결정 트리 분석에는 복잡한 결정의 잠재적 결과, 비용 및 결과를 시각적으로 설명하는 것입니다. 이 나무들은 특히 정량적 인 데이터를 분석하고 숫자를 기반으로 결정을 내리는 데 도움이됩니다. 이 기사에서는 의사 결정 트리를 사용하여 각 결과의 예상 값을 계산하고 최선의 행동 방침을 평가하는 방법을 설명합니다. 또한 완성 된 의사 결정 나무가 어떻게 생겼는지의 예제를 얻으십시오.

당신이 선택한 결정을 알고있는 이제까지 당신의 선택은 주요 결과를 가지고 있습니까? 당신이 가지고 있다면, 당신이 결과가 무엇인지 확신하지 못하면 가장 좋은 행동 방침을 결정하는 것이 특히 어렵다는 것을 알고 있습니다.

의사 결정 트리 분석은 결정적인 조치 방침을 찾을 수 있도록 결정적인 의사 결정을 시각화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기사에서는 의사 결정 트리를 만드는 방법을 보여 주므로 프로젝트 관리 프로세스 ...에

결정 나무는 무엇입니까?

의사 결정 나무는 A. 시작하는 순서도 하나의 주요 아이디어로 결정의 결과를 기반으로 나와 나옵니다. 모델이 일반적으로 분기가있는 나무처럼 보이기 때문에 "의사 결정 트리"라고합니다.

이 나무들은 복잡한 결정의 잠재적 결과, 비용 및 결과를 시각적으로 요약 한 결정 트리 분석에 사용됩니다. 의사 결정 트리를 사용하여 결정 및 결과에 따라 각 결과의 예상 값을 계산할 수 있습니다. 결과적으로 결과를 서로 비교하면 최상의 행동 방침을 신속하게 평가할 수 있습니다. 결정 트리를 사용하여 문제를 해결하고 비용을 관리하며 기회를 드러 낼 수도 있습니다.

의사 결정 트리에는 다음 기호가 포함됩니다.

대체 지점 : 대체 지점은 귀하의 의사 결정 트리에서 한 결정에서 분기하는 두 줄입니다. 이 가지는 나무의 초기 결정에서 두 가지 결과 또는 결정을 보여줍니다.

결정 노드 : 결정 노드는 사각형이며 트리에서의 결정을 나타냅니다. 모든 의사 결정 트리는 결정 노드로 시작됩니다.

기회 노드 : 기회 노드는 여러 가지 가능한 결과를 보여주는 원입니다.

끝 노드 : 최종 노드는 최종 결과를 보여주는 삼각형입니다.

의사 결정 트리 분석은 이러한 기호와 의사 결정 및 결과를 설명하는 메모와 이익이나 손실을 설명하는 관련 값을 결합합니다. 결정 트리를 수동으로 그려 또는 순서도 도구를 사용하여 트리를 디지털 방식으로 매핑 할 수 있습니다.

결정 트리 분석은 무엇에 사용됩니까?

결정 트리 분석을 사용하여 작업, 예산 계획 및 프로젝트 관리 ...에 가능한 경우 정량적 인 데이터와 숫자를 포함하여 효과적인 나무를 만듭니다. 더 많은 데이터가 있으므로 쉽게 예상 값을 결정하고 숫자를 기반으로 솔루션을 분석 할 수 있습니다.

예를 들어, 어떤 프로젝트가 가장 비용 효율적인지 결정하려는 경우 결정 트리를 사용하여 각 프로젝트의 잠재적 결과를 분석하고 가장 높은 수익을 얻을 수있는 프로젝트를 선택할 수 있습니다.

결정 트리를 만드는 방법

결정 트리 다이어그램을 만들어 불확실한 결과를 분석하고 가장 논리적 인 솔루션에 도달하기 위해이 5 단계를 따르십시오.

하나의 주요 아이디어 또는 결정으로 다이어그램을 시작하십시오. 단일 분기를 결정하기 전에 결정 노드로 트리를 시작합니다.

예를 들어 앱을 만들지 만 새 파일을 빌드할지 여부를 결정할 수없는 경우 결정 트리를 사용하여 각각의 결과를 평가할 수 있습니다.

이 경우 초기 결정 노드는 다음과 같습니다.

앱을 만듭니다

세 가지 옵션 또는 가지 - 당신은 다음과 같이 결정합니다 :

새로운 스케줄링 앱 구축

기존 스케줄링 응용 프로그램 업그레이드

팀 생산성 앱 구축

주요 아이디어를 트리에 추가 한 후 각 결정 후에 기회 나 결정 노드를 계속 추가하십시오. 기회 노드는 그 결정을 선택하기위한 잠재적 인 결과가 하나 이상이 될 수 있기 때문에 대체 분기가 필요할 수 있습니다.

예를 들어, 새로운 스케줄링 앱을 구축하기로 결정한 경우, 고객이 성공하면 앱의 수익이 크게 될 가능성이 있습니다. 또한 앱이 실패 할 가능성이 있으므로 작은 수익이 발생할 수 있습니다. 의사 결정 트리에서 잠재적 인 결과를 모두 매핑하는 것이 중요합니다.

트리를 더 확장 할 수 없을 때까지 의사 결정 트리에 기회 및 결정 노드를 추가하십시오. 이 시점에서 트리에 종료 노드를 추가하여 트리 작성 프로세스의 완료를 의미합니다.

일단 당신이 당신의 나무를 완료하면 각 결정 분석을 시작할 수 있습니다.

이상적으로, 귀하의 의사 결정 트리는 그것과 관련된 정량적 인 데이터를 가질 것입니다. 결정 나무에서 사용되는 가장 일반적인 데이터는 화폐 가치입니다.

예를 들어, 회사는 앱을 구축하거나 업그레이드하기 위해 회사의 특정 금액을 비용으로써 비용이 듭니다. 또한 하나의 앱을 다른 앱을 만드는 데 더 많은 돈이 들지 않습니다. 각 결정 아래에 트리 에이 값을 쓰는 것은 당신을 도울 수 있습니다. 의사 결정 과정 ...에

각 결정에 따라 크거나 작 으면 생성 할 예상 값을 추정 할 수도 있습니다. 일단 각 결과의 비용과 확률이 발생할 확률을 알고 있으면 다음 공식을 사용하여 각 결과의 예상 값을 계산할 수 있습니다.

예상 가치 (ev) = (첫 번째 가능 결과 X 가능성 결과) + (두 번째 가능한 결과 x 결과의 가능성) - 비용

가능한 결과를 각 결과가 발생하고 해당 값을 추가 할 가능성을 곱하여 예상 값을 계산하십시오. 또한 전체의 초기 비용을 뺄 필요가 있습니다.

일단 각 결정에 대해 예상되는 결과를 얻으면, 당신이 기꺼이 받아들이는 위험의 양을 기준으로 결정을 결정하십시오. 가장 높은 예상 값은 항상 당신이 가고 싶은 사람이 아닐 수도 있습니다. 그것은 높은 보상을 초래할 수 있지만, 그것은 또한 최고 수준의 수준을 취하는 것을 의미하기 때문입니다. 프로젝트 위험 ...에

결정 트리 분석의 예상 값은 확률 알고리즘에서 비롯됩니다. 나무의 결과를 가장 잘 평가하는 방법을 결정하는 것은 당신과 당신의 팀이 당신에게 달려 있습니다.

의사 결정 트리 분석의 장단점

적절하게 사용되면, 의사 결정 트리 분석은 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있지만 또한 단점이 있습니다. 결정 나무와 관련된 결함을 이해하는 한이 의사 결정 도구의 혜택을 누릴 수 있습니다.

복잡한 결정과 많은 데이터를 저글링하는 데 어려움을 겪고있을 때 의사 결정 나무는 각 선택과 관련된 가능한 결과 또는 보수를 시각화하는 데 도움이됩니다.

투명한: 결정 나무에 대한 가장 좋은 부분은 당신과 당신의 팀에 대한 의사 결정에 대한 집중된 접근 방식을 제공한다는 것입니다. 각 결정을 구문 분석하고 예상치 가치를 계산하면 어떤 결정이 당신이 앞으로 나아갈 수있는 가장 의미가 있는지 명확한 아이디어를 갖게됩니다.

효율적인: 결정 나무는 시간과 작성할 자원이 거의 없기 때문에 효율적입니다. 설문 조사와 같은 다른 의사 결정 도구, 사용자 테스트 또는 프로토 타입은 수개월이 걸릴 수 있으며 많은 돈이 걸릴 수 있습니다. 결정 나무는 무엇을 해야할지 결정하는 간단하고 효율적인 방법입니다.

유연한: 일단 당신이 당신의 나무를 만들었을 때 새로운 아이디어를 올리면 그 결정을 작은 일이 거의없는 나무에 추가 할 수 있습니다. 분석 중에 정보를 얻는 경우 가능한 결과를 위해 분기를 추가 할 수도 있습니다.

완벽한 의사 결정 도구를 만드는 의사 결정 트리에 단점이 있습니다. 이러한 단점을 이해함으로써 더 큰 예측 프로세스의 일부로 트리를 사용할 수 있습니다.

복잡한: 의사 결정 나무가 종종 확실한 끝점에 오는 동안, 당신이 당신의 나무에 너무 많은 결정을 추가하면 복잡해질 수 있습니다. 트리가 여러 방향으로 벗어나면 트리를 랩으로 유지하고 예상 값을 계산하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 의사 결정 나무를 사용하는 가장 좋은 방법은 단순하게 유지하거나 혼란을 일으키거나 혜택을 잃지 않도록하는 것입니다. 이는 다른 의사 결정 도구를 사용하여 옵션을 좁히고, 몇 가지 옵션 만 있으면 결정 트리를 사용하여 옵션을 좁힐 수 있습니다.

불안정한: 귀하의 방정식이 정확하게 유지되도록 귀하의 의사 결정 트리 내에서 가치를 안정적으로 유지하는 것이 중요합니다. 데이터의 작은 부분조차도 변경하면 더 큰 데이터가 떨어질 수 있습니다.

위험한: 결정 트리가 확률 알고리즘을 사용하기 때문에 계산할 예상 값은 각 결과의 정확한 예측이 아닌 추정입니다. 즉, 소금의 곡물로 이러한 추정치를 가져 가야 함을 의미합니다. 결과의 확률과 보수를 충분히 무게가없고 선택한 결정으로 많은 위험을 감수 할 수 있습니다.

결정 트리 분석 예제

아래의 의사 결정 트리 분석 예에서는 새로운 소프트웨어 앱을 작성하거나 업그레이드하는 것 사이에 선택한 경우 트리 다이어그램을 맵핑하는 방법을 알 수 있습니다.

트리가 나오면 결과가 크고 작은 수익이 포함되며 프로젝트 비용이 예상치가 부족합니다.

이 예제의 결정 노드 :

새로운 스케줄링 앱 구축 : $ 50k.

기존 스케줄링 앱 업그레이드 : $ 25K.

팀 생산성 앱 구축 앱 : $ 75k.

이 예제의 기회 노드 :

결정을위한 크고 작은 수입 1 : 40 및 55 %

결정을위한 크고 작은 수입 2 : 60 및 38 %

결정을위한 크고 작은 수익 3 : 55 및 45 %

이 예제의 종료 노드 :

결정을위한 잠재적 이익 : $ 200K 또는 $ 150K

결정을위한 잠재적 이익 2 : $ 100K 또는 $ 80K

결정을위한 잠재적 이익 3 : $ 250k 또는 $ 200K

새로운 팀 생산성 앱을 구축하면 팀에 가장 많은 돈이 들었지만 결정 트리 분석은이 프로젝트가 회사의 가장 예상되는 가치를 초래할 것으로 보여줍니다.

결정 트리를 사용하여 최상의 결과를 찾으십시오

결정 트리를 손으로 그릴 수는 있지만 의사 결정 트리 소프트웨어를 사용하여 가능한 솔루션을 매핑하여 순서도에 다양한 요소를 추가하고, 필요할 때 변경하고 트리 값을 계산할 수 있습니다. 와 함께 UDN 작업 관리자 's lucidchart 통합, 당신은 자세한 다이어그램을 만들고 중앙 집중식으로 팀과 공유 할 수 있습니다. 프로젝트 관리 도구 ...에

의사 결정 트리 소프트웨어로 인해 의사 결정 기술에 자신감을 느끼게하여 팀을 성공적으로 이끌고 프로젝트를 관리 할 수 ​​있습니다.