한 번에 여러 기준에 따라 수행하십시오. 여러 지표에 의한 운영 평가

주제: 여러 기준 지표에 대한 결정.

실제로는 일반적으로 선택해야 하는 경영상의 결정하나의 기준이 아니라 여러 기준으로. 따라서 비교 평가에서 값은 다방향입니다. 한 지표에서는 대안이 이기고 다른 지표에서는 집니다.

이러한 조건에서 고려되는 지표 평가 시스템을 하나의 복잡한 시스템으로 축소하여 결정을 내릴 필요가 있습니다.

포괄적인 평가를 작성하려면 두 가지 문제를 해결해야 합니다.

첫 번째 문제는 고려 중인 기준 지표의 중요성이 동일하지 않다는 것입니다.

두 번째 문제는 지표가 서로 다른 측정 단위로 평가된다는 사실이 특징이며, 종합적인 평가를 구축하려면 단일 미터로 전환해야 합니다.

첫 번째 문제는 전문가 평가 방법의 네 가지 수정 중 하나, 즉 쌍대 비교 방법을 적용하여 해결됩니다. 부량중요성. 쌍별 비교 방법의 핵심은 전문가(전문가, 잠재적 투자자, 소비자)가 고려 중인 기준 지표에 대한 쌍별 평가를 수행하여 점수 형태로 중요도를 스스로 결정한다는 것입니다. 그런 다음 수신 된 정보를 적절하게 처리 한 후 고려중인 각 기준 지표에 대해 유의 계수를 계산합니다.

두 번째 문제는 개인 지표에 단일 미터를 사용하여 해결됩니다. 대부분의 경우 득점은 그러한 미터로 사용됩니다. 이 경우 평가는 두 가지 접근 방식으로 수행됩니다.

- 첫 번째 접근고려중인 지표의 가치에 대한 통계 데이터가 없을 때 사용됩니다.

- 두 번째 접근고려중인 지표의 가치에 대한 통계 데이터 (변경 한계)가있는 경우 사용됩니다.

첫 번째 방법을 사용하여 포인트로 변환하는 경우 다음과 같이 진행하십시오. 최고의 가치고려 된 지표는 1 점과 동일하게 취하며이 점의 몫에서 최악의 값입니다. 이 접근 방식은 간단하고 객관적인 평가를 제공하지만 동시에 고려된 옵션 외부에 있는 최상의 성과를 고려하지 않습니다.

이러한 단점을 없애기 위해서는 고려 중인 지표의 변화 한계에 대한 정보가 필요하다. 가능한 경우 두 번째 접근 방식이 사용됩니다. 이 경우 포인트로 환산할 수 있도록 환산 척도를 구축합니다. 이 경우 스코어링 시스템은 Sturges 공식에 따라 통계 이론의 조항을 사용하여 선택됩니다.

N = 1 + 3,322 엘지N, 어디

N은 통계적 관찰의 수입니다.

n은 반올림 규칙을 사용하여 얻은 승인된 점수 시스템입니다.

점으로의 변환은 표 형식의 데이터 보간 절차를 사용하여 구성된 변환 척도를 기준으로 수행됩니다.

운동:

각각 5개의 기준 지표로 평가되는 6개의 대안 솔루션 옵션 중에서 최상의 옵션을 선택해야 합니다.

2가지 접근 방식을 사용하여 평가:

고려 중인 지표의 가치에 대한 통계 데이터가 없는 경우

가능한 경우.

다음 관찰 횟수(N)에 대해 지표 변경 한계가 설정됩니다.

짝수 변이의 경우 N = 8;

중요도 평가는 수행자에 따라 짝지어 평가를 기반으로 수행되어야 합니다.

1 번 테이블.

작업 옵션

№ 작업
대안 수
№ 작업
대안 수
№ 작업
대안 수
№ 작업
대안 수
№ 작업
대안 수
№ 작업
대안 수

표 2.

초기 데이터:

대체 솔루션

지표

A6

엑스 1

엑스 2

엑스 3

엑스 4

엑스 5

13.12.5. 통합 기준: 여러 지표에 의한 생태계의 질 평가

수문생물학적 및 미생물학적 지표에 따른 수질 등급은 수문학적, 수화학적 및 수생학적 지표에 대한 모니터링 프로그램의 내용을 규제하는 "보와 개울의 수질 모니터링 규칙"[GOST 17.1.3.07-82]에 의해 결정됩니다. 모니터링 빈도, 샘플링 포인트 지정 및 위치
(표 13.7) 본 문서에 따르면 수질오염 정도는 Sladechek 수정 시 Pantle과 Bukk에 따른 saprobity index, Goodnight-Whitley and Parele oligochaete index, Woodiwiss biotic index 및 전통적인 미생물 지표 세트

적분 표시기 E.V.에 따르면 Balushkina는 유기 및 독성이 혼합된 오염에 노출된 수역의 생태계 상태를 평가하기 위해 개발 및 사용되었습니다. Ladoga 호수 시스템에서 광범위한 테스트 통과 - r. Neva는 핀란드만의 동쪽 부분입니다(Balushkina et al., 1996). 적분 표시기 IP는 다음 공식으로 계산됩니다.

IP \u003d K 1 * S t + K 2 * OI + K 3 * K 채널 + K 4 / BI,

여기서 S t는 V.A의 saprotoxity 지수입니다. 야코블레프(K 1 = 25); OI는 Goodnight and Whitley oligochaete 지수로, oligochaetes 수 대 동물성 저서 동물의 총 수의 비율(%)과 같습니다(K2 = 1). Kch는 Balushkina의 카이로노미드 지수(K3 = 8.7)이고; 1 / BI는 Woodiwiss biotic index(K 4 @ 100)의 역수입니다.

E.V. Balushkina는 그녀가 얻은 통합 지표가 부모 지표의 모든 최고의 특징을 포함하고 가능한 한 저서 군집의 특성을 고려한다고 믿습니다. , 개별 그룹의 지배 정도와 공동체 전체의 구조.

A.I.에 따른 커뮤니티 상태의 통합 지수. 바카노프.러시아의 여러 강, 호수 및 저수지에서 저서 생물 군집의 상태를 평가할 때 저자는 다음 지표를 사용하여 저서 생물의 상태를 수량화했습니다. number (N), ind./m 2 ; 바이오매스(B), g/m 2 ; 종의 수(S); Shannon(H)에 따른 종 다양성, 비트/사양; oligochaete Parele index(OIP, %)는 저서 생물의 총 수에 대한 tubificid oligochaetes 수의 비율과 동일하며, 풍부도가 우세한 처음 세 저서 생물의 가중 평균 saprobity로 계산된 Average saprobity(SS)입니다. 나열된 지표의 값을 결합하고 단일 숫자로 대체하기 위해 결과 지표가 제안됩니다 - 일반적인 계산 방법으로 발견되는 커뮤니티 상태의 결합 지수 (KISS; [Bakanov, 1997]) 적분 순위 표시기:

여기서 Ri는 i번째 지표에 따른 스테이션의 순위이고, Pi는 이 지표의 "가중치"이고, k는 지표의 수입니다.

먼저 모든 스테이션은 각 지표에 따라 순위가 매겨지고 순위 1은 N, B, H 및 S의 최대 값에 할당됩니다. 여러 스테이션에서 지표의 값이 동일하면 특성화되었습니다. 한 평균 순위로. 이 기사는 최종 공식 (4.22)의 다른 버전을 제공합니다 (공식에는 지표의 절대 값이 포함되지 않고 순위가 포함되어 있음을 강조합니다).

KISS = (2B + N + H + S) / 5, 커뮤니티를 통과하는 에너지 흐름의 크기가 바이오매스와 관련되어 있기 때문에 바이오매스에 2와 동일한 "가중치"가 주어지며, 이는 바이오매스 평가에 매우 중요합니다. 상태;

KISS = (2SS + 1.5OIP + 1.5B + N + H + S)/8, 여기서 평균 saprobity는 오염과 가장 밀접한 관련이 있다고 믿어집니다.

KISS의 값이 작을수록 커뮤니티의 상태가 좋습니다.

지역 사회의 상태는 자연 환경 요인(깊이, 토양, 해류 등)과 오염의 존재, 특성 및 강도에 따라 달라지므로 복합 오염 지수(CPI; [Bakanov, 1999])가 추가로 계산됩니다. 순위 값을 포함한 세 가지 지표:

KIZ \u003d (SS + RIP + B) / 3. (4.23)

지표의 순위는 역순으로 수행됩니다(최소값에서 최대값까지).

KISS와 KIZ는 선택된 지표 세트에 따라 커뮤니티의 최상의 조건이 지수의 최소값, 최악의 최대값으로 특징지어지는 척도에서 스테이션의 순위를 매기는 상대 지수입니다. 특정 스테이션의 표시기 값을 특성화하는 값 외에도 전체 스테이션 세트에 대한 평균값이 계산됩니다. 평균에 대한 개별 스테이션의 지수 값의 변동은 일반적인 추세와 비교하여 상황이 더 나쁜지 또는 더 나은지를 판단하는 것을 가능하게 합니다.

KISS와 KIZ 값 사이의 Spearman 순위 상관 계수의 계산은 오염이 동물원 저서 동물 군집의 상태에 얼마나 영향을 미치는지를 보여줍니다. 이 지수의 값 사이에 상당한 양의 상관 관계가 있으면 저서 동물 군집의 상태는 오염의 존재에 의해 크게 결정됩니다 (그렇지 않으면 자연 환경 요인에 의해 결정됨).

이전의

이 기사에서는 상황을 빠르고 자세하게 분석하는 데 도움이 되는 5가지 유용한 피벗 테이블 속성에 대해 알아봅니다(고객 기반 분석의 예를 사용하여). 당신은 배울 것이다:

1. 데이터를 그룹화하는 방법
2. 데이터를 요약할 때 어떤 지표를 계산할 수 있습니까?
3. 데이터를 요약할 때 하나의 매개변수에 대해 여러 지표를 동시에 계산하는 방법;
4. 무엇 추가 기능당신이 사용할 수 있는 데이터를 롤업할 때 계산?
5. 정렬 가능성에 대해.

그리고 이 분석을 바탕으로 FMCG 시장에서 판촉을 계획하는 가장 강력한 기법을 다룰 것입니다.

피벗 테이블부터 시작하겠습니다. 요일별로 고객에게 판매하는 간단한 테이블을 살펴보겠습니다.

테이블의 왼쪽 상단 모서리에 커서를 놓고 "삽입" 메뉴로 이동하여 "피벗 테이블" 버튼을 클릭합니다.

피벗 테이블 만들기 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.

새 시트에 피벗 테이블이 있습니다.

비즈니스 분석을 위한 피벗 테이블의 첫 번째 유용한 기능 - 데이터 그룹화

그래서 요일별로 고객에게 선적을 하고 있는데, 어떤 선적 범위에서 최대 매출을 올리고 있는지 알고 싶습니다. 이렇게 하려면 배송을 범위로 그룹화해야 합니다.

"배송 금액" 필드를 피벗 테이블의 "라인 이름" 영역으로 드래그합니다("Shipping_amount" 필드를 마우스 왼쪽 버튼으로 누른 상태에서 피벗 테이블의 "라인 이름" 섹션으로 드래그):

요약의 왼쪽 열에 모든 배송이 표시되었습니다. 이제 커서를 배송으로 설정합니다(그림 참조).

Excel 메뉴 "데이터"로 이동하여 "그룹" 버튼을 클릭합니다.

표시되는 대화 상자에서 그룹화 단계를 "5000"(아무거나 입력할 수 있음)으로 설정하고 "확인"을 클릭합니다.

주어진 단계로 그룹화된 판매량을 얻습니다.

에게 그룹은 멋져 보였다감지하고 다시 누르십시오 "그룹" 버튼"starting from" - "-15,000"(최소값 미만, 5000의 배수) "to" - "45,000"(최대 그룹 초과, 5000의 배수) 값에 대해 동일한 값을 수동으로 설정합니다.

배송 금액별로 그룹화된 데이터를 얻습니다.

비즈니스 분석을 위한 피벗 테이블의 두 번째 유용한 기능 -
소스 테이블의 필드별로 다양한 요약 매개변수를 계산하는 기능

선적은 그룹화되었으므로 이제 각 선적 범위에 대한 판매량을 살펴보겠습니다. 이를 위해 요약에서 발송물을 합산해 보겠습니다.

"Shipping_amount" 필드를 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하고 요약 "값" 필드로 끕니다.

요약은 기본적으로 "필드 Shipment_amount별 수량"으로 계산됩니다. "데이터" 시트의 원래 테이블에 있는 레코드 수입니다. 왜냐하면 테이블에는 고객에 대한 일별 판매 정보가 포함되어 있으므로 "Shipment_amount 필드의 수량" 표시는 고객에게 배송된 수입니다.

결과적으로 피벗 테이블에서 다양한 배송 범위의 고객에게 배송된 횟수를 볼 수 있습니다.

배송 수량에서 배송 수량을 어떻게 알 수 있나요?

피벗 테이블 "값" 영역에서 "필드 선적 금액별 수량" 필드를 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하고 열리는 메뉴에서 "값 필드 매개변수 ..."를 선택합니다.

열리는 창에서 관심 있는 데이터 축소 작업(합계, 수량, 평균, 최대, 최소 ...)을 선택합니다. "합계"가 필요한 작업을 선택하고 "확인"을 클릭합니다.

각 선적 범위에 대한 총 판매량을 얻습니다.

저것들. 우리는 0에서 5,000 루블, 5,000에서 10,000 루블 범위의 선적에 대해 판매가 얼마나 떨어지는지 봅니다. 등. 그리고 최대 선적량은 0에서 5000 루블 범위에 속한다는 것이 분명합니다.

3 속성 - 다양한 데이터 축소 작업을 계산하는 하나의 필드 기능

이제 우리는 얼마나 많은 선적물과 우리가 각 범위에 있는 평균 선적량을 보고 싶습니다. 이를 위해 피벗 테이블을 사용하여 배송 수와 평균 배송 수를 계산합니다.

피벗 테이블 "값"영역에서 "Shipping_amount"필드를 2 번 더 드래그하고 두 번째 필드의 값 필드 매개 변수에서 "수량"을 선택하고 세 번째 필드에서 "평균"을 선택하십시오.

우리는 각 범위의 선적에 대해 판매량, 선적 수 및 평균 선적을 얻습니다.

이제 최대 판매량과 최대 출하 수는 출하 범위를 확인할 수 있습니다. 이 예에서 이것은 0에서 5000 루블 범위입니다. 그리고 가능한 한 판매량과 출하량.

피벗 테이블의 네 번째 속성 - 추가 계산을 수행하는 기능

데이터 분석을 명확하게 하기 위해 "그룹별 판매량별 점유율" 및 "그룹별 출하 수량별 점유율"이라는 2개의 매개변수를 추가해 보겠습니다.

이렇게 하려면 피벗 테이블 "값" 필드에서 "배송 금액" 필드를 2번 더 끕니다.

또한 "값 필드 매개 변수"() 메뉴의 한 매개 변수에 대해 "합계"작업을 선택하고 두 번째 작업에 대해 "수량"을 선택합니다.

다음 표를 얻습니다.

이제 다시 "값 필드의 매개변수"로 이동하여 "추가 계산" 탭을 입력합니다.

"추가 계산"필드에서 "총 금액의 공유"항목을 선택하십시오.

고객에 대한 각 선적 범위에 대해 판매량, 선적 수, 평균 선적, 각 그룹의 판매 점유율 및 각 그룹의 선적 수 몫을 볼 수 있는 테이블이 있습니다.

5가지 유용한 속성 - 정렬

이제 명확성을 위해 판매량을 기준으로 최대 그룹부터 최소 그룹까지 정렬하겠습니다. 이렇게 하려면 그룹별 판매량이 있는 필드에 커서를 놓고 "최대에서 최소로 정렬" 버튼을 클릭합니다.

판매량과 출하량 측면에서 최대 그룹은 "0에서 5000 루블까지"그룹임을 알 수 있습니다. 이 그룹의 평균 매출은 1971 루블입니다.

메모! 모든 고객의 평균 배송은 배송의 86%와 크게 다릅니다. 게다가 확연히 다르다

모든 그룹의 평균 선적량은 2,803루블입니다. (라인 총계).
그리고 선적의 86%는 1,971루블입니다.

이것은 심각한 차이이며, 출하량의 86%와 평균 1,971루블을 기준으로 판매를 촉진하면 조치가 더 정확해지고 효과가 훨씬 높아집니다. 최대 고객 수에 관심을 가질 수 있습니다.

이 예는 큰 영향을 미치고 차이를 만드는 데 도움이 될 수 있는 대중 시장 판촉 계획 및 판매 예측을 위한 강력한 기술을 보여줍니다.

문의사항이 있으시면 연락주시기 바랍니다.

당신을 위한 정확한 예측!

우리와 함께!

무료 예측 및 비즈니스 인텔리전스 앱 다운로드:

Novo Forecast Lite- 자동적 인 예측 계산안에 뛰어나다.
4분석- ABC-XYZ 분석및 배출 분석 뛰어나다.
Qlik 센스데스크탑 및 Qlik 보기Personal Edition - 데이터 분석 및 시각화를 위한 BI 시스템.

유료 솔루션의 기능 테스트:

노보 예측 프로- 대용량 데이터 배열에 대한 Excel 예측.

위에서 우리는 단일 성과 지표 W를 최대화(또는 최소화)하는 방식으로 솔루션을 선택해야 하는 운영 연구의 문제를 고려했습니다. 더 많은 지표를 만들고 다른 지표는 적게 만드는 것이 바람직합니다.

일반적으로 크고 복잡한 작업의 효율성은 단일 지표로 완전히 특징지을 수 없습니다. 그를 돕기 위해 그는 다른 사람들, 추가 사람들을 끌어들여야 합니다.

예를 들어 성능을 평가할 때 산업 기업다음과 같은 여러 요인을 고려해야 합니다.

이익,

총 생산량("샤프트"),

원가 등

전투 작전을 분석할 때 효과를 특징짓는 주요 지표(예: 적에게 가해지는 피해에 대한 수학적 예측) 외에도 다음과 같은 추가 지표를 고려해야 합니다.

자신의 손실,

작업 실행 시간

탄약 소비 등

일부는 최대화하고 다른 일부는 최소화해야 하는 이러한 성과 지표의 다양성은 운영 연구의 다소 복잡한 작업의 특징입니다. 문제가 발생합니다. 어떻게 될 것인가?

우선, 제시된 요구 사항은 일반적으로 양립할 수 없다는 점을 강조해야 합니다. 하나의 지표를 최대화하는 결정은 일반적으로 다른 지표를 최대화하거나 최소화하지 않습니다. 과학적 연구맞지 않는다. "주어진 비용으로 최대 효과 달성" 또는 "최소 비용으로 주어진 효과 달성"이라는 공식은 모두 맞습니다.

일반적으로 하나의 지표를 최대값으로, 동시에 다른 지표를 최대(또는 최소값)로 바꾸는 솔루션은 없으며, 여러 지표에 대해 이러한 솔루션이 존재하지 않습니다. 하지만, 정량적 분석효율성은 여러 성과 지표의 경우에 매우 유용할 수 있습니다.

첫째, 그것은 우리보다 열등한 분명히 비합리적인 해결책을 미리 거부할 수 있게 한다. 최고의 옵션모든 지표에 대해.

예를 들어 말한 내용을 설명하겠습니다. 전투 작전 O를 분석하고 두 가지 지표로 평가하십시오.

W는 전투 임무를 완료할 확률("효율")입니다.

S는 지출된 자금 비용입니다.

분명히 첫 번째 지표를 최대로, 두 번째 지표를 최소로 설정하는 것이 바람직합니다.

단순화를 위해 20개의 서로 다른 솔루션 중에서 선택할 수 있는 유한한 수의 솔루션이 제공된다고 가정합니다. 그것들 각각에 대해 두 지표 W의 값과

명확성을 위해 각 솔루션을 좌표 W와 S가 있는 평면의 한 점으로 묘사합니다(그림 1.1).

그림을 보면 일부 솔루션이 "경쟁력이 없고" 미리 폐기해야 함을 알 수 있습니다. 실제로 동일한 비용 S를 갖는 다른 옵션보다 효율성 W에서 이점이 있는 옵션은 해당 영역의 오른쪽 경계에 있어야 합니다. 옵션. 동일한 효율성으로 비용이 저렴한 동일한 옵션은 가능한 옵션 영역의 하위 경계에 있어야 합니다.

두 지표의 효과를 평가할 때 어떤 옵션을 선택해야 합니까? 분명히, 영역의 오른쪽과 아래쪽 경계에 동시에 놓여 있는 것들입니다(그림 1.1의 점선 참조). 실제로, 국경의이 부분에 있지 않은 각 옵션에는 효율성면에서 열등하지 않지만 저렴하거나 반대로 저렴한 측면에서 열등하지 않은 또 다른 옵션이 항상 있습니다. 더 효율적입니다. 따라서 이전에 제시한 20개 옵션 중 대다수가 경쟁에서 탈락하고 나머지 4개 옵션만 분석하면 됩니다. . 이 중 가장 효과적이지만 상대적으로 비쌉니다. - 가장 저렴하지만 그다지 효과적이지는 않습니다. 효율성의 특정 증가를 위해 얼마의 가격을 지불할 의향이 있는지, 또는 반대로 너무 큰 물질적 손실을 일으키지 않기 위해 우리가 기꺼이 희생할 수 있는 효율성의 비율을 파악하는 것은 의사 결정자의 몫입니다.

많은 지표의 경우 유사한 옵션 미리보기(비록 시각적 기하학적 해석이 없음에도 불구하고)를 만들 수 있습니다.

비경쟁 솔루션에 대한 이러한 사전 심사 절차는 항상 여러 지표가 있는 운영 연구 문제의 솔루션보다 선행해야 합니다. 이것이 타협의 필요성을 제거하지는 않지만 선택이 내려지는 결정 집합을 크게 줄입니다.

한 번에 여러 지표를 종합적으로 평가하는 것은 어렵고 반영이 필요하다는 점에서 여러 지표를 하나의 일반화된 지표(또는 기준)로 인위적으로 조합하는 경우가 많다. 종종 분수는 일반화된(복합) 기준으로 사용됩니다. 분자에는 증가시키는 것이 바람직한 지표를, 분모에는 감소시키는 것이 바람직한 지표를 넣으십시오.

예를 들어, 군사 작전에 대해 이야기하는 경우 분자는 "전투 임무 완료 확률"또는 "적의 손실"과 같은 값을 넣습니다. 분모 - "자신의 손실", "탄약 소비", "작동 시간" 등

유형(5.1)의 "복합 기준"의 일반적인 단점은 한 지표의 효율성 부족이 항상 다른 지표로 보상될 수 있다는 것입니다(예: 탄약 소비가 적어 전투 임무를 완료할 확률이 낮습니다. ). 이러한 종류의 기준은 분자가 사람의 진정한 장점이고 분모가 자신에 대한 그의 의견인 분수 형태로 레오 톨스토이의 "사람을 평가하는 기준"을 농담으로 연상시킵니다. 그러한 기준의 불일치는 명백합니다. 우리가 그것을 진지하게 받아들이면 거의 공로가 없지만 완전히 자만하지 않는 사람은 무한히 더 큰 가치를 갖게 될 것입니다!

종종 "복합 기준"은 분수가 아니라 개별 성과 지표의 "가중 합계"로 제공됩니다.

여기서 양수 또는 음수 계수입니다. 긍정적 인 것은 최대화하는 것이 바람직한 지표에 설정됩니다. 최소화하는 것이 바람직한 사람들에게는 부정적입니다. 계수("가중치")의 절대값은 지표의 중요도에 해당합니다.

형식 (5.2)의 복합 기준은 본질적으로 형식 (5.1)의 기준과 어떤 식으로든 다르지 않으며 동일한 단점(이질적인 지표의 상호 보상 가능성)이 있음을 쉽게 알 수 있습니다. 따라서 모든 종류의 "복합" 기준을 무비판적으로 사용하면 위험이 따르며 잘못된 권장 사항으로 이어질 수 있습니다. 그러나 어떤 경우에는 "가중치"가 임의로 선택되지 않고 복합 기준이 그 기능을 가장 잘 수행하도록 선택될 때 도움으로 제한된 가치의 일부 결과를 얻을 수 있습니다.

경우에 따라 여러 지표의 문제가 단일 지표의 문제로 축소 될 수 있습니다. 효율성의 (주) 지표 하나만 선택하고 최대로 전환하려고 노력하고 나머지는 보조, 보조 지표:

물론 이러한 제한 사항은 주어진 조건 세트에 포함될 것입니다.

예를 들어, 산업 기업의 작업 계획을 최적화할 때 이익이 최대이고, 구색 계획이 이행되고, 생산 비용이 지정된 것보다 높지 않아야 합니다. 폭격을 계획할 때 적에게 입힌 피해를 최대로 요구할 수 있지만 동시에 자신의 손실과 작전 비용이 알려진 한계를 넘지 않아야 합니다.

이러한 문제 공식화로 주요 성능 지표를 제외한 모든 성능 지표는 지정된 작동 조건 범주로 이전됩니다. 주어진 경계에 맞지 않는 솔루션은 경쟁력이 없는 것으로 즉시 폐기됩니다. 받은 권장 사항은 지원 지표에 대한 제약 조건을 선택하는 방법에 따라 분명히 달라집니다. 이것이 솔루션 선택을 위한 최종 권장 사항에 얼마나 영향을 미치는지 확인하려면 합리적인 한도 내에서 제한 사항을 변경하는 것이 좋습니다.

마지막으로 "연속적인 양보 방식"이라고 할 수 있는 또 다른 타협 솔루션을 구축하는 방법이 가능합니다.

성능 지표가 중요도의 내림차순으로 정렬되어 있다고 가정해 봅시다. 먼저 주요 지표, 다른 지표, 보조 지표: 단순성을 위해 각 지표를 최대값으로 전환해야 한다고 가정합니다(그렇지 않은 경우 , 표시기의 부호를 변경하는 것으로 충분합니다). 타협 솔루션을 구축하는 절차는 다음과 같습니다. 첫째, 주요 성과 지표를 최대화하는 솔루션을 찾은 다음, 초기 데이터가 알려진(종종 작은 경우가 많음) 실제적인 고려 사항과 정확성을 기반으로 최대화하기 위해 허용하는 일부 "양보" 두 번째 지표가 할당되며 W가 가능한 최대 값보다 작지 않도록 지표에 제한을 가하고 이 제한에 따라 최대로 변환되는 솔루션을 찾습니다.

타협 솔루션을 구성하는 이러한 방법은 한 지표의 "양보"가 다른 지표의 이득을 얻는 대가로 즉시 명확하기 때문에 좋습니다.

우리는 솔루션의 효율성이 일반적으로 최대 영역에서 거의 변하지 않기 때문에 사소한 "양보"의 대가로 얻은 솔루션을 선택할 수 있는 자유가 중요할 수 있다는 점에 주목합니다.

어떤 식 으로든 형식화 방법을 사용하여 여러 지표에 의한 결정의 양적 정당화 작업이 완전히 정의되지 않은 상태로 남아 있으며 결정의 최종 선택은 "지휘관"의 의지에 의해 결정됩니다(일반적으로 선택에 책임이 있는 사람). 연구원의 임무는 지휘관에게 충분한 양의 데이터를 제공하는 것입니다. 그에게 각 솔루션의 장단점을 종합적으로 평가하고 이를 바탕으로 최종 선택을 합니다.

이것은 책의 한 장입니다: Michael Girvin. Ctrl+Shift+엔터. Excel에서 배열 수식 마스터하기.

하나 이상의 조건에 따라 선택합니다.많은 Excel 함수는 비교 연산자를 사용합니다. 예: SUMIF, SUMIFS, COUNTIF, COUNTIFS, AVERAGEIF 및 AVERAGEIFS. 이러한 기능은 하나 이상의 조건(기준)에 따라 선택합니다. 문제는 이러한 함수가 더하기, 계산 및 평균만 할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 최대값 또는 표준 편차와 같은 조건을 검색에 적용하려면? 이 경우 내장 함수가 없기 때문에 배열 수식을 만들어야 합니다. 종종 이것은 배열 비교 연산자를 사용하기 때문입니다. 이 장의 첫 번째 예는 하나의 조건에서 최소값을 계산하는 방법을 보여줍니다.

IF 함수를 사용하여 조건을 충족하는 배열의 요소를 선택하겠습니다. 무화과에. 4.1 왼쪽 표에는 도시 이름이 있는 열과 시간이 있는 열이 있습니다. 각 도시에 대한 최소 시간을 구하고 이 값을 오른쪽 테이블의 해당 셀에 배치해야 합니다. 선택 조건은 도시 이름입니다. MIN 함수를 사용하면 B열의 최소값을 찾을 수 있습니다. 그런데 오클랜드에만 해당되는 숫자만 어떻게 선택합니까? 열 아래로 수식을 복사하는 방법은 무엇입니까? Excel에는 MINESLI 함수가 내장되어 있지 않기 때문에 IF와 MIN 함수를 결합한 원래 수식을 작성해야 합니다.

쌀. 4.1. 수식의 목적 : 각 도시에 대한 최소 시간 선택

형식 또는 형식으로 메모 다운로드

그림과 같이. 4.2, MIN 함수를 사용하여 셀 E3에 수식 입력을 시작해야 합니다. 그러나 당신은 논쟁을 할 수 없습니다 1번 B열의 모든 값!? 오클랜드와 관련된 값만 선택하고 싶습니다.

그림과 같이. 4.3, 다음 단계에서 IF 함수를 인수로 입력합니다. 1번분을 위해. MIN 안에 IF를 넣습니다.

인수가 입력된 지점에 커서를 위치시킴 log_expression기능 IF(그림 4.4)에서 A3:A8 도시 이름의 범위를 선택한 다음 F4 키를 눌러 셀 참조를 절대 참조로 만듭니다(예: 자세한 내용 참조). 그런 다음 비교 연산자인 등호를 입력합니다. 마지막으로 공식 D3의 왼쪽에 있는 셀을 선택하고 해당 셀에 대한 참조는 상대적으로 남겨둡니다. 공식화된 조건에서는 A3:A8 범위를 볼 때 오클랜드만 선택할 수 있습니다.

쌀. 4.4. 인수에 배열 연산자 만들기 log_expression IF 함수

따라서 비교 연산자가 있는 배열 연산자를 만들었습니다. 배열 처리 중 언제든지 배열 연산자는 비교 연산자이므로 결과는 TRUE 및 FALSE 값의 배열이 됩니다. 이를 확인하려면 배열을 선택하십시오(이렇게 하려면 도구 설명에서 인수를 클릭하십시오. log_expression) F9 키를 누릅니다(그림 4.5). 일반적으로 하나의 인수를 사용합니다. 로그 식, TRUE 또는 FALSE를 반환합니다. 여기서 결과 배열은 여러 TRUE 및 FALSE 값을 반환하므로 MIN 함수는 TRUE 값과 일치하는 도시에 대해서만 최소 수를 선택합니다.

쌀. 4.5. TRUE 및 FALSE 값의 배열을 보려면 도구 설명에서 인수를 클릭하십시오. log_expression그리고 F9를 누른다