Новини освіти і науки:

G+

Тлумачний словник
Авто
Автоматизація
Архітектура
Астрономія
Аудит
Біологія
Будівництво
Бухгалтерія
Винахідництво
Виробництво
Військова справа
Генетика
Географія
Геологія
Господарство
Держава
Дім
Екологія
Економетрика
Економіка
Електроніка
Журналістика та ЗМІ
Зв'язок
Іноземні мови
Інформатика
Історія
Комп'ютери
Креслення
Кулінарія
Культура
Лексикологія
Література
Логіка
Маркетинг
Математика
Машинобудування
Медицина
Менеджмент
Метали і Зварювання
Механіка
Мистецтво
Музика
Населення
Освіта
Охорона безпеки життя
Охорона Праці
Педагогіка
Політика
Право
Програмування
Промисловість
Психологія
Радіо
Регилия
Соціологія
Спорт
Стандартизація
Технології
Торгівля
Туризм
Фізика
Фізіологія
Філософія
Фінанси
Хімія
Юриспунденкция

Тема 6. Маркетингові дослідження

План

1. Функціонування маркетингових експертних систем.

2. Міжнародний кодекс із практики маркетингових і соціальних досліджень.

Література:

1. Войчак А. В. Маркетинговий менеджмент: Підручник. – К.: КНЕУ, 2005. – 320 с.

2. Гаркавенко С. С. Маркетинг: Підручник. – К.: Лібра, 2006. -712 с.

3. Котлер Ф., Армстронг Г. Маркетинг. Загальний курс, 5-те видання: Пер. з анг. – М.: Видавничий дім „Вільямс”,2006. – 608 с.

4. Маркетинг: бакалаврський курс: Навч. посібник / за ред. С. М. Ілляшенка. – Суми: ВГД „Університетська книга”, 2009. – 976 с.

5. http://zakon4.rada.gov.ua/laws/show/763-2013-%D0%BF

6. http://reftrend.ru/869741.html

Питання 1. Функціонування маркетингових експертних систем

МЕТОДИЧНІ РЕКОМЕНДАЦІЇ

При самостійному вивченні питання зверніть увагу що експертна система — це програма ЕОМ, що використовує знання і техніку міркувань людини-експерта. Особливість експертної системи, що принципово відрізняє її від інших людино-машинних систем, полягає у наявності в її складі підсистеми пояснення.

Підсистема пояснення відповідає на питання «як» і «чому», система підводить кінцевого користувача до того або іншого висновку. Наявність підсистеми пояснення задовольняє природну вимогу впевненості користувача в своїх діях. Без підсистеми пояснення можливі дві однаково неприйнятні альтернативи:

• ігнорування ЕОМ внаслідок недовіри до отриманих результатів;

• абсолютна впевненість, що рішення, прийняті ЕОМ, завжди правильні і, як наслідок, перенесення відповідальності за наслідки прийнятих рішень на математиків та ЕОМ.

В експертних системах використовуються моделі, побудовані на спеціальних формалізмах штучного інтелекту, звані логіко-лінгвістичними.

Оскільки експертні системи орієнтовані на знання та маніпуляцію з ними, то можна сказати, що з’явився новий вид моделювання — моделювання пізнавальної діяльності, що має ши-рокий спектр застосування, в тому числі в області наукових досліджень. Характерні етапи наукових досліджень:

• збирання та обробка початкових емпіричних даних;

• математична і логіко-теоретична обробка даних з метою виявлення нових фактів, об’єктивна істинність яких має як теоретичне, так і емпіричне обґрунтування;

• побудова на основі узагальнення наукових фактів нових теорій, що відображають фундаментальні відносини і зв’язки досліджуваних процесів і явищ.

Якщо перший етап наукових досліджень автоматизовано до-сить повно за рахунок застосування систем обробки даних, використання баз даних і систем управління базами даних, а також документальних і фактографічних інформаційно-пошукових систем, то з автоматизацією другого і третього етапів ситуація складніша. Вирішальне значення при цьому мають математичне моделювання та обчислювальний експеримент. Це стосується наук, де можна побудувати математичні моделі. У таких науках, як медицина, біологія, геологія, хімія тощо, діяльність учених на цих етапах залишається неавтоматизованою. Ось чому такої популярності набули експертні системи, що вирішують задачі моделювання пізнавальної активності саме в таких областях науки.

Пізнавальна активність передбачає, що експерти здатні:

1) накопичувати знання;

2) узагальнювати знання;

3) усвідомлювати і виявляти проблеми;

4) застосовувати думки для вирішення проблем, робити правдоподібні висновки за неповної інформації;

5) виправдовувати свою поведінку і пояснювати свої думки;

6) взаємодіяти з іншими людьми і тим самим накопичувати знання;

7) реконструювати та реорганізовувати свої знання;

8) розуміти не тільки «букву», але й «дух» правил, використовуваних у процесі думок і поведінки (звідси випливає використання часом винятків із правил, свідоме і несвідоме порушення їх);

9) визначати, чи знаходиться проблема на межі їх компетентності, зобов’язані вони вирішувати ту або іншу проблему чи ні.

Як системи, орієнтовані на знання, експертні системи здатні реалізувати перші дві властивості, четверта властивість реалізовується як видача рекомендацій у діалоговому режимі. Третя властивість — це прерогатива людини. П’ята властивість реалізовується тільки в експертній системі підсистемами пояснення і довіри. Сьома властивість може бути реалізована розробниками експертної системи, інші — користувачами.

Експертні системи можуть виконувати такі функції:

• інтерпретація даних з метою визначення їх значення;

• діагноз або визначення стану технічних і біологічних систем на основі інтерпретації даних;

• контрольні спостереження (моніторингові системи) або неперервна інтерпретація даних у реальному масштабі часу критичних станів об’єктів;

• прогнозування розвитку майбутнього на основі моделювання теперішнього і минулого;

• планування і розроблення заходів і дій для досягнення пос-тавлених цілей;

• проектування або вироблення чітких вказівок щодо побудови об’єктів, які відповідають поставленим вимогам.

З погляду моделювання пізнавальної активності і теорії експертних систем дещо в іншому, ширшому аспекті виступає поняття нових інформаційних технологій. Експертні системи приводять до масової електронної технології представлення, накопичення, використання і передачі знань.

Друковані видання, в яких накопичені знання, як системи представлення знань пасивні за своєю суттю. Перш ніж застосувати ці знання, необхідно спочатку знайти їх, зробити інтерпретацію для розв’язання певних проблем. Надто негнучкими є книги для оновлення і представлення нових знань. Комунікативні процеси передачі знань іншим людям за допомогою книг також негнучкі.

Створення експертних систем не може здійснюватися за звичайною схемою: замовник—виконавець, коли відповідно до технічного завдання розробник-виконавець здає замовнику готову для експлуатації систему. Це неможливо, тому що знання, якими має бути заповнена конкретна експертна система, знаходяться у замовника, а не у виконавця.

Організація-виконавець (розробник) за допомогою спеціальних інструментальних засобів створює так звану порожню експертну систему, або метасистему, орієнтовану на певну проблему або на один із класів експертних систем. Заповнення знаннями «порожньої» системи здійснюється безпосередньо у замовника спеціальними інженерами по знаннях, що входять до організації-розробника або до організації-замовника. Інженери по знаннях повинні, з одного боку, бути цілком компетентними в теорії експертних систем, а з іншого — знати предметну область і вміти працювати з експертами, щоб перетворювати їх знання на формалізми даної експертної системи. Для формалізації знань з текстів і з інтерв’ю з експертами розроблено спеціальні мови.

Інструментальні системи по суті є експертними системами для створення експертних систем. Природним розширенням цього стало створення експертних систем для програмування (системного і прикладного).

Розподілені експертні системи. Розподілені системи штучного інтелекту, створені з окремих систем, необхідні при багатоаспектному діагнозі розпізнавання властивостей складних об’єктів, коли важлива взаємодія окремих фахівців у процесі розпізнавання і формування плану дій.

Розподілені експертні системи можуть бути реалізовані на одному багатотермінальному обчислювальному комплексі або на мережах ЕОМ.

Гібридні експертні системи. Від традиційних експертних систем, заснованих на логіко-лінгвістичних моделях, гібридні експертні системи відрізняються широким використанням і математичних моделей.

Традиційно автоматизовані системи проектування, планування і наукових досліджень будуються на математичних моделях. Але в них неможливо врахувати неформальні специфічні знання проектувальників, плановики, дослідників тощо. Тому таким важливим є об’єднання математичних моделей з логіко-лінгвістичними.

Узагальнені прикладні інтелектуальні системи. Узагальнені прикладні інтелектуальні системи можна розглядати як розрахунково-логічні системи, доповнені експертними підсистемами або як розподілені експертні системи із сильною обчислювальною компонентою.

Усі види інтелектуальних систем можуть реалізовуватися на персональних ЕОМ. Це потрібно для отримання первинних результатів застосування інтелектуальних систем і для накопичення досвіду. Величезний інтерес до експертних систем зумовлений трьома причинами:

• експертні системи орієнтовані на вирішення широкого кола задач у галузях, що раніше не формалізувалися і вважалися малодоступними для використання ЕОМ;

• експертні системи призначені для вирішення задач у діалоговому режимі з фахівцями (кінцевими користувачами), від яких не вимагається знання програмування. Це різко розширює сферу використання обчислювальної техніки, яка в режимі експертних систем виступає як інструмент підтримки пам’яті фахівця і посилення його здібностей до логічного висновку;

• фахівець, що використовує експертну систему при вирішенні своїх задач, може досягати, а іноді й перевершувати за результатами можливості експертів у даній царині знань, що дає змогу різко підвищити кваліфікацію рядових фахівців за рахунок акумуляції знань в експертній системі, в тому числі знань експертів вищої кваліфікації.

З усіх задач, що вирішуються за допомогою експертних систем, виділимо такі:

1 Проектування експертних систем

2 Медичний діагноз і консультації щодо лікування

3 Консультації і надання допомоги користувачеві за рішенням задач у різних предметних областях (у тому числі з питань забезпечення доступу користувача-непрограміста до баз даних)

4 Автоматизація програмування, перевірка та аналіз програмного забезпечення

5 Проектування надвеликих інтегральних схем

Навчання в різних предметних областях

6 Технічна діагностика і вироблення рекомендацій з ремонту обладнання

7 Планування в різних предметних областях

Аналіз інтерпретації даних у різних предметних областях, статистичний аналіз

8 Інтерпретація даних і планування експерименту в ході наукових досліджень у різних сферах

9 Управління проектуванням, технологічними процесами і промисловим виробництвом

Запитання для самоперевірки:

1. Дайте визначення поняття «експертна система».

2. Що передбачає собою експертна активність?

3. Які функції можуть виконувати експертні системи?

4. Чим гібридні експертні системи відрізняються від традиційних?

5. Які задачі можуть виконуватись за допомогою експертних систем?

Питання 2. Міжнародний кодекс із практики маркетингових і соціальних досліджень.

МЕТОДИЧНІ РЕКОМЕНДАЦІЇ

При самостійному вивченні питання приділіть увагу кожному розділуМіжнародного кодексу МТП і ЕСОМАР з практики маркетингових і соціальних досліджень, зверніть особливу

Читайте також:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
Інтернет-маркетинг.	\|	Міжнародний кодекс МТП і ЕСОМАР з практики маркетингових і соціальних досліджень

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.008 сек.