Analytica (software) - Analytica (software)
| Desenvolvedor (s) | Sistemas de Decisão Lumina |
|---|---|
| lançamento inicial | 16 de janeiro de 1992 |
| Escrito em | C ++ |
| Sistema operacional | janelas |
| Plataforma | IA-32 , x64 |
| Disponível em | inglês |
| Modelo | Software de tomada de decisão |
| Licença | Software proprietário comercial |
| Local na rede Internet | www |
Analytica é um pacote de software visual desenvolvido pela Lumina Decision Systems para criar, analisar e comunicar modelos de decisão quantitativos. Ele combina diagramas de influência hierárquica para criação visual e visualização de modelos, matrizes inteligentes para trabalhar com dados multidimensionais, simulação de Monte Carlo para análise de risco e incerteza e otimização , incluindo programação linear e não linear. Seu desenho, especialmente seus diagramas de influência e tratamento da incerteza, é baseado em ideias do campo da análise de decisão . Como uma linguagem de computador, combina uma estrutura declarativa (não procedimental) para transparência referencial, abstração de array e manutenção automática de dependência para sequenciamento eficiente de computação.
Diagramas de influência hierárquica
Os modelos Analytica são organizados como diagramas de influência . Variáveis (e outros objetos) aparecem como nós de várias formas em um diagrama, conectados por setas que fornecem uma representação visual das dependências. Os diagramas de influência Analytica podem ser hierárquicos, nos quais um único nó de módulo em um diagrama representa um submodelo inteiro.
Os diagramas de influência hierárquica no Analytica servem como uma ferramenta organizacional chave. Porque o layout visual de um diagrama de influência corresponde a essas habilidades humanas naturais tanto espacialmente quanto no nível de abstração, as pessoas são capazes de assimilar muito mais informações sobre a estrutura e organização de um modelo do que seria possível com menos paradigmas visuais, como planilhas e expressões matemáticas . Gerenciar a estrutura e a organização de um modelo grande pode ser uma parte significativa do processo de modelagem, mas é substancialmente auxiliado pela visualização de diagramas de influência.
Os diagramas de influência também servem como ferramenta de comunicação. Uma vez que um modelo quantitativo foi criado e seus resultados finais calculados, geralmente é o caso que um entendimento de como os resultados são obtidos, e como várias suposições afetam os resultados, é muito mais importante do que os números específicos calculados. A capacidade de um público-alvo entender esses aspectos é crítica para a empresa de modelagem. A representação visual de um diagrama de influência comunica rapidamente um entendimento em um nível de abstração que normalmente é mais apropriado do que representações detalhadas, como expressões matemáticas ou fórmulas de células. Quando mais detalhes são desejados, os usuários podem fazer uma busca detalhada em níveis crescentes de detalhe, acelerados pela representação visual da estrutura do modelo.
A existência de um modelo facilmente compreensível e transparente apóia a comunicação e o debate dentro de uma organização, e esse efeito é um dos principais benefícios de se investir na construção de um modelo quantitativo. Quando todas as partes interessadas são capazes de compreender uma estrutura de modelo comum, os debates e as discussões geralmente se concentram mais diretamente em suposições específicas, podem reduzir a "conversa cruzada" e, portanto, levar a interações mais produtivas dentro da organização. O diagrama de influência serve como uma representação gráfica que pode ajudar a tornar os modelos acessíveis a pessoas em diferentes níveis.
Matrizes multidimensionais inteligentes
Analytica usa objetos de índice para rastrear as dimensões de matrizes multidimensionais. Um objeto de índice possui um nome e uma lista de elementos. Quando dois valores multidimensionais são combinados, por exemplo, em uma expressão como
Profit = Revenue − Expenses
onde Receitas e Despesas são multidimensionais, a Analytica repete o cálculo do lucro sobre cada dimensão, mas reconhece quando a mesma dimensão ocorre em ambos os valores e a trata como a mesma dimensão durante o cálculo, em um processo denominado abstração de array inteligente . Ao contrário da maioria das linguagens de programação, não há ordenação inerente às dimensões em uma matriz multidimensional. Isso evita fórmulas duplicadas e loops FOR explícitos, ambas fontes comuns de erros de modelagem. As expressões simplificadas possibilitadas pela abstração de array inteligente permitem que o modelo seja mais acessível, interpretável e transparente.
Outra consequência da abstração de matriz inteligente é que novas dimensões podem ser introduzidas ou removidas de um modelo existente, sem exigir mudanças na estrutura do modelo ou mudanças nas definições de variáveis. Por exemplo, ao criar um modelo, o construtor de modelo pode assumir que uma determinada variável, por exemplo , discount_rate , contém um único número. Posteriormente, após construir um modelo, um usuário pode substituir o único número por uma tabela de números, talvez desconto_rate dividido por País e por cenário_econômico . Essas novas divisões podem refletir o fato de que a taxa de desconto efetiva não é a mesma para as divisões internacionais de uma empresa, e que diferentes taxas são aplicáveis a diferentes cenários hipotéticos. Analytica propaga automaticamente essas novas dimensões para quaisquer resultados que dependam de discount_rate , então, por exemplo, o resultado para o valor presente líquido se tornará multidimensional e conterá essas novas dimensões. Em essência, a Analytica repete o mesmo cálculo usando a taxa de desconto para cada combinação possível de País e Cenário_econômico .
Essa flexibilidade é importante ao explorar as compensações de computação entre o nível de detalhe, o tempo de computação, os dados disponíveis e o tamanho geral ou dimensionalidade dos espaços paramétricos. Tais ajustes são comuns após modelos foram totalmente construído como uma forma de explorar o que aconteceria se os cenários e as relações globais entre variáveis.
Análise de incerteza
Incorporar a incerteza nos resultados do modelo ajuda a fornecer projeções mais realistas e informativas. Quantidades incertas em Analytica podem ser especificadas usando uma função de distribuição . Quando avaliadas, as distribuições são amostradas usando hipercubo latino ou amostragem de Monte Carlo , e as amostras são propagadas por meio dos cálculos para os resultados. A distribuição de resultados amostrados e estatísticas resumidas podem então ser visualizadas diretamente ( média , bandas de fractil , função de densidade de probabilidade (PDF), função de distribuição cumulativa (CDF)), Analytica suporta análise de decisão colaborativa e gerenciamento de probabilidade através do uso do SIPMath (tm) padrão.
Modelagem de dinâmica de sistemas
A dinâmica do sistema é uma abordagem para simular o comportamento de sistemas complexos ao longo do tempo. Ele lida com ciclos de feedback e atrasos de tempo no comportamento de todo o sistema. A função Dynamic () em Analytica permite a definição de variáveis com dependências cíclicas, como loops de feedback. Ele expande a notação do diagrama de influência , que normalmente não permite ciclos. Pelo menos um link em cada ciclo inclui um intervalo de tempo, representado como uma seta de influência cinza para distingui-lo das setas pretas padrão sem intervalos de tempo.
Como uma linguagem de programação
Analytica inclui uma linguagem geral de operadores e funções para expressar relações matemáticas entre variáveis. Os usuários podem definir funções e bibliotecas para estender a linguagem.
Analytica tem vários recursos como uma linguagem de programação projetada para torná-la fácil de usar para modelagem quantitativa: É uma linguagem de programação visual , onde os usuários visualizam programas (ou "modelos") como diagramas de influência , que eles criam e editam visualmente adicionando e vinculando nós. É uma linguagem declarativa , o que significa que um modelo declara uma definição para cada variável sem especificar uma sequência de execução conforme exigido pelas linguagens imperativas convencionais . Analytica determina uma sequência de execução correta e eficiente usando o gráfico de dependência. É uma linguagem funcional referencialmente transparente , em que a execução de funções e variáveis não tem efeitos colaterais, ou seja, alterar outras variáveis. Analytica é uma linguagem de programação de array , onde operações e funções generalizam para trabalhar em arrays multidimensionais.
Aplicações da Analytica
Analytica foi usado para análise de políticas , modelagem de negócios e análise de risco . As áreas em que Analytica foi aplicada incluem energia, saúde e produtos farmacêuticos, risco ambiental e análise de política de emissões, gestão da vida selvagem , ecologia, mudança climática, tecnologia e defesa, planejamento financeiro estratégico, planejamento de P&D e gestão de portfólio, serviços financeiros , aeroespacial , manufatura e avaliação do impacto ambiental na saúde.
Edições
O software Analytica é executado em sistemas operacionais Microsoft Windows . Analytica Free 101 está disponível gratuitamente e permite construir modelos de até 101 objetos de usuário. Ele também permite que você execute, altere entradas, mas não modifique a estrutura de modelos de qualquer tamanho. Analytica Professional, Enterprise, Optimizer são edições de desktop com níveis crescentes de funcionalidade. A Analytica Cloud Platform permite aos usuários compartilhar modelos por meio de um servidor e executá-los por meio de um navegador da web. Analytica 5.4 foi lançado em junho de 2020.
História
O predecessor de Analytica, chamado Demos , cresceu a partir da pesquisa sobre ferramentas para análise de políticas por Max Henrion como aluno de doutorado e posteriormente professor na Carnegie Mellon University entre 1979 e 1990. Henrion fundou a Lumina Decision Systems em 1991 com Brian Arnold. A Lumina continuou a desenvolver o software e aplicá-lo em aplicativos de análise ambiental e de políticas públicas. A Lumina lançou o Analytica pela primeira vez como um produto em 1996.
