MCDM vs MECE

MCDM vs MECE 영어가 비슷한데 뜻은 전혀 다릅니다. 무엇이 다른지 알아보겠습니다.

MCDM vs MECE 차이점 비교

구분MCDM (Multi-Criteria Decision Making)MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)

개념	여러 기준을 고려하여 최적의 대안을 선택하는 의사결정 기법	문제를 중복 없이(Mutually Exclusive) 빠짐없이(Collectively Exhaustive) 분류하는 원칙
목적	최적의 선택을 위한 평가 및 의사결정	논리적으로 문제를 구조화하고 분류
활용 방식	여러 평가 기준을 설정하고, 가중치를 적용하여 최적의 대안을 찾음	데이터를 중복 없이, 빠짐없이 나누어 체계적으로 분석
적용 예시	- 중고차 구매 시, 가격, 연비, 주행거리 등을 고려하여 최적의 차종 선택

• 부동산 투자 시, 위치, 가격, 수익률 등을 평가하여 최적의 투자처 결정 | - 고객을 연령대별(20대, 30대, 40대)로 세분화 (중복X, 빠짐X)
• 기업의 수익을 "제품별 매출"과 "운영 비용"으로 나누어 분석 | | 대표 기법 | - TOPSIS, AHP(Analytic Hierarchy Process), ELECTRE | - 피라미드 구조(Tree Structure), 2x2 매트릭스, MECE 기반 프레임워크 | | 주요 특징 | - 의사결정을 위한 다양한 기준을 종합적으로 평가
• 가중치 적용 가능하여 중요도를 반영
• 데이터의 변동성이 있어도 적용 가능 | - 중복 없이(Mutually Exclusive), 빠짐없이(Collectively Exhaustive) 분류
• 논리적, 체계적인 문제 정의 및 구조화
• 의사결정보다는 데이터 분석 및 프레임워크 구축에 활용 |

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MCDM과 MECE의 차이점 정리

1. MCDM은 최적의 대안을 선택하는 의사결정 기법,
   반면 MECE는 데이터를 체계적으로 구조화하는 원칙.
2. MCDM은 평가 기준과 가중치를 설정하여 분석,
   반면 MECE는 중복 없이, 빠짐없이 데이터를 나누어 논리적으로 정리.
3. MCDM은 다기준 분석을 위한 기법이며,
   MECE는 문제 해결 및 의사결정을 위한 프레임워크.

MCDM은 "최적의 선택을 위한 분석 기법", MECE는 "논리적인 데이터 분류 원칙"으로 서로 목적이 다르다.