There are two breakthroughs, actually, that have been made here in the age old philosophic subject of logic.

На самом деле в логике, в этом древнем философском предмете, есть два достижения.

The first is FINDING A DATUM OF COMPARABLE MAGNITUDE TO THE SUBJECT.

Первое – это НАХОЖДЕНИЕ ДАННОГО, СРАВНИМОГО ПО СТЕПЕНИ ВАЖНОСТИ С РАССМАТРИВАЕМЫМ ПРЕДМЕТОМ.

A single datum or subject has to have a datum or subject with which to compare it before it can be fully understood.

Для отдельного данного (или предмета) должно быть найдено данное (или предмет), с которым его можно сравнить, прежде чем первое данное (предмет) будет полностью понято.

By studying and isolating the principles that make a situation illogical one can then see what is necessary to be logical. This gives us a subject that could be called “Illogicality Testing” or “Irrationality Location” but which would be better described as DATA ANALYSIS. For it subjects data and therefore SITUATIONS to tests which establish any falsity or truth.

Выявляя и изучая принципы, в соответствии с которыми ситуация становится нелогичной, можно увидеть, что именно необходимо для того, чтобы быть логичным. А раз так, возникает предмет, который можно было бы назвать «Проверка на нелогичность» или «Выявление нерациональности», но лучше всего назвать его АНАЛИЗОМ ДАННЫХ, поскольку суть этого предмета в том, что мы проверяем данные, а следовательно, и СИТУАЦИИ и в результате определяем, где правда, а где ложь.

The other breakthrough consists of the discovery that no rules of logic can be valid unless one also includes the data being used. The nearest the ancients came to this was testing the premise or basis of an argument.

Второе достижение заключается в том, что никакие правила логики нельзя считать верными, если не принимать во внимание используемые данные. Ближе всего древние подошли к этому, когда говорили о проверке предпосылки, или основы, на которой строятся доводы.

Trying to study Logic without also having the answers to Data is like describing everything about an engine without mentioning what fuel it runs on; or making a sentence like “He argued about” or “She disliked” without completing it.

Пытаться изучать логику, не имея при этом ответа на вопрос, что делать с данными, – это всё равно, что рассказать всё о каком-либо двигателе, не сказав при этом, на каком топливе он работает, или составлять предложения типа: «Он спорил о» или «Ей не нравилось то, что», не завершая их.

Logic concerns obtaining answers. And answers depend on Data. Unless you can test and establish the truth and value of the data being used, one cannot attain right answers no matter what Aristotle may have said or what IBM may have built.

Предмет логики – это получение ответов. А ответы зависят от данных. Если вы не сможете проверять используемые данные и определять их истинность и ценность, вы не сможете получать правильные ответы, независимо от того, что сказал Аристотель, или от того, какие компьютеры были созданы компанией IBM.

The road to Logic begins with ways and means of determining the value of the data to be employed in it.

Логика начинается с нахождения способов для определения ценности тех данных, которыми будет оперировать логика.

Without that step no one can arrive at Logic.

Без этого никакой логики быть не может.

Two things that are equal to each other and to which a third is equal are all equal to one another. If A equals B and B equals C, then C equals A. Great. This is often disputed as a theorem of logic and has been ever since Aristotle said so. There is even a modern cult of Non-Aristotelian Logic.

Если два утверждения тождественны и третье утверждение тождественно первым двум, то все они тождественны друг другу. Если А равно В и В равно С, то отсюда вытекает, что С равно А. Великолепно. Справедливость этой теоремы логики часто оспаривают, и так было с тех пор, как это утверждение было сделано Аристотелем. Есть даже современный культ неаристотелевой логики.

The facts are that the ancient theorem is totally dependent on the DATA used in it. Only if the DATA is correct does the theorem work.

Факты же говорят о том, что истинность этой древней теоремы полностью зависит от используемых в ней ДАННЫХ. Теорема верна только в том случае, когда правильны ДАННЫЕ.

Lacking emphasis on the data being used, this theorem can be proven true or false at will. The philosophers point out the fallacy without ever giving emphasis to data evaluation.

Если не делать упор на используемые данные, то можно по своему желанию доказать как истинность, так и ложность этой теоремы. Философы указывают на ошибку в суждении и никогда не делают упор на оценку данных.

Unless you can prove or disprove the data you use in any logic system, the system itself will be faulty.

Если вы не сможете доказывать истинность или ложность данных, используемых в любой системе логики, сама система окажется ущербной.

This is true of the IBM computer. It is true of CIA intelligence conclusions. It is true of Plato, Kant, Hume and your own personal computer as well.

Это справедливо для компьютера фирмы IBM. Это справедливо для выводов, которые делает Центральное разведывательное управление. Это справедливо для систем, созданных Платоном, Кантом, Юмом, и это так же справедливо для вашего персонального компьютера.

DATA ANALYSIS is necessary to ANY logic system and always will be.

АНАЛИЗ ДАННЫХ необходим для ЛЮБОЙ системы логики, и так будет всегда.

Ships run on oil, electric motors on electricity and logic runs on data.

Корабельные двигатели работают на продуктах нефтепереработки, электромоторы работают на электричестве, а логика «работает на данных».

If the data being stuffed into a computer is incorrect, no matter how well a computer is planned or built or proofed up against faults you can get a Bay of Pigs.

Если данные, вводимые в компьютер, неверны, то, независимо от того, как хорошо сконструирован или изготовлен компьютер или какая хорошая там защита от ошибок, вы можете получить Плая-Хирон *Плая-Хирон: речь идёт о неудачной попытке свержения правительства Кубы, предпринятой кубинскими эмигрантами при поддержке правительства США. 17 апреля 1961 года около 1.500 эмигрантов, вооружённых оружием производства США, высадились в бухте Кочинос рядом с населённым пунктом Плая-Хирон на южном побережье Кубы. Надеясь получить поддержку местного населения, они планировали пересечь страну и дойти до столицы Кубы, Гаваны, но были быстро остановлены кубинской армией. К моменту окончания боёв 100 человек были убиты, остальные – взяты в плен. Позже во внутреннем отчёте Центрального разведывательного управления (ЦРУ) было признано, что ЦРУ не проводило реального сбора информации о ситуации на Кубе, и в ЦРУ не было понимания того, что на Кубе отсутствует то массовое сопротивление существующему правительству, которое могло оказать помощь вторгнувшимся эмигрантам. Несмотря на недостаток информации, ЦРУ заверило Президента США, что вторжение встретит мощную поддержку со стороны населения. Эта поддержка так и не проявилась..

In mathematics no formula will give an answer better than the data being used in it.

В математике, какую бы формулу вы ни использовали, полученный ответ никогда не будет точнее, чем данные, подставленные в эту формулу.

VALID ANSWERS MAY ONLY BE ATTAINED IN USING VALID DATA.

ПРАВИЛЬНЫЕ ОТВЕТЫ МОГУТ БЫТЬ ПОЛУЧЕНЫ ТОЛЬКО ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ДОСТОВЕРНЫХ ДАННЫХ.

Thus, if the subject of Data Analysis is neglected or imperfect or unknown or unsuspected as a step, then wild answers to situations and howling catastrophes can occur.

Следовательно, если таким предметом как анализ данных пренебрегают, если он несовершенен или вообще неизвестен, если люди не подозревают о том, что такой шаг существует, то они могут придумывать самые дикие решения для того, чтобы справляться с жизненными ситуациями, и за этим могут следовать самые ужасные катастрофы.

If Data Analysis becomes itself a codified subject, regardless of what formula is going to be used, then right answers can only then be attained.

Независимо от того, какая формула будет использована, правильные ответы могут быть получены только в том случае, когда анализ данных станет систематизированным предметом.

The Mind is a remarkable computer.

Разум – замечательный компьютер.

It is demonstrable that a mind which has the wrong answers removed from it becomes brighter, IQ soars.

Можно продемонстрировать, что, если из разума убрать неправильные ответы, он начинает работать гораздо лучше и коэффициент интеллекта резко возрастает.

Therefore for our purposes we will consider the mind capable of being logical.

Поэтому для наших целей будем считать, что разум может быть логичным. Раз процессинг повышает способность разума находить правильные ответы,

As processing improves the mind’s ability to reach right answers, then we can assume for our purposes that if a person can straighten out his data he can be logical and will be logical and can attain right answers to situations.

для наших целей мы можем предположить, что, если человек приведёт в порядок свои данные, он сможет быть логичным и он будет логичным и будет находить правильные ответы в жизненных ситуациях.

The fallacy of the mind is that it can operate on wrong data.

Разум заблуждается потому, что он может действовать на основе неверных данных.

Thus if we specialize in the subject of DATA ANALYSIS we can assume that a person can attain right answers.

Поэтому, если мы занимаемся таким предметом, как АНАЛИЗ ДАННЫХ, мы можем считать, что человек способен находить правильные ответы.

As an administrator (and anyone else) has to reach conclusions in order to act and has to act correctly to ensure his own or his group’s continued survival, it is vital that he be able to observe and conclude with minimal error.

Поскольку администраторы (да и все остальные люди тоже) должны делать выводы, чтобы действовать, и должны действовать правильно, чтобы обеспечить себе или своей группе долговременное выживание, способность наблюдать и делать выводы с минимальной ошибкой является для них жизненно важной.

Thus we will not be stressing HOW to think but how to analyze that with which one thinks — which is DATA.

Следовательно, мы будем делать упор не на том, КАК думать, а на том, как анализировать то, чем человек оперирует в своих рассуждениях, то есть ДАННЫЕ.

This gives us the importance and use of Data Analysis.

Отсюда мы видим, какова важность анализа данных и каково его применение.