Ang mga pagkakamali sa paggamit ng mga pamamaraang ito ay maaaring humantong sa maling konklusyon o matagal na pag - iisip.

Maling Pagpapakahulugan sa mga Kalagayan ng Teorema

Halimbawa, kung ituturing nating popular ang isang bagay, ang mga eksena sa Internet ay maaaring mauwi sa maling diyagnosis, o di - pagsunod sa mga palagay at pagbabawal ng bawat teoriya bago ikapit.

Hindi Nakikita ang Di - pagkakapantay - pantay ng Network

Ang mga kapaligiran ng Network ay dinamiko, na may nagbabagong mga huwaran at mga konstruksyon ng trapiko. ang paglalapat ng mga statistical teoretikal na modelo nang walang account para sa valaribility ay maaaring maging sanhi ng maling diagnosis. ang regular na pag-aayos ng mga modelo at pagsasaalang-alang ng real-time data ay tumutulong upang matiyak ang kahalagahan ng mga aplikasyong pamamaraan.

Labis na Pagsusuri sa mga Salik sa Labas

Ang mga external na salik tulad ng mga hardware failure, interference, o maling pag-aayos ay maaaring makaapekto sa network performance. Ang pag-reresulta lamang sa mga paraang teoretikal na naka-oorem-based nang hindi sinusuri ang mga salik na ito ay maaaring magbunga ng hindi kumpletong pag-ebolb. ang pagsasama ng teoretikal na analisis sa mga praktikal na pagsusuri ay na nakapagpapabuti ng katumpakan.

Sumaryo ang Karaniwang mga Pagkakamali

  • Pagkakapit ng mga teorema nang hindi tinitiyak ang kanilang mga kalagayan
  • Pagwawalang - bahala sa network na madaling makuha at tunay na-time data
  • Labis na pag - iisip sa panlabas na mga kagamitan o mga salik na pangkapaligiran
  • Pagsandig lamang sa mga modelong teoretikal nang walang praktikal na mga pagsusuri