분석 계층 구조 프로세스 란 무엇입니까?

분석 계층 구조 프로세스는 여러 가지 요인을 고려하여 결정을 내리는 방법입니다. 이러한 요소는 이용 가능한 모든 정보를 기반으로 최선의 결정을 내리기 위해 중요성 측면에서 가중치가 가중됩니다. 이 과정의 형식은 1970 년대 교육자 Thomas Saaty가 개발했습니다.

이 방법은 수학적 방정식과 값을 관련된 개인의 욕구와 결합하여 작동합니다. 다른 선택이있는 의사 결정 프로세스의 각 지점에는 숫자 값이 할당됩니다. 이러한 가치가 확립되면, 관련된 개인이 수학적 증거에 따라 최선의 결정을 내리는 데 도움이된다고합니다.

개 품종을 선택하는 4 명의 가족의 문제를 고려하십시오. 합의 된 크기의 괄호 안에는 호주 가축 개, 골든 리트리버, 독일 셰퍼드 및 달마시안의 4 가지 선택이있을 수 있습니다. Analytic Hierarchy Proce를 사용하여 결정을 내립니다SS는 가족 구성원이 개에서 가장 원하는 자질을 결정하도록 요구합니다. 예를 들어, 그들은 활동적이고, 아이들이 좋고, 똑똑한 개를 좋아할 수 있습니다. 이러한 자질은 가장 중요한 것에서 가장 중요하지 않습니다.

각 개 품종은 각 범주의 능력에 따라 점수가 부여됩니다. 골든 리트리버는 어린이 카테고리에서 높은 순위를 차지하는 반면, 가축 개는 어린이 카테고리에서 낮게 득점하고 활성 카테고리에서 높은 점수를 얻습니다. 가족이 가장 가치있는 특성에 따라 가장 원하는 특성에서 가장 높은 점수를 얻은 개 품종을 나타내는 테이블을 그릴 수 있습니다. 예를 들어 가족의 두 구성원은 개를 흘리는 개를 원하지 않을 수도 있으므로 황금 리트리버는이 범주에서 가족의 절반에 대한 바람직 함이 낮을 수 있습니다.

물리적 특성 제공 a각 개의 성격 특성 각 개가 가족에게 얼마나 중요한지를 나타내는 가치뿐만 아니라 각 개 품종 점수가 얼마나 높은지 가족이 새로운 개를 선택할 때 교육, 정보 및 수학적으로 논리적으로 결정할 수있게하는 가치를 나타냅니다. 이는 각 선택에 대한 확인 된 정보와 결합 된 수학적 데이터를 기반으로 결정을 객관적인 것으로 바꿀 수 있습니다. 분석 계층 구조 프로세스는 또한 가족이 생각하지 않은 문제 나 품질을 고려하는 데 도움이됩니다.

분석 계층 구조 프로세스는 통계 및 기타 데이터를 기반으로 최상의 선택을하는 데 도움이 될 수 있지만 완벽하지는 않습니다. 결정을 내리는 사람들을 통제 할 수없는 상황이 항상 있습니다. 가족은 하루 종일 벽난로 앞에있는 어린이 나 소를 좋아하지 않는 황금 리트리버를 채택 할 수 있지만 통계적으로 분석 계층 구조 프로세스는 개인에게 올바른 결정을 내릴 수있는 가장 좋은 기회를 제공합니다.