Отрывок отсюда: Неочевидные законы экономики
“…Эконометрика: управление и прогнозирование
Еще одним примером можно считать эконометрику или, точнее, регрессионный анализ. Последний позволяет использовать статистические данные для установления повторяющихся связей между объектами, что, в свою очередь, может быть основой для прогноза. Например, если ты ведешь бизнес, ты делаешь это ради какой-то целевой переменной, которая не находится под твоим прямым контролем, например, ради прибыли. В то же время ты контролируешь множество факторов, которые как-то влияют на прибыль. Как сделать правильный выбор? Какую цену установить? Сколько человек нанять на работу и кого именно? Какую продукцию выпускать? Где расположить производство? Или где должен быть магазин? Это те вопросы, на которые ты свободен дать свой ответ, и от этого ответа будет зависеть твоя прибыль. Но какой ответ правильный — неизвестно. Каждый ответ имеет бесчисленное количество характеристик. Как понять, как именно влияет на прибыль выбор в качестве точки для магазина этой станции метро, а не другой?
Здесь очень большую услугу нам оказывает тот факт, что мы живем в большом обществе, которое генерирует огромное количество информации. Наши решения и действия в той или иной степени типичны, и нередко можно собрать данные о решениях и их результатах в похожих условиях. Если, скажем, решения о выборе площадки для магазина принимались много раз нами или кем-то другим, и имеются данные об этих решениях и их результатах, их можно использовать для того, чтобы вычислить зависимость между тем или иным решением и результатом. На этой основе можно сделать прогноз относительно прибыли в зависимости от того, какие решения ты принял сейчас.
Я нередко слышу или читаю о том, что важные решения в бизнесе принимаются без предварительного расчета, просто с опорой на здравый смысл и житейский опыт. Это может позволить избежать нелепых ошибок, но этого далеко не достаточно, чтобы полностью реализовать потенциал своих ресурсов и обстоятельств. Каждая организация и каждый человек постоянно порождают данные о своих действиях и результатах. Но эти данные редко используют, тогда как в них может быть ключ к изменениям, которые бы вывели соответствующий бизнес на качественно новый уровень.
Теперь это начинают осознавать. «Анализ данных», «большие данные», «искусственный интеллект», «машинное обучение» — очень популярные сейчас обозначения общего подхода, суть которого сводится к использованию данных об интересующем нас объекте для того, чтобы лучше узнать, как на него воздействовать в наших целях. Развитие этих методов в огромной степени является заслугой экономистов. При этом люди в массе своей весьма далеки от всего этого. Это касается и простых служащих, и бизнесменов, и чиновников, и даже экспертов. Здравый смысл и житейская интуиция обычно подсказывают, что все и так ясно. Поэтому, принимая важные решения, действуют по старинке. Расчеты делают на коленке, пренебрегая доступной информацией, из которой можно было бы извлечь большую пользу…..”
***
От себя:
Дискуссия помогает собрать данные о типичных решениях проблем и показать их с разных сторон.
Дискуссия помогает высветить неочевидные моменты, которые обычно упускают из виду, принимая решения на основании так называемого здравого смысла и житейского опыта.
>>> … мы живем в большом обществе, которое генерирует огромное количество информации.
и это очень мягко сказано, потому что количество информации только на поверхности (т.е. в Интернете) растет как на дрожжах, но есть ведь еще другие скрытые сети (в частности DarkNet, который тоже поверхность, но только не публичных сетей).
Но проблема в другому, вся эта информация это простой информационный шум, который у среднестатистического человека форматирует мозг в формате клипового мышление (т.е. без устойчивы синоптических связей в структурах мозга).
Кстати, именно такие люди нужны системе, социально адаптированные дебилоиды с белым информационным шумом.
Популярно о клиповом мышлении:
https://www.youtube.com/watch?v=qXfNHzNKDkk
так вот нужно учиться отбирать из этой информации нужное. Этим и занимается дискуссионный клуб, готовя аргументы. Аргументы – это информация без белого шума.
>>> Дискуссия помогает собрать данные о типичных решениях проблем и показать их с разных сторон.
Что касается использование больших данных для дискуссий, то здесь следует заметить, что прежде чем работать с большими данными – их нужно структурировать (и желательно в многомерном формате).
И если тема дискуссии будет связана с точными данными (такими как цифровая информация), то следует помнить что язык цифр это самый убедительный язык, и этот язык не очень предрасполагает к дискуссиям.
Если человек работает с одной какой-то темой, то он может собирать и структурировать информацию. Задача Дискуссионного Клуба другая – как найти нужную информацию любому неподготовленному человеку, используя средства интернет в первую очередь. Как зёрна отделить от плевел. То есть, как разобраться в вопросе, будучи дилетантом.
Учитывая что эта публикация взята из статьи с названием “Неочевидные законы экономики”
Будем логично неочевидное сделать очевидным.
Рекомендую конкретное определение экономики
https://www.youtube.com/watch?v=3o0Ssc5257M&t=3210s
Примечание: по этой ссылке человек не только озвучивает КОНКРЕТНОЕ определение экономики, но он озвучивает, что сейчас происходит с “экономикой” к контексте скрещивания криптографии и бизнеса.
https://youtu.be/3o0Ssc5257M?t=3279
Кстати, по по этой ссылки озвучивается фраза, которая максимально отражают суть экономики:
>>> Экономика – это лженаука, попытка скрестить математику и человеческие пороки.
Ссылки гляну позже. И отпишусь
>>> Если человек работает с одной какой-то темой, то он может собирать и структурировать информацию.
К большому сожалению это всегда так. Как правило, этот процесс больше реферативный, и не имеет ничего общего из структурностью.
Реферативность (от слова “реферат”) – это более продвинутая форма тезисного изложения с очень кратким произвольным цитированием основных концепций и понятий чужих знаний.
Структурность – это МЕТАТЕКСТОВЫЕ метки, которые позволяют видоизменять форму для лучшего восприятия содержания. К примеру в твоих публикациях “Любопытное в бухгалтерском мире” это банальные звездочки ***, к большому сожалению, это единственная мета-текстовая метка, для серьезной обработки этих публикаций.
Метатекст :: Википедия
———————————————-
https://ru.wikipedia.org/wiki/ Метатекст
Метатекст — текстовые элементы второго порядка (метаданные), выполняющие служебные функции по отношению к некоему первичному тексту.
Уточнение по ссылке:
https://ru.wikipedia.org/wiki/Метатекст
>>> Задача Дискуссионного Клуба другая — как найти нужную информацию любому неподготовленному человеку, используя средства интернет в первую очередь.
Искать нужно в первую очередь в себе, а не в Интернете. Когнитивный процесс мозга, начинается на микромолекулярный биохимическом уровне (синоптические связи структур нейронов). Проще говоря, в здоровом теле – здоровый мозг и здоровые процессы работы мозга (когнитивное восприятие информации).
Что касается Интернета, к большому сожалению, сейчас это средство выжигание белым информационным шумом умственного потенциала любого человека, чтобы сам поиск информации, с его вариативностью и кривотолками, заменил ИСТИННОЕ понимание сути вещей и процессов.
Но для нашей “цивилизованной” жизни, это скорее процесс естественного отбора – ведь в Интернете каждый найдет то, что хочет найти, как результат: потенциально умные – станут еще умнее (а может быть даже разумным), а глупые будут деградировать еще больше, т.е. будут мутироваться на биоинформационного уровне ДНК, и как следствие оставят меньше потомков в виде социально приемлемых имбецилов.
Но общая масса будет широкими рядами “эволюционировать” в некую новою форму био-техно-генных гермафродитных сущностостей, которых при помощи технологии блокчейна можно будет глобально и тотально контролировать, а лучших представителей даже крипто-тоникинезировать для социальной капитализации, чтобы другие могли их использовать в качестве деривативов в товарно-рыночных отношениях.
Что такое деривативы?
———————————
https://geektimes.ru/post/60141/
Деривативы — это производные финансовые инструменты. Производные они потому, что основываются на каком-то ином активе. Сами по себе деривативы — пустышки, их стоимость определяется ценой базового актива — продукта, ценной бумаги, валюты, долгового обязательства — то есть того, от чего они производны.
>>> Как зёрна отделить от плевел. То есть, как разобраться в вопросе, будучи дилетантом.
На начальном этапе, есть смысл очень поверхностно, но системно, обрабатывать большие объемы информации, тем самым собирая по зёрнешку источники на которых нужно зациклиться на годы (а может быть даже на десятилетия).
На годы это значит нужно изучить кривую забывания Эббингауза
https://ru.wikipedia.org/wiki/Кривая_забывания
а если информация изучается для профессионального роста, нужно еще учитывать и правило 10 тыс. часов.
http://www.forbes.ru/forbes/issue/2009-04/7255-pravilo-10000-chasov
Но это уже другая история, и другие темы для других дискуссий.