Ano ang Heuristics?
Ang Heuristics ay isang paraan ng paglutas ng problema na gumagamit ng mga shortcut upang makabuo ng mga sapat na solusyon na nabigyan ng isang limitadong oras ng oras o oras ng pagtatapos. Ang Heuristics ay isang diskarte sa kakayahang umangkop para sa mabilis na mga pagpapasya, lalo na kapag nagtatrabaho sa kumplikadong data. Ang mga desisyon na ginawa gamit ang isang heuristic na diskarte ay maaaring hindi kinakailangan na pinakamainam. Ang Heuristic ay nagmula sa salitang Greek na nangangahulugang "upang matuklasan".
Pag-unawa sa Heuristics
Ginulo ng digital na teknolohiya ang lahat ng mga industriya kabilang ang pananalapi, tingi, media, at transportasyon. Bigla, sa sandaling ang pangkaraniwang pang-araw-araw na aktibidad ay naging lipas na. Ang mga tseke ay idineposito sa mga account sa bangko nang hindi binibisita ang isang lokal na sangay, ang mga produkto at serbisyo ay binili online at ang pagkain ng pagkain ay naihatid ng mga aplikasyon ng paghahatid ng serbisyo sa pagkain. Ang teknolohiya ay lumilikha ng data, na kung saan ay lalong ibinahagi sa maraming mga industriya at sektor, at ang isang propesyonal sa anumang industriya ay maaaring makahanap ng kanilang sarili na nagtatrabaho sa mga mound ng kumplikadong data upang malutas ang isang problema. Ang mga pamamaraan ng Heuristic ay maaaring makatulong sa pagiging kumplikado ng data na ibinigay ng limitadong oras at mapagkukunan.
Mga Key Takeaways
- Ang Heuristics ay mga pamamaraan para sa paglutas ng mga problema sa isang mabilis na paraan na naghahatid ng isang resulta na sapat na sapat upang maging kapaki-pakinabang na ibinigay na mga hadlang sa oras. Ang mga namumuhunan at propesyonal na pinansyal ay gumagamit ng isang heuristic na diskarte upang mapabilis ang pagsusuri at mga desisyon sa pamumuhunan.Heuristics ay maaaring humantong sa mahinang paggawa ng desisyon batay sa isang limitadong set ng data, ngunit ang bilis ng mga pagpapasya ay maaaring gumawa ng para sa mga kawalan.
Bakit Gumamit ng Heuristics?
Pinapagana ng Heuristics ang napapanahong mga pagpapasya. Ang mga analista sa bawat industriya ay gumagamit ng mga patakaran ng hinlalaki tulad ng matalinong hula, pagsubok at pagkakamali, proseso ng pag-aalis, nakaraang mga formula at pagsusuri ng makasaysayang data upang malutas ang isang problema. Ang mga pamamaraan ng Heuristic ay gumagawa ng pagpapasya ng mas simple at mas mabilis sa pamamagitan ng mga maikling pagbawas at mahusay na pagkalkula.
Ang Mga Kakulangan sa Paggamit ng Heuristics
Mayroong mga trade-off kasama ang paggamit ng heuristic na nagbibigay ng diskarte na madaling kapitan at pagkakamali sa paghuhusga. Ang pangwakas na pasya ng gumagamit ay maaaring hindi ang pinakamainam o pinakamahusay na solusyon, ang desisyon na ginawa ay maaaring hindi tumpak at ang data na napili ay maaaring hindi sapat na humahantong sa isang hindi wastong solusyon sa isang problema. Halimbawa, ang mga namumuhunan sa copycat ay madalas na gayahin ang pattern ng pamumuhunan ng matagumpay na tagapamahala ng pamumuhunan upang maiwasan ang pagsasaliksik ng mga security at ang nauugnay na impormasyon sa dami at husay sa kanilang sarili.
Sa pamamagitan ng paggamit ng isang heuristic na diskarte na pinagbabatayan ng nakaraang pagganap, ang mga mamumuhunan ng copycat ay umaasa na ang mga formula na ginagamit ng mga tagapamahala na ito ay patuloy na kumikita sa kanila, ngunit hindi ito palaging nangyayari. Halimbawa, ang pag-crash ng Valeant Pharmaceutical International ay isang pagkabigla sa mga namumuhunan nang nakita ng kumpanya ang stock nito na 90% mula 2015 hanggang 2016. Ang Valeant ay isang stock na gaganapin sa mga portfolio ng maraming mga tagapamahala ng pondo ng hedge at ang mga mamumuhunan na kinopya ang mga ito.
Representative Heuristics
Ang isang tanyag na paraan ng shortcut sa paglutas ng problema ay ang Representativeness Heuristics. Ang representativeness ay gumagamit ng mga shortcut sa kaisipan upang gumawa ng mga pagpapasya batay sa mga nakaraang kaganapan o ugali na kinatawan ng o katulad sa kasalukuyang sitwasyon. Sabihin mo, halimbawa, ang Fast Food ABC ay pinalawak ang mga operasyon nito sa India at ang presyo ng stock nito. Napansin ng isang analyst na ang India ay isang kumikitang pakikipagsapalaran para sa lahat ng mga kadena ng mabilis na pagkain. Samakatuwid, kapag inihayag ng Fast Food XYZ ang plano nito upang galugarin ang merkado ng India sa susunod na taon, ang nasuri ng aksidente ay walang oras sa pagbibigay ng rekomendasyon na "bumili" ng XYZ.
Bagaman na-save ng kanyang shortcut diskarte ang pagsusuri ng data para sa parehong mga kumpanya, maaaring hindi ito ang pinakamahusay na desisyon. Ang XYZ ay maaaring magkaroon ng pagkain na hindi nakakaakit sa mga mamimili ng India, na ipinahayag ng pananaliksik. Ang iba pang laganap na pamamaraang heuristic para sa pagpapasya at paglutas ng problema ay kinabibilangan ng Availability Bias, Anchoring and Adjustment, Familiarity Heuristic, Hindsight Bias at Naïve Diversification.
