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Introducción al análisis
cuantitativo, Desarrollo de soluciones, Análisis…
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Desarrollo de soluciones
Recolección de datos
Desarrollo de un modelo
Ajuste de los modelos de libro de texto: un problema al desarrollar modelos cuantitativos es la percepción que tiene el gerente acerca de un problema, no siempre se ajustara al enfoque de libros
Comprensión del modelo: La segunda preocupación importante se refiere al intercambio entra la complejidad del modelo y la facilidad para entenderlo
Uso de datos contables: Un problema que la mayoría de los daos generados en una empresa vienen de los reportes contables, el problema es que el analista de resultados necesita recolectar datos de costos y no siempre se recaban estos datos específicos
Validez de los datos:
La carencia de datos buenos y limpios significan que cualquiera que sean los datos disponibles, casi siempre hay que extraerlos o manipularlos antes de usarlos en un
modelo
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Una sola respuesta es limitante: los modelos cuantitativos suelen dar una sola respuesta aun problema
Matemáticas difíciles de entender: Aunque nos modelos matemáticos son complejos y poderosos tal vez no los entiendan por completo
Análisis de resultados
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Si los resultados indican grandes cambios en la política organizacional, el analista puede esperar resistencia
- Definición del problema: El primer paso en el enfoque cuantitativo es desarrollar un enunciado claro y conciso acerca del
problema. Este enunciado dará dirección y significado a los siguientes pasos.
- Creación de un modelo; Dicho en forma sencilla, un modelo es una representación (casi siempre matemática)
de una situación. Los tipos de modelos son físicos, a escala, esquemático y matemático.
- Obtención de los datos de entrada: Una vez desarrollado un modelo; se debe obtener los datos que se usaran en él, datos de entrada. La obtención de datos precisos para el modelo es fundamental; aun cuando el modelo sea representación perfecta de la realidad, los datos inadecuados llevaran a resultados equivocados.
- Desarrollo de una solución: Implica la manipulación del modelo para llegar a la mejor solución (optima) del problema. En algunos casos esto requiere una ecuación para lograr la mejor decisión.
- Prueba de la solución: Antes de analizar e implementar una solución es necesario probarla cabalmente. Como la solución depende de los datos de entrada y el modelo, ambos requieren pruebas. Los datos no exactos llevaran a una solución imprecisa
- Análisis de resultados: Comienza con la determinación de las implicaciones de la solución, una solución a un problema causara un tipo de acción o cambio en la forma en que opera una organización.
- Implementación de resultados: Es el procesos de incorporar la solución a la compañía y suele ser mas difícil de lo que se imagina
Análisis de sensibilidad: Puesto que un modelo es tan solo una a
aproximidad de la realidad, la sensibilidad de la solución a los cambios en el modelo y los datos de entrada forma parte muy importante de análisis de resultados.
- Los modelos pueden representar la realidad con precisión.
- Los modelos ayudan a quien toma decisiones a formular problemas.
- Los modelos brindan conocimiento e información.
- Los modelos podrían ahorrar tiempo y dinero en la toma de decisiones y en la solución de problemas.
- Un modelo quizá sea la única forma de resolver oportunamente algunos problemas grandes
o complejos.
- Un modelo sirve para comunicar problemas y soluciones a otros.
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