분석 마비 란 무엇입니까?
분석 마비는 데이터를 분석하거나 문제를 과도하게 생각하여 개인이나 그룹이 의사 결정을 진행할 수없는 상황을 말합니다. 유가 증권 매입과 같은 많은 투자 결정으로 분석 마비가 발생할 수 있습니다. 이로 인한 비 활동으로 인해 포트폴리오 손실이 발생하거나 더 큰 이익을 얻지 못할 가능성이 있습니다.
주요 테이크 아웃
- 분석 마비는과 분석 또는 과잉 생각으로 개인이나 그룹이 의사 결정을 내릴 수 없을 때 발생합니다.이 현상은 개인이 의사 결정에 가장 적합한 방법을 모를 때 발생할 수 있습니다..
분석 마비 작동 방식
표준 및 복잡한 문제 모두에서 분석 마비가 발생할 수 있습니다. 정의되지 않은 수의 변수를 포함하는 분석 결과가 종종 있습니다.
표준 문제 세트에서, 개인은 기본적인 논리 또는 일상적인 통계 분석을 사용하여 잠재적 인 행동 과정과 관련된 사실을 조사 할 것으로 기대합니다. 결과 분석은 일반적으로 명확하게 정의 된 답변 또는 장단점 목록을 제공합니다.
개인이 결과를 식별하기위한 모범 사례를 확신 할 수없는 경우 분석 마비가 발생할 수 있습니다. 상황이나 문제에는 정의되지 않은 변수 수가 포함되어있어 신뢰도가 낮은 임의의 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 일부 상황에서 분석 마비는 정의되지 않은 결과의 결과 일 수 있습니다. 그러나 많은 문제 세트에서, 분석 마비는 사용 된 분석 실무를 넓혀 극복 할 수 있습니다.
특별 고려 사항
투자 및 기술 분석은 금융 산업의 두 가지 영역으로, 분석 마비에 매우 취약합니다. 모든 유형의 투자자가 투자 결정에 도달 할 수 있도록 광범위한 이론, 개념 및 모범 사례가 확립되었습니다.
종종 분석 마비의 영향을 극복하기 위해 고급 소프트웨어 시스템을 사용해야합니다. 투자 관리 업계에서 분석가는 투자 결정을 내리는 데 도움이되는 모델과 기본 투자 체제를 구축합니다. 기술적 분석에서, 차트리스트는 고급 차트 소프트웨어의 활용과 기술 지표에 대한 지식을 바탕으로 거래 신호를 감지하고 투자 결정을 내립니다.
분석 마비의 위험을 극복하기위한 솔루션을 찾을 때 자주 논의되는 한 가지 개념은 퍼지 의미론의 개념입니다. 퍼지 의미론은 정의되지 않은 수의 변수를 포함하는 문제 분석에 대한 연구로 수학자에게 알려져 있습니다. 퍼지 의미론, 퍼지 로직 및 퍼지 구문 프로그래밍은 인공 지능 및 기계 학습 솔루션 개발의 핵심입니다. 이 개념은 분석과 같은 의사 결정 트리를 광범위하게 사용하여 개인을 지정된 결과로 안내하거나 지시 할 수 있습니다. 이러한 유형의 분석은 일반적으로 주관적인 규칙 기반 프로그래밍을 허용하여 기업이 결과의 자동 전달을 위해 변수를 조정하고 사용자 정의 할 수 있도록합니다.
