heuristics
Heuristics एक समस्या-समाधान विधि है जो एक सीमित समय सीमा या समय सीमा को देखते हुए अच्छे-पर्याप्त समाधानों का उत्पादन करने के लिए शॉर्टकट का उपयोग करती है। ह्यूरिस्टिक्स त्वरित निर्णयों के लिए एक लचीली तकनीक है, खासकर जब जटिल डेटा के साथ काम करना। जरूरी नहीं कि हेयुरिस्टिक एप्रोच का इस्तेमाल करने वाले निर्णय ही इष्टतम हों। ह्यूरिस्टिक ग्रीक शब्द से लिया गया है जिसका अर्थ है "खोज करना"।
हेयुरोलॉजी को समझना
डिजिटल प्रौद्योगिकी ने वित्त, खुदरा, मीडिया और परिवहन सहित सभी उद्योगों को बाधित किया है। अचानक, एक बार विशिष्ट दैनिक गतिविधियां पुरानी हो गई हैं। चेक एक स्थानीय शाखा में आए बिना बैंक खातों में जमा किए जाते हैं, उत्पादों और सेवाओं को ऑनलाइन खरीदा जाता है और फूड सर्विस डिलीवरी ऐप द्वारा भोजन को डिलीवर किया जाता है। प्रौद्योगिकी डेटा बना रही है, जो कई उद्योगों और क्षेत्रों में तेजी से साझा किया जाता है, और किसी भी उद्योग में एक पेशेवर खुद को एक समस्या को हल करने के लिए जटिल डेटा के टीले के साथ काम कर सकता है। सीमित समय और संसाधनों को देखते हुए अनुमानी पद्धति डेटा जटिलता के साथ मदद कर सकती है।
चाबी छीन लेना
- सांख्यिकी एक त्वरित तरीके से समस्याओं को हल करने की विधियां हैं जो एक परिणाम प्रदान करती हैं जो पर्याप्त रूप से उपयोगी है ताकि समय की कमी हो।
- निवेशक और वित्तीय पेशेवर विश्लेषण और निवेश निर्णयों को गति देने के लिए एक न्यायिक दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं।
- आंकड़े सीमित डेटा सेट के आधार पर खराब निर्णय लेने का कारण बन सकते हैं, लेकिन कभी-कभी निर्णयों की गति नुकसान का कारण बन सकती है।
क्यों उपयोग करें सांख्यिकी?
आंकड़े समय पर निर्णय लेने की सुविधा प्रदान करते हैं। हर उद्योग के विश्लेषक अंगूठे के नियमों का उपयोग करते हैं जैसे कि बुद्धिमान अनुमान, परीक्षण और त्रुटि, उन्मूलन की प्रक्रिया, पिछले सूत्रों और एक समस्या को हल करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण। हेयुरिस्टिक तरीके छोटे कट और अच्छे-पर्याप्त गणनाओं के माध्यम से निर्णय लेने को सरल और तेज बनाते हैं।
Heuristics का उपयोग करने के नुकसान
हेरास्टिक्स के उपयोग के साथ व्यापार-नापसंद होते हैं जो पूर्वाग्रह के दृष्टिकोण और निर्णय में त्रुटियों को प्रस्तुत करते हैं। उपयोगकर्ता का अंतिम निर्णय इष्टतम या सबसे अच्छा समाधान नहीं हो सकता है, किया गया निर्णय गलत हो सकता है और चुना गया डेटा अपर्याप्त हो सकता है जिससे किसी समस्या का एक संक्षिप्त समाधान हो सकता है। उदाहरण के लिए, नकल करने वाले निवेशक अक्सर प्रतिभूतियों और संबद्ध मात्रात्मक और गुणात्मक जानकारी के शोध से बचने के लिए सफल निवेश प्रबंधकों के निवेश पैटर्न का अनुकरण करते हैं।
पिछले प्रदर्शन के अंतर्निहित अंतर्निहित दृष्टिकोण का उपयोग करके, नकल करने वाले निवेशकों को उम्मीद है कि इन प्रबंधकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले सूत्र लगातार उन्हें मुनाफा कमाएंगे, लेकिन यह हमेशा ऐसा नहीं होता है। उदाहरण के लिए, वैलेंट फार्मास्युटिकल इंटरनेशनल का क्रैश निवेशकों के लिए एक झटका था जब कंपनी ने 2015 से 2016 तक अपने स्टॉक में 90% की गिरावट देखी। वैलेंट एक शेयर कई हेज फंड मैनेजरों के पोर्टफोलियो में रखा गया था और निवेशक उनकी नकल कर रहे थे।
प्रतिनिधि हेट्रिस्टिक्स
समस्या को हल करने में एक लोकप्रिय शॉर्टकट विधि हैप्रतिनिधिता सांख्यिकी। प्रतिनिधि अतीत की घटनाओं या लक्षणों के आधार पर निर्णय लेने के लिए मानसिक शॉर्टकट का उपयोग करता है जो वर्तमान स्थिति के प्रतिनिधि या उसके समान हैं। उदाहरण के लिए, फास्ट फूड एबीसी ने भारत में अपने परिचालन का विस्तार किया और इसकी स्टॉक कीमत बढ़ गई। एक विश्लेषक ने कहा कि भारत सभी फास्ट फूड चेन के लिए एक लाभदायक उद्यम है। इसलिए, जब फास्ट फूड एक्सवाईजेड ने अगले वर्ष भारतीय बाजार का पता लगाने की अपनी योजना की घोषणा की, विश्लेषक ने एक्सवाईजेड को "खरीदने" की सिफारिश देने में कोई समय बर्बाद नहीं किया।
हालांकि उनके शॉर्टकट दृष्टिकोण ने दोनों कंपनियों के डेटा की समीक्षा की, यह सबसे अच्छा निर्णय नहीं हो सकता है। XYZ में ऐसा भोजन हो सकता है जो भारतीय उपभोक्ताओं को पसंद नहीं आ रहा है, जो कि शोध में सामने आया होगा। निर्णय लेने और समस्या को हल करने के लिए अन्य प्रचलित ह्यूरिस्टिक दृष्टिकोणों में उपलब्धता पूर्वाग्रह, एंकरिंग और समायोजन, परिचित हुरिस्टिक, हिसाइडस बायस और नाओवे डाइवर्सिफिकेशन शामिल हैं।
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