المساحة تحت المنحنى (AUC)
المساحة تحت المنحنى (AUC) هي مقياس أساسي في تعلم الآلة يُستخدم لتقييم أداء نماذج التصنيف الثنائي. يُحدد القدرة الكلية للنموذج على التمييز بين الفئات الإيجابية و...
تنص قاعدة 80/20 أو مبدأ باريتو على أن 80% من النتائج تأتي من 20% من الأسباب. يساعد هذا المبدأ على التركيز على العوامل ذات التأثير العالي في الأعمال والإنتاجية ومراقبة الجودة.
قاعدة 80/20، المعروفة أيضًا باسم مبدأ باريتو، هي مفهوم يشير إلى أن حوالي 80% من النتائج تنتج عن 20% من الأسباب. يبرز هذا المبدأ وجود عدم توازن بين المدخلات والمخرجات، حيث تكون أقلية من المدخلات مسؤولة عن غالبية النتائج. سميت القاعدة نسبة إلى الاقتصادي الإيطالي فيلفريدو باريتو، الذي لاحظ أن 80% من أراضي إيطاليا كانت مملوكة لـ 20% من السكان، ومنذ ذلك الحين تم تطبيق القاعدة في عدة مجالات مثل الأعمال والاقتصاد والإنتاجية الشخصية.
في جوهره، يتعلق مبدأ باريتو بتحديد أهم العوامل التي تساهم في تحقيق نتيجة معينة. يؤكد المبدأ أن ليست كل الأسباب لها نفس التأثير، وأن التركيز على الأسباب الأكثر تأثيرًا يمكن أن يؤدي إلى كفاءة وفاعلية أكبر. لا يعني المبدأ وجود تقسيم دقيق بنسبة 80/20 في جميع الحالات؛ بل يمثل نمطًا عامًا لعدم التوازن بين المدخلات والمخرجات.
على سبيل المثال، في سياق الأعمال، قد تجد الشركة أن 20% من عملائها يحققون 80% من إيراداتها. عند إدراك ذلك، يمكن للشركة إعطاء الأولوية لهؤلاء العملاء الرئيسيين لتعظيم الربحية. وبالمثل، في مراقبة الجودة، يمكن أن يؤدي معالجة أعلى 20% من العيوب إلى حل غالبية مشكلات الجودة في المنتج.
تعود أصول قاعدة 80/20 إلى فيلفريدو باريتو، الاقتصادي وعالم الاجتماع الإيطالي، الذي درس توزيع الثروة في إيطاليا في أوائل القرن العشرين. لاحظ باريتو أن جزءًا صغيرًا من السكان يمتلك غالبية الثروة والأراضي. على وجه التحديد، لاحظ أن 80% من الأراضي كانت مملوكة لـ 20% من الناس. كما وجد نمطًا مشابهًا في حديقته، حيث أنتج 20% من قرون البازلاء 80% من البازلاء.
أدت ملاحظات باريتو إلى الإدراك الأوسع أن هذا الاختلال شائع في جوانب مختلفة من الحياة. لاحقًا، في الأربعينيات من القرن الماضي، طبق مستشار الإدارة جوزيف إم. جوران هذا المبدأ على مراقبة الجودة، مشيرًا إلى أن عددًا قليلاً من العيوب كان مسؤولًا عن غالبية مشكلات الجودة. وصاغ مصطلح “القلة الحيوية والكثرة التافهة” لوصف هذه الظاهرة.
تعتمد قاعدة 80/20 على فرضية أن بعض المدخلات في أي نظام معين لها تأثير كبير وغير متناسب على المخرجات. وهذا يعني أنه من خلال تحديد وتركيز الجهود على 20% الحاسمة من المدخلات، يمكن تحقيق تأثير كبير على النتائج المرجوة. يشجع هذا المبدأ على إعطاء الأولوية وتوزيع الموارد نحو أكثر العوامل تأثيرًا.
من المهم ملاحظة أن النسب ليست دقيقة وقد تختلف حسب الحالة. الخلاصة الأساسية هي وجود عدم توازن، حيث تساهم أقلية من الأسباب في غالبية النتائج. يتيح هذا الفهم للأفراد والمؤسسات تحسين الجهود والموارد بشكل فعال.
في عالم الأعمال، تُستخدم قاعدة 80/20 غالبًا لتحديد العملاء أو المنتجات أو الأسواق الرئيسية التي تحقق معظم الإيرادات. على سبيل المثال:
تعد قاعدة 80/20 أداة أساسية في عمليات مراقبة الجودة:
وفي الإنتاجية الشخصية، يقترح المبدأ التركيز على المهام ذات التأثير الأعلى:
يمكن تحقيق إدارة فعالة للوقت من خلال تطبيق قاعدة 80/20:
قاعدة باريتو 80/20 والتوزيع الغاوسي
إحصاءات القيم القصوى وتوزيع باريتو في الفوتونات السيليكونية
الموارد الإلكترونية المتداولة على تويتر حول حركة #MeToo: مبدأ باريتو
حول مؤشر كولكاتا كمقياس لعدم المساواة في الدخل
قاعدة 80/20 أو مبدأ باريتو هو مفهوم ينص على أن 80% من النتائج تأتي من 20% من الأسباب. يبرز هذا المبدأ أن أقلية من المدخلات غالبًا ما تؤدي إلى غالبية النتائج، مما يساعد على التركيز على المناطق ذات التأثير العالي.
تمت تسمية القاعدة نسبة إلى الاقتصادي الإيطالي فيلفريدو باريتو، الذي لاحظ أن 80% من أراضي إيطاليا كانت مملوكة لـ 20% من السكان. وقد تم تطبيقها لاحقًا في مجالات مختلفة من قبل خبراء مثل جوزيف إم. جوران.
تستخدم الشركات قاعدة 80/20 لتحديد العملاء أو المنتجات أو العمليات الرئيسية التي تولد معظم النتائج، مما يسمح لها بتحسين الموارد وزيادة الكفاءة.
لا، نسبة 80/20 هي إرشاد عام؛ قد تختلف النسبة الفعلية. يوضح هذا المبدأ الفكرة العامة بأن جزءًا صغيرًا من الأسباب يؤدي إلى جزء كبير من النتائج.
ركز على 20% من المهام أو الأنشطة التي تساهم أكثر في تحقيق أهدافك، وقلل الوقت الذي تقضيه في المهام الأقل تأثيرًا للحصول على إدارة أفضل للوقت ونتائج أفضل.
ابدأ في بناء حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك واكتشف كيف يمكن لقاعدة 80/20 تحسين كفاءة أعمالك.
المساحة تحت المنحنى (AUC) هي مقياس أساسي في تعلم الآلة يُستخدم لتقييم أداء نماذج التصنيف الثنائي. يُحدد القدرة الكلية للنموذج على التمييز بين الفئات الإيجابية و...
الانحدار التدرجي هو خوارزمية تحسين أساسية تُستخدم على نطاق واسع في تعلم الآلة والتعلم العميق لتقليل دوال التكلفة أو الخسارة عن طريق تعديل معلمات النموذج بشكل تك...
الانتروبي المتقاطع هو مفهوم محوري في نظرية المعلومات وتعلم الآلة، ويعمل كمقياس لقياس التباعد بين توزيعين احتماليين. في تعلم الآلة، يُستخدم كدالة خسارة لقياس الف...