निर्णयों पर चिंता करना बंद करें। Morph का मुफ्त निर्णय मैट्रिक्स आपको वजनी मानदंडों का उपयोग करके विकल्पों की तुलना करने में मदद करता है। अपने विकल्पों की सूची बनाएं, जो मायने रखता है, प्रत्येक विकल्प का स्कोर करें, और गणित द्वारा सर्वोत्तम उत्तर का पता लगाएं। कोई अकाउंट, कोई डेटा संग्रहण, कोई अनुमान बिना तर्क।
ओपन डिसिज़न मैट्रिक्स फ्रीप्रत्येक मानदंड के लिए महत्व के वजन निर्धारित करें ताकि महत्वपूर्ण कारकों का अंतिम स्कोर पर सबसे अधिक प्रभाव पड़े। एक अपार्टमेंट के बारे में निर्णय में स्थान को 3x और पार्किंग को 1x वजन दिया जा सकता है।
Morph प्रत्येक स्कोर को उसके मापदंड वजन से गुणा करता है और परिणामों को स्वचालित रूप से जोड़ता है। सबसे अधिक वेटेड कुल वाला विकल्प आपका वस्तुनिष्ठ रूप से सर्वश्रेष्ठ चयन है।
अपने निर्णय की आवश्यकता के अनुसार कितने भी विकल्प और मापदंड जोड़ें। चाहे आप 2 अपार्टमेंट की तुलना कर रहे हों या 15 कारकों पर 10 सॉफ्टवेयर टूल्स की तुलना कर रहे हों, मैट्रिक्स आपकी जरूरतों के अनुसार स्केल होती है।
आपका निर्णय डेटा कभी आपके ब्राउज़र से बाहर नहीं जाता है। Morph आपके चुनावों को स्टोर, अपलोड या विश्लेषण नहीं करता है। आपके निर्णय आपके ही हैं।
एक निर्णय मैट्रिक्स सबसे मूल्यवान होता है जब आपके पास कई विकल्प और कई मापदंड होते हैं — वही परिस्थिति जहाँ मानवीय तर्क विफल होने की संभावना होती है। हम आमतौर पर पहले मापदंड पर अंकित होते हैं जिसे हम सोचते हैं (आमतौर पर कीमत) और कठिन मापन वाले कारकों को कम महत्व देते हैं (जैसे जीवन की गुणवत्ता या लंबे समय तक विकास की संभावना)। एक मैट्रिक्स आपको हर कारक को व्यवस्थित रूप से विचार करने के लिए मजबूर करता है।
सामान्य उपयोग केस में नौकरी के ऑफरों के बीच चुनाव (वेतन, विकास की संभावना, संस्कृति, कम्यूट, और लाभ को भार करना), एपार्टमेंट का चुनाव (किराया, स्थान, आकार, सुविधाएँ, और सुरक्षा को भार करना), सॉफ्टवेयर टूल्स का मूल्यांकन (विशेषताएँ, कीमत, इंटीग्रेशन, समर्थन, और सीखने का झंझट), और व्यवसाय निर्णय लेना (लागत, समयरेखा, जोखिम, और प्रभाव को भार करना) शामिल हैं।
मैट्रिक्स की ताकत यह नहीं है कि यह आपके लिए निर्णय लेता है — यह यह है कि यह आपके प्राथमिकताओं को स्पष्ट करता है। कभी-कभी परिणाम आपको आश्चर्यचकित करता है, और यह आश्चर्य दिखाता है कि आपकी जागरूक प्राथमिकताएँ आपकी वास्तविक पसंदीदा से भिन्न हैं। इस जानकारी के लिए ही यह अभ्यास मूल्यवान है।
एक निर्णय मैट्रिक्स (जिसे वेटेड स्कोरिंग मॉडल या Pugh मैट्रिक्स भी कहा जाता है) एक संरचित ढांचा है जिसका उपयोग विभिन्न विकल्पों की तुलना वेटेड मानदंडों के खिलाफ करने के लिए किया जाता है। प्रत्येक विकल्प को प्रत्येक मानदंड पर स्कोर किया जाता है, स्कोर को मानदंड के वेट से गुणा किया जाता है, और वेटेड कुल दिखाते हैं कि कौन सा विकल्प आपके प्राथमिकताओं के साथ सबसे अच्छी तरह से मेल खाता है।
अपने निर्णय के लिए सबसे महत्वपूर्ण कारकों के बारे में सोचें। यदि लागत भावना की तुलना में दो गुना महत्वपूर्ण है, तो लागत को 2 और भावना को 1 वजन दें। वजन सापेक्षिक हैं — महत्वपूर्ण अनुपात है, न कि निरपेक्ष संख्याएँ।
आपके मैट्रिक्स डेटा को आपके ब्राउज़र में स्थानीय रूप से स्टोर किया जा सकता है। आपका निर्णय डेटा कभी किसी सर्वर पर भेजा नहीं जाता। स्थायी बैकअप के लिए, अपने परिणामों को एक्सपोर्ट करने या स्क्रीनशॉट लेने का विचार करें।