БИЗНЕС АНАЛИТИКА - ПРОМЕНЛИВОСТТА КАТО МЯРКА ЗА РАЗНООБРАЗИЕ

Движещата сила зад фармацевтичното бизнес разузнаване е нестабилността на данните.

УмаровСергей ЗакирджановичПроф. Катедра „Военна фармация” на ВМА. СМ. Киров (Санкт Петербург), доктор по фармация

Ако данните не се променят, повечето от отговорите на много въпроси биха били толкова очевидни, че няма да е необходимо да се прибягва до методите на бизнес разузнаване. Ситуациите, при които има нестабилност, често съдържат риск, тъй като дори използването на цялата налична информация не може да предскаже точно какво ще се случи в бъдеще.

За адекватни действия в условията на риск е необходимо да се разбира неговата същност и да може да се измерва променливостта (аналогично на термина "вариация"), която е следствие от риска. Представете си няколко ситуации, в които променливостта е водещ фактор.

Ситуация две.Добре известно е, че възвръщаемостта на инвестициите в развитието на фармацевтичния бизнес на развиващите се пазари е по-висока, отколкото на пазарите, които са навлезли във фазата на стабилност. Работата на нововъзникващ пазар обаче е свързана с голям риск и инвестициите в създаването на аптечно предприятие могат да доведат до реални загуби. По този начин средната или „очакваната“ възвръщаемост не разказва цялата история. Мярката за променливостта на възвръщаемостта на отделните инвестиции в конкретен фармацевтичен пазар ще отразява нивото на риск, свързано с всяка конкретна инвестиция.

Ситуация три.Да приемем, че при сравняване на маркетинговите разходи на вашата собствена аптека с подобни разходи на конкуренти, беше установено, че вашите собствени разходи са малко по-ниски от средните маркетингови разходи в аптеките за продажба на дребно. За да се вземе правилното решение за бъдещето, е необходимо да се вземе предвид разпространението на съответните данни вътреиндустрии. В този случай, след като сте установили разликата между разходите на вашата собствена аптека и средната стойност за продажба на дребно в аптека, трябва да я сравните с мярка за променливостта на маркетинговите разходи във вече споменатата търговия на дребно в аптеката. В резултат на това можем да заключим дали собствените маркетингови разходи са само на по-ниско ниво или собствената аптека изпитва сериозна липса на маркетингова подкрепа.

Следователно променливостта е количеството разлика между отделните стойности. Като мярка за променливост се използват следните показатели:

стандартното отклонение (стандартно отклонение) е най-често използваното. Тази мярка описва колко конкретна стойност обикновено се различава от средната стойност на извадката. Квадратът на стандартното отклонение се наричадисперсия;
обхват - се определя съвсем просто, т. к. е разликата между максималната и минималната стойност. Недостатъкът е, че диапазонът дава повърхностна представа за променливостта на данните и следователно е с ограничена употреба;
коефициентът на вариация е относителна мярка за променливост. Този индикатор се използва доста често. Той показва колко определен резултат се различава от средната стойност като процент от средната стойност. За да се определи коефициентът на вариация, стандартното отклонение трябва да се раздели на средната стойност.

Разгледайте горните характеристики по-подробно. Стандартното отклонение е число, което характеризира колко стойностите на данните се различават от средната стойност. Стандартното отклонение е много важно за бизнес разузнаването, тъй като е основният инструмент за определяне на степенташанс в дадена ситуация. Ако всички разглеждани стойности са същите като в примера по-долу: 49; 49; 49; 49; 49, тогава средната стойност ще бъде = 49 и стандартното отклонение ще бъдеSD= 0, което означава, че няма променливост в набора от данни. В реалния живот повечето данни се характеризират с по-голяма или по-малка степен на променливост. Индивидуалните стойности на набора от данни са разположени на известно разстояние от средната стойност и тогава стандартното отклонение характеризира степента на променливост. Помислете за друг набор от данни, който има известна променливост:

120; 65; 35; единадесет; 14.

Нека си представим, че тези числа представляват надценки за някои фармацевтични продукти, избрани на случаен принцип. Трябва да се отбележи, че средната стойност = 49 е същата като в предишния пример, което означава средна надценка от 49%, т.е. в зависимост от продажбата на такива фармацевтични продукти, средният доход ще бъде на ниво от 49%. Въпреки факта, че средните стойности и в двата случая са еднакви, във втория случай средната стойност се различава значително от първоначалните данни (Таблица 1).

Действително, надценката за стоки Т1 и Т2 е значително по-висока от средната стойност, докато същият показател за стоки Т3 - Т5 също е значително под средното ниво. Разликата, характеризираща разстоянието на данните от средната стойност, се наричаотклонения. Като обобщаваща характеристика на отклонението, както беше отбелязано по-рано, се използвастандартно отклонение. Въпреки това, да се получи стойността на стандартното отклонение чрез осредняване на първоначалните му стойности, от една страна, е много просто (трябва да намерите средната), а от друга страна, резултатът е напълно двусмислен. Наистина една частотклоненията ще бъдат положителни, а другата част ще бъде отрицателна и в резултат на намирането на средната стойност получаваме безлична нула. Вместо това стандартният трик е първо да повдигнете всяка стойност на квадрат (т.е. да умножите сама по себе си), за да се отървете от знака минус, след това да добавите и разделите получената сума на броя наблюдения минус едно (n–1) и след това да извадите корен квадратен (операция, обратна на предишното повдигане на квадрат). Таблицаданни. 2илюстрира как се изчислява стандартното отклонение.

Трябва да се отбележи, че в процеса на изчисляване на стандартното отклонение се определя друга мярка за променливост -дисперсия. Въпреки това, от практическа гледна точка, дисперсията е по-малко приемлива, т.к по-трудно е за тълкуване от стандартното отклонение. В горния пример размерът на данните е изразен като процент и следователно размерът на дисперсията ще бъде представен като "процент на квадрат". Такава мерна единица е доста трудна за тълкуване, докато стандартното отклонение се изразява в обикновени проценти.

В допълнение, стандартното отклонение има проста и ясна интерпретация - то описватипичното разстояние от средната стойностза отделните стойности, които съставляват извадката. С други думи, стандартното отклонение действа като мярка за променливостта за тези индивидуални стойности. Нафиг. 1визуализира стандартното отклонение като разстояние от средната стойност. Тъй като средната стойност е центърът на целия набор от данни, отделните стойности ще бъдат от двете страни на средната стойност.