10 အမျိုးအစားအလိုက် ဘက်လိုက်မှုများ

ရှုပ်ထွေး၍ မရေရာသော ရွေးချယ်စရာများထက် ရိုးရှင်းပုံရသည့် ရွေးချယ်စရာများနှင့် ပြည့်စုံသောအချက်အလက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ဦးစားပေးသည်

ဘက်လိုက်မှုများကို လေ့လာရန်
အသေးစိတ် လေ့လာရန်

ဘက်လိုက်မှုအားလုံး

အချက်အလက် ဘက်လိုက်ခြင်း
ဆုံးဖြတ်ချက် သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်ချက်အပေါ် သက်ရောက်မှု မရှိနိုင်သည့်တိုင် အချက်အလက်များကို ရှာဖွေတတ်သည်။
မရေရာမှု ဘက်လိုက်ခြင်း
ရလဒ်များ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို မသိရသော ရွေးချယ်စရာများကို ရှောင်ရှားပြီး အကျိုးနည်းပါးသော်လည်း ဖြစ်နိုင်ခြေကို သိရသော ရွေးချယ်စရာများကို ပိုမို နှစ်သက်တတ်သည်။
ယုံကြည်ချက် ပြန်လည်ပြင်ဆင်ခြင်း
အထောက်အထားသစ်များ တင်ပြလာသောအခါ မိမိ၏ ယုံကြည်ချက်များကို လုံလောက်စွာ ပြန်လည်ပြင်ဆင်ခြင်း မရှိဘဲ အလွန်အကျွံ သို့မဟုတ် အနည်းငယ်သာ ပြင်ဆင်တတ်သည်။
အကြောင်းပြချက်အဖြစ် ကာရန်ညီခြင်း အကျိုးသက်ရောက်ခြင်း
ကာရန်ညီသော ပြောဆိုချက်များကို ကာရန်မညီသော ပြောဆိုချက်များထက် ပိုမို မှန်ကန်တိကျသည်ဟု ယူဆတတ်သည်။
အသေးအဖွဲ ဥပဒေသ (စက်ဘီးတဲ အကျိုးသက်ရောက်ခြင်း)
ပိုမိုအရေးကြီးသော်လည်း ရှုပ်ထွေးသော ပြဿနာများကို လျစ်လျူရှုပြီး အသေးအဖွဲ ပြဿနာများကို အလွန်အကျွံ အလေးပေးတတ်သည်။
Delmore အကျိုးသက်ရောက်ခြင်း
တိုးတက်ရန် လိုအပ်သော နယ်ပယ်များထက် ကျွမ်းကျင်ပြီးသား နယ်ပယ်များတွင် ပန်းတိုင်များ ချမှတ်ရန် ပိုမို အလားအလာရှိသည်။
ပေါင်းစပ်မှု မှားယွင်းခြင်း
အဖြစ်အပျက် နှစ်ခု ပေါင်းစပ်ဖြစ်ပေါ်ခြင်းကို အဖြစ်အပျက် တစ်ခုတည်း ဖြစ်ပေါ်ခြင်းထက် ပိုမို ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်ဟု ယူဆတတ်သည်။
Occam ၏ သင်တုန်းဓား
အချက်အလက်များကို ညီမျှစွာ ရှင်းပြနိုင်သောအခါ ပိုမို ရှုပ်ထွေးသော ရှင်းလင်းချက်များထက် ပိုမို ရိုးရှင်းသော ရှင်းလင်းချက်များကို နှစ်သက်တတ်သည်။
နည်းလေ ကောင်းလေ အကျိုးသက်ရောက်ခြင်း
သီးခြားစီ အကဲဖြတ်သောအခါ (သို့သော် အတူတကွ မဟုတ်ဘဲ) ကြီးမားပြီး မပြည့်စုံသော ရွေးချယ်စရာထက် သေးငယ်ပြီး ပိုမို ပြည့်စုံသော ရွေးချယ်စရာကို ပိုမို နှစ်သက်တတ်သည်။
Hick ၏ ဥပဒေသ
ရွေးချယ်စရာ အရေအတွက်နှင့် ရှုပ်ထွေးမှုများပြားလာသည်နှင့်အမျှ ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန် ကြာချိန်သည် လော့ဂရစ်သမ် (logarithm) အတိုင်း တိုးလာသည် (UX ဒီဇိုင်းတွင် အရေးကြီးသည်)။