиться формула, результат обчислення якої залежить від двох клітин уведення даних.2. У ту саму колонку нижче формули вводяться значення підстановки для першої змінної. Значення підстановки для другої змінної вводяться в рядок за формулою.3. Виділяється прямокутник клітин, що містить формулу й обидва набори даних підстановки.4. У меню Дані обирається команда Таблиця.5. У поле Підставляти значення по колонках уводиться посилання на одну з клітин уведення даних.6. У поле Підставляти значення по рядках уводиться посилання на другу клітину введення даних.Слід мати на увазі, що таблиці підстановки перераховуються кожен раз при перерахунку аркуша навіть у тому разі, коли в них не було внесено ніяких змін. Тому у випадку, коли таблиця підстановки містить значну кількість елементів, для прискорен¬ня процесу перерахунку аркуша слід так змінити параметр Обчислення на вкладці Обчислення (меню Сервіс команда Пара-метри), щоб автоматично перераховувався аркуш, але не табли-ці. Коли ж виникає потреба у перерахунку таблиці, натис¬кується клавіша F9.Слід також звернути увагу на те, що діапазон клітин з даними, що обчислюються з допомогою таблиці підстановки (з одною або двома змінними), являє собою масив, окремі частини якого не можна відредагувати і не можна вилучити. Можна лише очистити весь діапазон клітин цього масиву разом.Диспетчер сценаріївЦей інструмент аналізу «що—якщо» дає змогу створювати і зберігати на робочому аркуші різні набори значень (сценарії) вхідних даних, а потім переключатися на будь-який з них для перегляду результатів, щоб порівняти поведінку модельованого об’єкта в різних ситуаціях. Для того щоб задати умови, які характеризують певну ситуацію, потрібно, як правило, змінити значення декількох клітин, які містять вхідні дані. Тому таблиці даних, що дають змогу варіювати не більше двох змінних, для цього не завжди підходять. Саме в таких випадках застосовуються сценарії. З їх допомогою можна проводити багатофакторний параметричний аналіз, маніпулюючи одночасно 32 змінними.Диспетчер сценаріїв дає змогу:— створювати сценарії, вибираючи для кожного з них до 32 клітин із вхідними змінними;— задавати значення кожної клітини, що містить вхідну змінну;— присвоювати імена, зберігати і переглядати створені сценарії;— створювати звіти для огляду і порівняння значень вхідних змінних і результатів сценаріїв;— об’єднувати декілька сценаріїв в єдину модель;— захищати сценарії від несанкціонованих змін;— захищати сценарії від несанкціонованого перегляду. Створення (додавання) нового сценарію. Сценарії можна створювати на кожному аркуші робочої книги, але слід мати на увазі, що вони можуть використовувати клітини лише того аркуша, на якому створюються.Перш ніж створювати сценарій, треба перевірити, чи надано клі¬тинам, що використовуватимуться в сценарії (клітинам із даними, що змінюватимуться, і клітинам із результатами обчислень, що пере¬глядатимуться) змістовні інформативні імена. Якщо цього не зробити, то за огляду звіту сценаріїв буде важко отримати інформацію про наслідки, до яких призведе зміна певних вхідних даних.Для визначення нового сценарію виконуються такі дії:1. Вибирається команда Сервіс/Сценарії і в діалоговому вікні Диспетчер сценаріїв натискується кнопка Додати.2. У діалоговому вікні Додавання сценарію у текстовому полі Назва сценарію набирається ім’я сценарію. На відміну від імен клітин назва сценарію може починатися з цифри, містити пропуски і мати довжину до 255 символів.3. Якщо перед додаванням сценарію були виділені клітини робочого аркуша, то в текстовому полі Комірки, що змінюються з’явиться адреса цього діапазону клітин. У разі потреби в полі Комірки, що змінюються можна набрати посилання на потрібні клітини або виділити з допомогою миші. Якщо треба виділити несуміжні діапазони, то тримається натиснутою клавіша Ctrl. Виділятися можуть лише клітини з даними, а не ті, що містять формули.4. За умовчання в текстовому полі Коментар з’явиться ім’я користувача і поточна дата. Можна вилучити або відредагувати цю інформацію.5. Режим Заборонити зміни вибирається за умовчання, а режим Сховати — ні. Активізуються встановлені режими лише у разі включення захисту робочого аркуша командою Сервіс/За-хист/Захистити аркуш.6. За натискання кнопки ОК з’явиться діалогове вікно Значення комірок сценарію. Якщо клітинам, адреси яких визначалися в пункті 3, були надані імена, то вони з’являться в цьому діалоговому вікні. Тільки п’ять імен (або адрес клітин) будуть видимі. Щоб побачити інші, використовується смуга прокручування.7. У разі потреби на даному кроці можна змінити значення. Якщо це перший сценарій на цьому аркуші, то можна зберегти його з величинами, заведеними за умовчання. Після введення потрібних значень можна або натиснути кнопку Додати і повернутись у діалогове вікно Додавання сценарію, або натиснути кнопку ОК і повернутись у вікно Диспетчер сценаріїв.Використання сценаріїв. Найпростіший спосіб перегляду значень, що відповідають певному сценарію, — це використання діалогового вікна Диспетчер сценаріїв. Спочатку з допомогою смуг прокручування робочого аркуша в поле зору виводиться та частина робочого аркуша, де знаходяться відповідні вихідні значення. Після виконання команди Сервіс/Сценарії у текстовому полі Сценарії діалогового вікна Диспетчер сценаріїв вибирається назва потрібного сценарію і натискується кнопка Вивести. Це веде до заміни вхідних даних моделі, її перерахунку та виведенню значень відповідно до вибраного сценарію (попередні вхідні дані, якщо вони не були збережені у вигляді сценарію, будуть загублені).Але такий спосіб аналізу варіантів розвитку подій придатний лише для відносно простих моделей. Для складніших використовуються підсумкові звіти для різних сценаріїв на додаткових робочих аркушах. Щоб отримати такий звіт, треба відкрити діалогове вікно Диспетчер сценаріїв (команда Сервіс/Сценарії) і натиснути кнопку Звіт. Це приведе до відкриття діалогового вікна Звіт за сценарієм, в якому є текстове поле Комірки результату і два перемикачі (структура і зведена таблиця), що визначають тип звіту.У разі включення у звіт декількох клітин з результатами адреси цих клітин у полі Комірки результату мають відокремлюватися крапкою з комою (за введення адрес з допомогою миші треба тримати натиснутою клавішу Ctrl).У структурному звіті всі імена клітин, які змінюються і в яких одержуються результати, розміщені у першій колонці. Дані й результати кожного сценарію містяться в окремій колонці.У зведеній таблиці кожний сценарій показується у вигляді окремого рядка, при цьому значення кожної комірки результату відображається в окремій колонці.Вивчаючи засоби побудови інструментальних маркетингових моделей, особливу увагу слід звернути на способи застосування цих моделей для прийняття маркетингових рішень з урахуванням факторів невизначеності у сфері вивчення попиту, визначення найвигіднішого асортименту продукції та сегментування ринку.3.3. СТАТИСТИЧНІ МОДЕЛІ ПРИЙНЯТТЯ МАРКЕТИНГОВИХ РІШЕНЬ З УРАХУВАННЯМ ФАКТОРА НЕВИЗНАЧЕНОСТІВ управлінській діяльності часто виникають ситуації, за яких доводиться приймати рішення, виходячи з недостатньо чітко визначених умов і оперуючи не завжди надійною інформацією. У таких випадках виникає потреба в оцінюванні ймовірності досягнення тих чи інших результатів. Наприклад, якщо буде прийняте рішення А, то ймовірність досягнення додаткового прибутку у розмірі 10 % становитиме 95 %, а за рішення В вона зменшиться до 65 %. Існує три основних методи, що дають змогу приймати рішення з урахуванням фактора невизначеності та підтримуються Excel: стандартні відхилення, довірчі інтервали і множинний регресійний аналіз.Стандартне відхиленняСтандартне (середнє квадратичне) відхилення — ступінь відхилення усіх значень ознаки від свого середнього показника — є одним із найважливіших методів, що допомагають визначити, наскільки змінюється певна величина: чим більше стандартне відхилення, тим ширший діапазон змін значень цієї величини.Припустимо, що слід проаналізувати ефективність діяльності торгових агентів і продавців. Варто наголосити, що для більшості підприємств цей показник є найвагомішим серед тих, що впливають на збут. Під діяльністю торгових агентів і продавців розуміється робота, що проводиться ними безпосередньо з потенційними покупцями: за прилавком магазину, під час відвідування клієнтів за місцем проживання або прийому попередніх замовлень телефоном. Якщо такі працівники зацікавлені у результатах своєї діяльності, добре знають товар, який продають, і мають відповідний комерційний хист, то їх внесок в успіх фірми можна вважати вирішальним. Природно розпочати аналіз з визначення середньої суми комісійних, яку фірма сплачує цій категорії своїх працівників. Функція Excel, яка розраховує середні показники, має назву СРЗНАЧ. Вона підсумовує значення клітин вказаного діапазону і ділить цю суму на кількість його клітин. Проте одна ця цифра ще не дає змоги оцінити роботу торгових агентів, оскільки середня величина — це узагальнена характеристика тієї сукупності, що вивчається. Вона не показує побудови сукупності, яка є дуже суттєвою для пізнання останньої. Окремі значення можуть зосереджуватися біля середньої величини (тоді вона добре представляє всю сукупність) або значно відхилятися від неї (погано представляє сукупність). Показником надійності середньої величини є стандартне (середньоквадратичне) відхилення: близько двох третин окремих елементів сукупності знаходяться на одне стандартне відхилення нижче або вище середнього показника.Так, якщо за середньорічного заробітку 1440 грн стандартне відхилення дорівнює 107 грн, то це означає, що заробіток двох третин торгових агентів становить (1440 ? 107) грн, звідки випливає, що ефективність їхньої роботи практично збігається. Якщо ж заробіток двох третин торгових агентів становить, наприклад, (1440 ? 645) грн, то це означає, що середнє значення (1440 грн) погано представляє сукупність, а отже, значна кількість торгових агентів працює по-різному і є сенс у тому, щоб з’ясувати причини такого становища.Для підвищення наочності такого аналізу використовуються гістограми (рис. 2.3.1) і точкові діаграми (рис. 2.3.2).На горизонтальній осі рис. 2.3.1 відкладено різні значення комісійних, на вертикальній — результати спостережень за кожною категорією комісійних (кількість попадань у різні категорії виплат, кожна з яких відрізняється від попередньої на 200 грн). Слід звернути увагу на те, що за меншого значення стандартного відхилення ці результати мають менший розподіл зліва направо, ніж за більшого. Рис. 2.3.1. Гістограма для різних значень стандартного відхилення

Рис. 2.3.2. Точкова діаграма за різних значень стандартного відхиленняНа рис. 2.3.2 числові значення комісійних відображено на вертикальній осі, а порядковий номер спостереження — на горизонтальній. На верхній діаграмі всі значення близькі до середнього (незначне стандартне відхилення), на нижній спостерігається значне варіювання значень порівняно із середнім. Наведені діаграми показують, що знання середнього значення вибірки ще не є достатнім для прийняття рішення. Якщо ж відомі і середнє значення і стандартне відхилення, то це дає змогу досить чітко уявити, як значення згруповані біля середнього.У разі суцільного обстеження, тобто коли до уваги беруться дані щодо кожного об’єкта сукупності, формула для обчислення стандартного відхилення має такий вигляд: ,де ?(хі – хсер)2 — сума квадратів усіх відхилень окремих значень від їх середньої величини;n — кількість результатів спостережень.На практиці до суцільного обстеження вдаються рідко. Найчастіше з усієї сукупності випадково відбирається обмежена кількість об’єктів для подальшого дослідження. Якщо в цьому разі для обчислення стандартного відхилення використати наведену вище формулу, то це призведе до систематичних похибок і даватиме зміщене (занижене) значення стандартного відхилення. Для виправлення значення вибіркового стандартного відхилення слід застосовувати формулу: .Відповідно до цього в Excel є дві функції для обчислення стан¬дартного відхилення: СТАНДОТКЛОНП( ) і СТАНДОТКЛОН( ).Функція СТАНДОТКЛОНП( ) використовується для обчислення стандартного відхилення за суцільного обстеження, а СТАНДОТКЛОН( ) — для обчислення стандартного відхилення за вибіркового обстеження. Буква П (у кінці назви першої функції) є мнемонікою слова популяція (генеральна сукупність).Якщо, наприклад, є 30 результатів вибіркових спостережень, значення яких заведено у клітини В5:В34 робочого аркуша, то для отримання стандартного відхилення всіх цих результатів треба використати формулу= СТАНДОТКЛОН(В5:В34).Слід бути вельми обережним у разі використання функцій СТАНДОТКЛОНП( ) і СТАНДОТКЛОН( ) для оброблення даних, значення яких або дуже великі (наприклад, 105 і більше), або дуже малі (наприклад, 10–5 чи менші), оскільки внаслідок впливу піднесення у квадрат різниці результатів спостережень та їх середнього значення будь-яка програма (а не тільки Excel) при округленні може видати похибку. Якщо необхідно працювати з такими даними, можна спробувати перед використанням значень цих функцій змінити масштаб чисел.Крім стандартного відхилення, для характеристики відхи¬лень значень ознаки сукупності від свого середнього значення можна користуватися дисперсією, що дорівнює ?2. Якщо стан¬дартне відхилення можна подати як відстань, то дисперсію — як площину.В Excel для обчислення дисперсії за суцільного обстеження застосовується функція ДИСПР( ), а за вибіркового — ДИСП( ).Довірчий інтервалУ багатьох випадках отримати інформацію, яка б дала змогу приймати рішення зі 100-процентним ступенем упевненості, або зовсім неможливо, або дуже складно і потребує великих витрат. У таких випадках найкраще отримати вибірку з інформації. Використання вибірки уможливлює обчислення статистичного показника, який даватиме (можливо) досить точне наближення до результату, що міг бути отриманий за наявності доступу до повного набору даних. Точність такого результату можна вимірювати з допомогою довірчих інтервалів.Довірчий інтервал — це інтервал, що дає змогу оцінити із заданою точністю невідоме значення генеральної сукупності. Таке невідоме значення називається довірчим, а його границі — довірчими границями (верхні та нижні границі). В їх межах можна мати деякий рівень упевненості щодо наявності конкретного значення ознаки генеральної сукупності.Довірчі інтервали широко застосовуються для дослідження ринку. Припустимо, що розглядається питання про відкриття нового магазину. Важливим критерієм за вирішення цього питання може бути кількість потенційних покупців, що проходитимуть повз магазин. Щоб з’ясувати це, можна кожного дня протягом деякого періоду підраховувати кількість пішоходів. Одержані результати створять вибірку з генеральної сукупності всіх можливих днів, коли магазин працюватиме.Далі можна підрахувати середній показник результатів таких спостережень й отримати певну цифру. Але відразу постає питання — наскільки точно ця цифра характеризує дійсну кількість людей, що проходитимуть повз магазин кожного дня?Відповідь можна знайти з допомогою довірчого інтервалу середнього значення. Щоб визначити його в Excel, слід підключити пакет аналізу (якщо його не було підключено раніше):1. Вибрати команду Сервіс/Надбудова.2. У діалоговому вікні Надбудова, яке з’явиться після виконання попередньої команди, вибрати параметр Пакет аналізу.3. Закрити діалогове вікно, клацнувши по кнопці ОК.4. Якщо пакет аналізу підключено, довірчий інтервал можна визначити, виконавши такі дії.5. Вибрати команду Сервіс/Аналіз даних.6. Вибрати у списку діалогового вікна Аналіз даних інструмент аналізу Описувальна статистика.7. Закрити список інструментів аналізу, клацнувши по кнопці ОК, що має призвести до появи діалогового вікна Описувальна статистика.8. У поле Вхідний інтервал увести або виділити мишею той діа¬пазон (колонку чи рядок) робочого аркуша, у який занесено результати спостережень. 9. Включити параметр Мітки у першому рядку і перевірити значення у полі Рівень надійності. Він звичайно має дорівнювати 95 %.10. Включити перемикач Вихідний інтервал і ввести в поле, що знаходиться біля нього, адресу лівого верхнього кута області робочого аркуша, де розміщуватиметься результат аналізу (значення статистичного показника). 11. Клацнути на кнопці ОК.Знаючи статистичний показник, можна легко визначити довірчий інтервал. Для цього слід додати значення статистичного показника до середнього (обчислюється з допомогою функції СРЗНАЧ ) і відняти від середнього. Що криється за отриманими значеннями довірчого інтервалу? Якщо припустити, що дослід¬ження буде повторене 100 разів, то буде отримано 100 двотижневих значень і 100 відповідних довірчих інтервалів; 95 з цих інтервалів включатимуть середній показник для генеральної сукупності. Тобто реальне середнє значення генеральної сукупності знаходитиметься між нижньою і верхньою межами інтервалу. І лише п’ять довірчих інтервалів не охоплюватимуть реального середнього значення сукупності. Звичайно, логічніше припустити, що проведений експеримент є одним з 95 гіпотетичних експериментів, довірчий інтервал яких включає середнє значення генеральної сукупності, ніж те, що він входить у ті п’ять, які не охоплюють цього середнього. На підставі такого припущення робиться вис¬новок, що реальна кількість людей, які проходять повз магазин у будь-який конкретний день, знаходитиметься у межах цього довірчого інтервалу. Отже, слід лише встановити, чи відповідає така точність оцінки реальним цілям і чи достатньо велика ця кількість для того, щоб можна було прийняти позитивне рішення.На значення довірчих інтервалів впливають декілька факторів, одним з яких є стандартне відхилення результатів спостережень. Цей фактор не регулюється, оскільки він базується на даних, отриманих в результаті відповідних спостережень.Інший фактор — точність (рівень надійності). Значення цього фактора можна регулювати. Чим більша ширина довірчого інтервалу, тим вища точність оцінки. Дослідник може зменшити інтервал, зменшивши рівень надійності, наприклад, до 90 %, але при цьому знизиться й ступінь довіри до отриманих оцінок. Найнадійнішим способом зменшення інтервалу із збереженням при цьому прийнятного ступеня довіри є збільшення розмірів вибірки. Проте повної гарантії точності оцінки цей спосіб також не дає. Може навіть статися, що зростання розмірів вибірки призведе до зростання стандартного відхилення. І це обов’язко¬во станеться, якщо отримані додаткові результати спостережень досить суттєво відрізнятимуться від середнього значення попередньої вибірки.Регресійно-кореляційний аналізРегресійний і кореляційний аналіз — дуже ефективні методи, які дають змогу аналізувати значні обсяги інформації з метою дослідження ймовірного взаємозв’язку двох чи більше змінних. У регресійному аналізі розглядається зв’язок між однією змінною, названою залежною змінною, або ознакою, і кількома іншими, названими незалежними змінними. Цей зв’язок подається з допомогою математичної моделі, тобто рівняння, яке зв’язує залежну змінну (y) з незалежними (x) з урахуванням множини відповідних припущень. Оскільки метою регресійного аналізу є виявлення впливу змінних х на значення змінної у, останню ще називають відгуком, або результативним фактором, а змінні х — факторами, що впливають на відгук. Регресійний аналіз використовується з двох причин. По-перше, тому що опис залежності між змінними допомагає встановити наявність можливого причинного зв’язку. По-друге, отримання аналітичної залежності між змінними дає змогу передбачати майбутні значення залежної змінної за значенням незалежних змінних.За аналізу соціально-економічних процесів регресія застосовується водночас з кореляцією. З допомогою регресії визначаються аналітичні залежності між змінними, а через кореляційний аналіз — сила зв’язку між факторами та відгуком. Саме тому, що основні статистичні проблеми регресійного аналізу вирішуються аналізом кореляцій, методи регресійного та кореляційного аналізу тісно зв’язані між собою.Математичний апарат кореляційно-регресійного аналізу. Ко¬реляційно-регресійний аналіз складається з таких основних етапів: побудова системи факторів, які найсуттєвіше впливають на результативну ознаку; розроблення моделі, яка відбиває загальний зміст взаємозв’язків, що вивчаються, та кількісне оцінювання її параметрів; перевірка якості моделі; оцінювання впливу окремих факторів.На першому етапі здійснюється відбір факторів, які найсуттєвіше впливають на результатну ознаку. Він проводиться, перш за все, виходячи із змістовного аналізу. Для отримання надійних оцінок у модель не слід включати забагато факторів, їх кількість має бути не більше однієї третини обсягу аналізованих даних. Але оскільки на початковому етапі розроблення моделі у дослідника немає однозначної відповіді на питання щодо набору суттєвих факторів, то у разі використання EОМ відбір факторів звичайно здійснюється безпосередньо в процесі створення моделі за методом послідовної регресії. Суть цього методу полягає у послідовному включенні додаткових факторів у модель та оцінюванні впливу доданого фактора. Використовується також підхід, за якого на фактори, включені у попередній склад моделі, не накладаються особливі обмеження і лише на наступних стадіях проводиться їх оцінювання та часткове відсіювання.Другий етап починається з розроблення моделі, яка відбиває загальний зміст аналізованих взаємозв’язків. Регресійна модель — це рів¬няння (або система рівнянь), що показує, які фактори, на думку до¬слідника, мають бути залучені до взаємозв’язків, котрі підлягають аналізу. Регресійне рівняння дає також уявлення про форму зв’язку.Регресія називається парною, якщо вона відбиває залежність між результатною та однією факторною ознаками. Методологія парної кореляції — найбільш розроблена в теорії статистики. Вона є фундаментом для вивчення та застосування інших методів аналізу кореляційного зв’язку.Регресія називається множинною, якщо вона відбиває залежність результатної ознаки від декількох факторів.Якщо залежності є лінійними відносно параметрів (але не обов’яз¬ково лінійною відносно незалежних змінних), то регресія називається лінійною. В протилежному випадку регресію називають нелінійною.Під простою регресійною моделлю розуміють парну регресію. У цьому разі статистичний підхід до побудови функціональної залежності у від х базується на припущенні, що є вибірка парних спостережень (х1, у1), (х2, у2), …, (хn, уn) з деякої популяції. Пару значень (хі, уі) часто називають результатом одного вимірювання, а n — кількістю вимірювань.Для побудови реальної регресійної моделі може використовуватися численна кількість рівнянь. Наприклад, взаємозв’язок частки ринку та відмінностей у ціні можна подати так: .Кожну з цих змінних можна подати в декілька способів, використовуючи їх зв’язки з певними факторами:Залежна змінна (результатна ознака) Незалежна змінна (фактор)Обсяги продажу в натуральних одиницях Середня ціна підприємстваОбсяги продажу в гривнях Різниця в ціні за одиницю товаруКількість сімей, що користуються товаром Середня кількість продукту, куплена сім’єю за місяцьВибір способів подання зв’язків між змінними визначає дані, які треба зібрати для побудови моделі.Наступний крок після вибору змінних і способу їх подання –визначення форми рівняння регресії. Тут може стати у пригоді графічне зображення точок (х1, у1), (х2, у2), …, (хn, уn) на площині ху, назване діаграмою розсіяння (рис. 2.3.3). Рис. 2.3.3. Лінії еластичності попитуДіаграма показує, що зі зростанням ціни частка ринку підприємства дійсно має тенденцію до зменшення. Але яка загальна форма взаємозв’язку? На рисунку цей взаємозв’язок має вигляд прямоліній¬ного (лінія 1) та криволінійного (лінія 2) рівняння. Вибір потрібного виду рівняння регресії залежить від знання проблеми та досвіду.В основу виявлення і встановлення аналітичної форми зв’язку покладено використання певних математичних функцій — ліній-ної, логарифмічної, степеневої, експоненційної, поліномінальної та деяких інших. У разі парної кореляції ці функції записуються так:лінійна y = mx + b;логарифмічна y = mln (x) + b;степенева y = bxm;експоненційна y = bеmx;поліномінальна y = m6x6 + m5x5 + … + b.Практично для обчислення параметрів функцій застосовуються спеціальні комп’ютерні програми, серед яких найбільші можливості для тлумачення результатів користувачеві надають програми лінійного регресійного аналізу. Тому більшість аналітиків віддають перевагу саме йому. Але оскільки лінійні рівняння концептуально являють собою найпростіший тип взаємозв’язку, то його використання потребує особливої остороги.Для наведеного вище прикладу проста лінійна регресійна модель може бути подана так: абоy = b + m1x1, де m1 < 0.Відомо, що на частку ринку, яка зайнята товаром, впливають, крім ціни, й інші фактори. А оскільки майже всі проблеми в маркетингу включають у себе кілька різних факторів, то у більшості випадків слід застосовувати моделі множинної регресії. Концепції і методи, використовувані у множинному регресійному аналізі, практично ті самі, що й у простому, але з деякими модифікаціями та доповненнями, пов’язаними з вивченням кількох факторів одночасно. Створення моделі множинної регресії пов’язане також із додатковими труднощами. Перш за все, неможливо дослідити взаємоз’язки з допомогою діаграми розсіяння. Її, звичайно, можна використовувати для відображення взаємозв’язку результативної ознаки й кожного із незалежних факторів по черзі. Але не слід забувати, що отримана в такий спосіб інформація має обмежене значення, оскільки незалежні змінні часто впливають одна на одну так само, як і на результативну ознаку. У розглядуваному прикладі природно припустити, що на обсяги продажу, крім цін, впливають й витрати на рекламу та дохід спожи¬вачів. Отже, наведене вище лінійне рівняння перетворюється на таке:y = b + m1x1+ m2x2+ m3x3 , де x2 — витрати на рекламу;x3 — дохід споживачів.У разі використання степеневої функції матимемо таку модель: Очевидно, що останнє рівняння є складнішим. Наприклад, вплив на обсяги продажу зміни ціни на 1 грн буде різним залежно від значень інших незалежних факторів. Проте це рівняння є гарним прикладом нелінійного рівняння, яке легко трансформувати у лінійну форму: log (y) = log (b) + m1log (x1) + m2log (x2) + m3log (x3) .Дані, що збираються для проведення регресійного аналізу, звичайно являють собою «історичні» відомості, тобто цифри, що показують значення кожного із факторів у кожному з попередніх періодів часу або географічних районів. Вони використовуються для отримання оцінок коефіцієнтів регресії та визначення ступеня відповідності моделі дійсним змінам результативної ознаки. Для досяг-нення цих цілей можна застосовувати різні методи, але най-універсальнішим і найчастіше використовуваним є метод най-менших квадратів. Оцінки за методом найменших квадратів — це ті величини коефіцієнтів регресійного рівняння, які мінімізують суму квадратів відхилень дійсно спостережуваних значень резуль¬татної ознаки (уі) від тих значень, що отримуються з рівняння у (хі):? (уі – у(хі))2 = min.Метод найменших квадратів дає змогу мінімізувати дисперсію оцінок, а отже, й ступінь невизначеності, пов’язаний з оцінками. У цьому разі дисперсія фактичних значень результативної ознаки від обчислених за рівнянням визначається як?2 = SSзал /N,де SSзал = ?(уi – y(хі))2 — сума квадратів рівнів залишкової компоненти;N — кількість спостережень.Для правильного використання результатів, отримуваних на «виході» регресійного аналізу, слід розумітися на суті цих даних і проблемах, пов’язаних з їх тлумаченням. Стосовно аналізу част¬ки ринку підприємства як функції від ціни виробів з допомогою простої лінійної моделі параметри регресії можуть тлумачитися так:? незмінна b — це відрізок на осі координат. Він показує, в якому місці лінія тренда перетинає вісь у (вертикальну вісь). У даному прикладі це значення місткості ринку товару. Проте таке тлумачення не завжди можливе, оскільки результат може являти собою оцінку впливу факторів, не включених в аналіз;? коефіцієнт m рівняння називається коефіцієнтом регресії. Він є мірою нахилу лінії регресії: чим він більший, тим крутіша лінія регресії. У наведеному прикладі коефіцієнт m — це коефіцієнт чутливості ціни, який відбиває зміну частки ринку за зміни ціни.На етапі перевірки якості моделі її оцінюють за адекватністю і точністю. Сенс такої перевірки полягає у тому, щоб обґрунтувати застосування методу функціонального аналізу для вивчення кореляційної залежності. Це буде правомірним лише у тих випадках, коли кореляційний (співвідносний) зв’язок не дуже віддалений від функціонального (жорсткого) зв’язку. Оскільки модель відображує вплив на результативну ознаку лише частини реальних факторів, регресійний аналіз пояснює тільки частину дисперсії відгуку (загальної дисперсії). Таким чином: .Залишкова дисперсія — це та частина варіації залежної змінної, яку не можна пояснити впливом факторів, включених у регресійне рівняння.Для оцінювання якості моделі і повноти набору пояснювальних факторів звичайно використовують коефіцієнт детермінованості R2. Його ще називають величиною вірогідності апроксимацїї, або рівнем надійності. Коефіцієнт детермінованості — це відношення дисперсії, що пояснюється регресійним аналізом, до загальної дисперсії. Він звичайно обчислюється за формулоюR2 = SSрег / (SSрег + SSзал),де SSрег = ?(y(хі) – усер)2 — сума квадратів відхилень рівнів вихідного ряду даних від його середнього значення;SSзал — сума квадратів рівнів залишкової компоненти.Коефіцієнт детермінації дає кількісну оцінку міри аналізованого зв’язку. Він показує частку варіації результативної ознаки, що знаходиться під впливом факторів, що вивчаються, тобто визначає, яка частка варіації ознаки у враховується у моделі й обумовлена впливом на неї незалежних факторів. Чим ближче R2 до 1, тим у більшому ступені рівняння регресії пояснює аналізований фактор (за функціонального зв’язку R2 дорівнює 1, а за відсутності зв’язку — 0). Якщо, наприклад, R2 дорівнює 0,9, то можна вважати, що 90 % змін (варіацій) у відгуку обумовлюються варіаціями в урахованих факторах і лише 10 % — за рахунок впливу інших факторів. Величина R називається індексом кореляції (множинне R). Цей коефіцієнт, як і R2, є універсальним, оскільки відбиває щільність зв’язку й точність моделі і може використовуватися за будь-якої форми зв’язку. За прямолінійного зв’язку індекс кореляції дорівнює коефіцієнту кореляції (r).Для полегшення висновків щодо практичної значимості синтезованої моделі показникові щільності зв’язку дається якісна оцінка. Це здійснюється на основі шкали Чеддока:Показник щільності зв’язку r 0,1—0,3 0,3—0,5 0,5—0,7 0,7—0,9 0,9—0,99Характеристика сили зв’язку Слабка Помірна Помітна Значна Вельми значнаВиходячи з величини індексу детермінації маємо, що у разі значної залежності результативної ознаки від факторів більше половини загальної варіації відгуку пояснюється впливом факторів, що вивчаються. Це дозволяє вважати виправданим застосування методу функціонального аналізу для вивчення кореляційного зв’язку, а синтезовані при цьому математичні моделі визнаються придатними для практичного використання. Якщо значення показника щільності зв’язку нижче 0,7, то величина індексу детермінації завжди буде менше 50 %. Це означає, що на частку варіації факторів, що вивчаються, припадає менша частина порівняно з іншими факторами, що впливають на змінну загальної дисперсії результатної ознаки. Синтезовані за таких умов математичні моделі практичного значення не мають. Але високий рівень показників щільності зв’язків не є гарантією того, що фактори, включені в модель, дійсно є основними. Може статися так, що вони лише відбивають вплив інших, глибинніших факторів. Так, чисельність населення може бути в дійсності важливішим фактором, ніж величина доходу споживачів.Для перевірки міри точності застосовують незміщену оцінку дисперсії залишкової компоненти МSзал = SSзал /df , де df — ступінь вільності, що дорівнює N – m – 1 (N — кількість спостережень, m — кількість незалежних факторів).Квадратний корінь з цієї величини називається стандартною помилкою оцінки. Для регресійного рівняння в цілому вона виступає як ступінь точності прогнозів, що базуються на рівнянні. Так, для розглядуваного прикладу з її допомогою можна визначити ймовір¬ність того, що дійсний рівень частки ринку знаходитиметься в кон¬кретному інтервалі близько до значення, яке виводиться з рівняння. Чим більше незалежна змінна відрізняється від середньої за спосте¬реженнями, використовуваними для оцінки коефіцієнтів, тим більша невизначеність у прогнозі, що базується на рівнянні регресії.Для перевірки значущості моделі регресії використовується F-критерій Фішера (F-відношення), обчислюваний за фор¬мулоюF0 = МSрег / МSзал, де МSрег = SSрег / m.Якщо обчислене значення F-критерію більше за його критичне значення, що визначається за таблицею, то значення коефіцієнта детермінованості визнається суттєвим (невипадковим), а модель — значущою. За визначення критичного значення F-критерію враховується прийнятий рівень значущості (0,05 або 0,01) і число ступенів вільності df1 і df2 (df1 = m, df2 = N – m – 1).Слід також проаналізувати значущість окремих коефіцієнтів регресії, тобто виявити, наскільки обчислені параметри регресійного рівняння характерні для конкретного комплексу умов, чи не є отримані значення параметрів рівняння регресії дією випадкових причин. Для вивчення кореляційного зв’язку показників ринкової діяльності це особливо важливо, оскільки розглядаються сукупності, які звичайно мають порівняно невелику кількість елементів. Це здійснюється з допомогою t-статистики шляхом перевірки гіпотези про рівність нулеві відповідного параметра рівняння. Якщо обчислене значення t-критерію з (N – m – 1) ступенями вільності перевищує його табличне значення за заданого рівня значущості, коефіцієнт регресії вважається значущим. У противному разі фактор, що відповідає такому коефіцієнту, слід вивести з моделі (при цьому її якість не погіршиться).Важливу роль в оцінюванні впливу факторів відіграють коефіцієнти регресійного рівняння. Проте безпосереднє їх порівняння недопустиме з таких причин:— значення коефіцієнта регресії залежить від одиниць його вимірювання. Якщо витрати на рекламу виражено у тисячах гривень, то можна довільно збільшити коефіцієнт шляхом заміни одиниці вимірювання на десятки тисяч, сотні тисяч і т. д.;— незалежні фактори звичайно мають різну коливність (різні варіації);— незалежні фактори зв’язані не тільки з результатним, а й деякою мірою і між собою. Отже, навіть якщо попередні причини не заважають прямому зіставленню коефіцієнтів, кожен з них не є «чистою» мірою впливу відповідного фактора на результатну ознаку.У загальному випадку для того щоб зробити коефіцієнти регресії порівнянними, використовують часткові коефіцієнти елас¬тичності, ?-коефіцієнти регресії та коефіцієнти часткової (парної) кореляції.Коефіцієнт еластичності показує, на скільки процентів зміниться результативна ознака за зміни j-го фактора на 1 %, якщо значення решти факторів фіксується на деякому рівні. Якщо за такий рівень узяти середні значення факторів, то отримаємо середній коефіцієнт еластичностіЕj = mj • Xj cеp / Ycеp .Вадою коефіцієнтів еластичності є те, що вони не враховують ступінь коливності факторів.Бета-коефіцієнт (?-коефіцієнт) показує величину зміни результатної ознаки в значеннях середньої квадратичної помилки за зміни j-го фактора на одну середньоквадратичну (стандартну) помилку у разі фіксації значень решти факторів:?j = mj • ?j / ?y .Парний коефіцієнт кореляції rj — це показник, що характеризує щільність зв’язку між результатною ознакою та j-м фактором за елімінації (виключення впливу) всіх інших факторів. Зазначені коефіцієнти дають змогу зробити ранжування факторів за ступенем їх впливу на залежну змінну. Оцінити частку впливу j-го фактора у сумарному впливі всіх факторів, включених у регресію, можна за значенням дельта-коефіцієнта (?j) цього фактора: ?j = rj • ?j / (r1 • ?1 + r2 • ?2 + … + rm • ?m).Інший спосіб оцінювання важливості певного фактора полягає в оцінюванні зміни коефіцієнта детермінації при додаванні або виключенні з рівняння регресії цього фактора.Excel забезпечує ефективну підтримку побудови та аналізу регресійних моделей: 15 функцій робочих аркушів, створених саме з цією метою, а також такі можливості, як побудова лінії тренда на графіках, та інструмент аналізу Регресія, з допомогою яких зручно проводити конкретні регресійні обчислення. Найбільш наочний спосіб дослідження зв’язку між двома змінними базується на використанні точкової діаграми з лінією тренда. Крім того, Excel має набір спеціальних функцій, які за певних умов у використанні зручніші за діаграми.Так, для обчислення значення R2 можна використати функцію КВПИРСОН. Відрізок на осі ординат можна отримати з допомогою функції ОТРЕЗОК. Коефіцієнт нахилу лінійної регресії — за допомогою функції НАКЛОН. Щоб отримати відрізок на осі координат і коефіцієнт нахилу з допомогою однієї функції, слід виділити дві клітини, натиснути на панелі інструментів кнопку Вставка функції, у діалоговому вікні вибрати функцію ЛИНЕЙН, вказати перші два параметри (діапазон клітин, де знаходяться значення відгуку, та діапазон клітин зі значеннями незалежної змінної) і, тримаючи натиснутими клавіші Ctr і Shift, натиснути клавішу Enter.Одночасно з обчисленням параметрів лінійного рівняння регресії (у тому числі й множинної) функція ЛИНЕЙН може повертати додаткову регресійну статистику. До цієї статистики входять:se1, …, sen — стандартні значення помилок для коефіцієнтів m1, …, mn;seb — стандартне значення помилки для постійної b;R2 — величина вірогідності апроксимацїї (коефіцієнт детермінації);sey — стандартна помилка для оцінки у;F — F-статистика, або F-відношення;df — кількість ступенів вільності (N – m – 1);SSрег — регресійна сума квадратів;SSзал — залишкова сума квадратів.Розглянемо технологію проведення регресійно-кореляційного аналізу з допомогою Excel на конкретному прикладі. Припустимо, що треба дослідити результати збільшення витрат на рекламу деякої продукції і зниження ціни на одиницю цієї продукції з метою збільшення обсягів продажу. Почнемо з перевірки пропозиції про збільшення витрат на рекламу. Звичайно, не можна не враховувати того, що реальний продаж додаткових обсягів продукції може навіть не виправдати витрат на рекламну кампанію. Для з’ясу¬вання цього питання слід виявити зв’язок між витратами на рекламу для кожного виду продукції і кількістю одиниць продаваної продукції. Якщо є необхідні дані для проведення регресійного аналізу, то цей зв’язок можна оцінити у кількісній формі.На рис. 2.3.4 наведено таблицю, що має дві колонки — витрати на рекламу і кількість одиниць проданої продукції. Зв’язок між цими змінними можна легко (хоча і в дещо спрощеній формі) оцінити з допомогою точкової діаграми.Для побудови цієї діаграми слід виділити дані в діапазоні А2:В20, вибрати команду Вставка/Діаграма (або клацнути на кнопці Майстер діаграм) і ввести потрібну інформацію на кожному з чотирьох кроків побудови діаграми. Зауважимо, що на першому кроці вибирається тип діаграми, яка має назву Точкова.Коли діаграма з’явиться у робочому аркуші, треба клацнути по ній лівою кнопкою миші і вибрати команду Діаграма/Додати лінію тренда. У діалоговому вікні Лінія тренда на вкладці Тип вибирається тип апроксимації Лінійна, а на вкладці Параметри встановлюються режими: Показувати рівняння на діаграмі та Розмістити на діаграмі величину вірогідності апроксимації (R^2). Рис. 2.3.4. Зв’язок між обсягами продажу (в одиницях продукції) і витратами на рекламуНа рис. 2.3.4 лінію тренда подано прямою, яка йде з нижнього лівого кута у правий верхній. Це говорить про те, що за збільшення витрат на рекламу пропорційно збільшуються й обсяги продажу (в одиницях продукції).Діаграма також вміщує рівнянняу = 0,3148x + 5716,3.Це рівняння регресії. Воно найкраще апроксимує дані, наведені у робочому аркуші, у вигляді прямої (y = mx + b). Для даного прикладу таке рівняння показує залежність між сумою грошей, витрачених на рекламу певної продукції, і обсягами продажу в одиницях цієї продукції (у — це обсяги продажу, x — витрати на рекламу в гривнях). Це не означає, що за відомих витрат на рекламу можна точно визначити обсяги продажу. Наприклад, у разі підстановки в рівняння замість х значення 171 942 грн (сума витрат на рекламу) буде отримано результат — 59843,64 одиниць продукції. У таблиці з даними значення 171 942 грн наведено як один з фактичних результатів спостереження, але цьому значенню відповідає зовсім інша величина обсягів продажу — 88 669 одиниць продукції. Отже, регресія на основі тих даних, які ми маємо, дає найбільш точну оцін¬ку, але не абсолютно точний прогноз. Точність апроксимації з допомогою прямої залежить від ступеня розкиду даних. Чим ближче дані до прямої, тим точнішою є лінійна регресійна модель.Розглядаючи принципи регресійного аналізу, дуже важливо зрозуміти, що регресія виражає зв’язок між змінними, а це не те саме, що причинна обумовленість, яка означає, що маніпуляції з однією змінною обов’язково приведуть до певних змін іншої.Якщо в дане рівняння регресії підставити значення 400 000 грн, то отримаємо, що приблизний обсяг продажу в одиницях продукції дорівнюватиме 531636. Це зовсім не означає, що, витративши на рекламу 400000 грн, підприємство продасть 531 636 одиниць цієї продукції (хоча, звичайно, цього і не можна виключати). Є велика кількість факторів, крім витрат на рекламу, які впливають на зміни в обсягах продажу, і ці фактори (наприклад, продажна ціна одиниці продукції) у цьому рівнянні регресії ніяк не відображені. Навіть якщо зв’язок між змінними має причинний характер, треба ще знати напрям цієї причинності. Цілком вірогідно, що відділ маркетингу збіль¬шував витрати на рекламу продукції після того, як збільшувались обсяги продажу. У цьому разі ми можемо бути впевненими лише у впливі обсягів продажу на розміри витрат на рекламу, а не навпаки.Коефіцієнт регресії m є мірою нахилу лінії тренда: чим він біль¬ший, тим крутіша лінія тренда. У даному разі — це число 0,3148. Воно інтерпретується так: «Якщо між обсягами продажу та витратами на рекламу є зв’язок, то, за попередніми оцінками, за збільшення витрат на рекламу на 10 000 грн буде продано додатково приблизно 3148 одиниць продукції».Незмінна b — це відрізок на осі ординат. Вона вказує, в якому місці лінія тренда перетинає вісь у (вертикальну вісь). У даному разі — це число 5716,3. Воно інтерпретується так: «Якщо між обсягами продажу та витратами на рекламу є зв’язок і якщо не виділятимуться гроші на проведення реклами, то, за попередніми оцінками, буде продано приблизно 5716 одиниць продукції».Значення коефіцієнта детермінації на діаграмі дорівнює 0,7099. Це означає, що приблизно 71 % міри мінливості обсягу продажу одиниць продукції зв’язано з мірою мінливості витрат на рекламу. На рис. 2.3.5 у діапазоні A2:C20 знаходяться дані спостережень про обсяги продажу (уф), які включають, крім витрат на рек¬ламу (х1), ціни (х2), за якими продавалися рекламовані товари. A B C 1 Витрати на рекламу (x1), грн Ціна (x2), грн Продана продукція (yф), од. 2 6 650 147,2 7 175 3 19 139 158,5 5 836 4 22 468 161,5 9 946 5 63 745 103,2 23 627 6 70 680 191,9 8 468 7 105 60 134,9 20 509 8 105 574 107,8 49 569 9 126 352 155,8 35 895 10 134 900 117,8 52 580 11 145 099 100,7 65 392 12 155 990 172,9 27 827 13 156 003 95,6 72 058 14 171 942 98,8 80 669 15 190 000 105,5 44 880 16 193 990 99,9 69 520 17 251 222 76,8 98 643 18 258 964 95,2 75 587 19 264 309 119,7 83 475 20 314 593 125,5 91 696 Рис. 2.3.5. Дані про обсяги продажу, витрати на рекламу та ціни на товариМоделі парної кореляції між обсягами продажу цих товарів і їх цінами наведено на рис. 2.3.3. При виборі лінійної моделі маємо регресійне рівняння у = –744,5х + 141432 з коефіцієнтом детер¬мінації 0,5763. Слід звернути увагу на те, що коефіцієнт регресії від’ємний, а лінія тренда йде з верхнього лівого у нижній правий кут діаграми. Тобто маємо звичайну залежність обсягів продажу від ціни продукції: чим вища ціна, тим менша кількість продукції продається.Найпростіший спосіб визначити в Excel залежність результатної ознаки від декількох факторів — використати інструмент Регресія, який повертає всю потрібну інформацію, згруповану у декілька таблиць.Для отримання цієї інформації слід активізувати робочий аркуш з даними і виконати такі дії:1. Виконати команду Сервіс/Аналіз даних.2. У діалоговому вікні Аналіз даних зі списку Інструменти аналізу вибрати інструмент Регресія і натиснути кнопку ОК.3. Після появи діалогового вікна Регресія потрібно:1) у текстовому полі Вхідний інтервал Y встановити діапазон С2:С20 (увести з клавіатури або виділити мишею ці клітини у робочому аркуші);2) у текстовому полі Вхідний інтервал X встановити діапазон А2:А20;3) у поле Рівень надійності ввести число 95 (якщо воно там не стоїть);4) перемикач Параметр виведення встановити в положення Новий робочий аркуш;5) клацнути по кнопці ОК.Результати (рис. 2.3.6), отримані з допомогою інструмента Регресія, містять всю потрібну інформацію. Так, у клітині В5 знаходиться значення параметра R2, а в В4 — значення множинного R, яке являє собою квадратний корінь з дисперсії (R2). Це значення (0,9085) є коефіцієнтом кореляції і виражає кореляцію між кіль¬кістю проданої продукції і отриманою комбінацією незалежних змінних. Воно означає, що приблизно 91 % міри мінливості кількості продажу продукції зв’язано з мірою мінливості ціни, за якою продається ця продукція, і розмірами витрат на її рекламу.Значення R2 двофакторної моделі суттєво більше, ніж відповід¬них однофакторних. Це свідчить про те, що остання модель набагато краще за попередні пояснює зміни результативної ознаки (обсяги продажу). Проте ще треба з’ясувати, чи не є цей результат випадковим. Припустимо, що в дійсності ніякого взаємозв’язку змінної у та змінних х немає. Величину ймовірності помилковості твердження про те, що є значний взаємозв’язок між змінними, приймемо рівною 0,05. Для ступенів вільності маємо: df1 = 2 (кіль¬кість факторів), df2 = 16 (значення клітини B13). У будь-якому статистичному довіднику можна знайти, що F-критичне (для вказаних величин) дорівнює 3,36. Спостережуване F-значення більше 79 (клітина Е12), що значно більше за F-критичне значення 3,36. Отже, припущення про відсутність взаємозв’язку залежної та незалежних змінних не підтверджується. A B C D E F G 1 ВЫВОД ИТОГОВ 2 3 Регрессионная статистика 4 Множественный R 0,95317 5 R-квадрат 0,90854 6 Нормированный R-квадрат 0,8971 7 Стандартная ошибка 9941,79 8 Наблюдения 19 9 10 Дисперсионный анализ 11 df SS MS F Значи-мость F 12 Регрессия 2 1,57E+10 7,85E+09 79,4666 4,898E-09 13 Остаток 16 1,58E+09 98839123 14 Итого 18 1,73E+10 15 16 Коэффи-циенты Стандартная ошибка t-статистика P-значение Нижние 95 % Верхние 95 % 17 Y-пересечение 61304,1 14182,96 4,355678 0,000490366 31237,591 69924,2 18 Переменная X 1 0,24181 0,031717 7,623928 1,0298E-06 0,1745723 0,33337 19 Переменная X 2 –383,28 87,99497 –4,3224 0,00052558 –569,8207 –52,2293 Рис. 2.3.6. Інформація, видана інструментом РегресіяНормований R2, що знаходиться у клітині В6, ураховує кількість результатів спостережень і незалежних змінних. Якщо кількість спостережень відносно кількості незалежних змінних не досить велика, R2 має тенденцію відхилятися в бік підвищення. Нормова¬ний R2 забезпечує інформацією про те, яке значення могло б бути отримано в іншому наборі даних, значно більшому за аналізований. Якщо б розглядуваний приклад базувався на значно більшій кількості спостережень, то нормований R2 і фактичний R2не дуже різнилися б. Діапазон A17:C19 містить детальну інформацію щодо членів регресії — постійної b (Y-пересечение) та коефіцієнтів регресії — та їх стандартних похибок. У колонці t-статистика знаходяться стандартизовані (нормованi) зміннi, які представляють частку кожного члена рівняння в його стандартній похибці.У колонці P-значення розташовано результати обчислень, які дають змогу перевірити, чи є отримані значення коефіцієнтів регресії дійсно корисними у разі оцінювання з їх допомогою кількості продажу. Ці результати уможливлюють висновок, що у даному разі за умови, що відповідний коефіцієнт реально має нульове значення, ймовірність отримати значення |m2| = 383,28 не більша 0,0006 (або 6 шансів з 10 000),m1 = 0,2418 приблизно 0,000001 (або 1 шанс з 1 000 000),b = 61 304,11 не більша 0,0005 (або 5 шансів з 10 000).А це підтверджує статистичну значущість отриманих коефіцієнтів регресії.Останні колонки третього розділу результатів вміщують нижню і верхню границі 95-процентного рівня надійності як для постійної, так і для кожного коефіцієнта регресії. Тут треба звернути увагу на те, що жоден з трьох довірчих інтервалів не охоплює нульове значення. Це саме той результат, який і треба було очікувати, оскільки всі Р-значення, що знаходяться вище 5-процент¬ного рівня, є значущими. Якщо б Р-значення дорівнювало 0,05 або більше, довірчий інтервал цього показника включав би нуль.Отже, можна з 95-процентною впевненістю стверджувати, що всі показники регресії не є нульовими. З цього випливає, що незалежні змінні додають до рівняння регресії значущу інформацію і на основі даних про витрати на рекламу продукції та ціни, за якими вона продається, можна досить точно прогнозувати обсяги продажу.3.4. ВИБІРКОВИЙ МЕТОД ЗА ВИЗНАЧЕННЯ ПОПИТУОпитування та інші види спостережень, застосовувані у маркетинговому дослідженні, можуть бути суцільними або вибірковими. Суцільне cпостереження переважно обмежується рамками фірми і використовується порівняно нечасто. Основним способом отримання даних, особливо про споживачів, є вибірковий метод. Вибірковий метод — це метод статистичного дослідження, за якого узагальнюючі показники сукупності, що вивчається, встановлюються за деякою її частиною, як правило, на основі положень випадкового відбору. За такого методу обстеженню підлягає порівняно невелика частина всієї досліджуваної сукупності (до 5—10 %, зрідка до 15—25 %). При цьому статистична сукупність, яка підлягає вивченню і з якої здійснюється відбір частини одиниць, називається генеральною сукупністю. Відібрана з генеральної сукупності деяка частина одиниць, що підлягає обстеженню, називається вибірковою сукупністю, або вибіркою. Прикладом використання вибіркових спостережень є оцінка мож¬ливості проникнення на ринок з допомогою вибірки з фірм-виробників.Переваги вибіркового методу полягають у тому, що його використання дає змогу краще організувати спостереження, забезпечує проведення дослідження у стисліші терміни, з мінімальними затратами праці і витратами коштів. За дотримування умов випадковості і досить великої кількості спостережень він дає змогу, використовуючи отримані дані, з достатньою для практики точністю робити висновки про характеристики генеральної сукупності. Проте отримані з матеріалів вибіркового спостереження статистичні показники звичайно не збігаються з відповідними характеристиками генеральної сукупності. Це відхилення називається помилкою спостереження і складається з двох частин: помилки репрезентативності (представництва) та помилки вимірювання (реєстрації).Помилка репрезентативності характеризує розмір розбіжностей між величинами показників, отриманих у вибірковій і генеральній сукупності за умови однакової точності поодиноких спостережень. Вона властива саме вибірковим спостереженням і виникає, коли вибірка нерепрезентативна, тобто не представляє генеральну сукупність у потрібному аспекті. Така помилка має три складові. Це:? систематична (тенденційна) помилка — виникає через недосконалість або порушення правил формування вибіркової сукупності і призводить до зсуву результатів обстеження (незсуненість — одна з вимог вибіркового обстеження, яка досягається правильною організацією його);? випадкова помилка — пов’язана з недостатньо рівномірним представленням у вибірковій сукупності всіх категорій елементів генеральної сукупності. Уникнути таких похибок за вибіркового обстеження принципово неможливо, але теорія вибіркового методу базується на математичній основі, яка дає змогу обчислити й регулювати їх розмір;? помилка, що виникає через недоступність окремих елементів вибірки або у разі відмови відповідати на запитання, яке треба враховувати під час спостережень.Виникнення помилок вимірювання пояснюється тим, що вимірюється не зовсім те, що було потрібно (так, людина може збрехати, відповідаючи на певне запитання). Такі помилки властиві як суцільному, так і вибірковому спостереженню. Вони по¬в’язані з неправильною організацією спостереження, неправильно обраною технікою вимірювання, недосконалістю вимірювальних приладів, недостатньою кваліфікацією спостерігачів, неточністю підрахунків тощо. Слід зазначити, що за вибіркового спостереження помилка вимірювання звичайно значно менша, ніж за суцільного, оскільки техніка вимірювання може бути розроблена і здійснена ретельніше за рахунок використання більш кваліфікованих і підготовлених кадрів. Тому навіть коли час і можливості дозволяють виконати повне обстеження всіх елементів сукупності, перевагу може бути віддано отриманню інформації з допомогою вибірки саме з метою підвищення точності результатів. Але цього можна досягти лише у разі додержання правил наукової організації вибіркового дослідження.Найбільш поширений спосіб відбору одиниць сукупності для дослідження базується на принципі однакових можливостей потрапляння у вибірку кожної одиниці генеральної сукупності. Завдяки цьому виключається створення вибіркової сукупності тільки за рахунок одного типу елементів. Це дає змогу уникнути систематичних помилок і здійснювати кількісне оцінювання помилки репрезентативності. За вибіркового методу використовуються переважно два основних види узагальнюючих показників: відносна величина альтернативної ознаки та середня величина кількісної ознаки.Відносна величина альтернативної ознаки характеризує частку (питому вагу) одиниць у статистичній сукупності, які відрізняються від усіх інших одиниць цієї сукупності тільки наявністю досліджуваної ознаки.Середня величина кількісної ознаки — це узагальнена характеристика ознаки, яка має різні значення в окремих одиницях статистичної сукупності.У генеральній сукупності частка одиниць, що мають досліджувану ознаку, називається генеральною часткою, а середня величина цієї ознаки — генеральною середньою. У вибірковій сукупності частку досліджуваної ознаки називають вибірковою част¬кою, або частістю, а її середню величину — вибірковою середньою.Основне завдання вибіркового дослідження полягає у тому, щоб на основі характеристик вибіркової сукупності (частості або середньої) отримати з певною вірогідністю висновки про частку або середню генеральної сукупності.Як правило, організація вибіркового обстеження складається з таких елементів:— визначення цільової величини у вигляді запланованого вимірювання цільової частини генеральної сукупності (наприклад, частки домогосподарок певного регіону, що користуються пральними машинами);— вибір інформаційної основи вибіркового спостереження (наприклад, певні статистичні матеріали), визначення структури вибірки (наприклад, кількість людей певного віку з певним рівнем прибутку) та способу відбору одиниць з генеральної сукупності;— визначення способів (одного чи більше) отримання інформації для визначення цільової величини (наприклад, спостереження або відповіді на запитання);— визначення методу аналізу результатів вибіркового спостереження та оцінювання точності дослідження.Необхідною умовою організації вибіркового спостереження є попереднє вивчення генеральної сукупності, оцінювання її однорідності, поділ за головними ознаками та визначення необхідної кількості спостережень. Результати вибіркового обстеження відображаються у термінах імовірності настання деякої події із зазначенням (оскільки усі вибіркові методи пов’язані з похибками) деякого рівня вірогідності того, що отриманий результат є правильним і знаходиться у прийнятних межах.Способи відбору одиниць з генеральної сукупностіУ статистиці залежно від завдань дослідження та специфіки об’єкта, що вивчається, застосовуються різні способи формування вибіркових сукупностей.Головною умовою здійснення вибіркового обстеження є уник-нення систематичних (тенденційних) похибок. Вони виникають у разі невиконання принципів рівних можливостей потрапляння у вибірку для кожної одиниці генеральної сукупності. Способи відбору визначаються правилами формування вибіркової сукупності. Найчастіше використовуються такі вибірки: власне-випадкові, або прості випадкові; механічні; типові (розшаровані, районовані); територіальні та цільові.Власне-випадкова вибірка полягає у тому, що вибіркова сукуп¬ність створюється в результаті випадкового відбору окремих одиниць з генеральної сукупності. Для добору елементів сукупності проводять жеребкування або використовують псевдовипадкові числа. Реалізація цього способу потребує попередньої підготовки до формування вибірки (наприклад, нумерації кожної одиниці генеральної сукупності). У разі великих за обсягом сукупностей ручне її проведення може бути досить трудомістким.Власне-випадкова вибірка може здійснюватися за схемою повторного або безповторного відбору. Вибір схеми відбору залежить від характеру досліджуваного об’єкта. У разі безповторного відбору чисельність генеральної сукупності у процесі вибірки скорочується. За повторного відбору кожна одиниця, яка потрапила у вибірку, після її дослідження має повернутися у генеральну сукупність, де їй надається така сама можливість знову потрапити у вибірку. Так, у разі вивчення споживацького попиту населення не виключена повторна реєстрація незадоволеного попиту того самого покупця у декількох магазинах міста.За механічної вибірки генеральна сукупність механічно поділяється на рівновеликі групи і з кожної з них лише один елемент потрапляє у вибірку. Кількість елементів у кожній групі дорівнює n/N, де n — обсяг вибірки, а N — обсяг генеральної сукупності. Якщо елементи генеральної сукупності впорядковано за суттєвою ознакою, тобто ознакою, яка повністю визначає поведінку досліджуваного показника, то у вибірку має відбиратись елемент, який знаходиться всередині кожної групи (це дає змогу уникнути систематичної помилки вибірки). Якщо ж елементи генеральної сукупності впорядковано за нейтральною ознакою, то з першої групи можна взяти будь-який елемент, а з інших добираються ті, що відповідають порядковому номеру елемента, відібраного з першої групи. Доведено, що механічна вибірка за точністю результату близька до власне-випадкової, а здійснити її (у разі неавтоматизованого добору елементів) простіше.Якщо стикаються з досить неоднорідною інформацією (прикладом такої неоднорідності може слугувати неоднорідність населення), то використовують типову вибірку, яка передбачає попередню структуризацію генеральної сукупності. За такої вибірки генеральна сукупність спочатку поділяється на однорідні типові групи, а потім з кожної групи проводиться незалежний індивідуальний відбір елементів у вибіркову сукупність. Важливою особливістю типової вибірки є те, що вона може дати точніші порівняно з іншими способами відбору одиниць у вибіркову сукупність результати. Оскільки похибка типової вибір¬ки визначається середньою з групових дисперсій, то репрезен¬тативність такої вибірки забезпечується поділом генеральної сукупності на якісно однорідні групи. Якщо групи об’єднують однорідні елементи, а групові середні помітно різні, варіація ознаки в групах буде значно меншою, ніж в цілому по сукупності. У такому разі середня з групових дисперсій буде меншою за дисперсію по сукупності, а отже, й похибка типової вибірки порівняно з власне-випадковою буде менша. Забезпечити більшу точність типової вибірки можна обґрунтованим вибором ознаки поділення генеральної сукупності, кількості груп, обсягів кожної з них і способів відбору. Зменшення варіації ознаки за поділу сукупності можливе лише у тому разі, коли ознака поділення корелює з ознакою, характеристики якої оцінюються. Чим щільніший зв’язок між ознаками, тим помітніше зменшення похибки.Якісно однорідні групи за типової вибірки можуть утворюватися як в результаті спеціально проведеного типового групування одиниць генеральної сукупності, так і в результаті використання тих, що вже є, у тому числі й тих, що склалися при¬родно. Так, у разі вивчення споживацького попиту на певній території магазини, що продають товар, попит на який досліджується, можуть групуватися за їх типом (універмаги, магазини культтоварів та ін.).У більшості випадків використовуються типові вибірки з неоднаковою кількістю елементів. Проте з кожної типової групи можна відібрати кількість одиниць, пропорційну їх чисельності, тобто використовувати пропорційний типовий відбір.За визначення статистичних показників типової вибірки не можна застосовувати відповідні стандартні функції Excel. Це пов’язане з тим, що такі функції призначені для обчислення показників вибірки, всі елементи якої входять до однієї групи, а в типовій вибірці треба обчислювати статистичні показники по варіаційному ряду, в якому дані об’єднано (згруповано) за значенням ознаки та підраховано кількість випадків повторення кожного з них. Тому середня вибірки та дисперсія середньої розраховуються як зважені показники за такими формулами:xcep = ? xі fі / ? fі ,?2 = ? (xі – xcep)2 fі / ? fі ,де xі — значення ознаки в і-й групі;fі — кількість елементів, що входять до цієї групи.Якщо в рамках виділеного бюджету неможливо точно визначити склад певної групи (наприклад, у випадку, коли це потребує проведення суцільної вибірки), то використовують територіальну вибірку. Основною ідеєю її є те, що елементи вибірки можуть бути ідентифіковані у межах певного району й можна скласти список цих районів. У маркетингових дослідженнях методи територіальної вибірки найчастіше застосовуються в опитуванні домогосподарств. Часто така вибірка є єдиним способом отримання ймовірної вибірки на великій території з недостатньо визначеними елементами. Може застосовуватися й техніка «зосередження», що полягає у створенні невеликих осередків проведення вибіркових досліджень. Це має місце у пробному маркетингу (наприклад, коли необхідно оцінити можливі обсяги продажу у регіональному масштабі за запуску у виробництво нового продукту або нової маркетингової програми). Вплив техніки «зосередження» на похибку вибірки можна оцінити лише тоді, коли відомі кореляційні залежності між елементами кожного осередку. Оскільки у пробному маркетингу дуже складно провести кореляцію всередині осередку, то й неможливо визначити ступінь точності проведених досліджень.Цільова вибірка полягає у систематичному відборі елементів з метою залучення до дослідження достатньої кількості елементів кожного основного типу. Але використання результатів такої вибірки обмежується неможливістю оцінити помилку вибірки в якийсь об’єктивний спосіб. До неї вдаються за вивчення реакції ринку на новий виріб або на модернізацію старого, коли ймовірнісна вибірка потребує великих витрат. При цьому робиться припущення, що смаки споживачів більш-менш ідентичні, принаймні, всередині однієї групи.Помилка вибіркиПісля проведення певної кількості спостережень отримують розподілення результатів (вибіркових оцінок) того самого істинного рівня (наприклад, низки характеристик населення). Це вибір¬кове розподілення підлягає законові нормального розподілення, якщо вибірка достатньо велика. Оскільки істинний рівень може не збігатися з рівнем вибіркових характеристик, необхідно брати до уваги похибку вибірки. У цьому разі можна знайти ступінь вірогідності вибіркових характеристик.У математичній статистиці значення середньої похибки визначається за формулою ,де ?2 — дисперсія вибіркової сукупності;n — чисельність одиниць вибіркової сукупності;k — коефіцієнт, який для повторного відбору дорівнює одини-ці, а для безповторного — 1 – n/N, де N — чисельність генеральної сукупності.Середня похибка вибірки використовується для визначення межі відхилень характеристик вибірки від характеристик генеральної сукупності. Суттєвим є твердження, що ці відхи-лення не будуть більші за значення, яке в статистиці нази¬вається граничною помилкою вибірки, лише з певним ступенем імовірності.Гранична помилка вибірки пов’язана із середньою похибкою вибірки співвідношенням? = ? ? t, де t — коефіцієнт кратності помилки.Значення коефіцієнта кратності помилки залежить від того, з якою довірчою ймовірністю (надійністю) слід гарантувати результати вибіркового обстеження. Для його визначення користуються таблицею значень інтеграла ймовірностей нор-мального закону розподілення. В економічних дослідженнях звичайно обмежуються значеннями t, що не перевищують двох-трьох одиниць:Кратність помилки Імовірність (надійність) Кратністьпомилки Імовірність (надійність) Кратністьпомилки Імовірність (надійність)0,1 0,0797 1,5 0,8664 2,6 0,99070,5 0,3829 2,0 0,9545 3,0 0,99731,0 0,6827 2,5 0,9876 4,0 0,999937При цьому вибір тієї чи іншої довірчої імовірності залежить від того, з яким ступенем вірогідності слід гарантувати результати вибіркового обстеження (найчастіше спираються на ймовірність 0,9545, за якої t дорівнює 2).Якщо в формулу для визначення ? підставити конкретний вміст ?, то для обчислення граничної помилки можна буде використати такі вирази:? у разі альтернативної ознаки ,де w — вибіркова частка, яка визначається з відношення одиниць, які мають досліджувану ознаку, до загальної чисельності одиниць вибіркової сукупності;? у разі кількісної ознаки ,де ?2 — дисперсія кількісної ознаки у вибірці.Визначення розміру вибіркиУ разі організації вибіркових досліджень важливо визначити, наскільки великим має бути обсяг вибірки. Для загальної відповіді на це питання слід знати:? витрати на проведення вибіркового дослідження;? витрати на отримання наближених оцінок;? ступінь мінливості процесу;? ступінь надійності результатів, необхідний для прийняття подальших рішень.Обминаючи вартісні фактори, розмір оптимальної вибірки мож¬на визначити, базуючись на формулі граничної похибки. Приміром, за безповторного відбору для середньої кількісної ознаки необхідна чисельність обчислюється так: ,де n — чисельність одиниць вибірки;N — обсяг генеральної сукупності;t — коефіцієнт кратності помилки (або коефіцієнт довіри);?2 — дисперсія;? — гранична (задана) помилка середньої (звичайно вибирається рівною 10 % від значення середньої).Нехай для обстеження, що має на меті виявити потреби у певному товарі тривалого використання в регіоні, де мешкає 10 тис. сімей, необхідно провести анкетування. Умовно приймаємо, що в кожній квартирі проживає одна сім’я і на неї виділяється одна анкета. Припустимо, що поперед-німи дослідженнями встановлено, що середній розмір покупки та дисперсія становлять відповідно 17 і 150 грн. Виходячи з того, що гранична помилка не повинна перевищувати 10 % від середньої і що результати обстеження необхідно гарантувати з довірчою імовірністю, не меншою 0,954, чисельність вибірки має становити .Ясна річ, деяка частина анкет не повертається (припустимо, практика показує, що приблизно кожна п’ята), тому треба збільшити кількість анкет до 255. Отже, можемо зробити висновок, що необхідно включити у вибірку щонайменше кожну 40-у квартиру.Технологію визначення розміру вибірки pозглянемо на прикладі вибору магазинів для вивчення на деякій території споживацького попиту на певний товар.Для цього на окремому робочому листі Excel слід створити список усіх магазинів, що торгують товаром, попит на який вивчається (рис. 2.3.7). Заголовок списку мусить мати такі поля: номер магазину, тип (наприклад, універмаг і культтовари), місцезнаходження, загальний товарообіг, товарообіг по товару, частка продажу товару в товарообігу магазину. A B C D E F1 ВИЗНАЧЕННЯ ОБСЯГУ ВИБІРКИ2 Номер магазину Тип магазину Адреса Загальний товарообіг Товарообігпо товару Частка продажу товару ( %)3 Рис. 2.3.7. Оформлення заголовка cписку магазинівУ цей список щодо кожного магазину заноситься інформація у перші п’ять стовпців (A, B, C, D, E). У клітину F3 заводиться фор¬мула =D3/E3*100 і копіюється на всі рядки списку. Оскільки типова вибірка дає найточніші, порівняно з іншими способами відбору одиниць у вибіркову сукупність, результати, то відбір конкретних магазинів бажано проводити окремо для кожного типу магазинів. Тому список магазинів треба відразу впорядкувати за типом магазинів, а всередині цієї впорядкованості — за часткою продажу товару (команда Дані/Сортування).Нехай повний список магазинів, що торгують товаром, попит на який вивчається, займає 52 рядки робочого аркуша. У такому разі в клітину С53 треба завести формулу =СЧЕТ(С3:С52), а у клітину F53 — формулу =ДИСПР(F3:F52). Перша формула дасть змогу обчислити загальну кількість магазинів, а друга — дисперсію розподілення частки продажу товару в цій сукупності магазинів. Слід звернути увагу на те, що використання функції ДИСПР передбачає, що її параметри представляють усю генеральну сукупність. Якщо дані представляють тільки вибірку з генераль-ної сукупності, то дисперсію слід обчислювати, використовуючи функцію ДИСП.Для полегшення подальшого використання у формулах значень клітин С53 і Е53 (кількості магазинів і дисперсії), цим клітинам і робочому аркушу слід надати імена (наприклад, N, D і СписокМ відповідно). Щоб дати ім’я клітині, можна завести курсор у цю клітину, клацнути мишею в полі імені, набрати там нове ім’я й обов’язково натиснути клавішу Enter. Можна також надавати імена клітинам, використовуючи діалогове вікно Надати ім’я. Для цього необхідно виконати таку послідовність дій:— розташувати курсор в клітині, якій треба надати ім’я;— вибрати команду Вставка/Ім’я/Надати;— у діалоговому вікні Надати ім’я, що з’явиться після цього, набрати нове ім’я у текстовому полі Ім’я;— натиснути на кнопку Додати, а потім — на кнопку ОК.Для того щоб надати нове ім’я робочому аркушу, треба клацнути правою кнопкою миші на ярлику відповідного робочого аркуша, у контекстному меню вибрати команду Перейменувати, ввести потрібне ім’я і натиснути клавішу Enter.Для проведення розрахунків на окремому робочому аркуші створюється таблиця, яка заповнюється відповідно до рис. 2.3.8. Коефіцієнт граничної помилки вибираємо виходячи з 10 % рів¬ня помилки середньої від її значення. Сьомий та восьмий рядки робочої таблиці показують межі вибірки, дотримання яких з вибраною ймовірністю гарантуватиме вірогідність результатів вибір¬кового обстеження. Останній показник у цій таблиці — це частка магазинів (n/N), що мають потрапити у вибірку. A B C D1 ВИЗНАЧЕННЯ ОБСЯГУ ВИБІРКИ2 Середня вибірки (середня частка продажу) = СРЗНАЧ (Спи-сокМ! F3:F52) 3 Гранична помилка середньої = 0,1*B2 4 Довірча ймовірність (надійність) 0,9545 0,9876 0,99735 Коефіцієнт кратностi помилки (t) 2 2,5 36 Обсяг вибiрки (n) = B4^2*D*N / ($B3^2 *N + B4^2*D) = C4^2*D*N / ($B3^2*N + C4^2*D) = D4^2*D*N / ($B3^2*N + D4^2*D)7 Нижня межа вибірки = B6-$B3 = C6-$B3 =D6-$B38 Верхня межа вибірки = B6+$B3 = C6+$B3 =D6+$B39 Частка вибірки = B6/N = C4/N =D6/NРис. 2.3.8. Формули у робочому аркуші для обчислення обсягу вибіркиНа рис. 2.3.9 наведено результати обчислень за середньої 16 і трьох значень коефіцієнта довірчої ймовірності (0,9545; 0,9876; 0,9973). Після аналізу отриманих результатів слід вибрати значення довірчої ймовірності та надати відповідній клітині дев’я¬того рядка робочого аркуша ім’я ЧасткаВ. A B C D1 ВИЗНАЧЕННЯ ОБСЯГУ ВИБІРКИ2 Середня вибірки (середня частка продажу) 16 3 Гранична помилка серед¬ньої 1,6 4 Довірча ймовірність 0,9545 0,9876 0,99735 Коефіцієнт кратностi помилки (t) 2 2,5 36 Обсяг вибiрки (n) 33,74 38,21 41,187 Нижня межа вибірки 32,14 36,61 39,588 Верхня межа вибірки 35,34 39,81 42,789 Частка вибірки 0,67 0,76 0,82Рис. 2.3.9. Результати обчислення обсягу вибіркиНайпростіший спосіб підрахувати кількість магазинів кожного типу полягає у створенні на новому робочому аркуші зведеної таблиці, для чого слід виконати такі дії:1. Установити курсор на будь-якій клітині списку магазинів.2. Вибрати з меню команду Дані/Зведена таблиця.3. На першому кроці Майстра зведених таблиць вибрати режим «у списку або базі даних Microsoft Excel».4. На другому кроці просто клацнути по кнопці Далі.5. На третьому кроці:? перетягнути поле Тип магазину в область діаграми Колонка;? ще раз перетягнути поле Тип магазину в область діаграми Дані і подвійно клацнути по ньому лівою кнопкою миші;? у діалоговому вікні Обчислення поля зведеної таблиці вибрати операцію Кількість значень і клацнути по кнопці ОК;? завершити формування зведеної таблиці натисканням кноп-ки Готово.Таблиця, створювана Майстром зведених таблиць (рис. 2.3.10), займатиме лише перші три рядки (на рисунку їх подано жирним курсивом). У четвертий рядок, безпосередньо за останнім рядком зведеної таблиці з метою отримання для кожного типу магазину такого розміру вибірки, щоб вона була пропорційна чисельності даного типу магазину, в клітини В4 та С4 вводяться формули, що обчислюють добуток частки вибірки (ЧасткаВ), яка відповідає вибраній довірчій імовірності (обчислюється у клітині дев’ятого рядка таблиці на рис. 2.3.8) і чисельності відповідного типу магазину. A B C D1 Кількість значень по полю Тип магазину Тип магазину2 Культтовари Універмаг Підсумок3 Всього 41 11 524 Кількість магазинів у вибірці = ОКРУГЛ (ЧасткаВ*В3) = ОКРУГЛ (ЧасткаВ*С3) 5 Генератори псевдови-падкових чисел = 1 + ЦІЛЕ (В3* СЛЧИСЛ()) 6 Рис. 2.3.10. Вигляд зведеної таблиці (перші три рядки) списку магазинівНайпростіший спосіб відбору одиниць у вибіркову сукупність — з допомогою псевдовипадкових чисел. Саме цей спосіб доцільно застосувати для включення у вибірку конкретних магазинів, тобто для визначення опорних магазинів з вивчення споживацького попиту.Техніка використання псевдовипадкових чисел може бути такою:— рядки таблиці (рис. 2.3.10) закріплюються на екрані. Для цього табличний курсор розміщується у клітині D6 і виконується команда Вікно/Закріпити ділянки;— у клітину В5 уводиться формула, яка завдяки використанню функції СЛЧИС( ) виконуватиме роль генератора випадкових чисел у діапазоні від 1 до кількості магазинів відповідного типу, тобто роль генератора випадкових порядкових номерів магазинів відповідного типу у їх списку. Функція СЛЧИС( ) повертає рівномірно розподілене випадкове число, що більше або дорівнює 0 і менше 1. Нове випадкове число повертається цією функцією кожного разу, коли перераховується робочий аркуш;— після введення формули і натискання клавіші Enter у клітині В5 буде відображено порядковий номер магазину, який може виконувати роль опорного магазину типу «Культтовари». Далі слід змістити табличний курсор у клітину В6, занести туди цей номер і натиснути клавішу Enter (а краще клавішу ?). У клітині В5 з’явиться порядковий номер наступного магазину. Кількість повторів цієї операції визначається значенням клітини В4;— після копіювання формули з клітини В5 у клітину С5 аналогічно визначаються опорні магазини типу «Універмаг».Оброблення результатів опитуванняПрипустимо, що проведено вибіркове анкетування 10 000 сімей з метою отримати відповіді на такі запитання:? Наскільки населення регіону забезпечене певним виробом?? Який середній вік експлуатації цього виробу?? Яке зношення (середній вік) виробів, що знаходяться в експлуатації?Нехай з 255 розісланих анкет повернулося 208, з яких виявлено, що 183 сім’ї вже мають зазначений виріб. На викладене в анкеті прохання вказати термін експлуатації виробу отримано такі відповіді: вироби, що використовувалися до 3 років, має 21 сім’я, від 4 до 6 років — мають 47 сімей, від 7 до 9 років — 96 сімей, від 10 років і більше — 19 сімей. Бажання про заміну виробу на сучасніший висловили 137 сімей (рис. 2.3.11). Ступінь забезпеченості сімей товаром визначається як відношення кількості сімей, що використовують виріб, до загальної кількості отриманих відповідей.Для визначення середнього «віку» виробів, що має населення, і дисперсії середньої використовуються такі формули:xcep = ? xf / ? f, ?2 = ? (x – xcep)2 f / ? f .Термін експлуатації виробу Середнє значення терміну експлуатації (x) Кількість сімей, що мають виріб (f) Загальний час експлуатації (x • f) (х – хсер)2•fДо 3 років 2 21 42 516Від 4 до 6 років 5 47 235 180Від 7 до 9 років 8 96 768 105Від 10 років і більше 12 19 228 483Разом 183 1273 1283,65 Кількість сімей, N 10 000 Відправлено анкет 255 Отримано відповідей, n 208 Кількість сімей, що мають виріб 183 Кількість сімей, що планують заміну виробу 137 Ступінь забезпеченості товаром, w 88 % Середній «вік» виробів, що знаходяться в експлуатації, хсер 7 Середній «вік» спрацьованості виробів, що знаходяться в експлуатації 9,29 Дисперсія середнього віку виробів, що знаходяться в експлуатації 7,01 Коефіцієнт кратностi помилки, t 2 Гранична помилка забезпеченості товаром 4,5 % Гранична помилка середнього віку ви-робів, що знаходяться в експлуатації 0,36 Рис. 2.3.11. Оброблення результатів опитуванняГранична помилка ступеня забезпеченості сімей товаром обчислюється за формулою для альтернативної ознаки: ,де w — ступінь забезпеченості сімей товаром (клітина С14);n — обсяг вибірки.Гранична помилка середнього «віку» товару обчислюється (y клітинi С18) за формулою для середнього значення кількісної ознаки: .Отримані результати дозволяють стверджувати:— забезпеченість населення товаром, що вивчається, з імовірністю 0,954 у межах інтервалу від 83,5 % до 92,5 % (88 ? ? 4,5);— середній «вік» експлуатованих населенням виробів в інтервалі від 6,64 до 7,36 року (7 ? 0,36);— середній термін зношення виробу в інтервалі від 8,34 до 9,06 років (8,7 ? 0,36). 3.5. РЕАЛІЗАЦІЯ ОПТИМІЗАЦІЙНИХ МОДЕЛЕЙОптимізаційні моделі дають змогу вирішувати широке коло питань планування економічних процесів, знаходити найкращі (оптимальні) рішення, що відповідають певним обмеженням. Методи вибору з низки альтернативних рішень найсприятливішого (з найменшими витратами, максимальним прибутком і т. ін. за однакових інших умов) використовуються для вирішення багатьох маркетингових проблем: пошуку найвигіднішого асортименту за обмежених ресурсів; розрахунку оптимальної величини товарних запасів; планування маршрутів руху агентів зі збуту та ін. Саме тому програма Пошук рішення, яка є в Excel, може стати потужним допоміжним інструментом у маркетинговій діяльності. Користувач може задати режим, за якого отримані значення змінних автоматично заноситимуться у таблицю і, крім того, представити результати роботи програми у вигляді звітів.Етапи роботи з прийняття оптимальних рішеньРозв’язання задачі з допомогою програми Пошук рішення складається з таких етапів:? постановка задачі і створення математичної моделі;? запис задачі у табличній формі, придатній для введення даних;? уведення даних у комп’ютер і розв’язання задачі;? економіко-математичний аналіз отриманого рішення.За моделювання реальної задачі робота з моделлю на цьому не закінчується. Економіко-математична модель лише з деяким наближенням відбиває реальні обставини. Тому після аналізу отриманого рішення ці обставини уточнюються, постановка задачі і модель належним чином коригуються, введені дані змінюються й програма знову запускається на виконання. Цей ітераційний процес триває, допоки не буде отримано модель, найбільш адекватну для вирішення поставленої проблеми.Задача, розв’язувана програмою Пошук рішення, у найзагальнішому вигляді формулюється так:знайти вектор x = (x1, x2, ..., xn), який мінімізує (або максимізує) функцію ? (x) (1)за обмеженьXk min ? x k ? Xk max, k = 1, ..., n; (2)Fi min ? g i (x) ? Fi max, i = 1, ..., m; (3)h i (x) = Fj , j = 1, ..., p. (4)Функція ? (x) називається цільовою функцією, умови (2) — прямими, а умови (3) та (4) — функціональними обмеженнями. Якщо функції ?, gj, hj лінійні, то задача називається задачею лінійного програмування, якщо хоча б одна з них нелінійна — задачею нелінійного програмування. Моделі, які використовують тільки складання, віднімання або функцію СУММ, є лінійними. Якщо використовується множення, ділення або такі функції, як експоненційна, модель є нелінійною. Приклади нелінійних задач:? розсилання рекламних листівок звичайно веде до збільшення обсягів продажу, але у разі значного зростання їх настає насичення, за якого процентне співвідношення відповідей на відправлені листівки зменшуватиметься;? збільшення чисельності службовців сприяє кращому обслуговуванню клієнтів і збільшенню прибутку. Проте за досягнення певного рівня кількості працівників залучення додаткових призведе до зменшення прибутку.Якщо поряд з обмеженнями (2), (3), (4) накладається умова, щоб xk були цілими числами, то задача називається задачею цілочисельного програмування; якщо накладається умова, щоб xk дорівнювали 1 або 0, — то задачею двоїстого програмування.Для застосування програми Пошук рішення необхідно побудувати модель аналізованого об’єкта чи процесу у вигляді таблиці з формулами, які відбивають задані обмеження і цільову функцію. Від форми подання цих даних і структури табличної моделі значною мірою залежать трудомісткість і безпомилковість уведення даних у програму, а також придатність моделі для обґрунтування рішень, що приймаються на підставі отриманого результату. З огляду на це часто (але не завжди) є сенс подавати модель у вигляді, принаймні, трьох секцій: секції керованих змінних; секції цільової функції; секції функціональних обмежень (якщо вони є). Орієнтовний вигляд цих секцій наведено на рис. 2.3.12. A B C D EЦільова функція Назва Поточне значення Змінні Назва Поточнізначення Межі макс. мін. Функціональні обмеження Назва Поточнізначення Межі макс. мін. = Рис. 2.3.12. Основні секції моделіКлітина колонки В секції цільової функції називається цільовою клітиною. Це клітина, в якій відбивається значення оптимізованого показника. Цільова клітина має містити формулу (або адресу клітини з формулою), результат якої змінюється залежно від значення клітин колонки В секції змінних. Програма Пошук рішення змінює значення клітин секції змінних, допоки у цільовій клітині не з’явиться результат, який потрібно отримати (якщо, звичайно, його можна отримати). У клітини колонок С i D секції змінних вносяться допустимі граничні значення змінюваних клітин (прямі обмеження).У клітини колонки В секцїї функціональних обмежень уводяться формули для обчислення значення функцій gi та hj або адреси їх розташування. У колонки С, D та E цієї секції даних уводяться відповідно значення Fi max, Fi min та Fj.Для полегшення введення обмежень (як прямих, так і функціональних) бажано, щоб рядки з обмеженнями одного типу створювали безперервну групу.Крім цих секцій в моделі можуть бути (а у більшості задач обов’язково мають бути) й інші блоки, кількість яких залежить від складності модельованих процесів і вміння розробника моделі подати їх у наочному вигляді.Для запуску програми Пошук рішення виконується команда Сервіс/Пошук рішення. Після цього з’явиться вікно діалогу Пошук рішення. У його полі Змінюючи комірки необхідно вказати діапазон, що містить клітини, значення яких програма повинна змінити для отримання оптимального значення (клітини колонки В секції Змінні). Після активізації цього поля з допомогою миші треба виділити ці клітини або з клавіатури ввести адресу діапазону. За натискання кнопки Припустити програма виділяє клітини, на які прямо або опосередковано посилається цільова клітина.Для того щоб задати обмеження (як прямі, так і функціональні), треба натиснути на кнопку Додати. В результаті з’явиться наступне діалогове вікно — Додавання обмежень.У лівому полі Посилання на клітину вказується адреса клітини або діапазону клітин, вміст яких має відповідати одному типу обмежень. Праве поле (Обмеження) цього вікна призначене для введення значення обмеження або у вигляді константи, або у вигляді адреси клітини, яка містить це значення. Кнопка Додати використовується для переходу до введення наступного обмеження (або групи обмежень). По закінченні введення всіх параметрів натискається кнопка ОК.Для внесення змін та вилучення обмежень використовуються відповідно кнопки Змінити та Вилучити.Для того щоб користувач мав можливість, змінюючи параметри, кілька разів послідовно повторювати пошук оптимального значення, введені параметри зберігаються у робочому аркуші так само, як і інші дані робочої книги. У разі натискання у вікні Пошук рішення кнопки Параметри з’явиться вікно Параметри пошуку рішення, в якому можна задати додаткові параметри.Слід звернути увагу на те, що в разі використання лінійної моделі треба включити параметр Лінійна модель. Результат буде отримано швидше, і він матимете більшу точність, а звіт на стійкість міститиме більше інформації, яка може бути використана для прийняття більш слушних рішень.Запуск програми на виконання обчислень здійснюється натисканням кнопки Виконати. Залежно від складності задачі і швидкості процесора пошук рішення може відібрати певний час. Окремі кроки цього процесу відображаються у нижній частині вікна Excel у рядку стану. Якщо оптимальне рішення буде знайдено, відповідні значення вставляться в таблицю і на екрані з’явиться діалогове вікно Резуль¬тати пошуку рішення з інформацією про закінчення цього процесу.Однак не завжди задача має рішення. У такому разі в діалоговому вікні замість «Рішення знайдено. Всі обмеження та умова оптимальності виконані» буде повідомлення «Пошук не може знайти слушне рішення».Якщо рішення знайдено, то користувач повинен вибрати один з режимів (збереження отриманого рішення або поновлення початкових значень) і матиме змогу задати видачу звітів, потрібних для проведення аналізу оптимального рішення. Такий аналіз — дуже важливий етап використання Програми пошуку. Передусім це пояснюється тим, що значна частина маркетингових даних є неточною — на практиці здебільшого використовуються наближені значення. Саме тому користувач повинен з’ясувати, як зміни у даних позначаться на оптимальному рішенні. Загалом можна задати видачу звітів трьох типів: Результати, Стійкість, Межі. Аналіз рентабельності виробництва сукупності товарівВизначення найвигіднішого асортименту — досить складна за¬дача, для розв’язання якої у загальному випадку слід ураховувати як ринкові умови, так і технологічні можливості виробництва.Розглянемо модель підприємства, що виробляє два види продуктів — П1 і П2. Передбачається, що у разі встановлення ціни в 3,80 грн/т останній може бути проданий в будь-якій кількості. Існує контракт, за яким треба виробляти не менше як 40 тис. т/день продукту П1 за ціною 5,50 грн/т. У разі вироблення додаткової кількості продукту його можна продати за ціною 5,50 грн/т (не більше 5 тис. т/день), використати для збільшення запасів (не більше 4 тис. т/день), які з урахуванням витрат на збереження оцінюються за подальшої реалізації в 5,20 грн/т, або продати за зниженою ціною (5 грн/т) у необмеженій кількості. У разі потреби обидва продукти можна докупити: закупівельна ціна продукту П1 становить 5,75 грн/т, а продукту П2 — 4 грн/т.Для виробництва цих продуктів підприємство може отримати два види сировини: сировину С1 — до 100 тис. т/день за ціною 3,25 грн/т і сировину С2 більш високої якості — до 30 тис. т/день за ціною 3,40 грн/т. Загальна потужність основного процесу переробки сировини — 100 тис. т/день за витрат на переробку 0,35 грн/т. Він дає змогу одер¬жати 0,15 т продукту П1 і 0,85 т продукту П2 з 1 т сировини виду С1. У разі використання 1 т сировини С2 вихід продукції становитиме 0,25 т продукту П1 і 0,75 т продукту П2. Продукт П1 потребує додаткового очищення, витрати на яке — 0,10 грн/т сировини.Для переробки продукту П2 в більш цінний продукт П1 можна застосовувати агрегат (конвертор), який дає змогу з 1 т продукту П2 одержати 0,5 т продукту П1 і 0,5 т продукту, що може бути проданий як продукт П2, але який не можна повторно переробляти конвертором. Потужність конвертора — 50 тис. т сировини (продукту П2) на день за витрат на цю обробку 0,25 грн/т сировини.Модель підприємства складається з декількох таблиць, які розміщуються на трьох робочих аркушах з назвами Асортимент, Виробництво, Витрати (рис. 2.3.13—2.3.15). Починати будувати модель слід з таблиці «Регульовані фактори (змінні)». Після цього створюються модель виробництва (на аркуші Виробництво) і калькуляція витрат (на аркуші Витрати), в яких використовуються адреси клітин з поточними значеннями планованих змінних.За калькулювання витрат використовується метод попроцесного обліку, який акумулює виробничі витрати по однакових продуктах виробництва. Слід звернути увагу на те, що постійні витрати не враховуються, оскільки вони не залежать від асортименту продукції, що випускається. Після калькулювання витрат може бути сформована цільова функція, значення якої обчислюється в клітині Н6 аркуша Асортимент, а після побудови моделі виробничого процесу можна записати функціональні обмеження (рядки 24–27 аркуша Асортимент). Ці обмеження враховують максимально допустиме значення загальної потужності основного процесу переробки сировини і можливі величини наявної кількості (залишків) продуктів.