Решено большое количество задач для медико-биологических исследований. Но такие примеры не пользуются успехом у экономистов и предпринимателей.

Вопрос:
Не удивительно, что не пользуются успехом.
Если не понятно как использовать, то интереса к продукту нет и не будет.
Для меня как финансиста и бухгалтера сразу непонятно:
1) как я могу использовать типовые учётные данные бухгалтерской программы
2) какя могу использовать данные системы бюджетирования для анализа
3) какой пошаговый алгоритм работы с программой - что на входе и в какой
форме и что на выходе и в какой форме
4) как мне понять а есть ли у меня достаточно данных в нужной форме для
работы программы?
5) надо ли мне нанимать и обучать отдельного человека для анализа данных
6) как часто анализ можно проводить
и т.п.

Ответ:
Если у Вас есть данные, давайте разбираться на них.
Это самый доходчивый способ вникания в работу метода.
Пример входного файла есть на azfor.ucoz.ru :
http://azfor.ucoz.ru/load/2-1-0-3
образец для данных написан предельно прозрачно.
Можно и экселевский файл, или данные в эксэс.
Первые два столбца: номера объектов и группирующая (признак отнесения к группе).
Остальные - признаки для анализа.

Это пример подготовки данных для стандартной задачи.
Данные могут быть и по-другому сформированы. Все зависит от поставленной задачи.

Добавлено (15.04.2009, 20:02)
---------------------------------------------
Продолжение:

Вопрос:
Давайте проще:
подскажите, как вашу методику может использовать конкретно финансовый
директор.
что он может использовать в качестве исходных данных и что получит в
результате обработки

Ответ:
Вы считаете, что так проще? Кому?
Я никогда не была финансовым директором, и боюсь моей фантазии может не хватить.
Если Вы покажете хоть один файл, который видит перед собой финансовый директор - то я смогу попытаться объяснить "> что он может использовать в качестве исходных данных и что получит в > результате обработки".
Поговорка "лучше один раз увидеть, чем 100 раз услышать" к сожалению все еще в силе.
-------------------
Любые числовые данные (без преобразования), любые текстовые данные (после преобразования) он может использовать в качестве входных данных. Строки - это объекты с их признаками, столбцы - признаки.
На выходе он получит результаты распознавания - решающее правило, в котором будут присутствовать только самые информативные для поставленной задачи признаки.
Каждый признак будет оптимальным образом разделен границей градации, так, что с одной стороны от границы будут преобладать объекты одной группы, а с другой стороны - объекты другой группы.

Все это хорошо можно посмотреть на наглядных картинках - диаграммах рассеяния. Еще лучше на родных - известных вам данных.