Перейти к содержимому

Хитосе Кумэ. Статистические методы повышения качества

В книге японских авторов рассказывается о массовом обучении персонала промышленных предприятий методам анализа дефектов и совершенствования технологий. Книга рассчитана на практическое овладение универсальными методами контроля качества и регулирования технологических процессов: построение кривых Парето, диаграмм причин и результатов и диаграмм рассеивания, гистограмм, контрольных карт. Материал изложен просто, ясно, не требует специальной математической подготовки. Книга развеивает миф о том, что статистические методы повышения качества способны освоить только сотрудники с высшим образование.

Хитосе Кумэ. Статистические методы повышения качества. – М.: Финансы и статистика, 1990. – 304 с.

%d1%85%d0%b8%d1%82%d0%be%d1%81%d0%b5-%d0%ba%d1%83%d0%bc%d1%8d-%d1%81%d1%82%d0%b0%d1%82%d0%b8%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%b5%d1%81%d0%ba%d0%b8%d0%b5-%d0%bc%d0%b5%d1%82%d0%be%d0%b4%d1%8b-%d0%bf%d0%be

Подробнее »Хитосе Кумэ. Статистические методы повышения качества

Леон Фестингер. Теория когнитивного диссонанса

Тема психологии влияния вошла в нашу жизнь на волне экономических преобразований, политических баталий, конкуренции товаров, услуг, рабочей силы. В научно-популярной литературе эта тема нашла отражение в работах: Пол Экман. Психология лжи. Обмани меня, если сможешь, Роберт Б. Чалдини. Психология влияния, Стэнли Милгрэм. Подчинение авторитету: Научный взгляд на власть и мораль. Книга на английском языке вышла в 1957 г. В ней Фестингер сформулировал теорию когнитивного диссонанса, начав новый этап развития социальной психологии. С этого времени берет отсчет новый виток научного интереса к проблемам мотивации, принятия решений, общения, потери и сохранения индивидуальности в группе, самоанализа и самооценки субъекта, социально-психологических массовых явлений и процессов.

Леон Фестингер. Теория когнитивного диссонанса. – СПб: Ювента, 1999. – 320 с.

%d0%bb%d0%b5%d0%be%d0%bd-%d1%84%d0%b5%d1%81%d1%82%d0%b8%d0%bd%d0%b3%d0%b5%d1%80-%d1%82%d0%b5%d0%be%d1%80%d0%b8%d1%8f-%d0%ba%d0%be%d0%b3%d0%bd%d0%b8%d1%82%d0%b8%d0%b2%d0%bd%d0%be%d0%b3%d0%be-%d0%b4

Подробнее »Леон Фестингер. Теория когнитивного диссонанса

Джон Шрайбфедер. Эффективное управление запасами

Управление запасами требует не только хорошего аппаратного и программного обеспечения и необходимых знаний, но и соответствующей корпоративной политики. Как сократить эксплуатационные расходы? При каком объеме запасов растет прибыль? Скажется ли расширение ассортимента на рентабельности компании? Как разработать программу управления запасами, которая позволит максимизировать чистую прибыль? Джон Шрайбфедер утверждает, что эффективное управление запасами позволяет организации удовлетворять и превышать ожидания покупателей и предлагает методику создания программы управления запасами, позволяющую добиться высокой рентабельности вложений в складские запасы.

Впервые я прочитал эту книгу в 2006 году, когда только осваивал премудрости управления запасами. Её мне рекомендовал мой друг и шеф – Тим Злотов. В этом году Альпина планирует выпустить свежее издание (идентичное предыдущему), поэтому появился повод перечитать книгу еще раз.

Джон Шрайбфедер. Эффективное управление запасами. – М.: Альпина Паблишер, 2016. – 304 с.

%d0%b4%d0%b6%d0%be%d0%bd-%d1%88%d1%80%d0%b0%d0%b9%d0%b1%d1%84%d0%b5%d0%b4%d0%b5%d1%80-%d1%8d%d1%84%d1%84%d0%b5%d0%ba%d1%82%d0%b8%d0%b2%d0%bd%d0%be%d0%b5-%d1%83%d0%bf%d1%80%d0%b0%d0%b2%d0%bb%d0%b5

Подробнее »Джон Шрайбфедер. Эффективное управление запасами

Джон Тьюки. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ

В книге, написанной в 1977 г. известным американским специалистом по математической статистике, изложены основы разведочного анализа данных, т.е. первичной обработки результатов наблюдений, осуществляемой посредством простейших средств — карандаша, бумаги и логарифмической линейки. На многочисленных примерах автор показывает, как представление наблюдений в наглядной форме с помощью схем, таблиц и графиков облегчает выявление закономерностей и подбор способов более глубокой статистической обработки. Изложение сопровождается многочисленными упражнениями с привлечением богатого материала из практики. Живой, образный язык облегчает понимание излагаемого материала.

Джон Тьюки. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ. – М.: Мир, 1981. – 696 с.

%d0%b4%d0%b6%d0%be%d0%bd-%d1%82%d1%8c%d1%8e%d0%ba%d0%b8-%d0%b0%d0%bd%d0%b0%d0%bb%d0%b8%d0%b7-%d1%80%d0%b5%d0%b7%d1%83%d0%bb%d1%8c%d1%82%d0%b0%d1%82%d0%be%d0%b2-%d0%bd%d0%b0%d0%b1%d0%bb%d1%8e%d0%b4

Подробнее »Джон Тьюки. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ

Сьюзан Уэйншенк. 100 главных принципов дизайна. Как удержать внимание

Если вы хотите создать интуитивно понятный и привлекательный дизайн для веб-сайта, программы, товара или бренда, вы должны знать, что лежит в основе психологии поведения людей. Как люди думают? Как они принимают решения? Что заставляет человека нажать кнопку или купить что-нибудь? Обо всем этом вы узнаете из данной книги. Вы поймете, как привлечь внимание людей, какие ошибки они совершают и почему, а также многое другое, что поможет сделать ваш дизайн лучше. Эта книга — не скучный набор правил и принципов дизайна, а глубокое практическое исследование причин, лежащих в основе поведения людей. Доктор психологических наук Сьюзан Уэйншенк использует данные последних исследований и демонстрирует множество примеров создания дизайна, привлекающего внимание.

Ранее я читал Сьюзан Вайншенк. Законы влияния.

Сьюзан Уэйншенк. 100 главных принципов дизайна. Как удержать внимание. – СПб.: Питер, 2015. – 272 с.

%d1%81%d1%8c%d1%8e%d0%b7%d0%b0%d0%bd-%d1%83%d1%8d%d0%b9%d0%bd%d1%88%d0%b5%d0%bd%d0%ba-100-%d0%b3%d0%bb%d0%b0%d0%b2%d0%bd%d1%8b%d1%85-%d0%bf%d1%80%d0%b8%d0%bd%d1%86%d0%b8%d0%bf%d0%be%d0%b2-%d0%b4

Подробнее »Сьюзан Уэйншенк. 100 главных принципов дизайна. Как удержать внимание

Михаил Игнатьев. Просто кибернетика

В книге доктора технических наук, профессора Михаила Игнатьева популярно рассматриваются основные положения кибернетики как метанауки: неопределенность, хаос, обратная связь, параллельные и виртуальные миры, адаптивность и современные кибернетические системы — Всемирная паутина как основа самоорганизации общества, робототехнические системы, умные автомобили и дороги, а также проблемы моделирования сложных систем — организма для уменьшения врачебных ошибок, движения литосферных плит, функционирования города как сложной системы на основе лингво-комбинаторного подхода.

Михаил Игнатьев. Просто кибернетика. – СПб.: СТРАТА, 2016. – 248 с.

%d0%bc%d0%b8%d1%85%d0%b0%d0%b8%d0%bb-%d0%b8%d0%b3%d0%bd%d0%b0%d1%82%d1%8c%d0%b5%d0%b2-%d0%bf%d1%80%d0%be%d1%81%d1%82%d0%be-%d0%ba%d0%b8%d0%b1%d0%b5%d1%80%d0%bd%d0%b5%d1%82%d0%b8%d0%ba%d0%b0-%d0%be

Подробнее »Михаил Игнатьев. Просто кибернетика

Нейт Сильвер. Сигнал и шум

Мы считаем, что наш мир во многом логичен и предсказуем, а потому делаем прогнозы, высчитываем вероятность землетрясений, эпидемий, экономических кризисов, пытаемся угадать результаты торгов на бирже и спортивных матчей. В этом безбрежном океане данных важно уметь правильно распознать настоящий сигнал и не отвлекаться на бесполезный информационный шум.

О том, как этому научиться, рассказывает гуру статистики Нейт Сильвер, разработавший систему прогнозов, позволившую дважды максимально точно предсказать результаты президентских выборов почти во всех штатах Америки. Его книга во многом близка исследованиям Нассима Талеба и столь же значима для всех, кто имеет дело с большими объемами данных и просчитывает различные варианты развития событий. И если Талеб говорит о законах зарождения «черных лебедей», Сильвер исследует модели и способы, позволяющие поймать этих птиц в расставленные нами сети. Он обобщает опыт экспертов практиков, изучает различные модели и подходы, позволяющие делать более точные прогнозы. Как и Даниэль Канеман, автор бестселлера Думай медленно… Решай быстро, наблюдая за поведением и мышлением людей, оценивающих неопределенные события, Сильвер утверждает: да, компьютеры незаменимы при работе с огромными массивами данных, но для максимальной точности результатов необходим гибкий человеческий ум и опыт, ведь прогнозирование – это планирование в условиях неопределенности.

Нейт Сильвер. Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет. – М.: КоЛибри, Азбука Аттикус, 2015. – 608 с.

%d0%bd%d0%b5%d0%b9%d1%82-%d1%81%d0%b8%d0%bb%d1%8c%d0%b2%d0%b5%d1%80-%d1%81%d0%b8%d0%b3%d0%bd%d0%b0%d0%bb-%d0%b8-%d1%88%d1%83%d0%bc-%d0%be%d0%b1%d0%bb%d0%be%d0%b6%d0%ba%d0%b0

Подробнее »Нейт Сильвер. Сигнал и шум

Системный подход на основе статистического управления процессами

Эта заметка основана на моем мастер-классе, проведенном в рамках конференции «Системный анализ в экономике», прошедшей 9–11 ноября 2016 г. в Финансовом университет при Правительстве РФ. Сохранен стиль выступления.

Позвольте вопрос: что вы понимаете под словами «системный подход»?

Наверное, следует начать с общей теории систем, получившей развитие в трудах Людвига фон Берталанфи, Норберта Винера, Уильяма Эшби, Стаффорда Бира. Теория систем — научная и методологическая концепция исследования объектов, представляющих собой системы. Основная идея теории состояла в признании изоморфизма законов, управляющих функционированием системных объектов, независимо от их природы. В настоящий момент, пожалуй, находится в упадке.

Подробнее »Системный подход на основе статистического управления процессами

Связывание текста диаграммы с ячейками

При создании диаграммы может понадобиться, чтобы некоторые текстовые ее элементы были связаны с ячейками, тогда при изменении текста в ячейке соответствующий элемент диаграммы обновляется. Можно связывать текстовые элементы диаграммы даже с ячейками, в которых содержатся формулы, например, связать заголовок диаграммы с ячейкой, в которой содержится формула, возвращающая текущую дату. [1]

%d1%80%d0%b8%d1%81-1-%d0%bf%d0%be%d0%ba%d0%b0-%d0%b7%d0%b0%d0%b3%d0%be%d0%bb%d0%be%d0%b2%d0%be%d0%ba-%d0%b4%d0%b8%d0%b0%d0%b3%d1%80%d0%b0%d0%bc%d0%bc%d1%8b-%d1%81%d0%b0%d0%bc-%d0%bf%d0%be

Рис. 1. Пока заголовок диаграммы «сам по себе»

Подробнее »Связывание текста диаграммы с ячейками

Использование многоуровневых подписей категорий на диаграммах в Excel

Большинство пользователей не знает, что при создании диаграммы в Excel можно отображать многоуровневые подписи категорий. [1] Для этого не нужно делать ничего особенного — просто выделите все данные перед тем, как создавать диаграмму, а обо всех деталях Excel позаботится сам (рис. 1). В этом примере для подписей категорий используются два столбца (А и В). Обратите внимание: подписи в столбце А не повторяются для каждого субъекта. Название каждого округа фигурирует в диаграмме всего по разу.

%d1%80%d0%b8%d1%81-1-%d0%b4%d0%b8%d0%b0%d0%b3%d1%80%d0%b0%d0%bc%d0%bc%d0%b0-%d0%b2-%d0%ba%d0%be%d1%82%d0%be%d1%80%d0%be%d0%b9-%d0%b4%d0%bb%d1%8f-%d0%bf%d0%be%d0%b4%d0%bf%d0%b8%d1%81%d0%b5%d0%b9

Рис. 1. Диаграмма, в которой для подписей категорий используется два столбца

Подробнее »Использование многоуровневых подписей категорий на диаграммах в Excel