Метод паук цис

Краткий обзор алгоритма машинного обучения Метод Опорных Векторов (SVM)

Метод паук цис

В данной статье мы изучим несколько аспектов SVM:

  • теоретическую составляющую SVM;
  • как алгоритм работает на выборках, которые невозможно разбить на классылинейно;
  • пример использования на Python и имплементация алгоритма в библиотеке SciKit Learn.

В следующих статьях, я постараюсь рассказать о математической составляющей этого алгоритма. Как известно, задачи машинного обучения разделены на две основные категории — классификация и регрессия.

В зависимости от того, какая из этих задач перед нами стоит, и какой у нас имеется датасет для этой задачи, мы выбираем какой именно алгоритм использовать. Метод Опорных Векторов или SVM (от англ. Support Vector Machines) — это линейный алгоритм используемый в задачах классификации и регрессии.

Данный алгоритм имеет широкое применение на практике и может решать как линейные так и нелинейные задачи. Суть работы “Машин” Опорных Векторов проста: алгоритм создает линию или гиперплоскость, которая разделяет данные на классы.

Теория

Основной задачей алгоритма является найти наиболее правильную линию, или гиперплоскость разделяющую данные на два класса. SVM это алгоритм, который получает на входе данные, и возвращает такую разделяющую линию. Рассмотрим следующий пример.

Допустим у нас есть набор данных, и мы хотим классифицировать и разделить красные квадраты от синих кругов (допустим позитивное и отрицательное). Основной целью в данной задаче будет найти “идеальную” линию которая разделит эти два класса. Найдите идеальную линию, или гиперплоскость, которая разделит набор данных на синий и красный классы.

На первый взгляд, не так уж и сложно, правда? Но, как вы можете заметить, нет одной, уникальной, линии, которая бы решала такую задачу. Мы можем подобрать бесконечное множество таких линий, которые могут разделить эти два класса.

Как же именно SVM находит “идеальную” линию, и что в его понимании “идеальная”? Взгляните на пример ниже, и подумайте какая из двух линий (желтая или зеленая) лучше всего разделяет два класса, и подходит под описаниие “идеальной”? Какая линия лучше разделяет набор данных по вашему мнению? Если вы выбрали желтую прямую, я вас поздравляю: это та самая линия, которую бы выбрал алгоритм. В данном примере мы можем интуитивно понять что желтая линия разделяет и соответственно классифицирует два класса лучше зеленой. В случае с зеленой линией — она расположена слишком близко к красному классу. Несмотря на то, что она верно классифицировала все объекты текущего набора данных, такая линия не будет генерализованной — не будет так же хорошо вести себя с незнакомым набором данных. Задача нахождения генерализованной разделяющей двух классов является одной из основных задач в машинном обучении.

Как SVM находит лучшую линию

Алгоритм SVM устроен таким образом, что он ищет точки на графике, которые расположены непосредственно к линии разделения ближе всего. Эти точки называются опорными векторами. Затем, алгоритм вычисляет расстояние между опорными векторами и разделяющей плоскостью. Это расстояние которое называется зазором. Основная цель алгоритма — максимизировать расстояние зазора.

Лучшей гиперплоскостью считается такая гиперплоскость, для которой этот зазор является максимально большим. Довольно просто, не так ли? Рассмотрим следующий пример, с более сложным датасетом, который нельзя разделить линейно. Очевидно, что этот набор данных нельзя разделить линейно. Мы не можем начертить прямую линию, которая бы классифицировала эти данные.

Но, этот датасет можно разделить линейно, добавив дополнительное измерение, которое мы назовем осью Z. Представим, что координаты на оси Z регулируются следующим ограничением: Таким образом, ордината Z представлена из квадрата расстояния точки до начала оси. Ниже приведена визуализация того же набора данных, на оси Z.

Теперь данные можно разделить линейно.

Допустим пурпурная линия разделяющая данные z=k, где k константа. Если

, то следовательно и — формула окружности. Таким образом, мы можем спроэцировать наш линейный разделитель, обратно к исходному количеству измерений выборки, используя эту трансформацию. В результате, мы можем классифицировать нелинейный набор данных добавив к нему дополнительное измерение, а затем, привести обратно к исходному виду используя математическую трансформацию. Однако, не со всеми наборами данных можно с такой же легкостью провернуть такую трансформацию. К счастью, имплементация этого алгоритма в библиотеке sklearn решает эту задачу за нас.

Гиперплоскость

Теперь, когда мы ознакомились с логикой алгоритма, перейдем к формальному определению гиперплоскости Гиперплоскость — это n-1 мерная подплоскость в n-мерном Евклидовом пространстве, которая разделяет пространство на две отдельные части.

Например, представим что наша линия представлена в виде одномерного Евклидова пространства (т.е. наш набор данных лежит на прямой). Выберите точку на этой линии. Эта точка разделит набор данных, в нашем случае линию, на две части. У линии есть одна мера, а у точки 0 мер.

Следовательно, точка — это гиперплоскость линии. Для двумерного датасета, с которым мы познакомились ранее, разделяющая прямая была той самой гиперплоскостью. Проще говоря, для n-мерного пространства существует n-1 мерная гиперплоскость, разделяющая это пространство на две части. КОД import numpy as npX = np.

array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])y = np.array([1, 1, 2, 2]) Точки представлены в виде массива X, а классы к которому они принадлежат в виде массива y. Теперь мы обучим нашу модель этой выборкой. Для данного примера я задал линейный параметр “ядра” классификатора (kernel). from sklearn.

svm import SVCclf = SVC(kernel='linear')clf = SVC.fit(X, y) Предсказание класса нового объекта prediction = clf.predict([[0,6]])

Настройка параметров

Параметры — это аргументы которые вы передаете при создании классификатора. Ниже я привел несколько самых важных настраиваемых параметров SVM:

“C”

Данный параметр помогает отрегулировать ту тонкую грань между “гладкостью” и точностью классификации объектов обучающей выборки. Чем больше значение “С” тем больше объектов обучающей выборки будут правильно классифицированы. В данном примере есть несколько порогов принятия решений, которые мы можем определить для этой конкретной выборки. Обратите внимание на прямую (представлена на графике в виде зеленой линии) порога решений. Она довольно таки проста, и по этой причине, несколько объектов были классифицированы неверно. Эти точки, которые были классифицированы неправильно называются выбросами в данных. Мы также можем настроить параметры таким образом, что в конечном итоге получим более изогнутую линию (светло-голубой порог решений), которая будет классфицировать асболютно все данные обучающей выборки правильно. Конечно, в таком случае, шансы того, что наша модель сможет генерализовать и показать столь же хорошие результаты на новых данных, катастрофически мала. Следовательно, если вы пытаетесь достигнуть точности при обучении модели, вам стоит нацелиться на что-то более ровное, прямое. Чем выше число “С” тем более запутанная гиперплоскость будет в вашей модели, но и выше число верно-классифицированных объектов обучающей выборки. Поэтому, важно “подкручивать” параметры модели под конкретный набор данных, чтобы избежать переобучения но, в то же время достигнуть высокой точности.

Гамма

В официальной документации библиотека SciKit Learn говорится, что гамма определяет насколько далеко каждый из элементов в наборе данных имеет влияние при определении “идеальной линии”. Чем ниже гамма, тем больше элементов, даже тех, которые достаточно далеки от разделяющей линии, принимают участие в процессе выбора этой самой линии. Если же, гамма высокая, тогда алгоритм будет “опираться” только на тех элементах, которые наиболее близки к самой линии. Если задать уровень гаммы слишком высоким, тогда в процессе принятия решения о расположении линии будут учавствовать только самые близкие к линии элементы. Это поможет игнорировать выбросы в данных. Алгоритм SVM устроен таким образом, что точки расположенные наиболее близко относительно друг друга имеют больший вес при принятии решения. Однако при правильной настройке «C» и «gamma» можно добиться оптимального результата, который построит более линейную гиперплоскость игнорирующую выбросы, и следовательно, более генерализуемую.

Заключение

Я искренне надеюсь, что эта статья помогла вам разобраться в сути работы SVM или Метода Опорных Векторов. Я жду от вас любых комментариев и советов. В последующих публикациях я расскажу о математической составляющей SVM и о проблемах оптимизации. Источники:

Официальная документация SVM в пакете SciKit Learn

Блог TowardsDataScience
Siraj Raval: Support Vector Machines
курса Intro to Machine Learning Udacity об SVM: Gamma
Wikipedia: SVM

  • machine learning
  • data science
  • python
  • sklearn
  • algorithms

Хабы:

  • Python
  • Программирование
  • Big Data
  • Математика
  • Машинное обучение

Источник: https://habr.com/ru/post/428503/

Метод паук цис

Метод паук цис

Мысль об опасности для человека внешний вид пауков-скакунов вызывает неслучайно.

Потому что уже само поведение этого существа кажется разумным из-за его почти человечески-осмысленного взгляда.

Паук скакун

Об удивительных особенностях пауков-скакунов можно сказать: несмотря на то, что семейство Salticidae (пауки-скакунчики, или пауки-скакуны, или же пауки-прыгуны) входит в отряд Пауки (Araneae), представители его скорее напоминают крабов.

статьи

Внешний вид пауков-скакунов

Хотя паук-прыгун, как и все пауки данного семейства, имеет «полный комплект» глаз (все четыре пары), одна, направленная вперёд, выделяется особенно крупными размерами, отчего остальные органы зрения для наблюдателя словно бы перестают существовать.

Эти блестящие и немигающие глаза очень схожи с глазами краба, но не обладают их способностью «нырять», погружаясь в глазные лунки.

Внешний вид паука скакуна

Паук-прыгун словно бы «вплавил» их в переднюю поверхность своей головогруди, которую так и хочется назвать лицом.

По строению лап (или ходильных ног) паук-прыгун (или же паук-скакун) также мало отличен от краба: та же способность перемещаться боком, те же сгруппированные, постоянно поджатые под тело ноги, расположенные по бокам, но способные также заноситься как далеко вперёд, так и далеко назад.

[attention type=yellow]

Паук скакун на листке

[/attention]

Довершает сходство с морским ракообразным кубически-крабье тело (при взгляде сверху выглядящее квадратным).

Передвижение

Но одна особенность разительно отличает представителей этих двух классов типа Членистоногие.

Если краб способен только переваливаться всем телом или быстро перемещаться боком, то паук-скакун при необходимости может совершать гигантские прыжки.

Причём гигантские они и по сравнению с длиной тела, и в абсолютном геометрическом выражении.

Так, паук-скакун, чьё тело имеет менее 1 см длины, может произвести скачок на 20 см. Это расстояние, соотносимое с длиной его тела как 80:1, для человека среднего роста (имей он такой талант) оно составило бы 120 м.

Феноменальная прыгучесть существа объясняется строением его системы лимфообращения: толчкообразный вброс гемолимфы из тела в сосуды ног вызывает мгновенный гидравлический эффект – изменение длины лап, равносильное быстрому распрямлению сжатой пружины.

Паук Euophrys omnisuperstes

Представители семейства внушительностью масштабов тела не отличаются: у самого маленького паука-прыгуна (Euophrys omnisuperstes), живущего высоко в Гималаях, длина тела самца всего 4 мм, у Hyllus diardi (паука-скакуна размера самого большого) – 1,3 см.

Строение тела

Головогрудь пауков-скакунов, почти вплотную слитая с брюшком, сообщает телу компактность и необычайную вёрткость: сколь ни быстро перемещение пальца наблюдателя, поворот вслед за ним тела совершается молниеносно.

Возможность точно рассчитать расстояние до объекта внимания и круговой обзор хищнику обеспечивают:

  • мощный уровень развития нервной системы (мозг составляет до 30% объёма головогруди);
  • высокая подвижность глаз.

А ещё – наличие нескольких уровней зрения глаз паука-скакуна (во вспомогательных глазах – до степени световосприятия, в основных, с наличием полноценной сетчатки – с возможностью различения цветов).

Голова паука скакуна крупным планом

Амплитуда колебаний различных групп волосков, обильно покрывающих всё тело, приводит к выделению в гемолимфу различных веществ, информирующих мозг паука о происходящем вокруг, в том числе – о съедобности добычи.

Жизненный цикл и размножение

Миниатюрные размеры паука, маскирующая окраска, высокая подвижность тела позволяют жить там пауку-скакуну, где обитает много мелкой живности, с которой он может справиться.

Паук скакун в полете

Прыгая с ветки дерева или со стены вниз, на спину добыче, он остаётся для неё незаметным до самого последнего мгновения.

Схватив и цепко удерживая жертву передними ногами, паук прокалывает её хитиновый панцирь и парализует нервную систему секретом ядовитых желёз, оказывающим на внутренние ткани убитого насекомого переваривающее воздействие.

Паук скакун со своей добычей

[attention type=red]

Подстраховаться от падения хищнику позволяет прикрепление конца шёлковой нити к месту старта его прыжка.

[/attention]

Тот же самый шёлк идет на строительство и выстилание гнезда, устраиваемого паучихой в тёплом тихом месте:

  1. между камнями;
  2. внизу под деревом;
  3. среди валежника.

Самцы (отличающиеся от самок наличием светлых полос на передней паре конечностей) гнёзд не строят и ловчих сетей не плетут – они охотятся и производят потомство.

Готовность самки спариться выражается её отзывом на брачный танец самца, ритмично ударяющего себя по телу передней парой лап.

Также Вы можете прочесть нашу статью про еще одного танцующего паука: Паук-павлин, внешний вид и брачный танец прекрасного насекомого

После вылупления из яиц потомство находится под надзором матери до полной самостоятельности (наступающей после серии линек и достижении паучатами размеров взрослой особи).

Потомство паука скакуна

Зоркость глаз и мгновенная реакция на движение позволяют пауку сохранить свою жизнь достаточно долго. Если скакунчики зимуют в тёплых местах (включая человеческие жилища), они остаются активными круглый год, если зимуют на улице – впадают в оцепенение внутри свитого гнезда-убежища.

Опасность паука-прыгуна для человека

Учитывая повсеместность распространения пауков-скакунов, видов которых насчитывается в мире не менее 5800, возможность встретиться с пауками-прыгунами в России, возникает вопрос: является паук-скакун ядовитым или нет?

Несмотря на то, что все виды паукообразных убивают своих жертв ядом, опасность паука-прыгуна для человека является сильно преувеличенной. Даже защищаясь и кусая, он не способен пробить человеческую кожу своими хелицерами (колющими ротовыми конечностями).

: Паук Скакун — восьмиглазое чудовище // Jumping Spiders (Salticidae) Sub. Rus

Источник: dezbox.ru

Источник: https://naturalpeople.ru/metod-pauk-cis/

Три базовых типа поведения людей в социальной системе (А.Курпатов)

Метод паук цис

Изучая закономерности управления, все больше специалистов отмечает необходимость учитывать особенности руководителей при постановке целей, принятии решений и выборе способов управления [1].

В этом направлении представляет интерес работа Андрея Курпатова, выделившего три типа мышления, оказывающих влияние в процессе выполнения любых задач (вопрос правки интеллектуальных объектов и работы с факт-картами рассмотрен в другой заметке).

Учитывая эти типы, агенты перемен получают возможность  разрешать вызванные различиями конфликты и повышать управляемость. И, если А.Курпатов больше о психофизиологии, то схожий вопрос в менеджменте рассмотрел И.

Адизес, выделив четыре роли\функции, выполняемые сотрудниками компании: делатель, администратор, предприниматель, интегратор (о чем в конце статьи) [2]. Тем не менее, мне, как автору модели Три_Ф [10], интересен тринитарный взгляд Андрея, т.к. он коррелирует и подтверждает мои идеи.

Ниже в статье даются ответы на вопросы почему:

  • необходимо бороться с иллюзией, что человек может добиться результатов опираясь только на собственное сознание, личность, ЭГО…
  • внутри нас думает сложный нейрофизиологический комплекс, созданный для того, чтобы думать про других людей, окружающих человека. Деятельность этого механизма отличается у разных людей. И при решении любых других задач каждый человек использует этот свой механизм.
  • можно научить работать мозг под задачи, который ставит человек, а не постоянно пережевывать умственную жвачку. Для этого необходимо разобраться в том, как работает механизм мышления у других людей, расширив возможности своей программы мышления, заложенной изначально.

Три способа мышления

И.П. Павлов, создавая теорию высшей нервной деятельности, определил, что  живые организмы осуществляют взаимоотношения с миром через сигналы, поступающие в нервную систему. Различные предметы и явления приобретают значение условных сигналов. Иван Петрович выделил две сигнальных системы:

  • первая – человек реагирует физиологично, эмоциями, формируя условные рефлексы по отношению к конкретным предметам.
  • вторая – результат воспитания человека и является словесным описание сигналов, мысленно произносимых и выступающих такими же раздражителями, как и физические.

Основываясь на вышесказанном, И.П.Павлов выделял два типа людей:

  • истерики (художественный тип) – люди, прежде всего реагирующие эмоционально, а потом включающие мыслительные процессы;
  • шизоиды (мыслительный тип) – люди, у которых области мозга, отвечающие за вторую сигнальную систему, являются ведущими в процессе мышления и принятия решения (они способны так увязнуть в своих размышлениях, что перестают слышать собственные желания).

Т.к. И.П.Павлов был увлечен физиологией, он учел зависимость поведения животных от внутренних структур мозга, но при этом не уделил внимание социальному поведению.  Люди являются стадными животными и одно из проявлений инстинкта самосохранения связано с деятельностью “в стае”.

Для выживания каждый человек использует все три типа мышления (радикала):

  • истероидный – опирается на свои потребности, интересуется тем, во что может быть вовлечен, с чем имеет отношение и стремится добиться личных выгод. При этом он создает ценности, оценивая что хорошо или плохо…
  • шизоидный –  работает с информацией, сравнивает все, встраивая в свою систему миропонимания. Вовлекается в те обстоятельства, которые позволяют усложнять имеющуюся систему.
  • невротический  – смотрит на мир с учетом социальных обстоятельств (как между людьми движется информация, кто к кому как относится). Старается улучшить мир для всех, основываясь на своих представлениях о том, что есть хорошо.

Картина реальности

Человек принимает решения не имея реальной картины, а лишь на основе абстрактных знаний. Мышление – это способность формировать представление о реальности [4].

Если говорить не о разных психотипах, а способах работы с информацией, то программы мышления определяют то, каким способом будет происходить  сборка интеллектуальных объектов, составляющих карту воспринимаемой нами реальности.

Такими объектами являются любые продукты работы психики (визуальные образы, ощущения, звуки, эмоции, привычки, слова, модели и т.д.), в том числе представления о той социальной стае, в которой человек живет.

Такие стаи – это не настоящие люди, а образы людей, создаваемые мозгом.

Когда человек представляет некую область знания (например, менеджмент, организация и пр. ), старается разобраться в своем проекте, управляет организацией – он делает это на основании тех принципов, которые запрограммированы в его дефолт системе. Т.е. оказавшись в какой-то ситуации люди могут повести себя по-разному, так как в зависимости от радикала человек существует в одном из трех миров:

  • шизоидный – в абстрактных закономерностях… Сначала рационализирует события, а потом полученные абстракции использует для конструирования модели реальности.
  • истероидный – в индивидуальных потребностях… Соотносит происходящее с собой и рефлекторно отражает мир.
  • невротический – в социальных отношениях… Рисует картину отношений относительно некого выбранного в качестве центра предмета, явления.

“Слово вроде бы одно, а представление за ним у каждого своё собственное, и вы не знаете, что на самом деле воображает человек, когда использует то или иное слово.” (А.Курпатов)

Нельзя по каким-то признакам человека определить, какой радикал им движет. Только в процессе деятельности, по реакции на реальные события можно понять это.

Мир в котором живет человек

Люди живут в разных условиях, выполняют отличные функции на своем уровне социальной иерархии. И это не результат случайного стечения обстоятельств, а следствие работы мозга [3].

“Воздействовать на реальность, производить в ней изменения – в этом конечная цель и смысл нашего мышления.” (А.Курпатов)

Люди имеют врожденные качества, которые определяют их мыслительные процессы. Психические радикалы определяют выборы, которые делает человек. Глядя на то, как устроена жизнь человека, можно предположить какие радикалы движут им.

С другой стороны, каждое время, жизненная ситуая востребуют людей определенного типа, предоставляя им больше или меньше шансов реализоваться.

“нет ни IQ, ни воли, а лишь наше умение собирать (и, при необходимости, пересобирать) интеллектуальные объекты, относящиеся к делу – восприятие ситуации как таковой и себя в ней.” (А.Курпатов)

Три психотипа

Мозги запрограммированы таким образом, чтобы люди могли думать о мире по-разному. С учетом рассмотренных психических радикалов, как способов создания внутренних интеллектуальных объекта, несложно выделить три психотипа человека:

  • конструктор – рациональный человек, хорошо владеющий языком, определяющий признаки и создающий логические структуры. Строит категориальные связи между абстрактными объектами, но отсутствуют фактические реальные связи между элементами, помогающие понять, что происходит на самом деле.
  • центрист – человек с ведущим невротическим радикалом, уделяющий внимание реальным отношениям, которые есть в системе между элементами, стремящийся понять, что происходит на самом деле.
  • рефлектор – воспринимает мир рефлекторно, через отношение к себе, понимание того какие возможности и риски его ожидают. Этот художественный тип входит внутрь “стаи”, системы и опирается на то, как все субъекты относятся лично к нему.

“В каждом из нас есть по толике от каждого из типов, но какой-то один всегда вырывается вперёд и диктует остальным свои правила.” (А.Курпатов)

Люди используют разные типы мышления, но стремятся первичность отдавать одному из них.  Отнесение человека к одному из типов свидетельствует не о силе выраженности например, эмоции или мышления, а о первичности в принятии решения.

Сбор модели реальности

В общении люди с разными типами с трудом понимают друг друга – пользуясь одними понятиями, люди говорят о разном.

Если человек знает свой тип мышления и понимает каким образом можно собирать интеллектуальные объекты другим способом, то появляется возможность собрать максимально сложную модель реальности.

Использование разных радикалов в процессе мышления позволяет человеку создавать наиболее сложные мыслительные конструкции.  Талантливые, гениальные люди умудряются быть одновременно центристами, рефлекторами, конструкторами.

Когда в человеке сочетание радикалов значительно отличается от большинства его сородичей, он с одной стороны, способен решать неожиданным способом самые нетривиальные задачи, с другой – быть не понятым и оказаться изгоем.

Неосознаваемый процесс мышления

В наших представлениях о реальности больше нас самих, чем реальности, т.к. они отражают наше отношение, комфортности, механизмы мышления. Для создания интеллектуальных объектов используются разные области коры мозга.

“За восприятие информации в нашем мозгу отвечает «сеть выявления значимости» (СВЗ), за переработку информации – «центральная исполнительская сеть» (ЦИС), а за мышление
(в самом, так сказать, высоком и главном смысле этого слова) – «дефолт-система мозга» (ДСМ).” (А.Курпатов)

В то время, когда человеку кажется, что он “витает в облаках” огромную работу совершает его дефолт-система мозга. Она создана эволюцией для работы с виртуальными образами, поэтому люди способны думать об объектах даже когда их нет рядом. Т.о. вступая во взаимодействие с чем-то мы воспринимаем больше, чем ощущаем, привносим информацию из мозга.

Сознательные ресурсы организма крайне ограничены:

  • немногозадачность работы [5];
  • учитывает не более трех аспектов ситуации;
  • продолжительность сознательной мысли 3 сек..

В отличие от сознания возможности дефолт-системы значительны. Так, она может обрабатывать от 150 до 230 элементов и связей между ними.

И когда человек мыслит, он заставляет разные интеллектуальные объекты “функционально сталкиваться в нашей дефолт-системе друг с другом”. Например, при возникновении идеи происходит объединение объектов.

Если задачу не удается решить, то испытывая внутреннее напряжение, “закидываем этот вопрос куда-нибудь на дальнюю полку” и переключаемся на другое.

Обучение мышлению

Мыслительные способности ограничивают возможности человека. Поэтому так важно развивать свое мышление.

В мозге происходит разработка программ мышления для взаимодействия с другими людьми. Выработав их в социуме, человек эти же программы использует для решения любых других задач. Т.о. развить собственное мышление человек может только общаясь с другими людьми.

“возможно, главная загвоздка мышления: оно, вроде бы, наше, происходит исключительно внутри нас, но для того, чтобы оно продвигалось, нужно, чтобы с нами кто-то разговаривал – какой-то другой человек.” (А.Курпатов)

Научиться мыслить широко невозможно с помощью разума, сознания. Необходимо научить дефолт систему пользоваться разными видениями мира. Ее навыки формируются в процессе долгих изнурительных тренировок.

Самостоятельно это невозможно сделать – необходимы отношения  с другими людьми, которые помогали бы увидеть, что наш способ видения мира частный, ограниченный.

Когда человек учится видеть других людей с учетом их особенностей, то как они строят свои картины мира – это помогает существенно раздвигать границы собственного мышления, не оказываться в заложника того программного кода, который дан от природы дефолт системой.

Обсуждение

А.Курпатов  в качестве причины сущего рассматривает мозг. В отсутствие у меня базового психиатрического образования я не могу быть столь уверенным в этом, а когнитивисты страшно возмущаются утверждению “сознание  – производная ствола мозга”. Но в остальном идеи автора нахожу интересными…

Люди отличаются друг от друга и их мыслительные особенности влияют на восприятие мира и управление им. А.Курпатов убедительно, основываясь на научных исследованиях обосновал предложенную им типологию. Но, нам остается согласиться с Н.М.Карамзиным – “ничто не ново под луною” и, например, вернуться к типологии И.Адизеса, в которой заложены схожие идеи:

  • люди отличаются друг от друга и это приводит к конфликтам и непониманию;
  • отличия людей оказываются полезны для решения разных задач и вместе они позволяют решать сложные проблемы.

Но если вспомнить о типологии темпераментов Гиппократа – Галена, то все это представляется крайне банальным. Но с одной стороны “повторение – мать учения”, а с другой – каждая из типологий привносит новизну, затрагивает новую грань жизнедеятельности человека.

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

В отличие от рассмотренной выше типологии, И.Адизес выделяет четвертый тип – интегратора, как человека способного понять различие между людьми и помочь им объединить свои усилия [2].  По мнению же А.Курпатова, каждый может стать интегратором, для чего необходимо развивать способности мышления.

Р.Хайнце [6] скорее соглашается с И.Адизесем. По его мнению некоторые люди испытывают серьезные трудности в понимании того, что другие мыслят иначе и строят иные мыслительные конструкции, имеют другие представления об организации. Предполагаю, что психоневрологи и под этот взгляд смогли подвести научную базу, обосновывающую тип  негибких людей.

Несмотря на сказанное, я посчитал важным разместить Библиотеке подходов по управлению изменениями информацию о типологии А.Курпатова, т.к.

[attention type=green]

акцентирует наше внимание на том, что не только рациональный, сознательный способ мышления способствует решению сложных, комплексных задач [7]. В нашем сегодняшнем, в т.ч. научном сообществе превалируют мышление в плоскости сознание-материя.

[/attention]

Иногда мы опираемся на то, что первична материя, иногда отдаем первенство сознанию, но упускаем другие аспекты [8].

Выбранные А.Курпатовым три крайних психотипа, уводят нас из плоскости однобоких дуальных рассуждений, открывая многомерный целостный мир [9].

Идея первичности, которую мы видим в философских концепциях нашла отражение и в рассмотренных выше психотипах – каждый из трех радикалов начинает процесс мышления.

Ссылки

Источник: http://ibcm.biz/%D1%82%D1%80%D0%B8-%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D1%85-%D1%82%D0%B8%D0%BF%D0%B0-%D0%BF%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%BB%D1%8E%D0%B4%D0%B5%D0%B9-%D0%B2-%D1%81%D0%BE%D1%86/

Экономический анализ на предприятие ОАО «Полиграфкартон»

Метод паук цис
 

     Из данной таблицы также видим показатели, не удовлетворяющие необходимой норме, однако они уже близки к пороговым.

То, что организация занимается производственной деятельностью, может объяснить хорошие показатели рентабельности оборотных средств (0,07) и рентабельности производственных фондов (0,12). Остальные показатели не высокие.

Таким образом, можем полагать, что рентабельность организации стабилизирована на очень низком уровне. Это еще раз подтверждает неблагоприятную ситуацию.

    1. Оценка  деловой активности организации

     Цель оценки – выявление характеристики использования основного и оборотного капитала предприятия.

     Критерии оценки – коэффициенты деловой активности, такие как: коэффициенты оборачиваемости, фондоемкость, период оборота средств и показатели производительности.

     База сравнения – показатели деловой активности на начало отчетного 2009 года.

     Базисные значения – показатели деловой активности на начало года, а анализируемые – показатели деловой активности на конец года.

     Считаем, что базисные и анализируемые показатели определены правильно, их сопоставимость обеспечена.

     Для оценки выберем однокритериальный прием – сравнение.

     Показатели данной оценки приведены в таблице 2.5.1 

     Таблица 2.5.1

     Показатели деловой активности предприятия 

ПоказателиАлгоритм  расчетаЗначение, долиПримечание
1234
1. Оборачиваемость (фондоотдача) всех  активов  0,4481
2.Оборачиваемость  (фондоотдача) внеоборотных активов0,9496
3. Фондоемкость  продукции, рассчитанная по данным:2,2316
всех  активов
    внеоборотных  активов1,0530
4. Оборачиваемость оборотных средств0,8485
5. Закрепление оборотного капитала  на 1 рубль выручки от продажи  товаров, продукции, работ, услуг1,1786
6. Оборачиваемость материальных оборотных  активов3,50243
7. Период оборота товарно-материальных  ценностей102,7861120
8. Оборачиваемость дебиторской задолженности2,4347
9. Период погашения дебиторской  задолженности147,8621
10. Продолжительность производственного  циклаТп=Tz+TR2a250,6482

 

     Показатели деловой активности характеризуют эффективность использования основного и оборотного капитала организации.

     Коэффициент оборачиваемости активов показывает, что каждый рубль активов приносит 45 копеек продукции. Это показывает неэффективность уровня деловой активности организации.

     Фондоотдача внеоборотных активов показывает, что каждый рубль внеоборотных активов приносит 95 копеек проданной продукции, что достаточно неплохо и говорит о хорошей производительности внеоборотных активов. Оборачиваемость оборотных активов отражает интенсивность их использования на 85% уровне.

[attention type=yellow]

     Период оборота ТМЦ в 2009 году составил 102 дня, что достаточно близко к норме (120 дней), и является достаточным для производственного предприятия, и говорит, что предприятие хорошо распоряжается средствами, вложенными в ТМЦ.

[/attention]

     Оборачиваемость ДЗ установилась на уровне 2,4 с периодом погашения 147 дней. Оба показателя не соответствуют нормам, что говорит о росте риска непогашения дебиторской задолженности.

     Продолжительность производственного цикла, в течение которого изготавливается продукт, составил 250 дней.     

    1. Многофакторный  метод оценки –  ПАУК-ЦИС

 

    ПАУК-ЦИС – это количественно-качественный метод, позволяющий использовать критерии, имеющие как количественное значение, так и не имеющие таковых.

    Метод ПАУК-ЦИС предназначен для оценки производственно-хозяйственной деятельности организации в текущем периоде в сравнении с планом и данными предыдущего периода. Данный метод позволяет осуществить оценку, как по отдельному критерию, так и по совокупности.

    В таблице 2.6.1., представлены основные критерии оценки финансового состояния ОАО «Полиграфкартон», отражающие преимущества и проблемные стороны деятельности, анализируемого предприятия.  

    Таблица 2.6.1.
    Значения  критериев производственно-хозяйственной деятельности организации
НаименованиеОбозн.Ед. изм.Фактические текущего периодаФактические предыдущего периода
Объем производства продукцииQтыс.тонн29,39227,650
Разность  между прочими расходами и  доходамиРпрмлн. руб.-30,051-29,452
Коэффициент абсолютной ликвидностиL11,67070,6012
Коэффициент соотношения заемных и собственных  средствLkic%149,71%53,64%
Оборачиваемость (фондоотдача) всех активовLa%44,81%36,66%
Балансовая  прибыльВамлн. руб.987,435636,915
Оборачиваемость оборотных активовLq%84,85%83,12%
Продолжительность производственного циклаТпдней250,6482389,635
Период  оборота товарно-материальных ценностейTzдней102,7861175,84
Коэффициент обеспеченности запасов и затрат собственными источниками их формированияLc-0,46440,8026
Полная  себестоимость продукцииC1tмлн. руб.-364,248-369,459
Выручка от продажиN1tмлн. руб.363,938378,155
Прибыль до налогообложенияPtмлн. руб.-30,361-20,756
Чистая  прибыльРчмлн. руб.-20,614-20,665

 

    Проблемные стороны предприятия ОАО «Полиграфкартон» – это, во-первых, превышение расходов над доходами от прочих видов деятельности, что приводит к снижению чистой прибыли.

Во-вторых, коэффициент обеспеченности запасов и затрат собственными источниками формирования меньше нормативного значения 0,1, что негативно сказывается на репутации предприятия, т.к.

ОАО «Полиграфкартон» не хватает собственных средств для покрытия запасов и затрат, что может привести к нарушению ритма стабильной финансово-хозяйственной деятельности. Также соотношение собственных и заемных средств сильно склонилось в сторону последних. В-третьих, выручка от продажи упала, обеспечив отрицательную прибыль.

    Преимущества предприятия состоят в том, что ОАО «Полиграфкартон» увеличил выпуск продукции, а также стоимость имущества на конец периода.

    Следует отметить рост коэффициента абсолютной ликвидности и приближению его к рекомендуемому значению 0,2, что положительно сказывается на ликвидности активов предприятия.

А также снижение продолжительности производственного цикла является положительным фактором, что приводит к снижению потребности в оборотных средствах для финансирования текущей деятельности.

Сокращение происходит при уменьшении периода оборота запасов, незавершенного производства, готовой продукции, дебиторской задолженности.  

    Рис. 6. Диаграмма метода «Паук-ЦИС»  

    Как следует из рисунка 6, состояние производственно-хозяйственной деятельности в текущем периоде по выделенным критериям практически сопоставим с показателями предыдущего периода, в 2009 году наблюдается небольшой рост данных показателей.             

    Заключение

 

    В 2009 г. общество выработало 29 392 тонн картона на сумму 310,6 млн. руб., что составило к уровню 2008 г. 106,3%. Реализовано товарной продукции на сумму 363,4 млн.руб. За 2009 г.

получен убыток от продаж в сумме 310 тыс.руб. Убытки от неосновных видов деятельности (содержание здравоохранения, соцкультсферы, подсобного сельского хозяйства) составили 1,4  млн.

руб, при этом увеличилась сумма заемных средств с 150000 тыс. руб. до 415184 тыс.руб.

[attention type=red]

    Подобные показатели негативно отразились на общей картине состояния организации (больше всего на все показатели повлияло именно изменение соотношения собственных и заемных средств с 54% до 159%).

[/attention]

    В целом, показатели ликвидности установились на достаточно высоком уровне, коэффициенты финансовой устойчивости демонстрируют нормальный уровень, то есть можно утверждать, что компания ведет благоприятный, устойчивый бизнес.

Говоря о рентабельности, можно утверждать, что она стабилизирована на низком уровне, однако данный показатель по производственным фондам и оборотным активам близок к норме, что является характерным для производственного предприятия.

В сфере деловой активности наблюдаются стабильно хорошие показатели, за исключением оборачиваемости дебиторской задолженности.

    В итоге, беря во внимание оценку доходов и расходов предприятия, можно сказать, что цели организации на 2009 год:

    а) повышение качества производимой товарной продукции;

    б) модернизация производства с заменой частей, имеющий высокий физический износ, с целью улучшения качества выпускаемой товарной продукции;

    в) приобретение кашировально-лакировальной машины для переработки основы с нанесением беленого слоя и выпуска двухслойного коробочного картона;

    г) обеспечение общего прироста доходов предприятия;

    д) развитие системы корпоративного управления.

были реализованы не полностью, и к тому же неэффективно, что, в конечном счете, привело, к отрицательной прибыли и существенной кредиторской задолженности.

Список литературы:

 

  1. Макарова  Л. Г. , Макаров А. С., Экономический анализ в управлении финансами фирмы. Учебное пособие. – 2-е изд., перераб. и дополн. /Под ред. Л. Г. Макаровой. – Нижний Новгород, Изд-во ННГУ, 2002
  2. Годовой отчет организации ОАО «Полиграфкартон».
  3. Методические указания по проведению анализа финансового состояния  организаций. Утв. Приказом ФСФО от 23 января 2001 г. , № 16
  4. ПБУ  № 4/99: Бухгалтерская отчетность организации: Положение по бухгалтерскому учету. Утв. приказом Министерства Финансов РФ от 6 июля 1999 г.

    № 43н

  5. ПБУ 9/99: Доходы организации: Положение по бухгалтерскому учету. Утв. приказом Министерства Финансов РФ от 6 мая 1999 г. № 32н
  6. ПБУ 10/99: Расходы организации: Положение по бухгалтерскому учету. Утв. приказом Министерства Финансов РФ от 6 мая 1999 г.

    № 33н

  7. О формах бухгалтерской отчетности организаций. Приказ МФ РФ от 22 июля 2003 г. № 67н

Приложения

Бухгалтерская отчетность организации

    

Приложение 2

 

Актив аналитического баланса-нетто 

Статьи  активаСумма, тыс. руб.
НаименованиеОбозн.На  начало периодаНа  конец 
периода
АБ12
1. Внеоборотные активыF325861440621
1.1. Нематериальные активы по остаточной  стоимостиF100
1.2. Основные средства по остаточной  стоимостиF2147755170251
1.3. Доходные вложения в материальные  ценностиF300
1.4 Незавершенное строительство (незавершенные капвложения)F43810665370
1.5. Долгосрочные финансовые вложенияF5140000205000
1.6. Прочие внеоборотные активыF600
2. Запасы и затратыZ11049897323
2.1. Производственные запасы (сырье,  материалы и другие аналогичные ценности)Z13283639228
2.2. Животные на выращивании и  откормеZ200
2.3. Незавершенное производство (затраты  в незавершенном производстве)Z31222529147
2.4. Расходы будущих периодовZ417102276
2.5. Готовая продукция и товарыZ56372726672
2.6. Прочие запасы и затратыZ600
3. Денежные средства, расчеты и  прочие оборотные активыRa200556449491
3.1. Денежные средства и краткосрочные  финансовые вложенияRl43510307192
3.2. Дебиторская задолженность краткосрочнаяRds156660142299
3.3. Дебиторская задолженность долгосрочнаяRdd00
3.4. Прочие оборотные активыRo3860
БАЛАНС:Ba636915987435

Источник: https://www.stud24.ru/economics/jekonomicheskij-analiz-na-predpriyatie-oao/7045-15270-page5.html

Медик
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: