Одна и причин: чтобы выбрать (сделать, не сделать, отказаться,…)
из великого множества альтернатив то, что нужно именно вам в текущий момент времени для решения конкретной проблемы.
Любая классификация – это возможность увидеть какую-то конкретную особенность исследуемого объекта и сравнить по этому же признаку с другими объектами.
У любого объекта в силу многомерности существующей реальности есть множество характеристик. По каждой такой характеристике можно подобрать аналоги существующему объекту или, наоборот, те, которые от него отличаются.
Например, мы ищем предметы для сна. Потому должны выделить из общего числа объектов те, которые могут быть использованы каким-то образом для повышения комфорта во время сна. Т.е. классифицируем по данному признаку
Получаем результаты:
- подушка
- одеяло
- матрац
- …
Получив данный набор, мы понимаем, что спектр очень большой, а мы хотим что-то конкретное для комфорта головы и шеи. Потому продолжаем полученную выборку классифицировать по признаку «обеспечение комфорта головы и шеи».
Подушка – подходит.
Одеяло – не подходит.
Матрац – больше нет, чем да.
Выбираем подушку.
Далее вы понимаете, подушек очень много разных, а вам нужна не просто подушка, а нужна подушка мягкая. Мягкость – это одно из свойств признака «жесткость» (жесткое/мягкое)
Соответственно, для решения задачи необходимо подобрать объекты, отнесенные по классификации по жесткости к группе мягких.
Выбрав из общего списка подушек мягкую, если больше никаких пожеланий к ней нет, можно остановиться. По факту же среди этих мягких подушек можно выделить ещё множество подгрупп по различным признакам (материал чехла, материал наполнителя, цена, бренд, форма, цвет,…).
Вот для этого нужны классификации:
Чтобы иметь возможность выбрать именно то, что вам нужно в данный конкретный момент. Если бы мы не прошли эти все классификации, то продавец в магазине на вопрос «о предметах для сна» мог бы выдать вам маску для глаз и был бы абсолютно прав, поскольку она является одним из предметов для повышения комфорта во время сна.
Определив для каждого объекта ключевые признаки, можно получить множество вариантов их группировки, что в дальнейшем позволит находить похожие по различным признакам товары и точнее попадать в желания клиента
Нужна помощь? Пишите