Глоссарий
Актуальность темы – степень ее важности в данный момент времени и в данной ситуации для решения данной проблемы (задачи, вопроса).
Алгоритм (от Algorithmi– от латинизированной формы имени среднеазиатского ученого Аль-Хорезьми) – конечная совокупность точных предписаний или правил, посредством которых можно решать однотипные или массовые задачи и проблемы.
Аналогия (от греч. Analogia – сходство, соответствие) – недемонстративное умозаключение, рассуждение, в котором из сходства двух объектов по некоторым признакам делается вывод о сходстве и по другим признакам.
Апостериори и априори (от лат. a posteriori – из последующего и a priori – из предшествующего) – философские категории для обозначения знания, полученного из опыта (апостериори), и знания, предшествующего опыту (априори).
Аргументация (от лат. Argumentation – приведение аргументов) – рациональный способ убеждения, опирающийся на тщательное обоснование и оценку доводов в защиту определенного тезиса. Самым сильным способом убеждения служит доказательство, которое является дедуктивным выводом их истинных аргументов. В большинстве случаев аргументами выступают правдоподобные суждения.
Аспект – угол зрения, под которым рассматривается объект (предмет) исследования.
Верификация (от лат. Verificatio – подтверждение, доказательство) – процесс установления истинности научных утверждений путем их эмпирической проверки. Служит важнейшим критерием научности выдвигаемых гипотез и теорий, но не все утверждения могут быть проверены таким путем непосредственно.
Вероятность – понятие, обозначающее степень возможности появления случайного массового события при фиксированных условиях испытания. Такая интерпретация называется частотной или статистической вероятностью, поскольку она основывается на понятии относительной частоты, результаты которой определяются путем статистических исследований.
Логическая интерпретация вероятности характеризует отношение между посылками гипотезы и ее заключением. Это отношение определяется как семантическая степень подтверждения гипотезы ее данными. Поскольку такой же характер имеет отношение между посылками и заключением индукции, то логическую вероятность называют также индуктивной.
Гипотеза – научное предположение, выдвигаемое для объяснения каких-либо явлений.
Дедукция– вид умозаключения от общего к частному, когда из массы частных случаев делается обобщенный вывод обо всей совокупности таких случаев.
Диссертация – вид научного произведения, выполненного в форме рукописи, научного доклада, опубликованной монографии или учебника. Служит в качестве квалификационной работы, призванной показать научно-исследовательский уровень исследования, представленного на соискание ученой степени.
Идея – определяющее положение в системе взглядов, теорий, мировоззрений и т.п.
Индекс - это относительная величина, показывающая во сколько раз уровень изучаемого явления отличается от того же явления в других условиях.
Индексный метод - сведение количественных оценок в статистические показатели - индексы.
Индукция (от лат. Inductio – наведение) – вид умозаключения от частных фактов, положений к общим выводам. Такое заключение всегда будет иметь не достоверный, а лишь вероятностный или правдоподобный характер. Поэтому в современной логике ее рассматривают как правдоподобное заключение, полученное путем установления степени его подтверждения релевантными посылками.
Интерпретация (от. лат. interpretatio – истолкование, разъяснение) – раскрытие смысла явления, текста, знаковой структуры, рисунка, графика, способствующее их пониманию.
В герменевтике различают грамматическую, историческую и психологическую интерпретации. В логике интерпретация сводится к приписыванию определенного смысла символам, формулам и выражениям формальной системы.
Интуиция – (от лат. intuitio – пристальное всматривание, созерцание) – способность непосредственного постижения истины без обращения к развернутому логическому рассуждению. Психологически характеризуется как внутреннее «озарение». В логике и методологии рассматривается как догадка, нуждающаяся в проверке.
Информация:
– обзорная – вторичная информация, содержащаяся в обзорах вторичных документов;
– релевантная – информация, заключенная в описании прототипа научной задачи;
– реферативная – вторичная информация, содержащаяся в первичных научных документах;
– сигнальная – вторичная информация различной степени свертывания, выполняющая функцию предварительного оповещения;
– справочная – вторичная информация, представляющая собой систематизированные краткие сведения в какой-либо конкретной области знаний;
– первичная информация – информация, собранная впервые для какой-либо определенной заранее цели исследования, данные, собранные впервые на основе фиксированных наблюдений, экспериментов, опросов.
Категория– форма логического мышления, в которой раскрываются внутренние существенные стороны и отношения исследуемых предметов.
Ключевое слово – слово или словосочетание, наиболее полно и специфично характеризующее содержание научного документа или его части.
Концепция– система взглядов на что-либо, основная мысль, когда определяются цели, задачи исследования и указываются пути его ведения.
Краткое сообщение – научный документ, содержащий сжатое изложение результатов (иногда промежуточных, предварительных), полученных в итоге научно-исследовательской или опытно-конструкторской работы.
Назначением такого документа является оперативное сообщение о результатах выполненной работы на любом ее этапе.
Метод(от греч. methodos – способ исследования, обучения, действия) – совокупность приемов, операций и способов теоретического познания и практического преобразования действительности, достижения определенных результатов.
Их классификация может проводиться по разным основаниям, например, по областям применения; по охвату явлений: общие и частные; по полученным результатам: достоверные и вероятностные и т.д. В основе любых научных методов лежат определенные принципы, теории и законы.
Методология научного познания – учение о принципах, формах и способах научно-исследовательской деятельности.
Научная тема – задача научного характера, требующая проведения научного исследования. Является основным планово-отчетным показателем научно-исследовательской работы.
Научная теория – система абстрактных понятий и утверждений, которая представляет собой не непосредственное, а идеализированное отображение действительности.
Научно-техническое направление научно-исследовательской работы – самостоятельная техническая задача, обеспечивающая в дальнейшем решение проблемы.
Научный доклад – научный документ, содержащий изложение научно-исследовательской или опытно-конструкторской работы, опубликованный в печати или прочитанный в аудитории.
Научный отчет – научный документ, содержащий подробное описание методики, хода исследования (научной разработки), результаты, а также выводы, полученные в итоге научно-исследовательской или опытно-конструкторской работы.
Назначением этого документа является исчерпывающее освещение выполненной исследовательской работы по ее завершении или за определенный промежуток времени.
Научный факт – событие или явление, которое является основанием для заключения или подтверждения. Основной элемент, составляющий основу научного знания.
Обзор – научный документ, содержащий систематизированные научные данные по какой-либо теме, полученные в итоге анализа первоисточников. Знакомит с современным состоянием научной проблемы и перспективами ее развития.
Обобщение(от лат. generalisatio – обобщаю) – процесс мысленного перехода от единичного и частного к общему. Наиболее знакомым примером является индуктивное обобщение свойств, отношений и других характеристик предметов и явлений. На этой основе образуются общие понятия и суждения.
Объект исследования – процесс, операция или явление, порождающие проблемную ситуацию и избранные для специального изучения.
Объяснение – важнейшая функция науки, заключающаяся в подведении фактов о предметах, событиях и явлениях под некоторые общие утверждения (законы, теории, принципы).
Наиболее распространенной схемой объяснения является дедуктивно-номологическая модель, в которой высказывание о факте логически выводится из существующего закона вместе с указанием конкретной информации о факте (начальные и граничные условия).
Определение (дефиниция)– один из самых надежных способов, предохраняющих от недоразумений в общении, споре, диспуте и исследовании. Целью определения является уточнение содержания используемых понятий.
Парадигма – (от греч. – paradeigma – пример, образец) – основополагающая теория вместе со способами ее использования, принятия научным сообществом в той или иной отрасли науки в определенный период ее развития.
Понятие – это мысль, в которой отражаются отличительные свойства предметов и отношения между ними.
Постановка вопроса (проблемы) – при логическом методе исследования включает в себя, во-первых, определение фактов, вызывающих необходимость анализа и обобщений, а во-вторых, выявление вопросов и проблем, которые в настоящее время не разрешены наукой.
Всякое исследование связано с определением фактов, которые не объяснены наукой, не систематизированы, выпадают из ее поля зрения. Обобщение их составляет содержание постановки вопроса (проблемы). От факта к проблеме – такова логика постановки вопроса.
Предмет исследования – все то, что находится в границах объекта исследования в определенном аспекте рассмотрения.
Принцип – основное, исходное положение какой-либо теории, учения, науки.
Проблема (от греч. problema – трудность, преграда) – противоречие в познании, характеризующееся несоответствием между новыми появившимися фактами, данными и старыми способами их объяснения; крупное обобщение множества сформулированных научных вопросов, которые охватывают область будущих исследований. В настоящее время различают следующие виды проблем:
1. Исследовательская – это комплекс родственных тем исследования в границах одной научной дисциплины и в одной области применения;
2. Комплексная научная – это взаимосвязь научно-исследовательских тем из различных областей науки, направленных на решение важнейших народнохозяйственных задач;
3. научная– это совокупность тем, охватывающих всю научно-исследовательскую работу или ее часть, предполагает решение конкретной теоретической или опытной задачи, направленной на обеспечение дальнейшего научного или технического прогресса в данной отрасли.
Риторика(греч. Rhetorike - «ораторское искусство») – научная дисциплина, изучающая закономерности порождения, передачи и восприятия хорошей речи и качественного текста.
Теория – учение, система идей или принципов. Совокупность обобщенных положений, образующих науку или ее раздел. Она выступает как форма синтетического знания, в границах которой отдельные понятия, гипотезы и законы теряют прежнюю самостоятельную автономность и становятся элементами целостной системы.
Умозаключение – мыслительная операция, посредством которой из некоторого количества заданных суждений выводится иное суждение, определенным образом связанное с исходным.
Факт (от лат. factum – сделанное, совершившееся) – в методологии науки это предложения, фиксирующие эмпирическое знание о событиях и явлениях реального мира. Такое знание всегда связано с теоретическим, и поэтому не существует ни чисто актуального знания, ни нейтрального языка наблюдений.
Фальсификация (от лат. falsus – ложный и facio – делаю) процедура, устанавливающая ложность гипотезы или теории в ходе эмпирической их проверки. Служит важнейшим критерием научности гипотез в методологии К. Поппера.
Экспликация– (от лат. explicatio – разъяснение) – уточнение понятий и суждений научного языка с помощью средств символической или математической логики.
Экстраполяция (от лат. extra – сверх и pojito – выправляю, изменяю) – процедура перенесения и распространения свойств, отношений или закономерностей с одной предметной области в другую.
Литература
1. Орехов А.М. Методы экономических исследований: учебн. пособие. — М.: ИНФРА-М, 2009. — 392 с. ISBN 5-16-002567-7
2. Фрейдлина Е.В. Исследование систем управления: учебн. пособие. / Е.В. Фрейдлина под ред. Ю.В. Гусева. —Москва: Издательство «Омега-Л», 2008. — 367 с. ISBN 978-5-370-00907
3. Шкляр М.Ф. Основы научных исследований: учебн. пособие / М.Ф. Шкляр. — 3-е изд. — М.: Издательско-торговая корпорация «Дашкова и К0», 2010. ‒ 244 с. ISBN 978-5-394-00392-9
4. Улановский А.М. Качественные Исследования: Подходы, Стратегии, Методы. / Психологический журнал. 2009. Т. 30. № 2. С. 18-28.
5. Барсегян А. А. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP: учебное пособие по специальности 071900 «Информационные системы и технологии» направления 654700 «Информационные системы» / А. А. Барсегян и др.; [гл. ред. Е. Кондукова] ─ СПб.: БХВ-Петербург, 2007. − 384 c.
6. Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+CD).─ Спб.: Питер, 2009. ─ 624 с.: ил.
7. Когнитивная бизнес-аналитика: Учебник / Под науч. ред. д-ра техн. наук, проф. Н.М. Абдикееа. ─ М.: ИНФРА-М, 2010. 511с. + CD-R. ─ (Высшее образование).
8. Хазанова Л.Э. Математическое моделирование в экономике. —М.: Издательство БЕК,1998.-141с.
9. Коршунова Н.И., Плясунов В.С. Математика в экономике. -М.: Вита-Пресс,1996.
10. Лапыгин Ю.Н. Экономическое прогнозирование : учебник / Ю.Н. Лапыгин, В.Е. Крылов, А.П. Чернявский. ─ М. : Эксмо, 2009. ─ 256 с. ─ ( Высшее экономическое образование).
11. Фило софский энциклопедический словарь / Под ред. Е. Ф. Губского, Г. В. Кораблева, В. А. Лутченко. – М. : ИНФРА – М, 2003. – 576 с.
12. Моисеев Н.Н. Системный анализ: математические методы. М.: Наука, 1983.
13. Моисеев Н.Н. Судьба цивилизации. Путь разума. М.: Языки русской культуры, 2000.
14. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений. М.: Статистика,1971.
15. Садикова В. А. Топика как система структурно-смысловых моделей (типология инвариантов высказывания). Автореферат диссертации на соискание учёной степени доктора филологических наук по специальности 10.02.19 – теория языка. Тверь 2012.
16. Сидельников Ю.В. Технология экспертного прогнозирования. М.: Доброе слово, 2004.
17. Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. М.: Прогресс, 1974.
18. Организация системы управления промышленным предприятием: основные положения / под ред. С.Е. Каменицера. М.: Экономика, 1973.
19. Уемов А.И. Аналогия в практике научных исследований. М: Наука,1972.
20. Джек Стэк. Большая игра в бизнес: Единственно разумный способ руководить компанией. — М: Деловая лига, 1994. — 321 с.
21. Уитмор Дж. Coaching — новый стиль менеджмента и управления персоналом / Практическое пособие. — М.: Финансы и статистика, 2001. — 160 с.
22. Голви У. Тимоти. Работа как внутренняя игра: Фокус, обучение, удовольствие и мобильность на рабочем месте (The Inner Game of Work: Focus, Learning, Pleasure, and Mobility in the Workplace). — М.: «Альпина Бизнес Букс», 2005. — 252 с.
23. Роберт Эвангелиста. Бизнес победы: Руководство для менеджера по созданию команды победителей на работе: Практическое пособие (The Business of Winninig: A Manager`s Guide to Building a Championship Team at Work) /пер. с англ., под ред. Колесника А. П. — М.: Финансы и статистика, 2005. — 248 с.
24. Дружинин Н.К. Математическая статистика в экономике. М., Статистика, 1971.-264 с.
25. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М., Финансы и статистика, 2001.-480 с.
26. Боровиков В. STATISTICA: Искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. - СПб.:Питер, 2001.-656 с.
27. Лапач С.Н., Чубенко А.В., Бабич П.Н. Статистика в науке и бизнесе. К.: МОРИОН, 2002. - 640 с.
28. Годин А.М. Статистика: Учебник / А.М. Годин. - 10-е изд. Перераб. И исправ. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2012.- 452 с.
29. Айвазян С.А., Мхиатрян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. – М.:ЮНИТИ, 1998. – 1022 с.
30. Орлов А.И. Прикладная статистика. –М.: Издательство «Экзамен», 2004.
31. Макарова Н.В., Трофимец В.Я. Статистика в Excel. – М: Финансы и статистика, 2002.
32. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Кн. 1. – М.: Финансы и статистика, 1983.
33. Кацко И.А., Паклин Н.Б. Практикум по анализу данных на компьютере /Под ред. Е.В. Гореловой. ⎼ М.: Колос, 2009,⎼ 278 с. :ил. (Учебники и учеб. Пособия для студентов высш. Учеб. Заведений).
34. Ван Дер Варден Б.Л. Математическая статистика. – М.: Иностранная литература, 1960.
35. А.И. Орлов. Математика случая. Вероятность и статистика – основные факты. Учебное пособие. М.: МЗ-Пресс, 2004.
36. Е.И. Куликов. Прикладной статистический анализ. Учебное пособие для вузов. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Горячая линия-Телеком, 2008.-464 с.: ил.
37. Электронный учебник StatSoft. http://www.statsoft.ru/
38. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. - М.: Наука, 1976. – 736 с.
39. Малхорта Н. Маркетинговые исследования и эффективный статистический анализ статистических данных / Пер. с англ. Нареш Малхорта - К.: ООО «ДС», 2002 -768 с.
40. Кулаичев А.П. Методы и средства комплексного анализа данных. 4-е изд. перераб. И доп. - М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2006. -512 с.
41. Корпоративные информационные системы управления: Учебник / Под науч. ред. д-ра техн. наук, проф. Н.М. Абдикеева. - М.: ИНФРА-М, 2010. - 464 с. +CD-R - (Высшее образование)
Приложение 1