Все права защищены. Данная электронная книга предназначена исключительно для частного использования в личных (некоммерческих) целях. Электронная книга, ее части, фрагменты и элементы, включая текст, изображения и иное, не подлежат копированию и любому другому использованию без разрешения правообладателя. В частности, запрещено такое использование, в результате которого электронная книга, ее часть, фрагмент или элемент станут доступными ограниченному или неопределенному кругу лиц, в том числе посредством сети интернет, независимо от того, будет предоставляться доступ за плату или безвозмездно.

Копирование, воспроизведение и иное использование электронной книги, ее частей, фрагментов и элементов, выходящее за пределы частного использования в личных (некоммерческих) целях, без согласия правообладателя является незаконным и влечет уголовную, административную и гражданскую ответственность.

Разброс данных неизбежен в каждой работе.
Данные без разброса являются недостоверными.
Эффективное управление качеством невозможно
без статистического анализа качества и процесса.
Управление качеством начинается с контрольной карты и ею
завершается.
Контроль или анализ невозможны без группировки данных
по определенным признакам.
95% проблем фирмы могут быть решены с помощью семи
принципов управления качеством.
Статистические методы должны знать все инженеры и техники.

К. Исикава.
Японские методы управления качеством[1]

Разброс данных неизбежен в каждой работе.
Данные без разброса недостоверны.
Эффективное управление невозможно без статистического
анализа данных.
Управление любым процессом начинается с контрольной карты
и ею завершается.
Контроль или анализ невозможны без группировки данных
по определенным признакам.
95 % проблем фирмы можно решить с помощью методов
разведочного анализа данных.
Методологию системного, статистического и визуального
мышления должны знать все образованные люди.

Ю. П. Адлер, В. Л. Шпер
Москва, 2018

Эта книга написана для всех, кто хотел бы принимать решения не на основе правила пол-потолок-палец, а исходя из разумного анализа имеющихся данных. Проблема состоит в том, что хотя все организации мира просто переполнены данными, 95%, а может быть, и 99% этих данных никто и никогда ни для чего не использует. Раньше эти данные пылились на полках в виде бесчисленных бумажных отчетов, записок, протоколов и т.п., сегодня те же самые документы пылятся в компьютерных базах наших ноутбуков, заполняя гигабайты бесчисленных директорий.

Почему? Что мешает каждому человеку, имеющему данные, описывающие поведение какого-то важного для этого человека процесса, проанализировать их с целью извлечения из них информации, полезной для принятия решений?

Ответ довольно тривиален. Во-первых, многие люди даже не понимают, что данные — это еще не информация, а сбор данных — это всего лишь самая первая, но далеко не последняя ступень анализа любой ситуации. Во-вторых, этому почти нигде и почти никого не учат. В результате многие люди просто не знают, чего они не знают, — как любил говорить великий гуру в области качества Эдвардс Деминг.

Именно с целью ликвидации подобного пробела в знаниях и написана эта книга. Она учит тому, как нужно извлекать информацию из данных с помощью многочисленных приемов, уже разработанных человечеством. Авторы полагают, что содержащиеся в этой книге знания должны быть одним из элементов общечеловеческой культуры. Другими словами, то, что изложено в этой книге, должно входить в минимальный объем знаний, которым по умолчанию обладает каждый грамотный человек.

Отсюда вытекает ответ на вопрос: для кого написана эта книга?

Ответ: для всех, кто хочет считать себя образованным человеком XXI века.

Хотя чисто технически эта книга возникла как расширение курса, который оба автора в разное время много лет читали в Московском институте стали и сплавов (МИСиС), ее содержание важно для студентов любых специальностей, как инженерных, так и гуманитарных, а также для специалистов любых сфер человеческой деятельности. Нет ни одной области, где не возникали бы те или иные данные и где не нужно было бы использовать эти данные для принятия решений.

Что нужно знать, чтобы понять изложенный в книге материал?

Для этого достаточно иметь среднее образование, т.е. закончить обычную школу. Некоторые разделы книги используют информацию, излагаемую в курсе высшей математики для технического вуза, но эти разделы можно без ущерба для понимания пропустить. Практически все расчеты и графики, описанные в книге, можно выполнить с помощью Excel, и мы приводим инструкции для соответствующих процедур.

Есть, правда, одна проблема, которую мы не планируем обсуждать, по крайней мере в рамках данной книги, но которую следует обозначить, поскольку без ее учета никакую