Occamova Břitva Servo res simplex, bardus. Smetana Die Moldau

K určení děje použijte Occamovu radu

Occamova břitva ... co to je?
Occamova břitva je (také napsáno Ockham to Břitka) je princip přidělený ve14. století - z anglické logiky autor františkánský mnich Vilém z Ockham (asi 1285-1349).

Princip logické úspornosti.
Latinská definice tohoto principu zní:

Pluralitas non est ponenda sine necessitate.

tj. Množství (tj. důvodů, příčin) se nemá dokládat, není-li to nezbytné.

nebo v pozdější formulaci

Entia non sunt multiplicanda praeter necessitatem.

tj. Entity se nemají zmnožovat více, než je nutné.

To se dá interpretovat dvěma mírně odlišnými způsoby. První lze popsat takto:

Pokud pro nějaký jev existuje vícero vysvětlení, je lépe upřednostňovat to nejméně komplikované.

Přesnější (užší) chápání Occamovy břitvy se týká částí jedné teorie:

Pokud nějaká část teorie není pro dosažení výsledků nezbytná, do teorie nepatří.

Líbí se mi ten pozdějši překlad je nejlepší. Důvodem je, že Occamova Břitva připomíná se mi tak hluboce, že všichni žijeme ve stále složitějším světě, kde se všichni snažit komplikovat věci příliš daleko ve snaze pochopit události / činnosti / výstupy / happeningů, nebo v našem případě webové údaje.

Přesto téměř v každém případě je důvodem pro sub optimálních výsledků je složitost, jakou vkládáme do analýzy z našeho myšlení (předpokladů, hypotéz). Jsem si jist, že jsem přičemž vlastní básnické licence v pochopení principu a internalizace, ale to Occamova Břitva mi připomíná, že často musíme zjednodušit naše myšlení.
Jednodušší vysvětlení je pravděpodobnější, je lepší než složité.
U nás v rozhodovacím poli moje doporučení je, že to opravdu pochopit složitější soubory dat, měli bychom používat pro Occamova Břitva "vůně test". Máte-li zájem o detailní informace o této zásady si můžete vyzkoušet své Wikipedia vysvětlení. Dalším velkým zdrojem je skeptický slovník.  (překlad je strojový)
Servo res simplex, bardus. "Nech si to jednoduché, hlupáku".
Dobrý způsob, jak dostat, pochopit a používat data.