#вебинар #Егоров
Вводное видео к серии «Идеология аналитического развития бизнеса».
В настоящее время большинство бизнесов реагирует на вызовы ситуации не слишком успешно. Как дать толчок к реальному изменению ситуации? Как доказательно улучшать финансовые показатели за счет целенаправленных действий?
Серия «Аналитическое управление бизнесом» призвана ответить на эти вопросы.

https://www.youtube.com/watch?v=Nx9rjv2OFN8

#SAMSONOWAandPartners #storytelling

В чем сила историй?

Люди рассказывают истории с древнейших времен, используя для этого разные инструменты. Сначала это были рисунки на камнях, потом — слова, интонации, жесты. Истории повсюду: мы рассказываем их друзьям, читаем в книгах, видим на картинах и в фильмах. Мы любим истории, потому что они запоминаются и ими хочется делиться.
Давайте посмотрим на истории в бизнесе. Сами не задумываясь об этом, мы встречаемся с историями, когда слышим презентацию продукта или инвестиционный питч. Могут ли истории помочь нам в развитии новых идей, продвижении продуктов и увеличении продаж?

Читайте в новой статье от экспертов SAMSONOWA & Partners по ссылке:

https://www.samsonowa.com/ru/2021/03/22/what-is-the-power-of-a-story/

ТРИЗ. Переход в надсистему. Когда?

Если приглядеться к S-образной кривой, то самые очевидные, яркие точки, где случается переход в НС - это в конце первого и в начале третьего этапа. Прежде чем двигаться дальше, напомню формулировку:

Закономерность развития технических систем, заключающаяся в том, что в процессе развития по мере исчерпания внутренних ресурсов система объединяется с другими системами и продолжает свое развитие в надсистеме.

В посте https://t.me/analytera/68 можно найти примеры реализации этой закономерности, как для техники, так и для социальной сферы. Здесь же хочу сфокусироваться именно на этапах S-образной кривой (картинка внизу поста).
Итак, переход с первого этапа развития на второй это период выхода системы на рынок. Период, когда ГПФ молодой системы уже выполняется на приемлемом уровне, а окружение (мир) еще не готово "воспринимать её серьёзно". Обычно, тут требуется кто-то сильный / известный / мощный, кто скажет: этому юнцу можно доверять, я же вот доверяю!
С точки зрения новой системы получается партнерство, обычно "мезальянс", но всё ж полезный - выход в свет, возможность проявить себя, дотянуться до ресурсов, ранее недоступных. Проявляется это на нескольких уровнях. Технический уровень, например, паровые машины, установленные на парусных судах. Финансовый уровень: посмотрите на любой стартап - там команда разработчиков объединяется с инвестором, элементом другой системы и получает финансирование. Если же инвестор приносит не только деньги, но и стратегическое управление, маркетинговую экспертизу, то охватывается еще и организационный уровень.
Теперь посмотрим на окончание второго - начало третьего этапа S-образной кривой. Там - система, уже известная рынку и давно потребляющая специализированные ресурсы. В этот период она "озабочена" снижением издержек, выбросов, брака, хотя бы на 2-5-7%. При этом функционально она уже не сможет быть улучшена в разы по конкретному изначально заложенному параметру - сдерживает предел развития. И ее основная задача - удержаться на плаву, быть все еще привлекательной и, даже возможно, захватить новые сегменты рынка. Вот и случаются объединения с другими системами: с молодыми-перспективными, с сильными-давно-окрепшими. Дело доходит до объединения с антисистемами, совмещения в новом партнерстве противоположных функций.
Примеры (в той же последовательности). Обычные очки становятся основой (носителем, экраном) для технологий типа google glass. 100-летние аэростаты объединяются с 80-летними ДВС, причем у каждого к моменту встречи - ни один десяток лет коммерческого опыта. В итоге имеем рывок дирижаблестроения, новый виток в двигателестроении и воздухоплавании.
Из антисистем самый простой пример объединения - это карандаш со стирательной резинкой. А более изысканный - объединение защитной функции классической брони и разрушительной функции кумулятивного заряда в активную броню.
Конечно, поиск систем для удачных объединений происходит постоянно, но драйвером и залогом успеха такого поиска становится ясное понимание каких именно "ресурсов развития" не хватает, что именно искать в надсистеме.
Желаю всем успехов в поисках наилучших партнерств!
- Станислав Колчанов, консультант по ТРИЗ ЦСТ Analytera

#статья #статистика 

Параметрические и непараметрические статистические методы 
 
Статистические методы анализа данных опираются на математическую статистику как теоретическую базу. Эта наука прошла в своем развитии ряд этапов, которые отразились в методической и справочной литературе. Каждый следующий этап в определенном смысле отрицает предыдущий, и противоречия между этапами иногда создают трудности у лиц, начинающих заниматься анализом данных. Обсудим одну из трудностей - часто обсуждаемую проблему соотношения параметрических и непараметрических статистических методов. 
 
https://www.zldm.ru/jour/article/view/762

#новости #Predictica #прогнозирование

Коллеги!
Совсем скоро выйдет новый выпуск Predictica для тех, кому важны возможности непрерывного профессионального развития.
В этом выпуске вы найдете обещанное продолжение «Прогнозирование эффектов акций (метод 2)» от Артема Егорова, директора Центра Статистических Технологий. В видео Артем рассказывает о том, как обосновать ожидаемый эффект новой акции, используя статистику предыдущих.
В разделе «Экспертные мнения» представлено выступление Анны Монаховой на конференции «Прогнозирование и планирование 2020» «Многофакторное прогнозирование на основе деревьев классификации». Преимущество классификационных деревьев как метода прогнозирования хорошо известно – это возможность обрабатывать практически любую входную информацию, прекрасная визуализация как самой модели, так и ее точности, а также возможность параллельного решения как задачи прогнозирования, так и сегментации неоднородных данных. Мы рассмотрим два практических кейса использования данной методики.
Коллеги, присоединяйтесь к сообществу экспертов и получите возможность непрерывного профессионального роста в компании не менее достойных специалистов!
Посмотреть материалы предыдущих выпусков и оформить подписку можно на сайте predictica.ru

ТРИЗ. Глаголы, существительные и интеллект

Листал канал и зацепила фраза "традиционные методы поиска уже не помогают". Про борьбу искусственного интеллекта (ИИ) с ковид. Это в посте от 7 сентября 2020 г https://t.me/analytera/116.
И правда, поисковая машина прерывает кучу информации, ИИ разобьет результаты на кластеры и выдаст красивую визуализацию. Таким образом, исследователь, не перелапачивая кучу исходной информации, может получить новые знания. Перелапачивать ему придется только уже результаты поиска. А в них искать глазами/руками что-то подходящее для своей задачи. Сфокусируемся на приведенном в статье примере - поиск решений для борьбы с ковид.

Привычный нам способ - и большинство поисковых машин его поддерживают - базируется на так называемом объектном подходе: вот тебе статьи про ковид, вот - про вирусы, вот - про вирус + клетки, вот - про вирус + иммунитет, и так далее. Более прицельные результаты могут выглядеть так: вот - про ковид + лекарства, вот - про ковид + витамин группы B, вот - про грипповирусы + иммунитет и т.п.
Узнаете, это - привычные поисковые запросы?! ИИ помогает лишь быстро собрать, обработать и удобно представить результат, чтобы исследователь дальше сам разбирался/вычитывал, как же там взаимодействуют, например, витамин и вирус...

Функционально-ориентированный подход к поиску (ФОП) требует обязательно учитывать все взаимодействие (функцию), т.е. троицу объект-действие-субъект, например: вещество-разрушает-вирус. Глагольная часть функции не должна быть потеряна в поисковом запросе! Ведь, если мы решаем задачу "как бороться", то искать надо ответы на вопросы: ЧТО-разрушает-вирус? ЧТО-останавливает-вирус?
И лишь потом изучать вопросы: вирус-как_взимодействует_с-иммунитет? витамин-что_делает_с-вирус? И достаточно ли таких взаимодействий для решения текущей задачи.
Остаются еще нюансы обобщения поисковых терминов - что спрашивать у машины: ковид, грипповирус, вирус? Или даже просто маленькие частицы? Эту задачу обобщения человек может решать легко, а ИИ - далеко не всегда.
От степени обобщения будет зависеть из какой области знаний будут получены ответы: из вирусологии, иммунологии, электронной микроскопии или очистки промышленных газов. Найденные решения могут оказаться хорошо разработанными технологиями далеко за пределами очевидной области поиска, что может иметь важное значение для успеха инноваций. Однако и проблемы адаптации полученных решений могут быть разной "степени тяжести". Было бы здорово и часть этих задач переложить на искусственный интеллект.

Выходит, что здесь мы обсуждаем два альтернативных подхода к поиску решений (см. картинку внизу поста). И их грамотное объединение даст наиболее жизнеспособный вариант "поисковой машины".
Больше подробностей про нюансы ФОП приводятся в статье А.Химюка: https://metodolog.ru/00832/00832.html

Всем желаю здоровья и новых творческих находок!

- Станислав Колчанов, консультант по ТРИЗ ЦСТ Analytera

#uxdesign #ux #uxдизайн #productdesign #продуктовыйдизайн



Ключевой этап создания успешной инновации - сосредоточиться на опыте будущих пользователей продукта, понять как именно они будут с ним взаимодействовать. Именно поэтому разработка инновационных решений всегда тесно связана с пользовательским опытом — UX.

Александра Шалакитская, R&D специалист компании SAMSONOWA & Partners, провела интервью с двумя экспертами по UX дизайну — Лидией Самсоновой и Кристофером Блэком — о духе UX дизайна, моральных обязанностях дизайнеров и о том, как знание UX пробуждает снобизм.

Читайте экспертное интервью об обратной стороне UX дизайна по ссылке:

https://www.samsonowa.com/ru/2021/04/27/ux-design-inside-out/

#predictica #новости

Коллеги!
Подписчикам уже доступен новый, третий выпуск Predictica.

Кроме видео «Прогнозирование эффектов акций (метод 2)» от Артема Егорова и выступления Анны Монаховой «Многофакторное прогнозирование на основе деревьев классификации» в этом выпуске вы найдете:

• основные и наиболее часто используемые на практике виды уравнений тренда, в том числе, реализованные в Microsoft Excel;
• особенности временных рядов, состоящих из относительных уровней с конкретными примерами расчетов относительных приростов для таких рядов;
• обзоры статей «Соревнование по краткосрочному прогнозированию потребления электроэнергии в период карантина COVID-19» и «Модельные оценки влияния климата на урожайность зерновых и зернобобовых культур в регионах России»;
• видео «Прогнозирование новых продуктов/услуг»;
• «Тест когнитивных способностей» Шейна Фредерика.

Коллеги, присоединяйтесь к сообществу экспертов и получите возможность непрерывного профессионального роста в компании не менее достойных специалистов!
Приглашаем вас бесплатно ознакомиться с материалами первого выпуска и оформить подписку на сайте predictica.ru

Первое видео серии «Идеология аналитического развития бизнеса» посвящено факторам, сдерживающим развитие бизнеса.
В современных условиях принятие решений на основе экспертного мнения становится превалирующей бизнес-практикой. Отсутствие доказательной базы приводит к большому количеству логичных, но вредных для бизнеса решений, скорость положительных изменений очень низкая. В чем корневая причина такой ситуации?
Подробный ответ Артема Егорова представлен в этом видео.
https://www.youtube.com/watch?v=fu6EFWpsfeM

#статьи #статистика

ОШИБКИ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ КОЭФФИЦИЕНТОВ КОРРЕЛЯЦИИ И ДЕТЕРМИНАЦИИ

Коэффициенты корреляции и детерминации широко используют при статистическом анализе данных. При этом достаточно часто допускают те или иные ошибки. Некоторые из них рассмотрены в данной статье. Ограничимся случаем двух переменных. Наиболее часто используют линейный парный коэффициент корреляции Пирсона и непараметрические ранговые коэффициенты Спирмена и Кендалла. Согласно теории измерений коэффициент корреляции Пирсона можно применять к переменным, измеренным в шкале интервалов (и в шкалах с более узкой группой допустимых преобразований, например, в шкале отношений). Его нельзя применять при анализе порядковых данных. Непараметрические ранговые коэффициенты Спирмена и Кендалла предназначены для оценки связи порядковых переменных. Их можно использовать и в шкалах с более узкой группой допустимых преобразований, например, в шкалах интервалов или отношений. Критическое значение при проверке значимости отличия коэффициента корреляции от нуля зависит от объема выборки и приближается к нулю при его росте. Поэтому использование «шкалы Чеддока» некорректно. При применении пассивного эксперимента коэффициенты корреляции можно обоснованно использовать лишь для прогнозирования, но не для управления. Для получения предназначенных для управления вероятностно-статистических моделей необходим активный эксперимент. Как показал С. Н. Бернштейн, влияние выбросов на коэффициент корреляции Пирсона весьма велико. Эффект «вздувания» коэффициента корреляции состоит в том, что при увеличении числа проанализированных наборов предикторов заметно растет максимальный из соответствующих коэффициентов корреляции — показателей качества приближения. Распространенная ошибка состоит в использовании коэффициента детерминации для оценки качества восстановления зависимости методом наименьших квадратов.

С полным текстом исследования вы можете ознакомиться, пройдя по ссылке: https://www.zldm.ru/jour/article/view/696

#бережливое_производство #lean #прогнозирование

Интересное интервью о Бережливом производстве и прогнозировании. 
Михаэль Балле , доктор философии, специалист по бережливому менеджменту,  писатель. Он является соавтором трилогии «Золотой рудник », «Стратегии бережливого производства» и «Сенсей бережливого производства». 
 
https://www.lean.org/balle/DisplayObject.cfm?o=1994

#Егоров #аналитика_развития_бизнеса

Типичные ошибки бизнеса.
Как из общего желания позитивных изменений каждого подразделения получается общее ухудшение финансовых результатов компании? Подробно рассмотрены примеры того, как это происходит в зависимости от того, какой отдел выступает инициатором изменений.

https://www.youtube.com/watch?v=sYtEE7dgzNY

#прогнозирование #Егоров #вебинар

Для специалиста, работающего с информацией, прогнозирование — одна из самых важных компетенций. Прогнозы - это базис, на котором строится бизнес в целом, и широкое поле возможностей для развития узких направлений, например, бюджетирования. Повысить свой уровень компетенции в прогнозировании, узнать, чему и где надо учиться и как эффективно приобрести необходимые практические навыки вы сможете на нашем вебинаре.

Для специалистов, заинтересованных в непрерывном профессиональном развитии в области прогнозирования и планирования, мы развиваем проект predictica.ru

#новости #Predictica #прогнозирование

Коллеги!
Мы готовы анонсировать четвертый выпуск Predictica для наших подписчиков.

Продолжаем изучение темы «Прогнозирование эффектов акций» с Артемом Егоровым. В этом выпуске представлен метод 3 - многофакторная регрессия, с подробной демонстрацией метода в MS Excel.

В видео «Анализ данных времени жизни (event history analysis)» разбирается одна из самых «молодых» статистических методик. В нашем материале вы найдете основные определения, условия применения, примеры использова-ния в разных сферах, сравнение с другими методами.

Коллеги, присоединяйтесь к сообществу экспертов и получите возможность непрерывного профессионального роста в компании не менее достойных спе-циалистов!
Посмотреть материалы предыдущих выпусков и оформить подписку можно на сайте www.predictica.ru

#триз

Почти не про ТРИЗ


Все методы поиска решений разбиваются на 3 группы: интуитивный перебор вариантов, систематизированный поиск, направленный поиск.

Не буду сейчас обсуждать достоинства и недостатки каждой группы, а перейду к неожиданному примеру - одна из математических гипотез, которую уже занесли в "черный список". Но энтузиасты еще не перевелись и всё пытаются ее либо доказать, либо опровергнуть. Называется "3N+1", условия очень простые, можно всё проделать вручную. Детали посмотрите по ссылке - там увлекательное видео минут на 20.

Я о своем: эта история - отличный пример, когда перебор вариантов не работает. Вообще не работает. То есть - совсем!

Первый путь, что предлагает нам мозг - попробовать несколько чисел - просто подставить в задачку и посчитать.

Ладно, интуитивный перебор точного ответа не дал, перейдем к систематизированному - разобьем всё множество вариантов на внятные подмножества и начнем перебирать. Методично и последовательно.

Математики - люди умные, их мозг практически сразу переходит к систематизированному поиску. И в нашем случае становится понятно: перебрать ВСЕ числа за обозримое время не сможет ни одна машина. Так, приехали!

Дальше начинается колдовство - поиск способа для направленного поиска решения. И что происходит? Мы ищем такой способ снова интуитивно перебирая: визуализируем процесс или результаты, приводим аналогии, пытаемся применить нашу формулу к анти-объекту (к множеству отрицательных чисел). То есть всячески расшатываем рамки задачи в надежде, что в этом калейдоскопе нам вдруг явится идея МЕТОДА - не самого решения, а именно метода.

Добавлю и ТРИЗовской краски в этот калейдоскоп. Через постановку противоречий, например:

- Если перебрать все числа, то ответ будет найден наверняка, но это бесконечно долго;

- Если не перебирать все числа, это не потребует много времени, но точность ответа будет под сомнением.

Вот несколько приемов, которые рекомендует использовать таблица Альтшуллера для разрешения такого противоречия:

№18. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОЛЕБАНИЙ

№28. ЗАМЕНА МЕХАНИЧЕСКОЙ СХЕМЫ

№26. ПРИНЦИП КОПИРОВАНИЯ

№2. ПРИНЦИП ВЫНЕСЕНИЯ

Если почитать описания этих приемов, то придется сильно напрячь воображение, чтобы применить их к математике, но дорогу осилит идущий: объект в нашем случае - массив положительных целых чисел; а вот что бы могло значить, например, "привести объект в колебательные движения"..?

Кто увлекается математикой, попробуйте, вдруг вы - тот самый, кто найдет подход к решению задачи "3N+1"!

ссылка: https://youtu.be/QgzBDZwanWA

- Станислав Колчанов, консультант по ТРИЗ ЦСТ Analytera

#новости #Predictica #прогнозирование

Коллеги!
Четвертый выпуск Predictica уже доступен на сайте.
При оценке прогностических свойств построенной модели временного ряда часто путают ошибку модели и ошибку прогноза. В разделе «Глоссарий» разбираемся, чем похожи и в чем различаются эти понятия.

В разделе «Практика»:
• Метод многофакторной регрессии в продолжении серии видео-кейсов от Артема Егорова «Прогнозирование эффектов акций» с подробной демонстрацией в MS Excel.
• Обзор встроенной в MS Excel возможности запускать метод экспоненциального сглаживания для прогнозирования временных рядов.

В разделе «Экспертные мнения» выступление Дмитрия Кибальникова «Использование эмпирических знаний и методов системной динамики при разработке прогнозных моделей».

В разделе «Тренинги, вебинары» тема «Анализ данных времени жизни (event history analysis)»: основные определения, условия применения, примеры (возможности использования, организация данных).

В разделе «Полезные ресурсы»:
• онлайн калькулятор для оценки статистической значимости эффекта медиации с помощью теста Собеля;
• обзор статьи Синяка Ю.В. «Прогнозы конкурентоспособности новых технологий в легковом автотранспорте (на примере Европейской части России)»;
• обзор статьи Крылова А.С. «Прогнозирование финансовых кризисов на основе опережающих индикаторов».

Приглашаем вас бесплатно ознакомиться с материалами первого выпуска и оформить подписку на сайте predictica.ru