Разное

Причинно следственная: 1.2.3. Прямая причинно-следственная связь между нарушением и убытками \ КонсультантПлюс

ОпубликованоАвторalexxlab

Содержание

Создание схемы причинно-эффектов в Visio

Visio

Схемы

Сеть, программное обеспечение, база данных

Сеть, программное обеспечение, база данных

Создание схемы причинно-эффектов в Visio

Visio, план 2 Visio профессиональный 2021 Visio стандартный 2021 Visio профессиональный 2019 Visio стандартный 2019 Visio профессиональный 2016 Visio стандартный 2016 Visio профессиональный 2013 Visio 2013 Visio премиум 2010 Visio 2010 Visio стандартный 2010 Visio 2007 Visio стандартный 2007 Еще…Меньше

На схемах причина и эффекты документируются все факторы, влияющие на определенную ситуацию или влияющие на нее: все причины, то есть которые приводят к определенному эффекту. Они также называются «Ишиакой», «фишгоном» или схемами характеристик.

Шаблон «Схема причинно-ых эффектов» открывает страницу, которая уже содержит фигуру и четыре поля категорий (причин), которые помогают приступить к рисованию.

Этот шаблон также содержит различные фигуры, которые представляют основные и дополнительные причины, которые можно использовать для добавления еще более подробных деталей.

  1. Щелкните «Файл» > «>бизнес»,а затем дважды щелкните «Схема причинно-эффектов».

  2. Выберем на странице документа горизонтальную стрелку и введите текст, описывающий эффект, проблему или цель.

  3. Определите количество категорий причин, которые влияют на эффект, а затем сделайте одно из следующего:

    • org/ListItem»>

      Чтобы добавить категорию, перетащите на страницу чертежа фигуру категории 1 или 2 и расположите ее так, чтобы стрелка касалась и ее игла.

    • Чтобы удалить категорию, выберите фигуру и нажмите клавишу DELETE.

  4. Для каждой фигуры категории на странице рисования выберите фигуру и введите имя категории причин.

  5. Чтобы представить основные причины, повлияющие на категории, перетащите на страницу чертежа фигуры основных причин и прикрепите стрелки к линиям категорий.

  6. org/ListItem»>

    Чтобы представить дополнительные причины, которые вызывают основные причины, перетащите фигуры дополнительных причин на страницу и прикрепите стрелки к основным линиям причин.

Примечание: Чтобы пометить основную или вторичную фигуру причины, вы выберите фигуру и введите новый.

Почему? Новая наука о причинно-следственной связи. Джуда Перл, Дана Маккензи», Smart Reading – Литрес

Оригинальное название:

The Book of Why: The New Science of Cause and Effect

Авторы:

Judea Pearl, Dana Mackenzie

Тема:

Менеджмент

Правовую поддержку обеспечивает юридическая фирма AllMediaLaw

www.allmedialaw.ru

Чтобы наконец-то понять, вреден ли кофе

«Почему? Новая наука о причинно-следственной связи» – это адаптированный для широкой публики вариант научных публикаций Джуды Перла. Зачем читать популярное нечто о статистике? Причина чисто шкурная (в прямом смысле слова): мы регулярно сталкиваемся с тем, что «британские ученые установили», «британские ученые опровергли то, что они же установили днем ранее» или «британские ученые придерживаются прямо противоположных точек зрения». Все бы ничего, если бы эти «открытия» не касались продуктов регулярного использования (например, кремов и сывороток для лица) или оценки наших ежедневных действий (бегать утром или вечером, бег или качалка – что лучше?). Чтобы из вороха информации выделять более надежные источники, необходимо понимать статистические принципы «правильных» исследований. А в случае полного разочарования от противоположных мнений ученых – методологические причины этого.

Другие два момента: моделирование причинно-следственных связей сверхважно для развития искусственного интеллекта, поэтому теоретические разработки в этой области примерно указывают на логику, которой будет следовать развитие искусственного интеллекта (а нам всем все же интересно, когда уже нас заменят роботы). Также книга дает представление о теоретической дискуссии внутри статистики как науки.

Учитывая все это, утверждать, что книга читается легко, конечно, нельзя. Но все-таки, когда привыкаешь к формулам (полностью без них у авторов не получилось), чтение становится приятным. Также нельзя не отметить: автор не очень тактично отзывается о многих ученых, занимавшихся статистикой.

Несколько слов об искусственном интеллекте: Джуда Перл убежден, что развитие искусственного интеллекта на базе причинно-следственных связей – единственно верный путь. Его преимущество перед глубинным обучением состоит в том, что причинно-следственные связи прозрачны, а глубинное обучение – нет. Так, хотя разработанная Google программа AlphaGo побеждает профессиональных игроков в го, что казалось невозможным (в отличие от шахмат, там слишком много вариантов и их невозможно все выучить), разработчики не знают, как она работает. Джуда Перл уверен, что роботы должны понимать сослагательное наклонение, ведь только оно позволяет коммуницировать с людьми и гарантирует возможность обучения на прошлых ошибках.

Чем не устраивает обычная статистика?

Традиционные статистические методы в целом показывают корреляцию, но не причинно-следственные связи. Эту истину вдалбливают в голову всем студентам на курсах статистики. Традиционные методы статистики позволили выявить множество закономерностей, но они серьезно ограничивают возможности познания мира в XXI веке. Ведь корреляция порой не только вводит нас в заблуждение (песни петуха на заре никак не причина восхода солнца), но и не позволяет ответить на такие вопросы: «Какова основная причина выздоровления пациента?», «Что было бы, если бы население резко сократило потребление алкоголя?», «Что будет, если изменить налоговую ставку?». И множество других, для получения ответа на которые невозможно провести эксперимент с контрольной группой. (Последнее стало стандартом в медицине и постепенно распространяется и в других областях.)

Отсутствие понятийного аппарата для отражения причинно-следственных связей – основная причина этого положения. При этом вопросы из серии «Что, если?» – неотъемлемая часть нашего мышления. Во всех областях жизни мы руководствуемся именно анализом происходящего и размышлениями о том, что будет, если поступить так или иначе. Воображение – важнейший фактор формирования человека и развития общества, как показал Юваль Харари в своей книге «Sapiens. Краткая история человечества».

Чтобы обогатить статистический аппарат, Джуда Перл предлагает диаграммы со стрелками (ниже мы расскажем о них подробно). Пункт X и пункт Y соединены стрелкой, острие которой указывает, какой показатель «прислушивается» к другому. Джуда Перл не был первым, кто графически представил взаимосвязь двух событий. Причинно-следственная революция проходила постепенно на протяжении более чем полувека.

Благодаря стрелкам – это новшество лишь на первый взгляд кажется дребеденью, но по факту требует нетривиальных логических способностей (не расслабляйтесь) – анализ вышел на новый, третий уровень. Лестница показывает предыдущие два: первый – это корреляция, мы лишь наблюдаем за происходящим (да, анализ больших данных и искусственный интеллект находятся на нем), на следующем уровне мы задумаемся о последствиях своих действий, то есть вмешиваемся (здесь расположены исследования с контрольными группами), на третьем – переход к сослагательному наклонению, когда для ответа на вопрос «Что, если?» требуются лишь данные и стрелочки, искусно помноженные на привычные статистические методы.

Causal для стартапов — переведите финансы на автопилот

Causal для стартапов

Платформа финансового моделирования Causal позволяет вам тратить меньше времени на планирование и отчетность и больше времени на развитие своего бизнеса.

Посмотреть демонстрацию (4 мин.)

Доверяют основателям, начальникам штабов, бизнес-операциям и финансовым группам:

ПЛАНИРОВАНИЕ СЦЕНАРИЙ

«Что станет с нашей взлетно-посадочной полосой, если мы наймем еще 3 инженеров?»

Пишите удобочитаемые формулы для создания и обновления моделей в 5 раз быстрее, чем в Excel/Таблицах, и легко запускайте несколько сценариев для сравнения различных планов найма, роста и сбора средств.

Просмотр шаблона взлетно-посадочной полосы

Интеграция данных

«Почему мы так много потратили на подрядчиков в прошлом квартале?»

Извлекайте свои исторические данные непосредственно из QuickBooks/Xero и детализируйте транзакции по каждому номеру одним щелчком мыши, не преследуя своего бухгалтера.

Подключите ваш QBO/Xero (2 минуты)

Бюджет и фактические данные

«Как мы отслеживаем наш план?»

Сохраните версии своей модели (например, «Бюджет») и сравните их в диаграммах и таблицах с фактическими данными, чтобы понять отклонения. Больше никакой ручной работы по перекатыванию модели вперед.

Начните с нашего шаблона бюджета (2 минуты)

Гибкое моделирование

«Как мы можем

на самом деле увеличить доход в 3 раза в следующем году?»

Хорошо ставить амбициозную цель сверху вниз, но для ее достижения также нужен надежный план снизу вверх. Шаблоны Causal — отличная отправная точка для постановки реалистичных целей.

Просмотр шаблона SaaS Revenue

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ

Делитесь прогрессом со своей командой и инвесторами

Поставьте отчеты на автопилот с помощью интерактивных информационных панелей Causal — пусть ваша команда и инвесторы увидят ваши цифры и поиграют с ключевыми предположениями, не нарушая вашей модели.
‍
Causal предоставляет вам готовые красивые диаграммы и таблицы, а также позволяет нарезать и нарезать кубиками для создания нужных вам представлений.

См. Live Dashboard

Интеграция данных в реальном времени

Получайте фактические данные из вашей системы учета (Xero, QuickBooks), HRIS, CRM (Salesforce, Hubspot) и т. д.

Когортное моделирование

Создавайте динамические когортные модели, чтобы лучше отслеживать эффективность (удержание, цели) каждой группы с течением времени.

Многомерное моделирование

Создавайте многомерные модели (несколько стран, продуктов, регионов, подразделений) без дублирования работы.

Пользовательские представления и разрешения

Покажите каждому заинтересованному лицу актуальную для него информацию, не раскрывая конфиденциальные данные (например, зарплаты) и не дублируя работу.

Бюджет и фактические данные

Сохраните различные версии вашей модели, и пусть Causal автоматически сравнивает их с фактическими данными и красиво визуализирует их.

Мультивалютная консолидация нескольких объектов

Объединение нескольких бизнес-объектов с разными валютами в единое консолидированное представление с возможностью детализации до мельчайших деталей.

Любимый основателями и операторами

Если вы когда-нибудь занимаетесь моделированием/прогнозированием — я серьезно не могу рекомендовать @CausalHQ в достаточной мере. Это такой отличный продукт.

Объединение вероятностных моделей с @CausalHQ чертовски футуристично.

Прошлой ночью я писал спецификацию проекта. CAC против цены и коэффициента конверсии — причинно-следственные связи.

В течение 45 м я детально изучал сценарии, опираясь на данные.

Самая безумная часть? Он встраивается в Notion 🤯

Да, я построил МНОГО финансовых моделей в свое время, и @CausalHQ просто упростил создание одной с нуля. НАМНОГО проще, чем мои электронные таблицы. Я одержим!

Играл с @CausalHQ в течение последнего часа или около того, и я очень впечатлен простотой, но продуманностью функций и взаимодействий. Отличная работа!

Последние две недели я использовал @CausalHQ для перестройки нашей финансовой модели, и это глоток свежего воздуха по сравнению с хрупкими статическими моделями, которые я в итоге создал в Excel/Таблицах.

Подготовка финансовой модели для Daybridge в @CausalHQ, и я должен сказать, что это феноменальная программа с огромным потенциалом. Волшебно наблюдать, как вещи перезагружаются в режиме реального времени. Мне нужно знать их технологический стек!

Нужно построить модель? Этот продукт потрясающий.

👊👊 @CausalHQ

На демо с @CausalHQ через @makerpad

Это меняет правила игры в моделировании. Финансовые директора и менеджеры по проектам будут грызть бит, чтобы заполучить его.

👏

Скорость улучшения продукта от @CausalHQ невероятна.

Classdojo запускает в нем все прогнозы, сценарии и финансовое планирование, без единого FTE в функции 🤯

Я немного увлекаюсь электронными таблицами/моделированием, и я был очень впечатлен @CausalHQ. Среди прочего, я думаю, мы перестроим динамическую версию нашего калькулятора безубыточности основателя. Должно быть весело.

Людям, которые любят математику и не умеют кодировать, стоит попробовать @CausalHQ. Я чувствую себя специалистом по данным, использующим его, хотя на самом деле я не специалист по данным и не ученый.

Если вы еще не проверили @CausalHQ, это невероятный способ создавать обновляемые в реальном времени прогнозы с помощью встроенных инструментов для моделирования неопределенности

Одно из моих любимых веб-приложений: http://causal.app

Quickly легко создавать финансовые модели + автоматически создавать динамические презентации на основе этих моделей. Блестящая работа @CausalHQ

Настоятельно рекомендуем @CausalHQ для интерактивного финансового моделирования. для любого моделирования.

глоток свежего воздуха от попыток делать эти вещи в Excel

определение в кембриджском словаре английского языка

Примеры причинных

причинных

Это не заставляет родителей спать
причинный фактор либо.

От CNN