Когнитивные функции. 
АСК-анализ зависимости оплаты сотрудников АПК от их характеристик

Рассмотрим режим 4.5, в котором реализована возможность визуализации когнитивных функций для любых моделей и любых сочетаний классификационных и описательных шкал (рисунок 19).

Рисунок 19. Экранная форма режима 4.5 системы «Эйдос-Х++» «Визуализация когнитивных функций».

Применительно к задаче, рассматриваемой в данной работе, когнитивная функция показывает, какое количество информации содержится в различных значениях факторов о том, что объект моделирования перейдет в те или иные будущие состояния. Поэтому здесь не будем останавливаться на описании того, что представляют собой когнитивные функции в АСК-анализе. На рисунке 20 приведены визуализации всех когнитивных функций данного приложения для модели INF5.

Рисунок 20. Визуализация когнитивных функций для обобщенных классов и всех описательных шкал в модели INF5.

SWOT и PEST матрицы и диаграммы

SWOT-анализ является широко известным и общепризнанным методом стратегического планирования. Однако это не мешает тому, что он подвергается критике, часто вполне справедливой, обоснованной и хорошо аргументированной. В результате критического рассмотрения SWOTанализа выявлено довольно много его слабых сторон (недостатков), источником которых является необходимость привлечения экспертов, в частности для оценки силы и направления влияния факторов. Ясно, что эксперты это делают неформализуемым путем (интуитивно), на основе своего профессионального опыта и компетенции. Но возможности экспертов имеют свои ограничения и часто по различным причинам они не могут и не хотят это сделать. Таким образом, возникает проблема проведения SWOTанализа без привлечения экспертов. Эта проблема может решаться путем автоматизации функций экспертов, т. е. путем измерения силы и направления влияния факторов непосредственно на основе эмпирических данных. Подобная технология разработана давно, ей уже около 30 лет, но она малоизвестна — это интеллектуальная система «Эйдос». Данная система всегда обеспечивала возможность проведения количественного автоматизированного SWOT-анализа без использования экспертных оценок непосредственно на основе эмпирических данных. Результаты SWOT-анализа выводились в форме информационных портретов. В версии системы под MS Windows: «Эйдос-Х++» предложено автоматизированное количественное решение прямой и обратной задач SWOT-анализа с построением традиционных SWOT-матриц и диаграмм (рисунок 21).

Рисунок 21. Пример SWOT-матрицы в модели INF5.

На рисунке 22 приведены примеры инвертированной SWOTматрицы и инвертированной SWOT-диаграммы в модели INF5.

Рисунок 22. Пример SWOT-матрицы в модели INF5.

Кластерно-конструктивный анализ признаков

На рисунке 23 приведены результаты кластерно-конструктивного анализа признаков:

Рисунок 23. Результаты кластерно-конструктивного анализа признаков.