定义:决策树分析是一种强大的决策工具,它启动了解决问题的结构化非参数方法。如决策树所示,它促进了各种选项及其结果的评估和比较。它有助于选择最具竞争力的替代方案。
这是一种广泛使用的技术,用于采取关键决策,例如项目选择,成本管理,运营管理,生产方法,并处理组织中其他各种战略问题。
内容:决策树分析
什么是决策树?
决策树是解决特定问题或利用潜在机会的所有可能性或结果的图形描述。它是一种有用的财务工具,在视觉上可以促进给定情况下所有可能结果的分类。
使用的术语
让我们了解决策树中使用的一些相关概念和术语:
- 根节点:一个根节点编译整个样品,然后将其分为多个组,包括均匀变量。
- 决策节点:该子节点分散为进一步的可能性,可以表示为决策节点。
- 终端节点:显示结果的最终节点,无法进一步分类,称为值或终端节点。
- 分支:一个分支表示决策树制造商可用的各种替代方案。
- 分裂:可用选项(由节点或子节点描述)分为多个子节点的分裂称为分裂。
- 修剪:这只是分裂的相反,决策树制造商可以从特定决策节点中消除一个或多个子节点。
决策树分析的步骤
现在,您必须想知道,如何启动决策树分析以解决特定问题?
以下步骤简化了决策树的解释过程:
- 这第一步正在理解并指定需要决策的问题领域。
- 这第二步正在解释和粉笔解决特定问题及其后果的所有可能解决方案。
- 这第三步正在呈现决策树上的变量以及其各自的概率值。
- 这第四步正在找出所有变量的结果,并在决策树中指定它。
- 这最后一步非常关键,并支持对该过程的总体分析。它涉及计算所有机会节点或选项的EMV值,以找出提供最高期望值的解决方案。
决策树分析示例
为了启发决策树分析,让我们说明业务状况。
ABC Ltd.是一家公司制造护肤产品。发现业务处于到期阶段,要求进行一些改变。经过严格的研究,管理层提出了以下决策树:
在上述决策树中,我们可以轻松地说明公司可以扩展其现有单元或创新新产品,即淋浴凝胶或不进行任何更改。
下面给出的是对这些替代方案的评估:
扩大业务部门:
如果该公司投资于其业务部门的开发,则可以有两种可能性,即:
- 40%的市场份额可能会增加,将公司的整体盈利能力提高2500000卢比;
- 60%的竞争对手可能会接管市场份额,而公司可能会损失800000卢比。
要找出此选项的可行性,让我们计算其EMV(预期的货币价值):
新产品系列淋浴凝胶:
如果组织要新产品开发,可能有两种可能性:
- 50%的机会是,该项目将成功并获得1800000卢比的利润;
- 50%的失败可能性持续存在,导致800000卢比损失。
要确定这一想法的盈利能力,让我们评估其EMV:
没做什么:
如果公司不采取任何步骤,仍然可以有两个结果,以下讨论:
- 有40%的机会,该组织可以吸引新客户,从而产生部度€1000000的利润;
- 由于新的竞争对手,失败的机会有60%,损失了400000卢比。
下面给出的是在这种情况下的EMV:
解释
从上面的评估中,我们可以轻松地说明新产品线的选项具有最高的EMV。因此,我们可以说,该公司可以通过确保最佳利用其资源来利用这一机会来获得最高收益。
决策树分析的优点
业务组织在决策过程中需要考虑各种参数。决策树分析是找出任何问题的正确解决方案的重要方法之一。
现在让我们了解以下其各种好处:
- 描绘最合适的项目/解决方案:这是在检查所有可能性后挑选最合适的项目或解决方案的有效方法。
- 简单的数据解释和分类:不是火箭科学,而是决策树可以减轻所获得的数据分离为不同类别的过程。
- 协助多个决策工具:它还通过为自然树(Nature Tree)等其他分析方法提供输入来使决策者受益。
- 考虑,分类和数值数据:该技术考虑到定量和定性变量,以获得更好的结果。
- 启动变量分析:它的结构化现象还促进了相关数据的研究和过滤。
决策树分析的缺点
决策树分析具有多维适用性。但是,由于其以下缺点,其使用量受到限制:
- 不适合数据过多的数据:由于它是一种非参数技术,因此不适合分类数据的情况。
- 很难处理众多结果:如果每个决策都有多个可能的结果,那么将所有这些汇编在决策树上变得乏味。
- 分类错误的机会:一个经验不足的决策树制造商通常会犯错,同时将变量放入不同的类别。
- 差异的影响:即使是丝毫变化也会变得有问题,因为它导致了完全不同的决策树。
- 不适合连续变量:结合许多开放式数值变量会增加错误的可能性。
- 对偏见敏感:决策树制造商可能会更加强调可取的变量,这可能会转移分析方向。
- 昂贵的过程:收集足够的数据,其分类和分析需要高昂的费用,这是一个资源密集的过程。
结论
在操作研究中,决策树分析具有与PERT分析或CPM。它提出了一个复杂的决策问题,并在纸上产生了多重后果。
这使决策者能够找出他/她可用的所有可能选项,从而简化任务。
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