Tư duy giải quyết vấn đề

Rõ ràng, khi đối diện với vô số ham muốn vật chất không ổn định và khó kiểm soát, tôi cần phải tìm cách đưa ra những quyết định mua sắm lý trí nhất có thể, ngay cả khi lý trí của tôi không lúc nào cũng trực tuyến. Tôi cần phải sử dụng số tiền mình đang có một cách khôn ngoan, tập trung vào những thứ thực sự đáng giá. Gần đây, tôi đang đọc cuốn sách Sắc đẹp của các thuật toán (Algorithms to Live by). Mặc dù chưa gặp bất kỳ tình huống nào mà tôi có thể áp dụng trực tiếp các mô hình tư duy từ sách này, nhưng ý tưởng về việc sử dụng khoa học máy tính để hỗ trợ con người ra quyết định đã thực sự khiến tôi hứng thú. Vậy tại sao chúng ta không thử dùng tư duy hệ thống để giải quyết bài toán này?

Để ứng dụng tư duy hệ thống, chúng ta cần làm rõ ba yếu tố chính: mục tiêu, đầu vào và đầu ra.

Phân tích mục tiêu: Tôi mong muốn đạt được điều gì?

Như đã phân tích trước đó, mục tiêu của tôi là phân bổ tiền bạc một cách hợp lý trong khoảng thời gian hiện tại. Nhưng làm thế nào để xác định cái gì là “hợp lý”?

Tóm lại, tôi không muốn ngăn bản thân mua những thứ thực sự cần thiết, nhưng đồng thời cũng không hoàn toàn phủ nhận việc mua những món đồ không cần thiết.

Ví dụ như chiếc túi giặt quần áo mà tôi đã nhắc đến trước đó - tôi thực sự cần nó để bảo vệ chiếc quần yêu thích của mình. Đây là một món đồ vừa cần thiết vừa khiến tôi muốn sở hữu, vì vậy nó chắc chắn nên được ưu tiên mua trước. Ngược lại, bộ bài cỡ lớn, dù không cần thiết nhưng mang lại giá trị cảm xúc, vẫn có thể mua nhưng sẽ xếp sau túi giặt.

Như vậy, bài toán này thực chất là một bài toán sắp xếp. Tuy nhiên, rất tiếc, tôi không thể áp dụng các thuật toán sắp xếp đơn giản như Bubble Sort hay Merge Sort vì các món đồ cần sắp xếp không có một “giá trị khóa” (key value) rõ ràng.

Chúng ta đã tiến gần hơn rồi. Để giải quyết bài toán mua sắm này, chỉ cần biết thứ gì cần mua trước và thứ gì cần mua sau là đủ. Tất nhiên, cũng cần có cách đánh giá xem những món đồ nào thực sự không đáng mua. Điều này có thể được xử lý cùng lúc với quá trình sắp xếp, ví dụ như loại bỏ 20% cuối cùng trong danh sách.

Xác định đầu vào: Những thông tin nào tôi có thể sử dụng?

Bây giờ chúng ta đã hiểu rằng nhiệm vụ của mình là sắp xếp các món đồ dự định mua theo thứ tự ưu tiên. Việc này trở nên dễ dàng hơn nhiều.

Tuy nhiên, giống như tôi đã nói ở phần trước, đây thực tế không phải là một bài toán sắp xếp thuần túy trong khoa học máy tính, vì sắp xếp đòi hỏi phải có một chỉ số hoặc khóa để làm cơ sở. Nếu chúng ta gán một điểm số cho mức độ cần thiết của từng món đồ, và càng cần thiết thì điểm số càng cao, thì chúng ta có thể sắp xếp chúng theo thứ tự giảm dần. Món đồ có giá trị mua sắm cao nhất sẽ được ưu tiên mua trước, ngược lại, món đồ kém giá trị nhất sẽ nằm ở cuối danh sách.

Vấn đề bây giờ là: Làm thế nào để tính toán “giá trị mua sắm” của một món đồ?

Quay lại mục tiêu của chúng ta: Tôi muốn đảm bảo rằng mình có thể mua những thứ cần thiết trong khi vẫn giữ khả năng mua những thứ mình muốn trong phạm vi hợp lý. Từ hai từ khóa này – “cần thiết” và “muốn” – chúng ta có thể sử dụng làm cơ sở để tính toán “giá trị mua sắm”.

Nếu một món đồ là 100% cần thiết, dù chỉ có 0% muốn, thì vẫn phải mua. Ngược lại, nếu một món đồ là 50% muốn và 50% cần thiết, thì cũng có thể cân nhắc mua. Nhưng nếu một món đồ là 100% muốn mà không chút cần thiết thì sao?

Lúc này, chúng ta có thể giới thiệu thêm một yếu tố để quyết định – giá thành dự kiến.

Giả sử bạn cực kỳ muốn mua một món đồ nhưng nó hoàn toàn không cần thiết, ví dụ như bộ bài cỡ lớn. Có nên mua không? Rõ ràng, nếu món đồ này rất rẻ, chẳng hạn chỉ khoảng mười mấy nghìn đồng, thì tại sao không mua để giải trí? Nhưng nếu giá lên tới hơn ba trăm nghìn đồng, thì giá trị mua sắm của nó sẽ thấp hơn đáng kể.

Như vậy, chúng ta đã xác định được ba yếu tố đầu vào chính của hệ thống này: “cần thiết”, “muốn” và “giá thành”.

Giá thành rất dễ tính toán vì nó là một con số cụ thể. Tuy nhiên, “cần thiết” và “muốn” thì trừu tượng hơn, dường như khó đưa vào một công thức. Giải pháp cho vấn đề này là ước lượng bằng trực giác: Trước hết, hãy đặt ra một thang điểm, chẳng hạn từ 0 đến 5, rồi dựa trên cảm nhận của mình để chấm điểm mức độ muốn và cần thiết của mỗi món đồ.

Cách làm này có vẻ không quá chính xác, nhưng bạn còn lựa chọn nào khác? Hơn nữa, đây là một hệ thống cá nhân, kết quả dựa trên trực giác là đủ tốt.

Đầu the game w88 ra: ca do bong da nap the cao Thiết kế một thuật toán phù hợp!

Bây giờ chúng ta đã biết mức độ muốn và cần thiết của một món đồ, cũng như giá thành của nó, chúng ta có thể bắt đầu tính toán giá trị mua sắm của món đồ đó.

Trước tiên, hãy quyết định tỷ lệ giữa “muốn” và “cần thiết”. Lựa chọn của tôi là “muốn” chiếm 30%, còn “cần thiết” chiếm 70%. Do đó, điểm số từ 0 đến 5 mà tôi chấm cho “muốn” sẽ chỉ đóng góp 30% vào tổng giá trị, trong khi điểm số cho “cần thiết” sẽ đóng góp 70%.

Thứ hai, “giá thành” rõ ràng là một yếu tố giảm điểm. Giá càng cao, giá trị mua sắm càng thấp. Vì vậy, cần trừ đi một con số do “giá thành” quyết định từ tổng điểm của “muốn” và “cần thiết”.

Rõ ràng, chúng ta không thể trực tiếp trừ giá thành khỏi điểm số từ 0 đến 5 vì hai con số này thuộc hai cấp độ khác nhau. Nếu nâng giới hạn điểm số của “muốn” và “cần thiết” lên tương đương với giá thành, tức là từ 0 đến 100.000, thì lại mất đi sự tiện lợi của thang điểm từ 0 đến 5. Thêm vào đó, giá thành của các món đồ thường có sự chênh lệch rõ rệt và không đều – ví dụ, hầu hết các món đồ chúng ta muốn mua có thể nằm trong khoảng từ 50.000 đến 200.000 đồng, tiếp theo là các sản phẩm điện tử từ 2.000.000 đến 5.000.000 đồng, và thậm chí là một chiếc MacBook khoảng 10.000.000 đồng.

Tôi đã thử trừ số chữ số của giá thành khỏi điểm số của “muốn” và “cần thiết”, nhưng cách làm này không hiệu quả. Ví dụ, trong danh sách mong muốn của tôi có một chiếc MacBook. Tôi chấm điểm “muốn” là 5 và “cần thiết” là 2 (vì tôi đã có một chiếc laptop khá tốt), dẫn đến tổng điểm là 2,9. Nếu trừ đi số chữ số của giá thành dự kiến là 10.000.000, kết quả sẽ là -2,1 – có lẽ tôi thực sự không cần mua laptop mới vào lúc này, nhưng điểm số này không nên thấp hơn bộ bài cỡ lớn.

Cuối cùng, tôi quyết định sử dụng logarit tự nhiên của giá thành để tính toán giá trị mua sắm. Lý do là vì hàm logarit có đặc điểm là tốc độ tăng trưởng của y giảm dần khi x tăng – sự khác biệt giữa một món đồ 100.000 đồng và 200.000 đồng có thể lớn, nhưng sự khác biệt giữa 2.000.000 đồng và 3.000.000 đồng thì ít hơn.

Điều này phù hợp với thói quen tiêu dùng của đa số người. Khi quyết định mua các món đồ đắt tiền như hàng nghìn hoặc hàng chục nghìn đồng, giá thành ảnh hưởng ít hơn so với khi sự khác biệt giữa hai món đồ chỉ là 80.000 đồng và 150.000 đồng.

Tuy nhiên, giá trị của hàm logarit và thang điểm từ 0 đến 5 của “muốn” và “cần thiết” vẫn có sự chênh lệch, vì vậy chúng ta có thể thêm một hệ số để giảm bớt sự khác biệt này. Công thức cuối cùng mà tôi sử dụng là:

(chỉ số muốn * 0,3 + chỉ số cần thiết * 0,7) * 1,75 - log10(giá thành dự kiến)

Công thức này có thể được viết bằng ngôn ngữ Notion, và với một chút chỉnh sửa, có thể sử dụng trong Excel.

Như vậy, chúng ta đã hoàn thành việc thiết kế hệ thống này.

Sử dụng bảng tính để giải quyết vấn đề

So với hệ thống theo dõi thói quen trước đây, hệ thống này đơn giản hơn rất nhiều, thậm chí bạn có thể sử dụng một bảng tính Excel cục bộ thay vì Notion nếu không cần các chức năng lọc phức tạp, màu sắc, thanh tiến độ và sắp xếp tự động.

!image.png

Cốt lõi của bảng tính này nằm ở hàm “ưu tiên mua sắm”, nơi công thức mà chúng ta đã viết được áp dụng. Lưu ý rằng các phép tính bổ sung như floor() và * 100 cũng như / 100 trong hình là để giữ lại hai chữ số thập phân (nhân số bằng 100 rồi làm tròn xuống, sau đó chia lại cho 100).

!image.png

Tôi còn thiết kế thêm một số tính năng khác, ví dụ khi “ưu tiên mua sắm” nhỏ hơn 1, Notion sẽ nhắc nhở tôi “đừng mua” (con số 1 này không phải là kết quả của một thống kê nghiêm ngặt, nhưng theo công thức tôi đưa ra, nếu kết quả nhỏ hơn 1, giá trị mua sắm chắc chắn không cao).

Nếu quan sát kỹ, bạn sẽ thấy rằng trong hình, món đồ duy nhất bị nhắc nhở không nên mua có điểm “muốn” tối đa, nhưng điểm “cần thiết” là 0. Ví dụ này minh họa nhiều vấn đề. Thực tế, nếu tôi thay đổi giá thành dự kiến thành 30.000 đồng, hệ thống sẽ cho phép tôi mua.

Tuy nhiên, quan trọng hơn việc mua hay không mua, là việc khi chúng ta tính toán được các con số cụ thể, chúng ta có thể “sắp xếp”. Bây giờ, chúng ta có thể phân bổ tiền bạc dựa trên “ưu tiên mua sắm”, ưu tiên chi tiêu cho những món đồ có thứ hạng cao nhất.

Trước khi kết thúc, tôi muốn làm rõ một vài vấn đề nhỏ.

Bảng tính này có liên quan gì đến việc quản lý ham muốn vật chất?

Khi bạn muốn mua một món đồ nào đó, thay vì ngay lập tức lên mạng xã hội tìm kiếm đánh giá hoặc bắt đầu chọn lựa trên các ứng dụng mua sắm, bạn nên mở bảng tính này và đánh giá lần mua sắm này.

Thực tế, cách này hiệu quả và nhanh chóng hơn nhiều so với việc lướt qua các luồng thông tin một cách bừa bãi. Bạn chỉ cần nhập ba con số: điểm “muốn”, điểm “cần thiết” và giá thành dự kiến. Sau đó, hệ thống sẽ tự động sắp xếp và đặt lần mua sắm này vào đúng vị trí. Đồng thời, bạn cũng có thể xem lại các lần mua sắm trước đây. Nếu có một lần mua sắm khác xếp trước lần bạn vừa thêm, điều đó có nghĩa là bạn nên mua món đồ kia trước.

Lúc này, bạn không trực tiếp kìm nén ham muốn mua sắm, mà chuyển hướng nó sang những món đồ bạn nên mua hơn. Đồng thời, bạn cũng biết rằng ý tưởng mua sắm của mình không bị lãng quên – nó vẫn an toàn nằm trong bảng tính. Chẳng may, nếu hệ thống tính toán ra một điểm số quá thấp, bạn nên cố gắng chấp nhận rằng món đồ đó thực sự không đáng mua, và không nên tiêu tiền không cần thiết.

Tất nhiên, nếu lần mua sắm bạn vừa thêm đứng đầu bảng, thì việc bắt đầu chọn lựa là điều hiển nhiên. Bạn không cần cảm thấy tội lỗi vì hệ thống đã nói rằng đây là điều bạn nên làm ngay lúc này.

Tuy nhiên, tất cả những điều này đều dựa trên điều kiện là túi tiền của bạn đủ rộng rãi…

Giá thành nên ước tính thế nào?

Trong cùng một loại sản phẩm, có món đồ giá rẻ từ 20.000 đến 30.000 đồng, cũng có món đồ giá gấp mười lần trông hấp dẫn hơn. Trong ô “giá thành dự kiến” của bảng tính, tôi nên điền con số nào?

Đây là một vấn đề mà hệ thống hiện tại chưa giải quyết trực tiếp. Tuy nhiên, dễ dàng nhận thấy rằng mức độ hấp dẫn của món đồ rẻ và món đồ đắt chắc chắn khác nhau, vì vậy điểm “muốn” sẽ khác nhau. Đây là hai lựa chọn khác nhau cho cùng một loại sản phẩm. Đưa cả hai vào bảng tính, khi đó chỉ có điểm “cần thiết” là giống nhau, và để hệ thống tính toán giúp bạn đưa ra quyết định.

Đây chính là lý do tồn tại của hệ thống – bạn chỉ cần nhập các dữ liệu liên quan, và những lo lắng khó chịu sẽ không còn là trách nhiệm của bạn.

Cảm ơn bạn đã đọc đến đây. Đây là bài viết thứ hai trong loạt bài “Tôi sử dụng Notion như thế nào”, nhưng mối liên hệ giữa bài viết này và Notion không lớn lắm. Ý tưởng tương tự cũng có thể được thực hiện bằng Excel. Dù bằng cách nào, hy vọng nội dung này sẽ có ích cho bạn.

Sửa đổi lần cuối vào 2025-01-17