सिद्धांत 003
सेब आँकड़े नहीं रखते
पेरेटो सिद्धांत
बराबर मेहनत बराबर उपज नहीं बाँटती।
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Otto के फलों के बाग़ में हर पेड़ को एक जितना ध्यान मिलता है। उतनी ही खाद, छँटाई में उतना ही समय, उतनी ही उत्साहवर्धक बातचीत। Otto बराबरी के व्यवहार को पेशेवर मानता है। पेड़ों से इस बारे में पूछा नहीं गया।
फ़सल के समय उसकी बेटी हर टोकरी पर पेड़ का नंबर लिखती है। Otto को यह ज़्यादा लगता है। आख़िर सेब तो सेब है।
शाम को टोकरियाँ एक-दूसरे के बगल में रखी हैं। बड़ा हिस्सा धूप वाले किनारे के कुछ पेड़ों से आया है। बाकी ने मुख्य रूप से सफलतापूर्वक छाया पैदा की है।
„तो बाकी को काट देते हैं“, Otto कहता है, जो नई समझ का स्वागत तुरंत भारी औज़ारों से करना पसंद करता है।
उसकी बेटी सिर हिलाती है। कुछ पेड़ नए हैं। दूसरे वह किस्म देते हैं जो सर्दियों में दुकान को दिलचस्प बनाती है। टोकरियाँ एक असमान बँटवारा दिखाती हैं। वे अभी पूरी तरह नहीं बतातीं कि उसे क्या करना चाहिए।
अगले साल Otto पहले ज़्यादा उपज वाले पेड़ों पर ध्यान देता है और कमज़ोर पेड़ों की लक्षित जाँच करता है। वह अपना समय असर, उम्र और स्थिति के हिसाब से बाँटता है। बातचीत करना स्वैच्छिक रहता है।
पेरेटो सिद्धांत असमान योगदानों की ओर ध्यान दिलाता है: अक्सर कारणों का एक छोटा हिस्सा परिणामों का बड़ा हिस्सा पैदा करता है। जानी-मानी संख्या अस्सी बटा बीस खोजने में मदद है, न प्रकृति का नियम और न कोई आदेश।
इसलिए अपना बँटवारा जाँचें। कौन से प्रोडक्ट, समस्याएँ या आदतें ख़ास तौर पर बहुत योगदान देती हैं? और कौन से साधारण दिखने वाले हिस्से पूरे सिस्टम को चालू रखते हैं?
AI शिकायतों को समूहों में बाँट सकता है या बिक्री डेटा का सार दे सकता है। दिखवाएँ कि कौन सी श्रेणियाँ सबसे बड़ा हिस्सा समझाती हैं, और वर्गीकरण की जाँच करें। अगर आपका डेटा सिर्फ़ पिछला हफ़्ता दिखाता है, तो सबसे सुंदर विश्लेषण भी अगली सर्दी के बारे में कुछ नहीं जानता।
आपका सवाल: कौन से कुछ कारण ज़्यादा ध्यान के हक़दार हैं, और अगर आप बाकी को बस हटा दें तो आप जल्दबाज़ी में क्या अनदेखा कर देंगे?
