#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

#триз
ТРИЗ. Эвристическая сила игры слов

Те, кто знакомился с ТРИЗ по базовым работам Альтшуллера, помнят, что он выделял две составляющие технического творчества: объективные закономерности развития систем и достаточно субъективную часть - психологию изобретателя.
Неожиданную иллюстрацию психологической составляющей я получил недавно в разговоре со своими друзьями - владельцами и управляющими сетью школ иностранного языка. Платное обучение детей выкристаллизовало проблему: дети болеют, родители (заказчики) хотят переноса занятий, что при накоплении приводит к дополнительной нагрузке на менеджеров и преподавателей, а это - дополнительная оплата труда. С другой стороны, можно бы возвращать деньги за пропущенные уроки, но это - потери, дети остаются "недоученные" и опять же приводит к увеличению нагрузки на менеджеров...

Мы взялись писать противоречия по "классике". Одно из них, например, такое:

ЕСЛИ: школа сама собирает группы из отболевших детей, то:
Качество обучения детей высокое и не требуется возвращать деньги родителям
НО: Возрастают трудозатраты менеджеров и оплата учителям
По классике требуется сформулировать обратное условие, такое анти-ЕСЛИ. И написать для него, что тогда улучшается, а что ухудшается. Если в технике обычно это получается легко: анти-если к охлаждению - нагревание, анти-если к увеличению - уменьшение и т.п., то в этой задаче как быть?
Решили, перебрать все варианты с частичкой "не":
- НЕ школа сама собирает...,
- Школа НЕ сама собирает...,
И так вплоть до фразы ...из отболевших НЕ детей!

Надо признаться, что эта спонтанная консультация закончилась очень быстро - так и не воспользовавшись всей мощью ТРИЗ-инструментария, друзья мои ушли с 4 идеями, в которых оставалось только "кое-что досчитать". Только лишь психологический аспект, ну и - непринужденная обстановка, сдвинули их с мертвой точки.
Наверное, все-таки, не зря первая ТРИЗовская статья Г.С. Альтшуллера вышла в журнале "Вопросы психологии". Желающие могут ее прочитать на официальном сайте (https://www.altshuller.ru/triz/triz0.asp) - 1956 год, между прочим!

- Станислав Колчанов, консультант по ТРИЗ ЦСТ Analytera

#статьи     #статистика 

Структура непараметрической статистики (обобщающая статья) 

Непараметрическая статистика - одна из пяти точек роста прикладной математической статистики. Несмотря на большое число публикаций по конкретным вопросам непараметрической статистики, внутренняя структура этого научного направления оставалась неопределенной. Цель данной работы - на основе сложившегося в практике научной деятельности представления о непараметрической статистике рассмотреть ее деление на области и систематизировать исследования по непараметрическим статистическим методам. Непараметрическая статистика позволяет делать статистические выводы, в частности, оценивать характеристики распределения и проверять статистические гипотезы, как правило, без слабо обоснованных предположений о том, что функция распределения элементов выборки входит в то или иное параметрическое семейство. Например, широко распространена вера в то, что статистические данные часто подчиняются нормальному распределению. Между тем анализ конкретных результатов наблюдений, в частности, погрешностей измерений, приводит всегда к одному и тому же выводу - в подавляющем большинстве случаев реальные распределения существенно отличаются от нормальных. Некритическое использование гипотезы нормальности часто приводит к значительным ошибкам, например, при отбраковке резко выделяющихся результатов наблюдений (выбросов), при статистическом контроле качества и в других случаях. Поэтому целесообразно использовать непараметрические методы, в которых на функции распределения результатов наблюдений наложены весьма слабые требования, обычно предполагается лишь их непрерывность. На основе обобщения многочисленных исследований можно констатировать, что к настоящему времени с помощью непараметрических методов можно решать практически тот же круг задач, что ранее решался параметрическими методами. Являются несостоятельными встречающиеся в литературе заявления о том, что непараметрические методы имеют меньшую мощность или требуют большего объема выборки, чем параметрические. При этом в непараметрической статистике, как и в математической статистике в целом, остается ряд нерешенных задач. 
С полным текстом исследования вы можете ознакомиться, пройдя по ссылке:  https://www.zldm.ru/jour/article/view/106

#новости #прогнозирование #CF

Добрый день, коллеги!
Центр Статистических Технологий объявляет о запуске нового проекта - Сертификации профессиональных прогнозистов - Certified Forecaster (CF) https://прогнозирование.орг/

В профессиональном сообществе давно назрела необходимость создания единого стандарта и системы сертификации специалистов в области прогнозирования и планирования. Теперь они есть. Мы рады представить вам разработку экспертов Центра Статистических Технологий – портал Certified Forecaster (CF)

CF - это система сертификации, создающая стандарт профессиональной деятельности, определяющий уровень специалиста, и позволяющий профессионалам повысить и подтвердить свой уровень, а бизнесу получить четкие и прозрачные критерии для оценки потенциала своих специалистов и соискателей.

P.S. В связи с запуском новых проектов Certified Forecaster и Predictica https://predictica.ru мы приняли решение обновить формат конференции «Прогнозирование и планирование» и перенести ее проведение на 19-20 мая 2022 года.

Добро пожаловать в мир прогнозирования и планирования!

#новости #прогнозирование #CF

Коллеги!
Приглашаем вас на онлайн встречу с Артемом Егоровым «Сертификация прогнозистов: как оценить реальный уровень компетенций? Возможности и преимущества профессиональной сертификации»

15 сентября, 11:00. Продолжительность 40 минут. Регистрация для получения ссылки доступа на странице мероприятия https://predictica.ru/meropriyatiya/konferencii/sertifikatsiya_prognozistov/

- что и зачем должен знать и уметь современный прогнозист;
- как использовать прогностический потенциал бизнеса;
- что предлагает международный опыт в области сертификации прогнозистов;
- как пройти сертификацию Certified Forecaster в России и подтвердить профессиональный уровень;
- что дает Certified Forecaster профессионалу и компании;
- какие инструменты непрерывного развития в области практического прогнозирования доступны уже сегодня.

Ведущий - Артем Егоров, директор Центра Статистических Технологий. Работает в области планирования и прогнозирования с 1998 года.Провел более 500 тренингов для более чем 300 компаний России и СНГ.

Будем рады видеть вас на встрече! Присутствие онлайн позволит вам задать все возникшие вопросы.
Зарегистрироваться https://predictica.ru/meropriyatiya/konferencii/sertifikatsiya_prognozistov/

#триз
ТРИЗ. Не только функции.
В аналитических инструментах ТРИЗ функциональный анализ по праву занимает главенствующую роль - язык функций понятен большинству, составляя функциональную модель, всё лучше и лучше понимаешь работу подсистем. На полученной модели легко проявляются недостатки - вредные функции, неадекватное выполнение полезных. Компоненты "сами напрашиваются" на свертывание. Красота - анализируй, да радуйся!
Но, сталкиваясь всё чаще с "не слишком техническими" системами - маркетинговыми коммуникациями и продажами - замечаешь: функциональные модели неинтересные, вялые, нового знания не несут. Все функции "информировать", да иногда "перемещать"...
Зато в таких системах хорошо работает потоковый анализ - тут тебе и сквозное прохождение, и бутылочные горлышки, и избыточность, и зацикленность, и паразитные потоки.
Для тех, кто увлекается историей творчества: первым обратил пристальное внимание на потоки в системах Э.Голдратт, автор теории ограничений.
А для тех, кто хочет разобраться в тонкостях потокового моделирования: описание от Мастера ТРИЗ Ю.Лебедева:
https://www.metodolog.ru/node/967


- Станислав Колчанов, консультант по ТРИЗ ЦСТ Analytera