Анализ CRUZ был разработан с целью облегчения принятия управленческих решений, когда речь идет о переменных, связанных с бизнесом, или политических решений, когда речь идет об экономических переменных. Этот тип анализа направлен на предоставление информации лицу, принимающему решение, о влиянии выбранного события на поведение скорости роста переменной интереса с разбивкой по ранее определенным наблюдениям.
Отправной точкой анализа CRUZ является фокусирование на событии, которое, по оценкам, априори окажет значительное влияние на ранее идентифицированную переменную. Такое событие должно выражать свое влияние на темп роста процентной переменной. Эти показатели являются сырьем для анализа CRUZ. Этот анализ фокусируется на графе, называемом графом CROSS, конструкция и применение которого разбиты ниже.
1.- График CRUZ
Поскольку темпы роста могут представлять как положительные, так и отрицательные значения, они расположены на графике CRUZ, который состоит из четырех квадрантов. Наблюдения, скорость роста которых принимала положительные значения как до, так и после события, находятся в первом квадранте. Во втором квадранте наблюдаются наблюдения, скорость роста которых была положительной в период до события и отрицательной в период после события. В третьем квадранте расположены наблюдения, у которых темпы роста были отрицательными как до, так и после выбранного события. Наконец, в четвертом квадранте находятся наблюдения, которые представили отрицательные темпы роста на этапе до события и положительные темпы роста на этапе после события.
1.1 Квадрант по анализу квадрантов
Выбранное событие должно оказывать дифференцированное влияние на темпы роста переменной, в результате наблюдения будут располагаться в одном из четырех квадрантов. Наблюдение, расположенное в квадранте 1, означает, что наблюдение уже показало положительную скорость роста до события, а после события наблюдение продолжало демонстрировать положительную скорость роста, поэтому можно утверждать, что воздействие события на элементы этого квадранта Это могло быть светом. Во втором квадранте позиционируются темпы роста переменной, которая имела положительную скорость до события и отрицательную скорость после события, следовательно, комментарий о том, что событие оказало негативное влияние на поведение, связанное со скоростью роста контрольного наблюдения.В третьем квадранте находятся наблюдения того, что как до, так и после события имели отрицательную скорость роста, это означает, что событие не оказало влияния на поведение скорости роста, соответствующей наблюдению интереса. Наконец, в четвертом квадранте позиционируются наблюдения о том, что до события были отрицательные темпы роста, а после событий - положительные. Это означает, что интересующее событие существенно изменило поведение наблюдений.Наконец, в четвертом квадранте позиционируются наблюдения о том, что до события были отрицательные темпы роста, а после событий - положительные. Это означает, что интересующее событие существенно изменило поведение наблюдений.Наконец, в четвертом квадранте позиционируются наблюдения о том, что до события были отрицательные темпы роста, а после событий - положительные. Это означает, что интересующее событие существенно изменило поведение наблюдений.
Учитывая важность событий для принятия решений, анализ CRUZ является актуальным при выводе выводов из анализа. Таким образом, наблюдения, которые находятся в квадранте номер четыре, являются теми, которые сделали большую часть события. В то время как наблюдения, расположенные в квадранте номер три, начались с плохой производительности, и сказано, что событие не оказало влияния на это использование. Наконец, наблюдения во втором квадранте оказали негативное влияние на данное событие, так как они были получены в результате положительных результатов, поэтому необходимо исследовать, что произошло с этими наблюдениями. Из наблюдений, расположенных в четвертом квадранте, делается вывод о том, что это событие смогло повысить эффективность, которую они демонстрировали.
2. Пример анализа CROSS
Этот раздел иллюстрирует анализ CRUZ. Представленная ситуация представляет собой приложение административного типа внутри компании: выбранное мероприятие является тренингом для отдела продаж, который состоит из 20 продавцов. Ключевой переменной являются уровни продаж, о которых каждый из них сообщает еженедельно. Период перед соревнованиями - две недели (две недели) до тренировочного курса, период после соревнований - две недели после обучения. Темпы роста рассчитаны и нанесены на диаграмму рассеяния, и оттуда вы можете увидеть квадрант, в котором продавцы попадают в соответствии с их результатами продаж.
Практическое упражнение в Excel
