#история 

Клиодинамика — междисциплинарная область исследований, сфокусированная на математическом моделировании социально-исторических процессов. По сути это направление науки, выросшее из клиометрики, и использует математические методы, в том числе статистику, для выявления исторических закономерностей.  
Главный популяризатор этой молодой науки - Петр Валентинович Турчин, он же автор более 200 трудов в области популяционной динамики и математического моделирования исторической динамики. В статье вы можете узнать больше 
https://postnauka.ru/faq/10717

#статистика 

Оценка качества классификационных моделей — сложная и трудоемкая задача. Сначала аналитик оценивает робастность классификационной модели с помощью таких средств, как AIC-BIC, площадь под ROC-кривой, критерий согласия Колмогорова-Смирнова и др. Следующим логическим шагом является оценка точности модели. Чтобы понять, почему эта задача является достаточно сложной, в статье по ссылке автор рассматривает модели. 
 
http://datareview.info/article/luchshaya-metrika-dlya-ocenki-tochnosti-klassifikacionnyx-modelej/

#SAMSONOWAandPartners #открытыеинновации #openinnovation #rnd 
 
Что лучше при работе с инновациями: использовать только внутренние ресурсы фирмы или открыть процесс разработки для внешних партнеров? Что важнее: защитить свою интеллектуальную собственность или в сотрудничестве разработать абсолютно новые продукты? 
 
 
Сегодня современные компании все чаще выбирают второй путь. Модель открытых инноваций позволяет работать на стыке нескольких дисциплин и задействовать людей вне зависимости от места их работы. Вы сможете соединить разрозненные ресурсы и получить качественно лучший результат. 
 
 
Как устроена модель открытых инноваций? В чем ее сильные и слабые стороны? Как реальные проекты работают с открытыми инновациями? 
Ответы на эти вопросы Вы найдете в новой статье от экспертов SAMSONOWA & Partners. 
 
https://www.samsonowa.com/ru/2020/07/27/open-for-innovation/

#история  

15 октября 1926 в Ташкенте родился Генрих Саулович Альтшуллер, автор ТРИЗ—ТРТС (теории решения изобретательских задач — теории развития технических систем) и ТРТЛ (теории развития творческой личности). 
В 1946-48 г.г. главной целью его жизни стала разработка ТРИЗ (теории решения изобретательских задач). Основной постулат ТРИЗ-ТРТС: технические системы развиваются по определенным законам, эти законы можно выявить и использовать для создания алгоритма решения изобретательских задач. Созданию и совершенствованию ТРИЗ-ТРТС, а в конечном счете, созданию теории сильного мышления, Г.С. Альтшуллер посвятил свою жизнь - около 50 лет. 
Занятия по ТРИЗ он вёл с 1948 года. В эти годы им уже была сформулирована идея выявления и преодоления ТП (технического противоречия), выявлены некоторые закономерности (в частности то, что теперь называют переходом в надсистему, а также закон согласования ритмики) и приемы (один из первых - изменение агрегатного состояния), использовались некоторые химэфекты: применение сильных окислителей, ВВ, появился информфонд. 
В 1956 году в журнале “Вопросы психологии” вышла первая статья с изложением основ ТРИЗ. Главная мысль – техника развивается по объективным законам, которые надо изучать. Любая изобретательская задача – это выявление и разрешение противоречия. 
Очень много Г.С. Альтшуллер сделал для организации ТРИЗ-движения, объединяющего всех, кто использует ТРИЗ. В 1989 году была создана Всесоюзная Ассоциация ТРИЗ. Президентом Ассоциации был избран Г.С. Альтшуллер.

#статья #маркетинг 

Цель автора данной статьи показать, что маркетинг, направленный на детскую аудиторию, способствует эпидемии ожирения в США. Для этого был проведен эксперимент по исследованию вкусовых предпочтений детей. Целью этого эксперимента ставился ответ на вопрос: влияет ли маркетинг на вкусовое восприятие детей? В качестве источника воздействия маркетинга был выбран Макдоналдс, как крупнейший рекламодатель в США среди ресторанов быстрого питания. 
 
https://analytera.ru/about/stati/vozdejstvie-brendinga-setej-bystrogo-pitaniya-na-v/

#статья #DMAIC #управление_процессами 

Этапы улучшения качества процессов 
Чтобы приступить к улучшениям, надо осознать, что улучшения – это путь (процесс), который состоит из определенных этапов. Очень многие инициативы по улучшениям были загублены только от того, что менеджеры не могли осязать необходимые действия для улучшения качества процесса. 
https://analytera.ru/about/stati/etapy-uluchsheniya-kachestva-processov/

#триз 

ТРИЗ сверху вниз. Откуда же берутся задачи? 
  
В прошлом посте от 08.10.2020 https://t.me/analytera/144  был задан вопрос про переход от "реальностей этого мира" к тем задачам, которые учит решать классическая ТРИЗ. Отвечаю на него. С примером из опыта. Поехали! 
Задача: Крупная компания ищет стартап, чтобы, купив его, выйти на рынок бытовых сушилок для обуви. 
Казалось бы, понятная бизнес-задача. Сформулируй критерии для бенчмаркинга, проведи хороший поиск, отбери себе несколько компаний, что разработали и уже предлагают технологию сушки в быту. Пересчитай экономику по-своему, проведи все юридические и экономические проверки, сделай прогноз рынка.... И принимай себе решение о покупке. 
Ну, и какое же это имеет отношение к тому, что говорил Альтшуллер про конфликтующую пару инструмент-изделие, про противоречия, про ЗРТС? 
Сегодня пример про ЗРТС. И про правильный бенчмаркинг. Как и положено - сравниваем несколько систем, заносим оценки по важным критериям в таблицу. И один из таких критериев - эффективность сушки обуви. 
Вот тут и потребуется нам понятие S-образной кривой и пределов развития. Почему? Дело в том, что для пользователя эффективность сушки обуви важна сегодня в том устройстве, что уже куплено и работает. А для нашего Заказчика-покупателя технологии важно, насколько эта эффективность может быть повышена в будущем, когда купленный старт-ап с новыми силами возьмется свою разработку "дожимать". 
И тогда к сравнению технологий требуется добавить еще один пункт - запас потенциала развития технологии по параметру "эффективность". Выясняется (см.картинку внизу поста), что одна технология - впитыватель влаги - сможет перегнать остальные, а те уже близки к своим пределам развития, находятся на 3-ем этапе. 
Фокус внимания при таком анализе: Характеристики ценности (MPV - Main Parameters of Value, про них писал вот тут: 25.06.2020 https://t.me/analytera/42) именно для нескольких (!) заинтересованных сторон. В ситуации покупки старт-ап'а потенциал развития технологии - интерес только Заказчика-покупателя, а эффективность сушки сегодня - интерес, скорее, пользователя. Конечно, потенциал развития - не единственный критерий, но на принятие решения о покупке компании он точно повлиял. 
Всем успехов и системного взгляда на жизнь! 
 
- Станислав Колчанов, консультант по ТРИЗ ЦСТ Analytera

#инженер_аналитик 
 
Аналитические навыки входят сегодня в практически обязательный набор компетенций современного инженера. Моделирование процессов и прогнозирование, технологические сравнения и расстановка приоритетов, визуализация данных и презентация решений. Без этих навыков развитие специалиста не представляется возможным. Мы планируем опубликовать серию постов о развитии аналитических компетенций у сотрудников инженерных специальностей под тегом #инженер_аналитик. В этих постах будет описываться наша комплексная программа обучения в одноименным названием, в которой мы собрали весь набор знаний и навыков в инженерной области, которым должен обладать перспективный специалист. 
 
Больше информации по видению необходимых инженеру компетенций вы сможете получить, посмотрев наш вебинар.  
https://www.youtube.com/watch?v=dcuUXfkkKmI&feature=youtu.be

#вебинар #прогнозирование #machine_learning 

Предсказание поведения контролируемых параметров – одна из самых актуальных задач, возникающих на производстве. Сложность подобной задачи вызвана многообразием факторов и условий, при которых протекает процесс. На сегодняшний день существует достаточно много различных подходов, позволяющих решить задачу предсказания (прогнозирования), в том числе и с помощью современных методов машинного обучения (Machine Learning). На нашем канале на youtube вы можете посмотреть вебинар с кратким обзором методов машинного обучения. В нем же рассмотрен кейс - определение ожидаемых значений контролируемого параметра на основе линейной регрессионной модели. 
Ведущий - эксперт, тренер Анна Монахова. 
https://www.youtube.com/watch?v=HrVr7Q4pJVY&list=PL4DoKxTcB8CDDr_VC00qpiNicgvnoaI7t&index=9

Добрый день, коллеги!

ЦСТ Analytera приглашает принять участие в IV Конференции "R&D ПромКом 2021"в сфере промышленности, коммерции и услуг, которая пройдет 17-19 февраля 2021 г. https://rnd-conference.ru/
Конференция пройдет в формате онлайн.

Традиционные вопросы Конференции:
- инструменты и методики для промышленного и коммерческого R&D\НИОКР;
- оптимизация и повышение эффективности R&D;
- управление интеллектуальной собственностью;
- методики оптимизации экспериментов;
- работа с персоналом;
- практическое управление проектами R&D\НИОКР на всем пути процессов – от принятия первичных решений до внедрения новых продуктов на производство и работы с обратной связью.

Формат «онлайн» позволил нам привлечь спикеров, которым раньше было сложно принимать участие в оффлайн-мероприятиях. Мы готовы представить вам в числе спикеров Конференции специалистов-практиков, представителей крупнейших производственных компаний России, которые расскажут о деталях производственных процессов и тех самых "мелочах", которые и составляют суть работы по созданию и запуску продукта в массовое производство. И также, учитывая пожелание участников прошлых конференций, мы расширили блок ТРИЗ.

С программой конференции и отзывами о проведении прошлых мероприятий вы можете ознакомиться на сайте Конференции. Программа будет актуализироваться и дополняться.
По вопросам участия:
тел.: 8 (812) 667-88-98, Волосатый Максим Игоревич, orgcom@analytera.ru. 

Неизменно надеясь быть полезными.
С уважением, команда Центр Статистических Технологий – Analytera

#статья #маркетинг #прогнозирование_продаж
 
Немного устаревшая по терминологии, но по-прежнему актуальная и интересная с точки зрения аналитики статья. 

"В магазине цены завышены". "В магазине цены занижены". Как повлиять на восприятие покупателя с помощью изменения ассортимента? 

Зададимся следующим вопросом: какую стратегию следует использовать торговой компании, рекламируя продукцию, которая, вообще говоря, продается и у компаний-конкурентов. Чем больше продавцов на рынке, – тем сильнее позиции покупателя, и тем ниже цена, по которой происходят сделки – с этим утверждением трудно спорить. В последние годы, развитие СМИ и, в особенности Internet сделало процесс поиска "оптимального" предложения по критерию "цена" делом нескольких минут, тем самым, еще больше ослабив позиции продавцов и сделав проблему еще более актуальной... 
https://analytera.ru/about/stati/v-magazine-ceny-zavysheny-v-magazine-ceny-zanizhen/

#триз 
ТРИЗ сверху вниз. Такие разные компоненты надсистемы. 
  
Хочу сфокусировать внимание аудитории на ситуации постановки большой задачи, которорую мы кидаемся решать, тут же придумываем красивую концепцию и давай ее реализовывать! Зачастую забывается, что в решении этой задачи заинтересованных сторон несколько, и у этих сторон есть свои "пожелания" к развитию ситуации, к будущему решению... 
Для каждой стороны уже сейчас есть та "боль", которую необходимо закрыть придуманный нами концепцией. И наше решение должно дать в будущем каждой стороне ее ценность.  
Эта история все также про MPV от разных участников и про как эти требования перевести в решательные инструменты ТРИЗ. Итак: 
Сервисные центры обслуживают коммерческие автомобили. И конечно, хотят улучшить свое обслуживание. Но вот ключевые параметры ценности (MPV) самих сервисников противоречит пожеланием другой стороны - пользователя автомобиля. Потенциально конфликтующие MPV оказались следующие: 
• Клиенту важно снизить время простоев авто в ремонте, 
• Сервисному центру важно заработать на запчастях и работах. 
После "долгих и кровопролитных боев" с сервисными специалистами получится всего несколько противоречий, например, таких:  
Противоречие первое: 
Если иметь большой объем запчастей в сервисе, то можно снизить время ожидания ремонта, но для этого требуется содержать большой склад, а это - затраты на хранение; Если же такого объема запчастей не иметь, то время ожидания ремонта растягивается, но и затраты на хранение низкие. 
Задача: Как сократить время ожидания ремонта, не имея на складе полный комплект запасных частей (в идеале - не имея склада)? Или - Как сократить затраты на хранение (не иметь склада), не увеличивая время ожидания ремонта? 
  
Противоречие второе: 
Если заказывать запчасти по факту поломки, то не требуется их хранение на складе, но ждать доставку долго, и авто простаивает; Если накапливать запчасти заранее и хранить их, то время доставки з.ч. не увеличивает простой авто, но их необходимо складировать - затраты. 
Задача: Как исключить простой автомобиля в ожидании доставки и при этом не заниматься складированием запчастей? 
  
Противоречие третье: 
Если проводить полную диагностику автомобиля ежедневно, то можно лучше предсказывать поломки, но такая диагностика затратна; Если проводить диагностику редко, то поломки предсказывать труднее, но и затрат минимум. 
Задача: Как предсказать поломку вообще без затрат времени на диагностику? 
  
Частичные и компромиссные решения уже есть на рынке, однако ж противоречия обостряются: клиенты все сильнее не хотят ждать запчастей, сервис все больше хочет сокращать затраты... 
Всем, кто желает поупражняться в решениях даю наводки на принципы разрешения выше перечисленных противоречий: №10 - предварительного действия, №22 - вред в пользу, №16 - частичного или избыточного решения, №1 - дробления, №15 - динамичности. Пояснения и примеры можно взять на сайте Альтшуллера (https://www.altshuller.ru/triz/technique1.asp). Только технические идеи и примеры вам придется преломить в бизнес-плоскость, попробуйте! Моя же задача была показать переход от требований надсистемы, разных ее участников к решательным инструментам ТРИЗ. 
  
Всем желаю разумного творчества! 
 
- Станислав Колчанов, консультант по ТРИЗ ЦСТ Analytera

#статья #маркетинг 

Методология сегментации потребителей на основе анализа потребительских ценностей с использованием ЕМ алгоритма, линейного и логистического регрессионного анализа 
https://analytera.ru/about/stati/metodologiya-segmentacii-potrebitelej-na-osnove-an/

#новости #программы_Analytera

Добрый день, коллеги!
Центр Статистических Технологий – Analytera предлагает вашему вниманию пул обучающих программ.
Программы обучения, рассчитанные на долгий период, позволяют полностью подготовить ваших специалистов в области аналитических компетенций, и значительно повысить уровень их возможностей при работе с производственной информацией.
По итогу обучения ваши специалисты пройдут сертификацию по стандарту Analytera. В дальнейшем сертификация будет доступна постоянно.
В марте 2021 года мы приглашаем вас начать обучение по следующим программам:
1. «Инженер-аналитик» 
Оптимальный набор аналитических компетенций и практических инструментов
производственной аналитики современного инженера. Программа включает в себя все необходимые инструменты из концепций повышения эффективности SixSigma, LEAN, TOC.
2. «Аналитические Компетенции Руководителя (АКР)» 
Универсальный набор практических инструментов производственной и коммерческой
аналитики для широкого спектра руководителей различных отраслей, позволяющий руководителю максимально полно использовать информацию, находящуюся в его
распоряжении.
3. «Прогнозист» 
Программа подготовки профессиональных прогнозистов. Полный набор инструментов и навыков в области прогнозирования, планирования и S&OP.
4. «Инженер-исследователь» 
Максимально полная модель аналитических компетенций и практических инструментов производственной аналитики современного инженера на сегодняшний день в России. В программе представлены инструменты всех концепций повышения эффективности, действующие на данный момент - SixSigma, LEAN, TOC, ТРИЗ.
5. «Программа подготовки аналитиков высшего уровня «Эксперт»
Модель комплексного повышения квалификации в области прикладной аналитики для руководителей и перспективных специалистов. Оптимально для сотрудников кадрового резерва. Формирование прочной базы знаний для развития в направлении аналитического управления, цифровой трансформации и реинжиниринга процессов. Выпускники Программы могут браться за решение задач современного бизнеса любого уровня сложности.

Все программы обучения и сертификации также доступны в корпоративных вариантах. Для получения информации и презентаций каждой из программ напишите на info@analytera.ru

#вебинар #АКР #Егоров

Аналитические Компетенции Руководителя. Вебинар.

Простые задачи остались в прошлом. Серьезные прорывы в стратегии, продажах, маркетинге, производстве, логистике, финансах возможны только на основе совершенно иных управленческих навыков. Цифры, графики, отчеты, конфликты, потоки разнородной информации, постоянные изменения, KPI… Новые времена – новые подходы. В век цифровых технологий стучится век цифрового управления. Сложность задач, помноженная на высокую неопределенность и конфликтность, требует от руководителей именно аналитических компетенций. Что такое аналитические компетенции руководителя? Какие навыки нужно развивать? Как и чему учиться? Какие разновидности аналитических задач существуют? И как подобрать адекватный инструмент решения? Об этом расскажет ведущий вебинара.
Ведущий - руководитель научной части Analytera, директор «Центр Статистических Технологий» - Егоров Артём Михайлович.
https://www.youtube.com/watch?v=fx5jCAdjwrs&list=PL4DoKxTcB8CDDr_VC00qpiNicgvnoaI7t&index=29

#история

Герман Конринг - основоположник описательной статистики.

Будучи видным государственным деятелем, Конринг увлекался государствоведением. Государствоведение часто называлось описательной школой статистики, одним из основателей которой был Конринг. Представители этой школы считали, что статистика является наукой, задача которой - систематизированное описание государственных достопримечательностей. Статистика рассматривалась как общественная наука о социальных, правовых и хозяйственных аспектах государства.
Конринг начал читать лекции по государствоведению в университете Гельминпадте с 1660 г. В них впервые систематизировались описания стран и народов, были выделены «достопримечательности», которые, по мнению Конринга, влияют на благосостояние государств. Одной из основных «достопримечательностей» Конринг считал народонаселение страны. 
В 1675г. под его руководством был издан первый учебник по статистике государств.
 

#статья #прогнозирование 

Практические аспекты прогнозирования временных рядов: что делать, если более 30% времени спрос на позицию не предъявляется вообще. 

Компании, работающие с широкой номенклатурой, почти всегда имеют в своем ассортименте позиции, обладающие заявленной характеристикой. Важно обратить внимание на то, что речь не идет о товарах сезонного спроса. Рассматриваются позиции, по которым спрос ведет себя нестабильно в том смысле, что достаточно часто он отсутствует совсем и дело вовсе не в сезонных факторах... 
https://analytera.ru/about/stati/prakticheskie-aspekty-prognozirovaniya-vremennyh-r/

#статья #прогнозирование  

О том, как оценить адекватность прогнозных интервалов 

Мы предлагаем вам ознакомиться со статьей эксперта в области статистических методов в прогнозировании и спикера прошедшей Конференции прогнозирование и планирование 2020 Ивана Светунькова.  
“Некоторые люди считают, что главная идея прогнозирования заключается в том, чтобы как можно более точно предсказать будущее. У меня для них плохие новости. На самом деле главная идея прогнозирования заключается в уменьшении неопределённости относительно будущего. Ведь, будущее не предопределено, мы никогда не знаем, что именно произойдёт, когда и как. Но с помощью методов прогнозирования мы можем хотя бы сказать, чего не стоит ждать и очертить область, в которой, вероятно, событие произойдёт…” 
https://forecasting.svetunkov.ru/2019/10/18/o-tom-kak-ocenit-adekvatnost-prognoznyh-intervalov/

#триз 

ТРИЗ сверху вниз. Как не сконфигурировать покупателя. 

Волею судеб я столкнулся с сервисом от авто-дилера "Конфигуратор автомобиля". Называть марку не буду - у нас здесь не рекламная площадка, но скажу, что авто было легковое и премиум класса. 
К вопросу откуда берутся задачи для решений по классическим учебникам ТРИЗ. Итак, дана система "Конфигуратор авто". Это - он-лайн сервис, привязанный к конкретной марке автомобиля, владелец сервиса конкретный дилер (обычно). 
Главная полезная функция (ГПФ): информировать потенциального покупателя. И не больше! Объектом функции является потенциальный покупатель. Параметры выполнения ГПФ: степень совпадения информации, выданной сервисом, с образом, спрятанным в голове объекта ГПФ. 
Запишем ГПФ по всем правилам: информировать покупателя путем демонстрации комбинаций из инфо-блоков, имеющихся в хранилище данных. 
Теперь, кто заинтересованные стороны в функционировании этого сервиса (стейкхолдеры)? Владельца бренда и программиста для простоты мы незаслуженно забудем, далее идут: дилерский центр (ДЦ) - владелец ресурса и его менеджеры по продажам, потенциальный покупатель. У каждого есть свои "ожидания" по этой системе – параметры ее ценности (КПЦ) для этого стейкхолдера. У дилера - процент «неучастия» менеджеров в холодных этапах продажи, проще говоря – экономия времени. У покупателя - гибкость во входных данных, простота/понятность интерфейса, вариативность выдачи результатов.  
Главная полезная функция выполняется хорошо, когда выдаваемые результаты близки к тому, что он хотел бы обсудить подробнее с менеджером и в конечном счете – оформить покупку. И вот оно противоречие: 
1 Если выдавать в результатах все возможные конфигурации, даже отсутствующие сегодня в данном ДЦ, это повысит процент совпадения с образом у покупателя и доведет его до обращения в этот ДЦ, но увеличит нагрузку на менеджеров.  
2 Если же выдавать только те конфигурации, что можно купить сейчас (только «авто в наличии»), то загрузка менеджеров не увеличится, но и покупатель выходит из сервиса и направляется в другой ДЦ. 
Выбираем то противоречие, где подразумевается лучшее выполнение ГПФ, т.е. первое. Задача: как при демонстрации даже отсутствующих конфигураций авто, снизить нагрузку на менеджера, сохранив большое число обращений в ДЦ? 
Поискав решения по матрице Альтшуллера и приемам разрешения противоречий, получим несколько направлений как на short-term, так и на long-term перспективы. Если же добавить КПЦ владельца бренда, ограничения ресурсов программиста и стратегические задачи дилера, типа - повысить техническую грамотность специалистов или снизить затраты на гарантийное обслуживание авто, то простым пересечением этих задач с появившимися направлениями развития конфигуратора получим весьма приличный инновационный roadmap. 

Желаю всем, стоя на земле обеими ногами, помнить и о больших целях впереди! 
- Станислав Колчанов, консультант по ТРИЗ ЦСТ Analytera

#вебинар #SixSigma #Егоров 

Повышение скорости работы команд по улучшениям LeanSixSigma. Вебинар. 

Работа команд по улучшению качества и производительности (в рамках проектов SixSigma, Lean и аналогичных) идеально выглядит только в рекламных буклетах. Тяжелые совместные обсуждения, недостаток времени, лишние эмоции и конфликты внутри команд по улучшением часто приводят к отрицательным результатам. Как преодолеть "командные проблемы"? Как повысить эффективность совместной работы? Ответы вы узнаете, посмотрев вебинар.  
Ведущий - руководитель научной части Analytera, директор «Центр Статистических Технологий» - Егоров Артём Михайлович. 
https://www.youtube.com/watch?v=jc6KKqiNKNs&list=PL4DoKxTcB8CDDr_VC00qpiNicgvnoaI7t&index=34