Analytica es un paquete de software visual desarrollado por Lumina Decision Systems para crear, analizar y comunicar modelos de decisión cuantitativos. [1] Combina diagramas de influencia jerárquica para la creación visual y visualización de modelos, matrices inteligentes para trabajar con datos multidimensionales, simulación Monte Carlo para analizar riesgo e incertidumbre y optimización , incluida la programación lineal y no lineal. Su diseño, especialmente sus diagramas de influencia y tratamiento de la incertidumbre, se basa en ideas del campo del análisis de decisiones.. Como lenguaje informático, combina una estructura declarativa (no procedimental) para la transparencia referencial, la abstracción de matrices y el mantenimiento automático de dependencias para una secuenciación eficiente de la computación.
Desarrollador (es) | Sistemas de decisión Lumina |
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Versión inicial | 16 de enero de 1992 |
Escrito en | C ++ |
Sistema operativo | Ventanas |
Plataforma | IA-32 , x64 |
Disponible en | inglés |
Tipo | Software de toma de decisiones |
Licencia | Software propietario comercial |
Sitio web | www |
Diagramas de influencia jerárquica
Los modelos de Analytica se organizan como diagramas de influencia . Las variables (y otros objetos) aparecen como nodos de varias formas en un diagrama, conectados por flechas que proporcionan una representación visual de las dependencias. Los diagramas de influencia de Analytica pueden ser jerárquicos, en los que un solo nodo de módulo en un diagrama representa un submodelo completo.
Los diagramas de influencia jerárquica en Analytica sirven como una herramienta organizativa clave. Debido a que el diseño visual de un diagrama de influencia coincide con estas habilidades humanas naturales tanto espacialmente como en el nivel de abstracción, las personas pueden captar mucha más información sobre la estructura y organización de un modelo de un vistazo de lo que es posible con paradigmas menos visuales, como hojas de cálculo y expresiones matemáticas . La gestión de la estructura y organización de un modelo grande puede ser una parte importante del proceso de modelado, pero la visualización de diagramas de influencia ayuda sustancialmente.
Los diagramas de influencia también sirven como herramienta de comunicación. Una vez que se ha creado un modelo cuantitativo y se han calculado sus resultados finales, a menudo se da el caso de que la comprensión de cómo se obtienen los resultados y cómo los diversos supuestos impactan en los resultados es mucho más importante que los números específicos calculados. La capacidad de una audiencia objetivo para comprender estos aspectos es fundamental para la empresa de modelado. La representación visual de un diagrama de influencia comunica rápidamente una comprensión a un nivel de abstracción que normalmente es más apropiado que las representaciones detalladas, como expresiones matemáticas o fórmulas de celda. Cuando se desean más detalles, los usuarios pueden profundizar hasta niveles crecientes de detalle, acelerados por la descripción visual de la estructura del modelo.
La existencia de un modelo transparente y fácilmente comprensible apoya la comunicación y el debate dentro de una organización, y este efecto es uno de los principales beneficios de invertir en la construcción de modelos cuantitativos. Cuando todas las partes interesadas son capaces de comprender una estructura de modelo común, los debates y las discusiones a menudo se centrarán más directamente en supuestos específicos, pueden reducir la "conversación cruzada" y, por lo tanto, conducir a interacciones más productivas dentro de la organización. El diagrama de influencia sirve como una representación gráfica que puede ayudar a que los modelos sean accesibles para personas en diferentes niveles.
Matrices multidimensionales inteligentes
Analytica usa objetos de índice para rastrear las dimensiones de matrices multidimensionales. Un objeto de índice tiene un nombre y una lista de elementos. Cuando se combinan dos valores multidimensionales, por ejemplo, en una expresión como
Profit = Revenue − Expenses
donde los ingresos y los gastos son multidimensionales, Analytica repite el cálculo de beneficios en cada dimensión, pero reconoce cuándo ocurre la misma dimensión en ambos valores y la trata como la misma dimensión durante el cálculo, en un proceso llamado abstracción de matriz inteligente . A diferencia de la mayoría de los lenguajes de programación, no existe un orden inherente a las dimensiones en una matriz multidimensional. Esto evita fórmulas duplicadas y bucles FOR explícitos, ambas fuentes comunes de errores de modelado. Las expresiones simplificadas que son posibles gracias a la abstracción de matrices inteligente permiten que el modelo sea más accesible, interpretable y transparente.
Otra consecuencia de la abstracción de matrices inteligente es que se pueden introducir o eliminar nuevas dimensiones de un modelo existente, sin requerir cambios en la estructura del modelo o cambios en las definiciones de las variables. Por ejemplo, al crear un modelo, el constructor del modelo puede asumir que una variable en particular, por ejemplo , discount_rate , contiene un solo número. Más tarde, después de construir un modelo, un usuario puede reemplazar el número único con una tabla de números, tal vez discount_rate desglosado por País y por Economic_scenario . Estas nuevas divisiones pueden reflejar el hecho de que la tasa de descuento efectiva no es la misma para las divisiones internacionales de una empresa, y que diferentes tasas son aplicables a diferentes escenarios hipotéticos. Analytica propaga automáticamente estas nuevas dimensiones a cualquier resultado que dependa de discount_rate , por ejemplo, el resultado del valor actual neto se volverá multidimensional y contendrá estas nuevas dimensiones. En esencia, Analytica repite el mismo cálculo utilizando la tasa de descuento para cada combinación posible de País y Escenario_económico .
Esta flexibilidad es importante al explorar las compensaciones de cálculo entre el nivel de detalle, el tiempo de cálculo, los datos disponibles y el tamaño o dimensionalidad general de los espacios paramétricos. Tales ajustes son comunes después de los modelos han sido totalmente construida como una forma de explorar qué pasaría si los escenarios y las relaciones generales entre las variables.
Análisis de incertidumbre
La incorporación de la incertidumbre en los resultados del modelo ayuda a proporcionar proyecciones más realistas e informativas. Las cantidades inciertas en Analytica se pueden especificar mediante una función de distribución . Cuando se evalúan, las distribuciones se muestrean utilizando el hipercubo latino o el muestreo de Monte Carlo , y las muestras se propagan a través de los cálculos a los resultados. La distribución de resultados de muestra y las estadísticas resumidas se pueden ver directamente ( media , bandas de fractiles , función de densidad de probabilidad (PDF), función de distribución acumulativa (CDF)), Analytica admite el análisis de decisiones colaborativas y la gestión de probabilidades mediante el uso de SIPMath (tm) estándar. [2] [3]
Modelado de dinámica de sistemas
La dinámica de sistemas es un enfoque para simular el comportamiento de sistemas complejos a lo largo del tiempo. Se ocupa de los bucles de retroalimentación y los retrasos en el comportamiento de todo el sistema. La función Dynamic () en Analytica permite la definición de variables con dependencias cíclicas, como ciclos de retroalimentación. Expande la notación del diagrama de influencia , que normalmente no permite ciclos. Al menos un enlace en cada ciclo incluye un desfase de tiempo, representado como una flecha de influencia gris para distinguirlo de las flechas negras estándar sin desfases de tiempo.
Como lenguaje de programación
Analytica incluye un lenguaje general de operadores y funciones para expresar relaciones matemáticas entre variables. Los usuarios pueden definir funciones y bibliotecas para ampliar el lenguaje.
Analytica tiene varias características como lenguaje de programación diseñado para facilitar su uso para el modelado cuantitativo: es un lenguaje de programación visual , donde los usuarios ven programas (o "modelos") como diagramas de influencia , que crean y editan visualmente agregando y vinculando nodos. Es un lenguaje declarativo , lo que significa que un modelo declara una definición para cada variable sin especificar una secuencia de ejecución como lo requieren los lenguajes imperativos convencionales . Analytica determina una secuencia de ejecución correcta y eficiente utilizando el gráfico de dependencia. Es un lenguaje funcional referencialmente transparente , en el que la ejecución de funciones y variables no tiene efectos secundarios, es decir, el cambio de otras variables. Analytica es un lenguaje de programación de matrices , donde las operaciones y funciones se generalizan para trabajar en matrices multidimensionales.
Aplicaciones de Analytica
Analytica se ha utilizado para análisis de políticas , modelado de negocios y análisis de riesgos . [4] Las áreas en las que se ha aplicado Analytica incluyen energía, [5] [6] [7] [8] [9] [10] salud y productos farmacéuticos, [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] análisis de políticas de emisiones y riesgos ambientales, [27] [28] [29] [ 30] [31] [32] [33] [34] [35] manejo de la vida silvestre , [36] [37] [38] [39] ecología, [40] [41] [42] [43] [44] [ 45] [46] cambio climático, [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] tecnología y defensa, [57] [58] [59 ] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] planificación financiera estratégica, [75] [76] Planificación de I + D y gestión de carteras, [77] [78] [79] servicios financieros , aeroespacial , [80] fabricación [81] y evaluación del impacto sobre la salud ambiental. [82]
Ediciones
El software Analytica se ejecuta en sistemas operativos Microsoft Windows . Analytica Free 101 está disponible de forma gratuita y le permite crear modelos de hasta 101 objetos de usuario. También le permite ejecutar, cambiar entradas pero no modificar la estructura de modelos de cualquier tamaño. Analytica Professional, Enterprise, Optimizer son ediciones de escritorio con niveles crecientes de funcionalidad. Analytica Cloud Platform permite a los usuarios compartir modelos a través de un servidor y ejecutarlos a través de un navegador web. Analytica 5.4 se lanzó en junio de 2020.
Historia
El predecesor de Analytica, llamado Demos , [83] surgió de la investigación sobre herramientas para el análisis de políticas realizada por Max Henrion como estudiante de doctorado y luego profesor en la Universidad Carnegie Mellon entre 1979 y 1990. Henrion fundó Lumina Decision Systems en 1991 con Brian Arnold. Lumina continuó desarrollando el software y aplicándolo a aplicaciones de análisis de políticas públicas y ambientales. Lumina lanzó Analytica por primera vez como producto en 1996.
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enlaces externos
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