Analiza Datelor

Tema 1. Probleme ale masurarii si cuantificarii economico-sociale

1.1 Necesitatea si rolul analizei datelor

Cunoasterea stiintifica din orice domeniu de activitate umana presupune, indiferent de natura si specificul obiectivelor

concrete urmarite, o complexa si riguroasa analiza cantitativa a fenomenelor si proceselor care fac obiectul cercetarii. Este

vizibil pentru oricine, si din ce în ce mai mult, ca în epoca moderna aproape orice individ angrenat într-o activitate umana se

ocupa, într-un fel sau altul, în mod direct sau indirect, cu date si informatii, cu colectarea, prelucrarea si interpretarea acestora.

Desfasurarea oricarei activitati umane implica o productie continua de date sau informatii, care se acumuleaza în timp si

care pot fi folosite pentru cunoasterea structurala si evolutiva a fenomenelor la care se refera aceste informatii, în scopul

fundamentarii corecte si eficiente a deciziilor care trebuie luate. Mai mult decât atât, desfasurarea activitatilor umane nici macar

nu poate fi conceputa în zilele noastre fara un consum continuu, din ce în ce mai mare, de informatie. Din acest punct de vedere,

se poate spune ca informatia a devenit unul dintre factorii de productie importanti si activi, un factor de progres si civilizatie.

Totdeauna, multimile de date contin, într-un mod amalgamat si invizibil, atât aspecte semnificative, cât si aspecte

nesemnificative, ale manifestarii fenomenelor. Deoarece cunoasterea stiintifica vizeaza în mod exclusiv aspectele informa

tionale semnificative, apare necesitatea utilizarii unor metode si tehnici specifice analizei datelor, cu ajutorul carora informa-

tia semnificativa sa poate fi detectata, separata de informatia nesemnificativa si exprimata sub o forma clara si interpretabila.

Metodele si tehnicile de analiza a datelor sunt cele mai adecvate instrumente utilizabile pentru identificarea unor structuri

cauzale, pentru decelarea unor tendinte si configuratii specifice pe multimea datelor analizate si obtinerea unor reprezentari

simplificate ale informatiilor de mare complexitate.

Utilitatea si eficienta utilizarii metodelor si tehnicilor de analiza a datelor sunt maxime în situatiile în care informatiile

supuse studiului sunt în cantitati foarte mari. Din acest punct de vedere, domeniul economic poate fi considerat ca fiind un

domeniu privilegiat. În cea mai mare parte a lor, metodele si tehnicile de analiza a datelor au natura multidimernsionala, astfel

încât, comparativ cu metodele si tehnicile de analiza statistica descriptiva, ele permit si investigarea legaturilor si

interdependentelor evidentiate la nivelul multimilor de date.

Materia prima utilizata în orice activitate de analiza a datelor este reprezentata de o colectie sau multime de date sau

informatii cantitative, referitoare la starile sau evolutiile unei multimi de fenomene. Aceste date pot fi obtinute fie pe cale

observationala, fie pe cale experimentala.

Din punct de vedere al analizei datelor, orice multime de informatii supusa studiului este privita ca fiind o reprezentare

codificata, într-o forma mai mult sau mai putin implicita, a unor aspecte informationale referitoare la niveluri si variatii ale unor

fenomene, evolutii si tendinte relevante, legaturi si influente semnificative, ierarhii si configuratii structurale specifice.

Datele supuse unui proces de analiza nu evidentiaza,în mod direct si explicit, prin ele însele, informatia utila si semnificativa.

De regula, datele contin informatia utila si semnificativa sub o forma mascata, ascunsa, amestecata într-un mod

nediferentiat si fara o logica aparenta, cu informatia nesemnificativa, rezultata din influente accidentale si marginale. În acest

sens, se poate spune ca la nivelul datelor primare supuse analizei, informatia semnificativa se gaseste sub o forma diluata si

disipata într-o multime informationala complexa, neordonata si nestructurata dupa vreun criteriu logic existent aprioric.

Rolul analizei datelor este acela de a prelucra si filtra informatiile continute în datele supuse studiului, cu scopul de a capta

sau de a extrage esenta informationala continuta în aceste date si de a evidentia aceasta esenta informationala într-o forma de

reprezentare inteligibila, sugestiva, simplificata si sintetizatoare. Atingerea acestui scop presupune realizarea unei succesiuni

de transformari efectuate asupra datelor primare si implica utilizarea unor metode si tehnici specifice. Aceste transformari au

scopul de a maximiza relevanta si interpretabilitatea datelor si presupun, printre altele, eliminarea informatiilor redundante

sau lipsite de semnificatie si generalitate, care au natura accidentala sau marginala. Din acest punct de vedere, procesul de

analiza a datelor apare ca fiind un proces specific de transformare informationala, proces care are ca intrari datele primare, iar

ca iesiri informatii sintetizatoare.

Având în vedere modul în care se efectueaza, precum si natura instrumentelor pe care le foloseste, analiza datelor este, prin

excelenta, o analiza de tip multidimensional, reprezentând, în comparatie cu analiza simpla, unidimensionala, o schimbare de

natura calitativa. Analiza statistica descriptiva permite reprezentarea unor colectii foarte mari de date într-o maniera sugestiva

si asimilabila, simplificata si schematizanta. Spre deosebire de aceasta, analiza multidimensionala constituie o generalizare

naturala a logicii si informatiilor referitoare la mai multe variabile sau dimensiuni.

Activitatile de manipulare a datelor si informatiilor, de prelucrare si interpretare corecta si eficienta a acestora, presupun

existenta unui cadru conceptual adecvat si utilizarea unor metode si instrumente specifice. Atât cadrul conceptual necesar, cât

si metodele si tehnicile utilizabile în prelucrarea, analiza si interpretarea datelor si informatiilor, sunt subsumate de obiectul unei

discipline stiintifice numita analiza datelor.

1.2 Specificitatea domeniului economico-social si modalitati de abordare

Desi metodele si tehnicile de analiza a datelor sunt utilizate în majoritatea domeniilor activitatii umane, putem afirma ca

analiza datelor are cea mai larga utilizare în domeniul economico-social, iar eficienta utilizarii ei în acest domeniu are o eficienta

extrem de ridicata. Asa cum cum o sa aratam în continuare, activitatea de cunoastere stiintifica din domeniul economico-social

este caracterizata de anumite accente specifice, în comparatie cu alte domenii ale cunoasterii umane. În virtutea acestor elemente

de specificitate, domeniul economico-social pare a fi cel mai potrivit domeniu pentru utilizarea metodelor si tehnicilor de analiza

multidimensionala a datelor.

Dintre toate elementele de specificitate a domeniului economico-social, doua consideram a fi mai importante si mai

relevante din punct de vedere al utilizarii analizei datelor: complexitatea ridicata a fenomenelor economico-sociale si natura

cantitativa a acestor fenomene. Împreuna cu multe alte caracteristici specifice, aceste doua caracteristici fundamentale impun

modalitati specifice de abordare pentru cunoasterea stiintifica din domeniul economico-social.

Necesitatea de a sintetiza si de a simplifica în procesul de cunoastere a realitatii, este impusa atât de faptul ca datele

utilizabile într-o analiza mascheaza, ascund, anumite aspecte, ci si de faptul ca realitatea analizata este caracterizata de o

complexitate foarte ridicata, care nu poate fi cuprinsa si înteleasa numai pe baza intuitiei.

În activitatea de analiza cantitativa, pe care se bazeaza în mod direct cunoasterea stiintifica din cele mai multe domenii de

activitate, sunt implicate trei categorii esentiale de elemente: teorii si principii teoretice generale si specifice domeniului

investigat, informatii cantitative si calitative referitoare la fenomenele supuse studiului, metode si tehnici de cuantificare,

evaluare, estimare si testare a marimilor specifice si a relatiilor existente la nivelul realitatii investigate.

Teoriile si principiile teoretice care stau la baza oricarei analize cantitative sunt reprezentate de multimea cunostiintelor

stiintifice acumulate în decursul timpului, de realizarile obtinute pe plan stiintific, atât la nivelul general al cunoasterii umane,

cât si la nivelul cunoasterii în domeniul abordat.

Informatiile cantitative si calitative referitoare la fenomenele si procesele studiate exprima o multime de stari si evolutii

concrete din realitatea investigata si sunt rezultatul unui laborios proces de observare, masurare si evaluare, proces în care

intervin o serie de norme, principii, metodologii si instrumente specifice procesului de masurare. Informatiile obtinute din

realitatea investigata, în urma unor procese de observare si de masurare, sunt cunoscute sub numele de date. Datele reprezinta

materialul brut, empiric, care sta la baza tuturor deciziilor din orice domeniu de activitate, iar de calitatea acestora depinde, în

mod direct, calitatea respectivelor decizii.