Статистика популярности: данные о спросе в разных сферах жизни

Статистика популярности: данные о спросе в разных сферах жизни
Узнайте, как при помощи статистики о рождаемости в России в течение 30-40 минут спрогнозировать – какой товар будет пользоваться высоким спросом через три, пять, или двадцать лет?

  • Вводная часть
  • Как прогнозировать спрос
  • Варианты прогнозирования спроса товаров разных возрастных категорий
  • Рассмотрим, как прогнозировать спрос на конкретном примере

Как рассчитывать спрос, исходя из общедоступных статистических данных, рассмотрим на примере данной статьи.

За основу примем показатели отечественной рождаемости. По аналогии можно моделировать спрос на определенные товары и услуги, исходя из статистики браков и разводов, количества мужчин и женщин, пенсионеров и трудоспособных граждан, смертности, занятости населения, уровня жизни и т.д. Все данные находятся в свободном доступе на сайте Федеральной Службы государственной статистики.

Рассмотрим таблицу:

Табл. 1. Статистика рождаемости, смертности и естественного прироста населения России

Статистика популярности: данные о спросе в разных сферах жизни

Начиная с 2005 года, в России начался сперва медленный, а потом все более интенсивный рост рождаемости.

О чем говорит нам эта информация? Во-первых, самый закономерный вывод, складывающейся из сокращения числа умерших и увеличения числа родившихся – численность населения растет.

Это значит, что эквивалентно росту количества людей в нашей стране, будет увеличиваться и спрос на товары массового потребления: продукты питания, бытовая химия и косметика, одежда, бытовые услуги и т.п.

Например, если в 2011 году, когда естественный прирост был отрицательным, количество потребителей хлеба в стране увеличилось по отношению к 2009 году на 119 тыс. человек (в общей картине населения страны – на 0,083%).

А уже в 2013 году при положительном естественном приросте, увеличение потребителей хлеба к 2009 году составило 273 тыс. человек (подъем продаж хлеба на 0,19% в общей массе по стране).

Таким образом, всего за четыре года динамика роста продаж хлеба составила 43,6%.

Это же можно сказать обо всех продуктах ежедневного потребления – молокопродуктах, мясе, воде, медикаментах и проч.

Теперь давайте рассмотрим эту же методику прогнозирования спроса в сегменте рынка недвижимости. В 2010 году в России, по данным Росстата, было зафиксировано 54,9 млн. частных домохозяйств, средний размер одного домохозяйства – 2,6 чел.

Таким образом, если принимать во внимание рост количества населения (см. Табл.2 Естественное движение прироста и смертности) с 142 856 536 человек в 2010 году до 143 347 059 человек в 2013 году (490,5 тыс. чел.

), рынок недвижимости должен был дать за два-три года не менее 188,6 тысяч новых квартир.

Это только для удовлетворения потребностей растущего населения, но если к этим расчетам добавить статистику браков и разводов, что также влияет на состояние рынка недвижимости, цифра может увеличиться в 2-2,5 раза.

Табл.2 Естественное движение прироста и смертности

Статистика популярности: данные о спросе в разных сферах жизни

Наглядный график этих же данных:

Статистика популярности: данные о спросе в разных сферах жизни

Что мы видим, исходя из данной таблицы (обратный анализ):

  1. Падение рождаемости в 1986-1992 и 1996 -2009 годах (в течение 13 лет) стало причиной того, что уже сейчас на рынке труда ощущается дефицит молодых специалистов, т.е. поколение 1990-х не придет на смену поколению 1970-80хх, и в стране остро будет стоять (частично уже стоит) проблема нехватки новых кадров.
  2. Начиная с 2015 года, конкурс на места в ВУЗах страны будет меньше, соответственно, в стране будет больше специалистов с высшим образованием и дефицит людей – со средним специальным, что приведет к пересмотру работы многих социальных структур;
  3. Повышение рождаемости с 2010 по 2014 год и продолжение этой тенденции несет в себе еще одну угрозу на рынке занятости – снижение производственной эффективности среди молодых женщин.

Как прогнозировать спрос

Для прогнозирования спроса нам понадобятся:

  • данные о рождаемости (Табл. 1. Статистика рождаемости, смертности и естественного прироста населения России);
  • прогноз рождаемости (Табл.3.Демографический прогноз до 2030 года).

Например, редко в каком городе в России можно констатировать насыщенность рынка детских кафе. Они есть, но их недостаточно. Основным посетителем такого заведения являются родители с малышами в возрасте от двух до шести лет, т.е. детьми, рожденными в 2008 – 2012 годах. За этот период в стране появилось 8 963 295 детей – сейчас это аудитория детских кафе.

Принимая во внимание статистику рождаемости (см. Табл.1), а также прогноз рождаемости на ближайшие десятилетия, составленные специалистами Росстата (см. Табл.3.), можно быстро прикинуть, что аудитория детских кафе составит:

  • в 2016 году (рожденные с 2010 по 2014 гг) – 9 223 627 человек;
  • в 2018 году (рожденные с 2012 по 2016 гг) – 9 327 948 человек.

Т.е., заниматься детскими кафе надо уже сейчас, поскольку пик продаж этого продукта начнется уже в 2015-2016 гг и рост спроса ожидается по сравнению с нынешним в среднем на 3-5%.

Табл.3.Демографический прогноз до 2030 года

Статистика популярности: данные о спросе в разных сферах жизни

Варианты прогнозирования спроса товаров разных возрастных категорий

Попробуем рассчитать, как измениться спрос на товары, ориентированные на младенцев и первоклассников.

В 2013 году в школу пошли дети, рожденные в 2006 году. Предположительно, каждому первокласснику родители обеспечили персональный компьютер. При средней цене компьютера или ноутбука 15 000 руб., емкость данного сегмента составляет 22,1 миллиардов руб. А если спрогнозировать спрос на 2020 год, то размер рынка будет на 28 % больше, без учета изменения цены это составит 28,3 миллиардов рублей.

В 2014 году идут в детский сад малыши, рожденные в 2012 году (2 годика), соответственно, родители обеспечат группу наборами карандашей и альбомами для рисования для каждого ребенка. Такой набор в среднем стоит 35 рублей.

На 2014 год спрос составит примерно 66,5 миллионов рублей, а уже в 2019 году падение спроса на этот товар составит 4,5% и в деньгах выразится суммой 63,8 миллионов рублей.

Следовательно, 2014-2015 годы являются пиковыми в продаже подобных товаров аудитории яслей.

Группа товаров для новорожденных

Для того чтобы наглядно увидеть динамику рынка товаров для младенцев, возьмем периодичность в 2 года:

  • в 2011 году родилось – 1 796 629 детишек;
  • в 2013 году родилось – 1 895 822 детей;
  • в 2015 ожидается рождение 1 848 608 младенцев.

Средний бюджет на содержание одного ребенка в первой год жизни составляет около 125 000 руб. (подсчитано тематическим сайтом baby.ru) Стоимость в течение года растет в среднем на 20%. Рассчитываем емкость рынка детских товаров для детей первого года жизни:

  • 2011 год – 224,6 млрд. руб;
  • 2013 год – 236,9 млрд. руб;
  • 2015 год – 231 млрд. руб.;

Группа товаров для первоклассников

1 сентября 2014 года в школы страны отправятся дети, рожденные в 2007 году, т.е, стране понадобится 1 610 122 ранцев, столько же наборов тетрадей, пеналов и т.д.

Если предположить, что каждому школьнику родители покупают мобильный телефон, чтобы держать малыша на связи, можно посчитать, насколько увеличится за период конца лета-начала осени реализация в данном сегменте. Если покупка стоит около 4,5 тыс. руб. (нынешние младшие школьники носят смартфоны средней руки), то общее увеличение продаж этой электроники составит:

  • в 2014 году 7,24 млрд. руб;
  • в 2015 году 7,71 млрд. руб;
  • в 2016 году 7,92 млрд. руб, т.е. динамика за 2-3 года составит 8-9%.

Сегодня можно наблюдать огромные очереди в детских поликлиниках, недостаток мест в дошкольных учреждениях, детских уличных площадках, развлекательных заведениях для детей.

При этом наглядная картина рождаемости говорит о том, что этот сегмент товаров будет востребованным еще долгие годы, а если планировать акцент в собственном бизнесе, исходя из приведенной модели прогнозирования спроса, можно будет существенно увеличивать прибыль, удовлетворяя актуальный спрос.

Рассмотрим, как прогнозировать спрос на конкретном примере

Давайте представим конкретного предпринимателя, который строит свои прогнозы на количественных показателях рождаемости. ИП Семенов реализует в городе N с населением 400 тыс. человек товары для детей.

Таких реализаторов в городе 5 человек, т.е. при моделировании ситуации по высокому варианту прогноза рождаемости Минстата (табл.3), в 2015 году в N-ске родится около 5 120 младенцев, примерно по 426 в месяц. Т.е.

приобретать товары новоиспеченные родители и их родственники будут у индивидуального предпринимателя Семенова и четырех его конкурентов.

При равном распределении продаж, ИП Семенов будет реализовывать в месяц набор для младенцев в количестве 86 шт.

В 2016 году – 84 шт в месяц, в 2020 году – 79 шт в месяц, т.е. падение налицо. А значит, чтобы удержать доходность бизнеса, ИП Семенов должен рассматривать состав рынка и предоставлять покупателям те товары, которые подходят им по возрасту:

  • с 2015 года – товары для детей от 5 лет (игрушки, одежда, книжки);
  • с 2017 года – товары для детей уже трех категорий:
    • младенцы, родившиеся в текущем году (памперсы, распашонки, погремушки, молочные смеси и т.д.);
    • дети 2010-2011 г.р., которые к этому времени становятся школьниками (ранцы, тетради, школьная форма, а также это могут быть простейшие мобильные телефоны);
    • дети 2012-2016 годов – малыши детсадовцы (игрушки, книжки, обучающие игры и материалы, одежда).

Уже с 2017 года ИП Семенов должен хорошо задуматься, чем ему торговать через три года, и пока бизнес основан на прежних расчетах, начать подыскивать варианты, соответствующее его взрослеющей аудитории.

Это могут быть товары для среднего школьного возраста, т.к.

основной пик рождаемости пришелся на 2011-2013 года, соответственно, с 2020 года ИП Семенову лучше переключаться на товары той потребительской аудитории, которая представлена большим количеством клиентов – детьми 7-9 лет и их родителями.

На волне этих товаров (это могут быть одежда, обувь, конструкторы, компьютеры, смартфоны, первая детская косметика и т.д.) предприниматель может продолжать свою деятельность вплоть до 2028-2030 гг.

Далее логика и статистика подсказывает переход на товары для аудитории студентов (модная одежда, услуги клубов и концертов, фаст-фуды и т.д.) а еще через 10 лет ИП Семенов может возвращаться к товарам для младенцев и будущих мам.

Таким образом, на простейшем примере мы разобрали основные принципы долгосрочного и перспективного планирования по методике моделирования спроса на основании демографической ситуации. Все расчеты относительны и не являются окончательными.

Источник: https://moneymakerfactory.ru/articles/buduschiy-spros/

Интернет 2017–2018 в мире и в России: статистика и тренды

Более свежие данные о digital-отрасли в России и в мире в обзоре отчета Digital 2019

Аналитическое агентство We Are Social и крупнейшая SMM-платформа Hootsuite совместно подготовили пакет отчетов о глобальном цифровом рынке Global Digital 2018. По представленным в отчетах данным, сегодня во всем мире интернетом пользуется более 4 миллиардов человек.

Больше половины населения земного шара теперь онлайн, и около четверти миллиарда из них вышли в сеть впервые в 2017 году. Самые высокие темпы роста наблюдаются в Африке — количество пользователей интернета на континенте увеличилось больше чем на 20% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

Одними из ключевых факторов роста интернет-аудитории в этом году стали доступные смартфоны и недорогие тарифы на мобильный интернет. В 2017 году более 200 миллионов человек впервые стали владельцами мобильных устройств, и теперь две трети из 7,6 млрд мирового населения имеют мобильный телефон.

Более половины из используемых сегодня мобильных устройств относятся к классу «умных», поэтому людям становится все проще получить доступ ко всем возможностям, которые предлагает интернет, где бы они ни находились.

Рост отмечается и в аудитории социальных сетей. В последние 12 месяцев количество людей на самых популярных социальных площадках увеличивалось ежедневно на почти 1 миллион новых пользователей. Каждый месяц с соцсетями взаимодействуют более 3 миллиардов человек, и 9 из 10 заходят туда с мобильных устройств.

Основные выводы отчетов подробно рассмотрены ниже, а пока — вот краткий обзор самых значимых метрик в сфере диджитал в 2018 году:

  • Количество пользователей интернета в 2018 году достигло 4,021 млрд человек, что на 7% больше по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.
  • Аудитория социальных сетей в 2018 году насчитывает 3,196 млрд человек — это плюс 13% к прошлогоднему показателю.
  • Мобильными телефонами в 2018 году пользуются 5,135 млрд человек — на 4% больше, чем год назад.
Читайте также:  Ипотека молодой семье: условия государственной программы

Статистика популярности: данные о спросе в разных сферах жизни

Итак, о чем же говорят все эти ценные сведения?

1. Миллиард лет

В этом году возросло не только количество интернет-пользователей. Время, которое люди проводят в сети, за последние 12 месяцев также увеличилось.

По последним данным, полученным от GlobalWebIndex, среднестатистический интернет-юзер сегодня проводит около 6 часов в день, пользуясь устройствами и сервисами, работа которых зависит от подключения к интернету. Это, грубо говоря, треть всего времени бодрствования.

Если умножить это время на 4 миллиарда всех интернет-пользователей, то получится ошеломляющая цифра — в 2018 году мы суммарно проведем онлайн 1 миллиард лет.

Статистика популярности: данные о спросе в разных сферах жизни

2. Распределение будущего

Как было отмечено в отчете прошлого года, доступ к интернету распределен в разных частях света неравномерно. В 2018 году ситуация практически та же, но наблюдаются некоторые сдвиги.

Статистика популярности: данные о спросе в разных сферах жизни

Несмотря на то, что в большей части Центральной Африки и Южной Азии уровень проникновения интернета по-прежнему низок, эти регионы демонстрируют самые впечатляющие темпы роста онлайн-аудитории.

Количество интернет-пользователей в Африке выросло на 20 процентов в сравнении с прошлогодними данными. В Мали количество людей, имеющих доступ в интернет, увеличилось почти в 6 раз с января 2017 года. Онлайн-аудитория в Бенине, Сьерра-Леоне, Нигере и Мозамбике за последний год удвоилась.

Статистика популярности: данные о спросе в разных сферах жизни

Это не просто еще один миллиард подключившихся.

Источник: https://www.Web-Canape.ru/business/internet-2017-2018-v-mire-i-v-rossii-statistika-i-trendy/

В россии резко вырос спрос на специалистов по данным и машинному обучению

Статистика популярности: данные о спросе в разных сферах жизни

Академия больших данных MADE и HeadHunter опубликовали совместное исследование «Портрет российского Data Scientist» со статистикой вакансий для специалистов этой профессии в 2015−2019 годы.

Судя по цифрам, рынок переживает настоящий бум. В 2018 году количество вакансий с упоминанием специальности data scientist выросло в семь раз по сравнению с 2015 годом, а вакансий с ключевыми словами machine learning — в пять раз. В интернет-компаниях и IT дата-сайентистам предлагают медианную зарплату 145 000 руб., а в в сфере услуг для бизнеса — 170 000 руб. В последнем случае речь идёт об анализе больших массивов данных, в том числе алгоритмами машинного обучения, чтобы выявить полезные для бизнеса закономерности, которые не очевидны для человеческого мозга. На диаграмме выше показаны ключевые навыки, указанные в резюме специалистов по данным. Всего проанализировано 5500 вакансий и 8000 релевантных резюме и из общей базы 36,2 млн резюме.

Навыки

Среди ключевых навыков специалисты по Data Science указывают в резюме следующее:

  • Python (74%)
  • SQL (45%)
  • Git (25%)
  • Data Analysis (24%)
  • Data Mining (22%)

Те специалисты, которые в резюме пишут о своей экспертизе в машинном обучении, также упоминают владение Linux и C++. Самые популярные языки программирования:

  • Python
  • C++
  • Java
  • C#
  • JavaScript

Дефицит специалистов

Специалисты по машинному обучению в дефиците – всего три резюме на одну вакансию. У специалистов по данным ситуация чуть лучше: в среднем, шесть резюме на вакансию, рассказал представитель HeadHunter. По его словам, вакансия не считается дефицитной, если на неё приходится восемь и более резюме. Традиционно новые профессии сначала осваивают мужчины, а за ними приходят женщины.

Сейчас 81% дата-сайентистов — мужчины. Больше половины соискателей — специалисты в возрасте 25-34 лет. Интересно, что среди женщин-соискателей почти 40% — это молодые девушки в возрасте 18-24 лет. Старше 45 лет кандидатов на рынке практически нет (всего 3%).

Эксперты считают, что соискатели с большим опытом работы реже размещают свои резюме на крупных поисковых ресурсах и чаще находят работу по рекомендациям. Но и количественно их тоже меньше. Статистика популярности: данные о спросе в разных сферах жизни Больше половины вакансий (60%) и соискателей (64%) находятся в Москве. Специалисты востребованы также в Санкт-Петербурге и Татарстане (3% и 8%). Доля остальных регионов по специалистам не превышает 4%, а по вакансиям — 2% от общего количества. «Дата-сайентисты занимают особое положение на рынке труда в сфере IT, благодаря неизменно растущему спросу со стороны компаний-работодателей, — говорит Мария Игнатова, руководитель Службы исследований компании HeadHunter. — Именно поэтому они стали объектом нашего совместного с Академией больших данных MADE исследования. В нём мы постарались рассмотреть эту профессию с разных фокусов, в том числе по востребованности, навыкам, образованию, чтобы составить максимально объективный портрет российского дата-сайентиста и привлечь в эту профобласть как можно больше талантливой молодёжи. Более того, результаты нашего анализа станут полезным референсом для корпоративных образовательных платформ, таких как Школа программистов hh.ru и Академия больших данных MADE, в подготовке специалистов на основе реальных требований и задач бизнеса». Спрос на специалистов по данным растёт в банках, торговле, телекоммуникациях. Например, в Ozon отдел Data Science в 2018–2019 гг. расширился втрое, подтвердил руководитель направления Data Science в Ozon Ксения Бокша. В электронной коммерции анализ данных напрямую связан с прибылью, а результат применения алгоритмов можно измерить непосредственно в долларах (или рублях) сразу после внедрения с помощью A/B-тестирования. Ozon применяет машинное обучение для системы персональных рекомендаций и при сборе заказов в логистическом центре, а аналитику данных — в закупках. Стоимость ошибки в 1% при ассортименте в 2,5 млн товарных наименований может обойтись компании в 10 млн руб., говорит Букша. «Ведомости» также приводят примеры использования data science в других отраслях:

  • Операторы связи. В «Мегафоне» анализом данных занимается около 200 человек. За два с половиной года команда выросла в несколько раз. Она занимается оптимизацией тарифов, определяет оптимальное расположение магазинов, прогнозирует товарные запасы и т. д.
  • Банки. «Тинькофф» рассказал, что у них с клиентами общается чатбот, который помогает экономить до 50 млн руб. в месяц на зарплате ставших ненужными специалистов из службы поддержки. Бот самостоятельно обслуживает 30% обращений клиентов в чате и помогает операторам с остальными 70% запросов. Банк ВТБ тоже с начала года активно ищет и нанимает специалистов в области машинного обучения и аналитики данных.

Например, в Mail.ru Group такие специалисты нужны везде, где требуется обрабатывать текстовые данные, картинки, видео, заниматься синтезом и анализом речи — в почтовых и облачных сервисах, социальных сетях, играх, электронной коммерции, рассказал в комментарии «Ведомостям» вице-президент Mail.ru Group по персоналу и образовательным программам Дмитрий Смыслов. Число таких сотрудников за последние два года в компании выросло почти втрое, а за восемь месяцев 2019 г. компания наняла примерно столько же специалистов по анализу данных, сколько за весь 2018 год. Эта статистика подтверждается цифрами из исследования: действительно, в первом полугодии 2019 года спрос на специалистов по Data Science составил 65% от спроса за весь 2018 год. Статистика популярности: данные о спросе в разных сферах жизни

Представитель Huawei тоже сказал, что за 2018 год и в особенности 2019 году потребность в специалистах по анализу данных возросла практически вдвое. В ближайшее время Huawei планирует почти вчетверо увеличить персонал российских центров исследований и разработок.

Сейчас у Huawei два российских R&D-центра: в Москве (400 человек) и Санкт-Петербурге (150 человек). До конца года Huawei планирует открыть три новых R&D-центра и нанять в них 500 инженеров. В течение ближайших пяти лет штат увеличится ещё более чем на 1000 сотрудников.

Это и понятно, ведь Huawei пытается плотно интегрироваться в российскую экономику: например, недавно стало известно, что Huawei станет поставщиком проекта российской государственной облачной платформы, рассматривая возможность выпускать серверы с российскими процессорами «Эльбрус» на российской ОС, чтобы участвовать в гостендерах как «российский производитель».

Высшее образование и курсы

У 90% специалистов по данным высшее образование. Большинство из них учились в одном из следующих вузов:

  • МГТУ им.Н.Э. Баумана;
  • МГУ им. М.В. Ломоносова;
  • МФТИ;
  • НИУ ВШЭ;
  • СПбГУ;
  • Финансовый университет при Правительстве РФ;
  • НГУ;
  • КФУ.

К этим же вузам лояльно относятся и работодатели.

43% специалистов отметили, что вдобавок получили хотя бы одно дополнительное образование. Чаще всего в резюме упоминаются онлайн-курсы по машинному обучению и анализ данных на Coursera.

Курсы нужно выбирать аккуратно. Не везде можно получить качественное образование.

На волне дефицита IT-специалистов и относительно больших зарплат предприниматели пытаются заработать на стремлении граждан получить образование. По недавнему опросу РОЦИТ, обучающие онлайн-курсы вошли в топ-3 самых востребованных у россиян интернет-сервисов после госуслуг и продажи и доставки лекарств.

Однако на отечественном рынке мало серьёзных игроков, а сомнительных тренеров и коучей появляется всё больше: «Как добросовестные, так и недобросовестные тренеры прибегают к распространённому маркетинговому инструменту — воронке продаж.

Клиентам сначала предлагают какой-то бесплатный продукт, например, PDF-книгу или участие в вебинаре, затем дешевый курс в пределах 300–500 рублей, затем основной продукт. Пользователь делает один шаг за другим, пока не дойдет до покупки. Многие называют этот способ манипуляцией, но он становится таким же привычным, как, к примеру, нативная и таргетированная реклама».

Такое мошенничество наиболее распространено в бизнес-тренингах. Всё-таки в области data science гораздо труднее продать убедительную «фальшивку». Впрочем, и здесь некоторые используют манипулятивные воронки продаж, приглашая аудиторию сначала на бесплатные вебинары, затем дешёвый курс, а уже потом предлагая основной продукт.

Корпоративные программы обучения

Чтобы восполнить дефицит кадров, многие компании открывают программы обучения для собственных сотрудников и «школы» для новых кандидатов. Они фактически сами выращивают специалистов для себя.

Например, «Вымпелком» запустил проект «Лаборатория Big Data» и готовит магистрантов в области программирования и анализа больших данных вместе с тремя крупными техническими вузами в Новосибирске, а также сотрудничает с вузами Москвы. Сотрудники «Вымпелкома» могут изучать анализ больших данных в корпоративном университете.

«Большие данные рассматриваются как важнейшее сырьё XXI века. Ископаемые и нефть были стратегическим сырьём XX века, в XXI веке, их место будет занято технологиями Big Data», — говорится на сайте обучающего центра. Ozon открыл вечерние курсы по анализу данных, на которых преподают сотрудники Ozon: в этом году принято 78 студентов.

У Samsung есть собственный научно-исследовательский центр в России. Каждый год компания организует летнюю школу AI Bootcamp по байесовским методам глубинного обучения.

Первая летняя школа была организована в 2018 году, под руководством специалистов московского Центра искусственного интеллекта Samsung студенты изучали основные аспекты построения нейросетей, познакомились с решением задач компьютерного зрения: сегментации, локализации и увеличения разрешения растровых изображений.

С этого года Samsung Research Russia начала выпуск бесплатных образовательных онлайн курсов: первый курс «Нейронные сети и компьютерное зрение» набрал за два месяца более 11 тысяч слушателей.

Ну а лидером в области обучения специалистов Big Data считается «Яндекс», где с 2007 года работает Школа анализа данных. Представители компании говорят, что в ближайшие три года она подготовит ещё около 600 экспертов в данной области.

Статистика популярности: данные о спросе в разных сферах жизни В Школу анализа данных поступают старшекурсники, выпускники и аспиранты МГУ, МФТИ, ВШЭ, ИТМО, СПбГУ, УрФУ, НГУ и других вузов. Два года они изучают предметы, которые обычно не входят в университетские программы, хотя пользуются огромным спросом в науке и разных отраслях, где уже применяются наукоёмкие информационные технологии. Все преподаватели ШАД работают в IT-индустрии или занимаются современной наукой.

Похоже, что бум на рынке вакансий data science только начинается.

Источник: https://habr.com/post/468925/

В россии резко вырос спрос на специалистов по данным

В 2018 г. количество вакансий с упоминанием специальности data scientist (специалист по данным) выросло в 7 раз по сравнению с 2015 г., а вакансий с ключевыми словами machine learning – в 5 раз, говорится в совместном исследовании Академии больших данных MADE Mail.ru Group и HeadHunter. Специалисты по данным анализируют большие массивы данных при помощи различных алгоритмов машинного обучения, с тем чтобы найти полезные для бизнеса закономерности. Только в первом полугодии 2019 г. спрос на специалистов в этих областях составил 65% от спроса за весь 2018 год. Исследование охватило 8000 резюме и 5500 вакансий работодателей. По данным HeadHunter, самые высокие медианные зарплаты специалистам по данным предлагают работодатели из сферы услуг для бизнеса (170 000 руб. в месяц), а также интернет- и IT-компании (145 000 руб.).

Читайте также:  Продажа залогового имущества банком: особенности процедуры

Например, в Mail.ru Group такие специалисты нужны везде, где требуется обрабатывать текстовые данные, картинки, видео, заниматься синтезом и анализом речи – в почтовых и облачных сервисах, социальных сетях, играх, электронной коммерции, рассказывает вице-президент Mail.

ru Group по персоналу и образовательным программам Дмитрий Смыслов. Число таких сотрудников за последние два года в компании выросло почти втрое, а за восемь месяцев 2019 г.

компания наняла примерно столько же специалистов по анализу данных, сколько за весь 2018 год, рассказывает он.

Спрос на специалистов по данным растет также среди работодателей в банках, ритейле, телекоммуникациях, говорит Смыслов.

У онлайн-ритейлера Ozon отдел Data Science в 2018–2019 гг. расширился втрое, подтверждает руководитель направления Data Science в Ozon Ксения Бокша.

Аналитику данных ритейлер использует в закупках – стоимость ошибки в 1% при ассортименте в 2,5 млн товарных наименований может обойтись компании в 10 млн руб.

, машинное обучение лежит в основе системы персональных рекомендаций и используется при сборе заказов в логистическом центре, перечисляет она.

В «Мегафоне» команда, занятая в проектах анализа данных, сейчас составляет 200 человек (она выросла в несколько раз за 2,5 года), говорит представитель оператора. Она занимается персонализацией продуктов и услуг для клиентов (например, тарифов), а также определяет оптимальное расположение магазинов ритейл-сети или прогнозирует товарные запасы магазинов.

Специалисты должны не только уметь внедрять технологии анализа данных, но и монетизировать их, замечает представитель «Тинькофф».

При правильном подходе вложения в машинное обучение и профильных специалистов окупают себя и увеличивают спрос на продукты. Например, автоматизированный чат-бот, общающийся с клиентами, помогает экономить до 50 млн руб.

в месяц: бот самостоятельно обслуживает 30% обращений клиентов в чате и помогает операторам с остальными 70% запросов, говорит представитель «Тинькофф».

С начала года активно ищет и нанимает специалистов в области машинного обучения и аналитики данных и банк ВТБ, говорит его представитель, но не раскрывает планы по найму.

За 2018 г. и в особенности 2019 г. потребность Huawei в таких специалистах возросла практически вдвое – в связи с планами R&D-центра по развитию в России и развитием направлений Machine Learning и Data Science в мире, говорит представитель компании.

Но кадров не хватает. Специалисты по машинному обучению в дефиците – всего три резюме на одну вакансию, чуть лучше ситуация обстоит со специалистами по данным – в среднем шесть резюме на вакансию, рассказывает представитель HeadHunter. Дефицита нет, если на вакансию приходится восемь и более резюме.

Поэтому компаниям приходится самим обучать сотрудников. Согласно исследованию MADE и HeadHunter, около 90% соискателей работы в области анализа данных имеют высшее образование, но готовых специалистов по данным мало, поэтому Mail.ru дополнительно обучает их, оплачивая курсы и конференции, говорит Смыслов.

В августе 2019 г. в Сбербанке стартовала программа переподготовки для сотрудников с высшим естественно-научным, техническим или математическим образованием: они могут стать Java-разработчиками или специалистами по большим данным. Заинтересовалось уже 8000 сотрудников, уверяет представитель банка.

«Вымпелком» запустил проект «Лаборатория Big Data» и готовит магистрантов в области программирования и анализа больших данных вместе с тремя крупными техническими вузами в Новосибирске, а также сотрудничает со столичными вузами, рассказывает представитель оператора. Сотрудники «Вымпелкома» также могут изучать анализ больших данных в корпоративном университете.

Ozon открыл образовательную программу по анализу данных, на которой преподают практики из ведущих компаний и сотрудники Ozon, в этом году было 1364 заявки на поступление, принято 78 студентов, рассказывает Бокша.

Компания Samsung, у которой есть собственный научно-исследовательский центр в России, каждый год проводит образовательные форумы AI Bootcamp для студентов IT-направлений, а также устраивает для экспертов по анализу данных летнюю школу по байесовским методам глубинного обучения с участием международных спикеров, рассказывает представитель Samsung.

В «Яндексе» от соискателей ждут умения писать код, обращаться с данными, а также знания алгоритмов, остальному научат в компании, говорит представитель компании. С 2007 г. в «Яндексе» работает Школа анализа данных, которая, по его словам, в течение следующих трех лет подготовит еще около 600 экспертов.

Исправленная версия. Уточнена информация об образовательной программе Ozon.

Источник: https://www.vedomosti.ru/management/articles/2019/09/25/811995-v-rossii-viros-spros-na-spetsialistov-po-dannim

2.4. Информация о спросе и конъюнктуре рынка

Информация о
покупательском спросе

Спрос
— это форма проявления потребностей
общества в це­лом или его отдельных
членов, которая обеспечена покупатель­ной
способностью, т.е. денежным эквивалентом.
Спрос, как и потребности, по своему
объему и структуре обусловлен конк­ретными
для данного момента условиями: уровнем
развития экономики, производства, жизни
и т.д.

Спрос на товары
народного потребления принято называть
покупательским.
Он может быть предъявлен индивидуальными
покупателями (спрос населения на
потребительские товары). Кроме того,
спрос на потребительские товары могут
предъ­явить коллективные покупатели:
организации, учреждения (больницы,
школы, детские сады, санатории и т.д.).

Спрос может быть
четко сформулированный,

т.е. предъявля­ется на конкретный
товар с определенными потребительскими
свойствами, при отсутствии которого не
происходит взаимоза­меняемости.

Альтернативный
спрос

формируется на основе сопоставле­ния
имеющихся товаров, допускает широкую
взаимозаменяе­мость.

При отсутствии
в продаже нужного товара покупатель не
откладывает покупку, а ищет ему замену,
покупая другой с аналогичными
потребительскими свойствами.

Особенно
это проявляется внутри группы товаров
(мясо, рыба, одежда, обувь), хотя существует
и межгрупповая взаимозаменяемость
(мясо — рыба, одежда — трикотаж).

  • Импульсный спрос
    означает, что потребность в покупке
    от­дельных товаров заранее не возникала,
    а проявилась под влия­нием предложения.
  • Массовый спрос
    на конкретные товары вызывает
    необходи­мость постоянного их наличия
    в магазине.
  • Альтернативный и
    импульсный спрос способствуют расши­рению
    ассортимента, его обновлению, более
    полному удовлет­ворению требований
    покупателей и росту продажи товаров,
    формированию рационального ассортимента.
  • Спрос населения
    на товары крайне динамичен, часто
    пере­ключается с одних товаров на
    другие, что требует использова­ния
    определенной системы мер при его
    формировании на про­изводстве, в
    оптовой и розничной торговле. Информация
    о спросе позволяет найти благоприятное
    с экономической точки зрения соотношение
    между
    переменными

    величинами, обеспе­чивающими адаптацию
    ассортимента к реальным условиям, и
    постоянными
    величинами, которые при любой конъюнктуре
    рынка гарантируют наличие в магазинах
    устойчивого ассор­тимента товаров,
    предусмотренных ассортиментными пе-
  • Информацией о
    спросе населения являются сведения,
    кото­рые характеризуют объем, структуру,
    закономерности и тен­денции его
    развития, а также причины изменения
    спроса, осо­бенности его формирования
    и развития.
  • При анализе и
    оценке спроса на конкретный товар важно
    выявить потребность в нем, уровень
    покупательной способно­сти населения,
    требования покупателя к товару, иерархию
    предпочтений и мотивы его покупки,
    тенденции изменения потребностей в
    товаре, определяющие его жизненный
    цикл.
  • Информация о
    товарном предложении

В коммерческой
деятельности информация о товарном
предложении представляется весьма
важной, так как определя­ет формирование
товарных ресурсов торговой организации,
его ассортимента.
Товарное предложение

— это количество това­ра, которое
производитель способен предложить к
продаже на рынок в определенный период.

Коммерческая
служба должна иметь данные о возможных
объемах и структуре товарного предложения,
степени обнов­ления ассортимента,
информацию о новинках, сведения,
ха­рактеризующие товар, уровень цен
на товары разных моделей и модификаций,
объемах предложения со стороны конкрет­ных
поставщиков и возможностях их увеличения,
об услови­ях, на которых предлагается
товар, используя необходимые источники.

Объем и структура
предложения подвержены постоянным
изменениям. Они могут быть обусловлены
тем, что увеличива­ется выпуск уже
освоенных товаров, запускаются в
производ­ство новые товары, изготовители
реагируют на изменения, про­исходящие
на рынке.

Для оценки товарного
предложения коммерческие службы торговых
организаций изучают информацию об
объемах, структуре и динамике производства,
о запасах товаров, доле новых товаров
в общем объеме предложения, размерах
капиталь­ных вложений в новую технику
и технологии, обеспечивающие высокое
качество товаров.

Информация о
соотношении спроса и предложения

Между спросом и
предложением существует взаимосвязь
и взаимозависимость: изменение предложения
влечет за собой изменения спроса, и
наоборот — изменение спроса требует
пе­рестройки со стороны производства,
своевременной реакции на изменения,
происходящие на рынке. Соотношение
между спросом и предложением должно
складываться так, чтобы обеспечивалась
беспрепятственная реализация всех
произве­денных и предложенных на
рынке товаров и в то же время удов­летворялся
бы спрос населения.

Беспрепятственная
реализация при полном удовлетворении
спроса будет достигнута только в том
случае, если предложение как по объему,
так и по ассортименту больше спроса на
величи­ну товарного запаса, необходимого
для бесперебойного снаб­жения
магазинов.

Несоответствие
между спросом и предложением вызывает
нарушение нормальных условий реализации.
Если спрос пре­вышает предложение,
то часть покупательных фондов остается
неохваченной товарооборотом, возникает
неудовлетворенный спрос.

Если же товарное
предложение чрезмерно превышает спрос,
то часть товаров не реализуется,
накапливаются излиш­ние товарные
запасы, возрастают издержки, связанные
с хране­нием и реализацией товаров.

Таким образом, любая из этих си­туаций
отрицательно влияет на коммерческий
результат торго­вой организации.
Поэтому нужна своевременная информация
для принятия мер по оптимизации
соотношения спроса и пред­ложения.

Регулирование пропорций между спросом
и предло­жением требует от коммерсантов
довольно точного выявления объема и
структуры покупательского спроса, его
прогноза на перспективу, что должно
находить отражение при расчете
по­требности в товарах.

Экономическое
обоснование заказа торго­вых организаций
на поставку товаров — весьма сложная
задача. Здесь часто имеют место
погрешности, поэтому экономиче­ским
регулятором спроса и предложения
является
цена.
Имен­но
она в рыночных условиях наилучшим
образом обеспечивает сбалансированность
спроса и предложения.

Информация о
тенденциях развития конъюнктуры рынка

Успех торговой
организации во многом зависит от того,
на­сколько правильно выбран рынок
или его сегмент.

Для этого целесообразно
собрать и оценить следующую информацию:
географическое положение, месторасположение
рынка, его границы, региональные различия,
емкость рынка, степень от­крытости,
размеры спроса и предложения, их
соотношение, уровень цен, степень
насыщенности товаром, конъюнктура
рынка, а также факторы, ее определяющие.

Важным является
изучение главных факторов, влияющих на
конъюнктуру рынка, конкурентную среду.
Надо учитывать демографические
тенденции:

изменение численности и структу­ры
населения, динамику рождаемости,
смертности, миграции.

Необходимо
анализировать объем покупательных
фондов на­селения, динамику и структуру
продаж и товарных запасов, раз­витие
жизненного цикла товара, изменение
требований к ка­честву и потребительским
свойствам товара, выявление воз­можных
новых сфер применения товара.

Представляет
интерес также информация о тенденциях
развития производства, так как она
определяет объем и структуру предложения
товаров. На этой основе прогнозируется
динамика и структура потреби­тельского
спроса, а также тенденции развития
торговой орга­низации.

Важную роль в
изучении условий рынка играет
анализ ком­мерческой практики
,
сложившейся на рынке, условий
товародви­жения, правовых вопросов,
нормативных актов, регулирующих
хозяйственные связи.

Изучение коммерческой
практики дает возможность накопить
следующую информацию: о системе
хо­зяйственных связей и договорной
практике, порядке разработки проектов
договоров поставки, возможности
применения типо­вых договоров,
необходимой при заключении договоров
доку­ментации, порядке ее оформления,
форме расчетов, ценообразо­вании,
условиях, касающихся тары и упаковки,
системе ответ­ственности за исполнение
договорных обязательств и т.д.

Информация о
транспортных условиях

дает возможность оценить использование
различных видов транспорта и транс­портных
средств, применяемых при доставке
товаров, состоя­ние дорог, расстояния
перевозок, транспортные расходы, уро­вень
механизации погрузочно-разгрузочных
работ, правила пе­ревозки, сдачи и
приемки грузов.

Полученная
информация помогает повысить эффектив-
ностъ хозяйственных связей, определить
в договорах наиболее выгодные для
торговых организаций условия поставки
това­ров, снизить издержки, связанные
с доведением товара до по­требителя.

Полезную информацию
дает изучение
правовых вопросов:
законов,
регулирующих правовое положение и
коммерческую деятельность торговли,
взаимоотношения хозяйствующих субъектов
на рынке, налогообложение, кредитную
политику, регистрацию товарных знаков,
разрешение споров по догово­рам
поставки, а также нормативных актов,
определяющих по­рядок продажи, приемки
товаров, оборота тары, ведения рас­четных
операций и т.д.

Читайте также:  Беспроцентный кредит: условия и способы получения займа

В изучении рынка
важную роль играют
политические усло­вия
,
определяющие торговую деятельность:
политика государ­ства относительно
ввоза-вывоза товаров, система
государствен­ного регулирования
внешней торговли, порядок получения
эк­спортно-импортных лицензий,
таможенный режим, валютное законодательство
республики и др. Эта политика призвана
за­щищать рынок республики, формировать
благоприятные усло­вия для его
развития. Полученная информация
необходима для правильного выбора
товара и сегмента рынка для его продажи
с наиболее выгодными условиями.

Анализ условий
рынка заканчивается составлением
прогно­за развития рынка (по конкретному
товару или региону). Целе­сообразно
выделить краткосрочные перспективы и
долгосроч­ные тенденции, которые
должны быть использованы при выра­ботке
коммерческой стратегии торговой
организации.

  1. Информация о
    конкурентной среде
  2. Для принятия
    правильных коммерческих решений
    возника­ет потребность в информации
    о конкурентной среде.
  3. Информация о
    конкурентах-поставщиках товаров.

    При изу­чении всех потенциальных
    поставщиков (продавцов) товара
    целесообразно обратить внимание:
  • на позицию поставщика на рынке (объем и структура предлагаемых товаров, имидж организации, ее доля в объеме продаж данных товаров на рынке);

характеристику
предлагаемых товаров (технические
пара­метры, цена, качество,
конкурентоспособность, имидж товар­ной
марки, новизна товара и упаковки,
ассортиментная поли­тика, степень
обновления ассортимента);

  • виды и характер услуг, предлагаемых поставщиками-кон­курентами;
  • практику рекламной деятельности и стимулирования про­даж;
  • сложившуюся практику товародвижения (виды и условия транспортировки, размеры партий единовременной отгрузки);
  • уровень издержек, прибыли и тенденции их развития;
  • финансовое положение поставщиков-конкурентов, их пла­тежеспособность;
  • коммерческие условия договоров поставки товаров, пред­лагаемые конкурентами (цены и порядок расчетов, сроки и партии поставок, транспортные условия и т.д.);
  • надежность и гарантии при выполнении договорных обя­зательств.

Эта информация
позволяет сделать правильный выбор
по­ставщика для закупки товаров. Чем
больше изготовителей од­ного и того
же товара, тем более жесткой является
конкурен­ция поставщиков товара, тем
в более выгодном положении на­ходится
покупатель товара.

Информация о
торговых конкурентах, работающих с
одно­именными товарами.

Для успешной коммерческой деятельно­сти
должны быть изучены предприятия-покупатели
товара, с которыми придется конкурировать
торговой организации, ес­ли она продает
идентичный товар.

Следует знать, какие
методы продажи применяют конкуренты,
каковы объемы продажи то­вара у каждого
из них, формы стимулирования сбыта,
цены, предоставляемые услуги, сервисное
обслуживание, конкурен­тоспособность,
финансовая устойчивость, их
платежеспособ­ность, экономические
и финансовые показатели деятельности,
характер и содержание рекламной работы,
имидж.

Целесообразно
изучить все показатели, характеризующие
позицию конкурента на рынке. Для
практического использова­ния можно
рекомендовать:

  • экономический потенциал и эффективность деятель­ности;
  • производственный, торгово-сбытовой потенциал;
  • научно-исследовательский, инновационный потенциал;
  • финансовое состояние;

Набор показателей
в каждом конкретном случае формиру­ется
с учетом конкретных целей и задач.
Необходимо вести досье на основных
конкурентов, обобщая многолетний опыт
работы с ними на рынке.

При этом следует
выделить сильные и слабые стороны
кон­курентов и объективно оценить
позицию своей торговой орга­низации
на рынке, а также сделать заключение о
значении кон­курентов на том сегменте,
где работает торговая организация.
Такой анализ важен для разработки
стратегии, обеспечиваю­щей успех в
конкурентной борьбе.

Источники
информации о спросе и конъюнктуре рынка

Основными
источниками информации

о спросе и состоянии рынка товаров и
услуг являются: статистическая отчетность,
данные статистики бюджетов, нормы и
нормативы потребле­ния, данные
оперативного и бухгалтерского учета,
материалы специальных обследований,
опросов, наблюдений.

Государственная
статистическая отчетность содержит
пока­затели объема и структуры
товарооборота и товарных запасов по
товарным группам.

На основе данных
государственной ста­тистики по продаже
товаров можно выявить тенденции разви­тия
товарооборота и его структуры по областям
республики, торгующим системам,
министерствам, а также организациям с
различной формой собственности,
определить долю рынка, ко­торую они
занимают, оценить особенности спроса
сельского и городского населения. По
отдельным товарам (телевизоры,
хо­лодильники, стиральные машины,
часы и др.) можно получить данные о
реализации и обеспеченности ими населения
в нату­ральном выражении.

Статистическая
информация о товарных запасах дает
возмож­ность проследить за их динамикой
в сумме и в днях к товарообо­роту,
контролировать их структуру, размещение
по регионам, тор­говым системам и
организациям между оптом и розницей.

Государственная
статистика представляет информацию о
численности населения, его половозрастной
и социальной структуре, составе семей,
рождаемости, смертности, миграции,
системе расселения, денежных доходах
населения, их покупа­тельной способности
и др.

Кроме того, можно
воспользоваться материалами специаль­ных
выборочных обследований, проводимых
на макроуровне (например, для получения
данных о семейных бюджетах по всем
социальным группам). Государственная
статистика дает возможность также
получить данные об объемах и структуре
производства товаров, динамике и индексах
цен и другую важ­ную информацию.

Используется
внутренняя статистика торговых и
промыш­ленных организаций, которая
пополняет банк данных коммер­ческой
информации.

Для оценки рыночной
ситуации используют различные
ин­формационные ресурсы:

  • изучают данные статистической отчетности;
  • ведут учет и анализ данных о динамике и структуре прода­жи и остатков по материалам инвентаризаций;
  • анализируют, данные, полученные при изучении спроса населения;
  • изучают результаты специально проводимых исследова­ний (сплошные и выборочные обследования, опросы, интер­вью), данные экспертных оценок;
  • анализируют материалы конъюнктурных совещаний;
  • обобщают опыт работы конкурентов и используют их до­стижения.

Учитывая особую
значимость информации о потребитель­ском
спросе и конъюнктуре рынка, вопросы
организации изу­чения покупательского
спроса и конъюнктуры рынка более подробно
рассматриваются в гл. 3.

Источник: https://studfile.net/preview/6263416/page:13/

Статистика и её роль в развитии современного общества

В статье статистика рассмотрена как наука. Обоснована ее роль и значение в развитии современного общества, а в частности в системе управления предприятием. Определены задачи статистики и направления ее развития после перехода от командно — административных форм управления к экономическим.

В современных условиях развития общества значительно вырос интерес к статистике как науке и ее широкому применению в практической деятельности. Сегодня уже никто не может отрицать значение и недооценивать роль статистики в общественной жизни.

Статистические данные способствуют формированию адекватного представления о нынешнем состоянии дел в стране. Благодаря этому в случае выявления каких-либо отклонений или несоответствий становится возможным своевременно предпринять ряд корректирующих мер и существенно улучшить ситуацию. [5]

Статистика, как любая другая наука, возникла из практических потребностей людей. Возникновение и развитие капитализма потребовало обширной и достоверной информации о состоянии производства, источниках сырья, рынках труда и сбыта продукции и т.п. Накапливается опыт в сборе, систематизации и обработке первичных статистических материалов.

Появляется потребность в их анализе для выявления закономерностей общественного развития. Термин «статистика» был введен в 1746 голу немецким ученым, профессором философии и права Готфридом Ахенвалем (1719-1772).

С тех пор статистика занимает видное место как наука о массовых явлениях, является важным подспорьем в решении как государственных, так и хозяйственных задач.

Существует общеизвестное высказывание о роли статистики в системе других наук, которое звучит так: «Статистика — царица всех наук». Это высказывание говорит о том, что в основе выводов и положений большинства социальных наук лежит статистическая база — изучение множественных явлений с помощью статистических методов.

Зачастую при помощи одинаковых статистических выводов пытаются обосновать противоположные точки зрения. Значение статистической науки понимали ученые еще XIX века. Так, тверской статистик В.И. Покровский писал еще 1874 году: «…

Статистические цифры служат лучшим средством проверить правильность и целесообразность мер, применяемых для общественного благоустройства. … Но, чтобы статистика имела такое значение, необходимо пользоваться ее данными с крайней осторожностью и беспристрастием. …

Самое широкое разнообразие мнений существует почти по всем вопросам общественным, и каждое мнение старается найти себе опору в статистических фактах и цифрах. …

Что статистикою каждая политическая партия пользуется для своих целей, что статистическими данными подкрепляют самые несправедливые и нелепые мнения, в этом статистика не виновата». [4] Статистика позволяет решить целый ряд проблем по вопросам управления:

  • постоянное владение ситуацией, отслеживание положительных и отрицательных тенденций;
  • оценка любой операции по критериям ее успешности;
  • выработка дальнейшей стратегии развития на основе статистических данных;
  • дает руководителю чувство уверенности и безопасности за счет использования достоверных данных;
  • оперирование только фактами, которые имеют достоверное происхождение;
  • выделение областей, которым наиболее необходима корректировка или улучшение.

Систематическое ведение статистики – это залог качественного и профессионального управления, показатель хорошей информированности руководителя. Любое новое начинание строится, прежде всего, на оценке существующих фактов, состояния в данной отрасли. [1]

Коренные экономические преобразования, связанные с переходом на рыночные условия хозяйствования, изменили статистическую систему, действующую в России. Страна вынуждена быстро и активно включаться в работу по адаптации к международным стандартам. Изменились методики статистического учета. Разрабатываются новые методики сбора и обработки статистической информации.

Коренным вопросом осуществления радикальной экономической реформы в России явился переход от командно — административных форм управления к экономическим.

Это поставило перед статистикой, как составной частью системы управления национальным хозяйством новые задачи.

Исходя из изменений управления, роли и места предприятий, фирм, межрегиональных отношений, основными задачами для статистики на современном ее этапе являются:

  • выявление имеющихся резервов эффективности общественного производства;
  • своевременное обеспечение надежной информацией законодательной власти, управленческих исполнительных и хозяйственных органов;
  • всестороннее исследование происходящих в обществе глубоких преобразований экономических и социальных процессов на основе научно обоснованной системы показателей;
  • обобщение и прогнозирование тенденций развития национального хозяйства. [2]

В условиях изменения социально политической роли статистики как фактора формирования общественного сознания особое значение имеет существенное расширение гласности и доступности сводной статистической информации при сохранении принципа конфиденциальности индивидуальных данных. Это является одним из крайне необходимых направлений демократического общества. Расширение публикаций статистической информации позволяет лучше видеть положение дел на местах в отдельных регионах, сосредоточить внимание на недостатках и упущения для их устранения.

Возвращение статистике широкого общественного предназначения определяет главные направления ее развития:

  • совершенствование анализа статистической информации;
  • упорядочение отчетности;
  • обеспечение достоверности отчетности.

Перед статистикой встают проблемы теоретического обоснования обьема и структуры статистической информации, отвечающей современным и перспективным условиям развитой экономики, перехода к функциональным принципам управления.[3]

Важной задачей статистики является осуществление расчетов величины прожиточного минимума и определение численности населения. Имеющего доходы ниже черты бедности, сбор информации о распределении пенсионеров по размеру пенсий, работающих на предприятиях всех форм собственности – по уровню получаемой зарплаты, продолжительности рабочего времени, отпусков.

Статистика занимается изучением формирования новых отношений собственности, её приватизации, развития новых форм хозяйствования и видов предпринимательской деятельности.

При этом, наряду с количественным измерениями становления многоукладной экономики, значительно расширяется информация о качественных показателях предприятий различных форм собственности и хозяйствования с тем, чтобы проводить сопоставительный анализ эффективности их деятельности.

  • О роли и значении статистики в развитии общества, в научном познании окружающего мира и в управлении предприятием свидетельствует система и виды статистических показателей.
  • Без статистической информации невозможно познание закономерностей природных и социальных массовых явлений, их предвидение, а значит, и регулирование либо прямое управление, будь то на уровне отдельного предприятия, города или региона, на государственном или межгосударственном уровне.
  • В период перехода экономического комплекса на принципиально новые методы и формы хозяйствования очень важно определить место и роль статистике в экономики страны.

В заключение следует сказать, что статистика это наука, которая является неотъемлемой в жизни каждого общества, она определяет динамику развития, спада, роста общественных явлений.

Это наука, которая решает определенные задачи благодаря наличию и развитию статистических методов, а также благодаря развивающимся информационным технологиям.

Результаты исследования массовых явлений методами статистики являются объективной базой в других науках, являются залогом достоверности сделанных ими выводов.

Источник: https://novainfo.ru/article/10848

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector