ပိုကောင်းတဲ့ ရလဒ်များအတွက် အမြန်ရွေးချယ်ခြင်းနှင့် ကိုယ်ပိုင်ဗျူဟာများကို ပေါင်းစပ်နည်း

မြန်မြန်ရွေးချယ်ခြင်းရဲ့ သိမှတ်မှုအခြေခံချက်

အယူနစ်များ (သို့) အယူနစ်များ (သို့) အယူနစ်များ (သို့) အယူနစ်များ (သို့) အယူနစ်များ (သို့) အယူနစ်များ) သည် ရှုပ်ထွေးသော အချက်အလက်များကို ရိုးရှင်းစေခြင်းဖြင့် လျင်မြန်စွာ ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်သည်။ ဥပမာ၊ ထုတ်ကုန်နှစ်ခုကြား ရွေးချယ်ရာတွင်၊ စားသုံးသူသည် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို နှိုင်းယှဉ်မထားဘဲ ပိုသိများသော တံဆိပ်ကို ရွေးချယ်နိုင်သည်။ ဤသည် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အားထုတ်မှုကို ချွေတာသော်လည်း အလွန်အမင်းယုံကြည်မှု သို့မဟုတ် ရရှိနိုင်မှု ဘက်လိုက်မှုကဲ့သို့ စနစ်တကျ ဘက်လိုက်မှုများကို ဖြစ်စေနိုင်သည်။ Max Planck Institute တွင် Gerd Gigerenzer ၏ သုတေသနသည် ရိုးရှင်းသော အယူနစ်များသည် တည်ငြိမ်သော ပုံစံများနှင့်ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အံ့ဩစရာကောင်းစွာ တိကျနိုင်ကြောင်း ထောက်ပြသည်။

ချောမွေ့တဲ့ ရွေးချယ်မှုတွေဟာ ကြံစည်တဲ့ လေ့ကျင့်ခန်းကနေ တည်ဆောက်ထားတဲ့ ပုံစံတွေကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းကနေလည်း ရှင်သန်ပါတယ်။ ချောမွေ့တဲ့ ကြီးမားတဲ့ ဆရာကြီးတွေဟာ နှစ်ပေါင်းများစွာ လေ့လာပြီးနောက် ဘုတ်တစ်ချပ်ကို ကြည့်ပြီး အကောင်းဆုံး လှုပ်ရှားမှုကို ခံစားနိုင်ပါတယ် ဒါဟာ ချက်ချင်းဖြစ်သလို ခံစားရပေမဲ့ နက်ရှိုင်းတဲ့ အသိပညာနဲ့ အားဖြည့်ထားတာပါ။ ဒါက ဆန်တဲ့ အူမခံစားမှုမဟုတ်ဘဲ လေ့ကျင့်ထားတဲ့ သိမ်မွေ့မှုပါ၊ မှတ်ဉာဏ်နဲ့ အတွေ့အကြုံရဲ့ ရောနှောမှုတစ်ခုက မြန်တဲ့ ရွေးချယ်မှုကို တုပပေမဲ့ တကယ်တမ်းမှာ ဖိနှိပ်ထားတဲ့ ကိုယ်ပိုင်ဗျူဟာတစ်ခုပါ။

Excel ကို Quickly Pick လုပ်တဲ့အခါ

Quick picks သည် အချိန်သည် အရေးပါသော ကန့်သတ်ချက်ဖြစ်ပြီး မှားယွင်းသော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း၏ ကုန်ကျစရိတ်သည်နိမ့်သော အခြေအနေများတွင်အကျိုးရှိသည်။ နေ့စဉ်အလုပ်အစီးတွင်ပထမဆုံးဖြေရှင်းရန်လုပ်ဆောင်ချက်များကဲ့သို့သော ပုံမှန်လုပ်ဆောင်မှုရွေးချယ်မှုများသည်ကြာရှည်သောဆွေးနွေးမှုအစား အမြန်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်များမှ အကျိုးရှိသည်။ စမတ်ဖ်ဝဲဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးမှုတွင်, quick picks သည်နေ့စဉ်ရပ်တည်မှုဆုံးဖြတ်ချက်များကို ဦးတည်စေသည် "ဤအမှားကို ယခုတင်မဟုတ် နောက်တစ်ကြိမ်မှပြင်သင့်ပါသလား"။ အမှားသည်မလေးစားသည့်အခါအတိတ်အတွေ့အကြုံအပေါ်အခြေခံ၍မြန်မြန်ဆန်သောရွေးချယ်မှုသည်အတိတ်အတိတ်အပြည့် root cause analysis ကိုအလွန်ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်သည်။

အခြားအကျိုးရှိအခြေအနေများမှာ ကျွမ်းကျင်မှုမြင့်မား (ဆုံးဖြတ်သူက အလားတူအခြေအနေများကို အကြိမ်များစွာမြင်ဖူးတဲ့အခါ) သတင်းအချက်အလက်ရရှိမှုနိမ့် (ဒေတာပိုများသည်ရလဒ်ကို အဓိပ္ပါယ်ရှိစွာ မတိုးတက်စေ) နှင့် အရေးပေါ်ခြိမ်းခြောက်မှုများ (မီးသတ်သမားများက ဘယ်တံခါးကိုချိုးဖောက်ဖို့ ဆုံးဖြတ်သည်) ပါဝင်သည်။ ဤအခြေအနေများတွင်၊ ဆန်းစစ်မှုအူမပါတ်ကျခြင်းဟာအန္တရာယ်များနိုင်သည်။ မြန်မြန်ရွေးချယ်မှုသည် ရှင်ကျန်မှု ယန္တရားတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။

အလွန်အမင်း ယုံကြည်မှုရှိခြင်း၏ ကျော့ကွင်းများ

အချိုရည်အချိုးအစားများနှင့်သာ အားကိုးခြင်းသည်အမှားများကိုဖိတ်ခေါ်သည်။ သိမှတ်မှု ဘက်လိုက်မှုများ (confirmation bias, anchoring, hindsight bias) သည်အသိစိတ်ကို စနစ်တကျရှုတ်ချသည်။ "gut feeling" ကိုအသုံးပြုပြီး အမြဲတမ်းခန့်အပ်မှု ဆုံးဖြတ်ချက်ချသူ မန်နေဂျာသည် စတီရီယိုတီပီများနှင့်မလိုက်ဖက်သော အရည်အချင်းပြည့်မီသော ကိုယ်စားလှယ်များကို လျစ်လျူရှုနိုင်သည်။ အချိန်ကြာလာတော့ ပြန်ကြားချက် ချိတ်ဆက်မှုမရှိသော အလျင်အမြန်ရွေးချယ်မှုများသည်အမှားအယွင်းပုံစံများကို အားဖြည့်စေသည်။ အသိစိတ် ဘက်လိုက်မှုများ (Scientific American article on intuition biases) (FLT: 1) တွင်ဆေးပညာနှင့် ဘဏ္ဍာရေးကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များမှ ကျွမ်းကျင်သူများသည်လည်း အလွန်အမင်းယုံကြည်မှုရှိသော ပင်ကိုယ်အင်္ဂါများမှ မှားယွင်းနိုင်ကြောင်း ဖော်ပြထားသည်။

"အလွန်အေးဆေးတဲ့ ဆင်ခြင်တုံတရား" - ပြောင်းလဲနေတဲ့ အခြေအနေကို လျစ်လျူရှုတဲ့ မြန်မြန်ရွေးချယ်မှုတစ်ခု။ ဥပမာ၊ ရောင်းသူတစ်ဦးက premium package ကို အလိုလိုတိုးချဲ့နိုင်ပေမဲ့ ဖောက်သည်ရဲ့လုပ်ငန်း ဘတ်ဂျက် စက်ဝန်းက ပြောင်းလဲသွားရင် ဒီရွေးချယ်မှုက နောက်ပြန်ထွက်နိုင်တယ်။ မြန်မြန်ရွေးချယ်မှုတွေဟာ လက်တွေ့ဘဝနဲ့ အဆက်မပြတ် ကလက်ဗရာချိတ်ဆက်ဖို့လိုပါတယ်။

ထိရောက်သော ကိုယ်ပိုင်နည်းလမ်းများ ဖန်တီးခြင်း

Custom strategy တွေဟာ ကြံစည်ပြီး တည်ဆောက်ထားတဲ့ အစီအစဉ်တွေဖြစ်ပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်တွေကို ရေရှည်ရည်မှန်းချက်တွေနဲ့ ညှိပေးပါတယ်။ Quick picks တွေနဲ့မတူဘဲ ၎င်းတို့မှာ ဆန်းစစ်မှု၊ ဒေတာနဲ့ ဇာတ်လမ်း စီမံကိန်းတွေ ပါဝင်ပါတယ်။ တကယ့်ကို custom strategy ကို တည်ဆောက်ဖို့က ဗီဇဗေဒပုံစံကို ကူးယူခြင်းထက် သင့်ရဲ့ ထူးခြားတဲ့ အခြေအနေ၊ အရင်းအမြစ်တွေနဲ့ ကန့်သတ်ချက်တွေကို နက်ရှိုင်းစွာ နားလည်ဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။

နည်းဗျူဟာ ဖွံ့ဖြိုးရေး လုပ်ငန်းစဉ်

1. Vision and Objectives: အောင်မြင်မှုသည် တိုင်းတာနိုင်သော စကားလုံးများဖြင့် ဘယ်လိုပုံပေါက်သည်ကို သတ်မှတ်ပါ။ "ထိရောက်မှုတိုးတက်စေခြင်း" ကဲ့သို့သော မရှင်းလင်းသောရည်မှန်းချက်များကို ရှောင်ရှားပါ။ "ဝယ်သူထောက်ပံ့မှု တုံ့ပြန်မှုအချိန်ကို ခြောက်လအတွင်း ၄၀% လျှော့ချခြင်း" ကဲ့သို့သော တိကျသော မက်ထရစ်ကိုအသုံးပြုပါ။
2. ပတ်ဝန်းကျင် စကင်: ပြည်တွင်းစွမ်းဆောင်ရည်၊ ဈေးကွက်အသွားအလာ၊ ပြိုင်ဘက်လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် စည်းကမ်းချက်များဆိုင်ရာ ဒေတာများကို စုစည်းပါ။ ဤသုတေသနကို တည်ဆောက်ရန် SWOT ဆန်းစစ်မှု သို့မဟုတ် PESTLE ဆန်းစစ်မှုကဲ့သို့သော ကိရိယာများကို အသုံးပြုပါ။
3. ရွေးချယ်မှုများကို ဖော်ထုတ်ပါ: ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည့် ချဉ်းကပ်မှုများကို ဖန်တီးပါ။ အစောကြီးမကပ်ပါနဲ့။ ကွဲပြားသောအတွေးကို အားပေးပါ။ ရွေးချယ်မှုတစ်ခုစီအတွက် အရင်းအမြစ်လိုအပ်ချက်၊ အန္တရာယ်များနှင့် မျှော်လင့်ရသောအကျိုးဆက်များကို ခန့်မှန်းပါ။
4. အကဲဖြတ်ပြီးရွေးချယ်ပါ: အလေးချိန်ထားသောမှတ်သတ်မှတ်ချက်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ပင်များ သို့မဟုတ် ကုန်ကျစရိတ်-အကျိုးစီးပွားလေ့လာမှုကဲ့သို့သော ဆုံးဖြတ်ချက်ဘောင်များကို အသုံးပြုပါ။ ပုန်းကွယ်သော ယူဆချက်များကို မျက်နှာပြင်ပေါ်သို့ တင်ပြရန် အကျိုးရှိသူများကို ပါဝင်စေပါ။
5. FLT:0 Action Plan ကို ဖွံ့ဖြိုးအောင်လုပ်ပါ
6. ] Review Cadence ကိုတည်ထောင်ပါ: လိုအပ်ပါက တိုးတက်မှုကို တိုင်းတာရန်၊ အဆိုပြုချက်များကို ပြန်လည်သုံးသပ်ရန်နှင့် pivot ကို သတ်မှတ်ရန် ပုံမှန်အကွာအဝေးများကို သတ်မှတ်ပါ။

ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် နည်းဗျူဟာနှင့်လုပ်ဆောင်မှု ကွာဟချက်ကိုပိတ်ရန် Harvard Business Review ချဉ်းကပ်မှုကိုပဟေဠိပြုသည်၊ နည်းဗျူဟာသည် ၎င်း၏ အကောင်အထည်ဖော်မှုကဲ့သို့သာ ကောင်းသည်ဟုအာရုံစိုက်သည်။

ဒေတာနှင့် အမြင်မှ စေ့ဆော်သော နည်းဗျူဟာများ

အလိုက်ဖက်သော နည်းဗျူဟာများသည် ဒေတာမှီ၊ အမြင်မှီ သို့မဟုတ် ရောစပ်ခြင်းဖြစ်နိုင်တယ်။ ဒေတာမှီနည်းဗျူဟာများသည် အရေအတွက်ဆိုင်ရာလေ့လာမှု - ဖောက်သည်သုံးသပ်ချက်၊ ငွေကြေးပုံစံများ၊ A / B စမ်းသပ်မှု ရလဒ်များကို အားကိုးသည်။ ၎င်းတို့သည်ရည်ရွယ်ချက်ရှိသော်လည်း နောက်ပြန်ကြည့်နိုင်ပြီး အသစ်အဆန်း အခွင့်အလမ်းများကို လွတ်မြောက်နိုင်သည်။ အမြင်မှီနည်းဗျူဟာများသည် ရဲရင့်သော၊ ရည်မှန်းချက်ရှိသည့် အနာဂတ်အခြေအနေတွင် ခိုင်မာစွာ ခိုင်မာစွာ တည်ရှိသည်။ ၎င်းတို့သည် တီထွင်မှုကို လှုံ့ဆော်သော်လည်း လက်တွေ့တွင် မြေနေရာမရှိနိုင်ပါ။ အချိုးအသတ်အချိုးအချိုးအချိုးအချိုးအချိုး နှစ်ခုစလုံးကို ပေါင်းစပ်ထားသည်မှာ - အမြင်ကို အတည်ပြုရန် ဒေတာကိုအသုံးပြုခြင်း၊ ဒေတာကောက်ယူရန် အမြင်ကို လမ်းညွှန်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် Jeff Bezos လက်အောက်ရှိ Amazon ၏ နည်းဗျူဟာသည် အမြင်မှီ ("ကမ္ဘာမြေ၏ အများဆုံး ဖောက်သည်သုံးစွဲသူ ဦးစားပေးကုမ္ပဏီ") ဖြစ်သော်လည်း မရပ်မနား ဒေတာစမ်းသပ်မှုဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည်။

ရင်းမြစ်များနှင့် ညှိနှိုင်းရေး နည်းဗျူဟာ

မကြာခဏမှားမိတာက အဖွဲ့အစည်းမှာ မရှိတဲ့ အရင်းအမြစ်တွေလိုအပ်တဲ့ နည်းဗျူဟာတစ်ခုကို ဒီဇိုင်းထုတ်ခြင်းပါ။ ကိုယ်ပိုင်လုပ်ခြင်းဆိုတာက အစီအစဉ်ကို တကယ့်စွမ်းဆောင်ရည်များအတွက် အသင့်အတင့်လုပ်ခြင်းပါ။ ငွေကြေးစုဆောင်းမှု၊ ပါရမီ၊ နည်းပညာ၊ တံဆိပ်အစုအဝေး။ သင့်အဖွဲ့မှာ ဒေတာသိပ္ပံအတွေ့အကြုံကန့်သတ်ထားရင် အလွန်သုံးသပ်မှုဆိုင်ရာ ကိုယ်ပိုင်နည်းဗျူဟာဟာက လက်တွေ့မကျနိုင်ပါ။ ဒီအစား ကျွမ်းကျင်မှုတိုးတက်လာတာနဲ့အမျှ အကုန်တိုင်းကျနိုင်တဲ့ ရိုးစင်းတဲ့ နည်းဗျူဟာတစ်ခု တည်ဆောက်ပါ။ ဒါက ရည်မှန်းချက်နိမ့်တာမဟုတ်ဘူး၊ လက်တွေ့ကျတဲ့ အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းပါ။ အစီအစဉ်နဲ့ အရင်းအမြစ်ပရိုဖိုင်းကြားမှာ စီမံကိန်းနဲ့ စီမံကိန်းအလိုက်သင့်အသင့်ဖြစ်မှုက အကောင်အထည်ဖြစ်မလား၊ အကျပ်အတည်းစီမံခန့်ခွဲမှုနဲ့ ပြည့်နှက်မလားဆိုတာ ဆုံးဖြတ်ပါတယ်။

စျေးကွက်တစ်ခုသို့ ဝင်ရောက်လာသည့် စတိတ်တစ်ခုကိုစဉ်းစားပါ။ အလိုက်အလျောက်စီမံကိန်းတစ်ခုမှာ တည်ထောင်သူအဖွဲ့ (အရင်းအမြစ်) ၏ ထူးခြားသောဒိုမင် အသိပညာကို အသုံးချခြင်းဖြင့် niche focus ကိုပါဝင်နိုင်သည်။ ပြိုင်ဘက်ကြီး၏ broad-strokes strategy ကို တုပဖို့ကြိုးစားခြင်းသည် လုံလောက်သော အရင်းအမြစ်နှင့်တံဆိပ် အသိအမှတ်ပြုမှုကြောင့် ကျရှုံးနိုင်ဖွယ်ရှိသည်။ စတိတ်၏ custom strategy သည် ၎င်း၏ agility နှင့် တည်ထောင်သူအတွေ့အကြုံကိုစူးစမ်းရန်လိုအပ်သည်။

ပေါင်းစည်းခြင်းရဲ့ အနုပညာ

အထက်တန်းဆုံးဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်ချသူတွေဟာ အမြန်ဆုံးရွေးချယ်မှုတွေနဲ့ ကိုယ်ပိုင်နည်းဗျူဟာတွေကို ဆန့်ကျင်ဘက်အဖြစ် မမြင်ကြပါဘူး။ ဒီအစား ဒါတွေကို ပေါင်းစည်းထားတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်စနစ်တစ်ခုထဲ ပေါင်းစပ်ပါတယ်။ ပေါင်းစပ်မှုက အခြေအနေပေါ် မူတည်ပြီး စည်းမျဉ်းတွေ၊ တံခါးဝတွေနဲ့ ပြန်ကြားချက် ချော့ကွင်းတွေကို ပုံစံထုတ်ဖို့ဆိုလိုပါတယ်။

ဆုံးဖြတ်ချက် မက်ရစ်များနှင့် နယ်နိမိတ်များ

အချိန်ဖိအားနည်း (နည်း) နှင့် အချိန်ဖိအားနည်း (မြင့်) တို့အတွက် mode နှစ်ခုစလုံး အလုပ်လုပ်သော်လည်း မြန်မြန်ရွေးချယ်မှုသည် စွမ်းအင်ကို ချွေတာသည်။ အချိန်ဖိအားမြင့်နှင့် အချိန်ဖိအားနည်းအတွက် custom strategy များကို အမိန့်ချမှတ်ရန်လိုအပ်သည်။ အချိန်ဖိအားမြင့်နှင့် အကျိုးဆက်မြင့်များအတွက် (ဥပမာ၊ အရေးပေါ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များ) အလျင်အမြန်ရွေးချယ်မှုသည် ကျဉ်းမြောင်းသောလေ့ကျင့်မှု (ပရိုတိုကော၊ တုပမှု) မှတစ်ဆင့် သင်တန်းပေးထားသော တစ်ခုတည်းသော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်။ အကျိုးဆက်နိမ့်များနှင့် အချိန်ဖိအားမြင့်များအတွက် (ဥပမာ၊ နေ့စဉ် ဦးစားပေးမှု သတ်မှတ်ခြင်း) အမြန်ရွေးချယ်မှုသည် အနည်းဆုံး overhead နှင့်လုံလောက်သည်။

"အဲဒါက ငွေကြေးဆိုင်ရာ အန္တရာယ်ကို သက်ရောက်စေတယ်ဆိုရင် ရပ်ပြီး သင့်အတွက် သတ်မှတ်ထားတဲ့ နည်းဗျူဟာ ပုံစံကို သုံးပါ။ မဟုတ်ရင် မြန်မြန်ရွေးချယ်မှုကို ယုံကြည်ပါ။" ဒါမှမဟုတ် "အသင်းဟာ အဆက်မပြတ် စပရင်စ်ဂိုး ၂ ဂိုးကို မချမှတ်ရင် မြန်မြန်ရွေးချယ်မှုကို ပိတ်လိုက်ပြီး စီမံကိန်းအတွက် ပြန်ပြီး အပြည့်အဝ စီမံကိန်းကို ပြန်သုံးပါ။"

80/20 မူဝါဒကို ပေါင်းစပ်ခြင်း

Pareto မူဝါဒကို သုံးပါသည်- ဆုံးဖြတ်ချက် ၂၀% က ရလဒ် ၈၀% ကို ဦးတည်စေသည်။ အံကိုက်ညီသော နည်းဗျူဟာများကို အရေးပါသော ၂၀% အတွက် သီးသန့်ထားသင့်သည်။ ဥပမာ၊ ထုတ်ကုန်စီမံခန့်ခွဲမှုတွင်၊ နောက်တစ်ကြိမ်တွင် အဓိက feature ကို စတင်ရန်အတွက် အံကိုက်ညီသော နည်းဗျူဟာသည် အရေးပါသည်၊ သို့သော် အမှားသတင်းများ၏ နေ့စဉ် triage ကို ပြင်းထန်မှုနှင့် ကြိမ်နှုန်း heuristics မှ လမ်းညွှန်သော မြန်မြန်ရွေးချယ်မှုဖြင့် စီမံခန့်ခွဲနိုင်သည်။ ဤသည်မှာ အပ်ကို တကယ် ရွေ့ရှားစေသော ဆုံးဖြတ်ချက်များအတွက် သိမြင်ရေးအရင်းအမြစ်များကို ချွေတာသည်။

" pre-mortem " analysis ကို quick pick overlay နဲ့ ပေါင်းစပ်ခြင်းနည်းလမ်းတစ်ခုပါ- Quick pick ကိုမလုပ်ခင်၊ ရွေးချယ်ထားသော option သည်မအောင်မြင်ခဲ့ကြောင်း စိတ်ကူးကြည့်ရန် စက္ကန့် ၃၀ ကုန်ဆုံးပါ။ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အကြောင်းရင်းကဘာဖြစ်မလဲ။ အကြောင်းရင်းက ဖြစ်နိုင်ခြေရှိပုံရရင် custom strategy ကို တက်ရောက်ပါ။ ဤမြန်ဆန်တဲ့ စစ်ဆေးမှုက ကုန်ကျစရိတ်နည်းပါးပေမဲ့ အန္တရာယ်များဆုံးအသိစိတ်အမှားများကို စစ်ဆေးတယ်။

လက်တွေ့ကမ္ဘာထဲက နမူနာများ

စီးပွားရေး: နိုင်ငံတကာ လက်လီရောင်းသူသည် တန်ဖိုးနိမ့်သောပစ္စည်းများအတွက်စာရင်းဖြည့်စွက်ရန်အတွက် မြန်မြန်ရွေးချယ်မှုကိုအသုံးပြုပြီး "အစုရှယ်ယာတစ်ခုခုသည် ယူနစ် ၂၀ ကိုရောက်ရှိသောအခါ ပြန်လည်စီစဉ်ခြင်း" ကဲ့သို့သော အလိုအလျောက်စည်းမျဉ်းများကို အားကိုးသည်။ ရာသီဥတု သို့မဟုတ် ကြော်ငြာပစ္စည်းများအတွက်၊ လိုအပ်ချက်ခန့်မှန်းမှု၊ စျေးကွက်ကယ်ဒရယ်များနှင့် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက် ညှိနှိုင်းမှုပါဝင်သော ကိုယ်ပိုင်နည်းဗျူဟာတစ်ခုက လွှမ်းမိုးသည်။ ပေါင်းစပ်မှုမှတ်သည် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အလိုအလျောက် လမ်းညွှန်ပေးသော အဆင့်သတ်မှတ်ထားသောစနစ်ဖြစ်သည်။

FLT:0 ဂိမ်းများ:FLT:1 ဂိမ်းများတွင် ကစားသမားများသည် တိုက်ပွဲတွင် မိုက်ခရိုစီမံခန့်ခွဲရေးယူနစ်များအတွက် မြန်မြန်ရွေးချယ်မှုများကို အသုံးပြုကြသော်လည်း မက်ကရိုအဆင့်ဆုံးဖြတ်ချက်များ (ဆောက်လုပ်မှုအမိန့်၊ နည်းပညာသစ်ပင်၏ ဦးစားပေးချက်များ၊ မြေပုံထိန်းချုပ်မှု) အတွက် ကိုယ်ပိုင်ဗျူဟာများကို အသုံးပြုကြသည်။ အဆင့်မြင့်ကစားသမားများသည် ကြွက်သားမှတ်ဉာဏ်အတွက် လူးထုတ်ထားသော မြန်မြန်ရွေးချယ်မှုများကိုနှင့် အထွေထွေဗျူဟာအတွက် သိမြင်ရည်ရွယ်တဲ့စီမံခန့်ခွဲမှုများကို နှစ်မျိုးစလုံးလေ့ကျင့်သည်။

ပုဂ္ဂိုလ်ရေးစီမံကိန်းများ: ဘေးထွက်လုပ်ငန်းတစ်ခုစတင်ရာတွင် နေ့စဉ်လုပ်ဆောင်မှုရွေးချယ်မှုများအတွက်မြန်ဆန်သောရွေးချယ်မှုများကို (လူမှုကွန်ရက်တွင်ရေးသားထားသော) အသုံးပြုနိုင်ပြီး သုံးလပတ်တိုင်း ရည်မှန်းချက်သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အရင်းအမြစ်ဖြန့်ဝေခြင်းအတွက် ကိုယ်ပိုင်ဗျူဟာတစ်ခု အသုံးပြုနိုင်သည်။ ကိုယ်ပိုင်ဗျူဟာမှာ ချက်ချင်းဆုံးဖြတ်ချက်များကို အစီအစဉ်နှင့်အပြန်အလှန် အကဲဖြတ်သည့် စစ်ဆေးရေးမှတ်ချက်များပါဝင်သည်။

လက်တွေ့ အကောင်အထည်ဖော်ရေး နယ်ပယ်

ဒီပေါင်းစပ်မှုကို သင့်အလုပ်မှာ အသုံးချဖို့ တည်ဆောက်ထားပေမဲ့ လိုက်ဖက်အောင် လုပ်နိုင်တဲ့ ဖွဲ့စည်းပုံတစ်ခုကို လိုက်နာပါ။ ရည်မှန်းချက်က အမြင်အာရုံ (သို့) ဆန်းစစ်မှုကို ဖယ်ရှားဖို့မဟုတ်ပဲ သင်ယူပြီး တိုးတက်တဲ့ စနစ်တစ်ခုအဖြစ် ဒါတွေကို ပေါင်းစည်းဖို့ပါ။

အဆင့်ဆင့် လမ်းညွှန်ချက်

1. သင့်ဆုံးဖြတ်ချက်များကိုစစ်ဆေးပါ: တစ်ပတ်အတွင်းသင်လုပ်သည့်အရေးကြီးဆုံးဖြတ်ချက်တိုင်းကိုမှတ်တမ်းတင်ပါ။ အချိန်ယူထားသည့်အချိန်၊ အသုံးပြုသည့်ပုံစံ (မြန်ဆန်စွာရွေးချယ်ခြင်း သို့မဟုတ် နည်းဗျူဟာ) နှင့်တွေ့မြင်ရသောအဆုံးဖြတ်ချက်ကို မှတ်သားပါ။ ပုံစံများကိုရှာဖွေပါ။
2. သင့်ဆုံးဖြတ်ချက် Archetypes ကိုသတ်မှတ်ပါ: သင့်ရဲ့အဓိကဆုံးဖြတ်ချက်များကိုကဏ္ဍများ (လုပ်ဆောင်မှု, နည်းဗျူဟာ, ဗျူဟာ, မြင့်မားသောစွန့်စားမှု, ပုံမှန်) သို့စုစည်းပါ။ အမျိုးအစားတစ်ခုစီအတွက် အလိုလျောက် mode ကိုသတ်မှတ်ပါ: မြန်မြန်ရွေးချယ်မှု (ကျဉ်းမြောင်း, အန္တရာယ်နိမ့်), custom strategy (strategic, high risk) သို့မဟုတ် အခြေအနေများ။
3. ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်အနိမ့်ဆုံးအဆင့်များ သတ်မှတ်ပါ: အသုံးပြုနိုင်သော အချိန်၊ ဒေါ်လာတန်ဖိုး၊ အကျိုးတူပါတီအရေအတွက် သို့မဟုတ် အခြေအနေ၏ အသစ်အဆန်းများကဲ့သို့သော မက်ထရစ်များကို ရွေးချယ်ပါ။ "ငါသည် ဤကဲ့သို့သော အခြေအနေကို တစ်ခါမှ မကြုံခဲ့ဘူးလျှင် အစဉ်အလျောက် ကိုယ်ပိုင်နည်းဗျူဟာကို အသုံးပြုပါ" ဟု ရှင်းလင်းစွာ ရေးသားပါ။
4. Quick Pick Checklists ကို တည်ဆောက်ပါ: Quick Pick တွေသင့်တော်တဲ့ အမျိုးအစားတွေအတွက် ထင်ရှားတဲ့ ဘက်လိုက်မှုတွေကို ရှောင်ရှားဖို့ short checklists တွေကို ပြုစုပါ။ ဥပမာ: အဆိုပြုချက်ကို ပယ်ချဖို့ quick pick ကိုသုံးခင် "ငါတွေ့ခဲ့တဲ့ ပထမဆုံးရွေးချယ်မှုအပေါ် ငါချိတ်ဆက်ထားလား။ ငါမစဉ်းစားသေးတဲ့ ဒေတာအသစ်တွေရှိလား။"
5. Strategy Library ကိုဖန်တီးပါ: သင့်ရဲ့ custom strategy ကို reusable templates အဖြစ် မှတ်တမ်းတင်ပါ။ အဆိုပြုချက်တွေ၊ အဓိကဆုံးဖြတ်ချက်တွေနဲ့ review criteria တွေကို ထည့်သွင်းပါ။ ဒီစာကြည့်တိုက်က သင်ဟာ အစကနေစတင်တာအစား ဆန်းစစ်ရေး အားထုတ်မှုကို တစ်ကြိမ်တစ်ခါ ပြန်လည်သုံးစွဲဖို့ ကူညီပေးပါတယ်။
6. Feedback Loop ကိုတည်ထောင်ပါ: ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ကြိမ်စီပြီးနောက်၊ မျှော်လင့်ချက်တွေနဲ့ ရလဒ်တွေကို နှိုင်းယှဉ်ပါ။ မြန်မြန်ရွေးချယ်မှုတစ်ခုက ကျရှုံးမှုဖြစ်စေခဲ့ရင် အခြေအနေက တကယ်တမ်းမှာ ကိုယ်ပိုင်နည်းဗျူဟာတစ်ခု လိုအပ်ခဲ့လား (သို့) မြန်မြန်ရွေးချယ်မှုတစ်ခုက အလျင်အမြန်ပဲ အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့လားဆိုတာကို ဆန်းစစ်ပါ။ ကိုယ်ပိုင်နည်းဗျူဟာက အချိန်ကြာလွန်းခဲ့ရင် ပိုမြန်ဆန်တဲ့ဗားရှင်းတစ်ခု လုံလောက်ခဲ့မလားဆိုတာ ကြည့်ပါ။ အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ ဘယ်ပုံစံကို အသုံးပြုရမလဲဆိုတဲ့ သင့်အသိက ပိုမိုပြင်းထန်လာပါလိမ့်မယ်။
7. ကျင့်သုံးမှုရည်ရွယ်ချက်ရှိသကဲ့သို့: အရေးပါတဲ့မြန်ဆန်သောရွေးချယ်မှုအတွက် ဇာတ်လမ်းများကို simulate နှင့်ဆုံးဖြတ်ချက်ကိုမြန်ဆန်စွာလေ့ကျင့်ပါ။ ဤသည်မီးသတ်သမားနှင့်လေယာဉ်မောင်းသင်တန်းတွင်အသုံးပြုသည်။ ထပ်တလဲလဲ simulations သည်မြန်ဆန်ပြီးတိကျသောသတိရှိမှုရှိသကဲ့သို့သတိရှိမှုကျွမ်းကျင်မှု တည်ဆောက်သည်။

စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်း

Integration သည် တစ်ကြိမ်တည်းတင်ပြခြင်းမဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည်ဆက်လက်ထိန်းချုပ်မှုလိုအပ်သည်။ ရိုးရှင်းသော မက်ထရစ်ကိုသုံးပါ- စီစဉ်ချက်နှင့်အညီသွားသော ဆုံးဖြတ်ချက်များ၏ ရာခိုင်နှုန်း။ အလိုက်အလိုက်အစီအစဉ်များလွန်းလျှင် နည်းဗျူဟာများက ဆိုးကျိုးများစေနိုင်သည်ဆိုပါက၊ နည်းဗျူဟာကိုယ်တိုင်က မလုံလောက်နိုင်ပါ။ မြန်မြန်လွန်းသော ရွေးချယ်မှုများက ကျရှုံးပါက၊ ပြောင်းလဲရန်အတွက် တံခါးဝကို မြှင့်တင်ပါ။ သင့်ဆုံးဖြတ်မှုအော်ကေးထီးပီးများကို ပုံမှန်ပြန်လည်စစ်ဆေးပါ။ အခြေအနေသစ်များက အန္တရာယ်နိမ့်မှ အန္တရာယ်မြင့်သို့ အမျိုးအစားပြောင်းနိုင်သည်။

ဆုံးဖြတ်ချက်များအတွက် မှတ်တမ်းတင်ခြင်း (သို့) ရိုးရှင်းသော spreadsheet များလို tool များကို အသုံးပြုပါ။ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အမြန်ဆုံး FLT:0+/- (FLT: 1) အဆင့်သတ်မှတ်ထားခြင်းတောင်မှ လိုက်နာခြင်းသည် metacognition ကိုတိုးတက်စေသည်။ ခြောက်လအတွင်းတွင်သင်၏သတိက ယုံကြည်မှုရှိပြီး မှားယွင်းတဲ့အခါမှာ သိမြင်မှုတစ်ခု တည်ဆောက်လိမ့်မည်။

ရှောင်ရှားသင့်သော ပုံမှန်အမှားများ

• နှစ်ခုစလုံးကို နှစ်မျိုးစလုံးအဖြစ် ပြုပြင်ခြင်း: တစ်ချို့က အရာတိုင်းအတွက် ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခု ရွေးချယ်ဖို့လိုတယ်လို့ထင်ကြတယ်။ အကောင်းဆုံးရလဒ်တွေဟာ အရည်ပြောင်းခြင်းကနေ လာတာပါ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်မျိုးတည်းမဟုတ်ဘူး။
• စိတ်ခံစားမှုအခြေအနေကို လျစ်လျူရှုခြင်း: မြန်မြန်ရွေးချယ်မှုတွေဟာ ပင်ပန်းမှု၊ စိတ်ဖိစီးမှု၊ စိတ်လှုပ်ရှားမှုတို့ကြောင့် သက်ရောက်မှုရှိသည်။ စိတ်ခံစားမှုမြင့်ချိန်အတွင်း မြန်မြန်ရွေးချယ်ခြင်းကို တားမြစ်တဲ့ စည်းမျဉ်းတွေ သတ်မှတ်ပါ။ ဥပမာ၊ "မနက်စာမစားခင် ဘယ်တော့မှ အရေးပါတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက် မချပါနဲ့။"
• FLT:0: ရုတ်တရက်ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် အောင်မြင်မှုအနည်းငယ်ရပြီးနောက် လူတွေဟာ သူတို့ရဲ့ ကိုယ်ပိုင်ဗျူဟာတွေကို လုံးဝစွန့်လွှတ်ကြသည်။ အသေးစိတ်လေ့လာမှုမပြုခင်အထိ အမြန်ရွေးချယ်ခြင်းမပြုလုပ်ရသည့် အမိန့်ချမှတ်သော "ဗျူဟာသုံးသပ်မှုနေ့" များကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ကာကွယ်ပါ။
• Over-Customization: နည်းဗျူဟာတစ်ခုဟာ အခြေအနေတစ်ခုခုကို အလျင်အမြန်ပြင်ဆင်နိုင်ပြီး အခြေအနေတွေ နည်းနည်းပြောင်းလဲတဲ့အခါ ကျရှုံးနိုင်ပါတယ်။ ပျော့ပျောင်းမှု တည်ဆောက်ပါ

အဆုံးသတ်ချက်

အလျင်အမြန်ရွေးချယ်ခြင်းနှင့် အလိုက်အလျောက်အစီအစဉ်များ ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် ပြီးပြည့်စုံသော အလယ်အလတ်လမ်းရှာခြင်းမဟုတ်ပေ။ ၎င်းသည်အဓိကတန်ဖိုးအရှိဆုံးထည့်သွင်းသည့်နေရာတွင်စီစဉ်မှုတိုင်းကိုအသုံးပြုသော ဒိုင်နမ်က ဆုံးဖြတ်ချက်စနစ်တစ်ခု တည်ဆောက်ခြင်းဖြစ်သည်။ အလျင်အမြန်ရွေးချယ်ခြင်းသည်မြန်နှုန်းကိုပေးပြီး စိတ်စွမ်းအင်ကိုသက်သာစေသည်။ အလိုက်အလျောက်အစီအစဉ်များသည် ရေရှည်ပန်းတိုင်များနှင့်အပြည့်အဝညီမျှခြင်းနှင့်အတန်းတူစေသည်။ ရှင်းလင်းသောဆန့်ကျင်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိမ့်နိ

အနည်းဆုံးစတင်ပါ။ သင့်ကိုယ်ပိုင် ဆုံးဖြတ်ချက်ပုံစံများကို စစ်ဆေးပါ၊ အထက်ဖော်ပြထားသောဘောင်ကို အကောင်အထည်ဖော်ပြီး ထပ်မံလုပ်ပါ။ အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ သင်ဟာ intent နဲ့ discipline ကို ပေါင်းစပ်ဖို့သင်ယူထားလို့ပါ။

ပိုနက်ရှိုင်းစွာဖတ်ရှုရန်၊ မြန်မြန်နှေးမြန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်ဆန်