Qual é a análise de árvore de decisão? 5 passos para tomar melhores decisões
Resumo
análise da árvore de decisão envolve visualmente delineando os potenciais resultados, custos e consequências de uma decisão complexa. Estas árvores são particularmente úteis para a análise de dados quantitativos e tomar uma decisão com base em números. Neste artigo, vamos explicar como usar uma árvore de decisão para calcular o valor esperado de cada resultado e avaliar o melhor curso de ação. Além disso, obter um exemplo do que uma árvore de decisão final será semelhante.
Você já tomou uma decisão sabendo sua escolha teria consequências importantes? Se você tem, você sabe que é especialmente difícil determinar o melhor curso de ação quando você não tem certeza que os resultados serão.
análise de decisão árvore pode ajudar a visualizar o impacto que suas decisões terão que você possa encontrar o melhor curso de ação. Neste artigo, vamos mostrar-lhe como criar uma árvore de decisão para que você possa usá-lo em todo oprocesso de gerenciamento de projetos. .
O que é uma árvore de decisão?
Uma árvore de decisão é umfluxograma que começacom uma idéia principal e ramos, em seguida, com base nas consequências de suas decisões. É chamado de “árvore de decisão” porque o modelo tipicamente se parece com uma árvore com ramos.
Estas árvores são utilizadas para a análise de árvore de decisão, que envolve visualmente delineando os potenciais resultados, custos e consequências de uma decisão complexa. Você pode usar uma árvore de decisão para calcular o valor esperado de cada resultado com base nas decisões e consequências que levaram a ela. Então, comparando os resultados a um outro, você pode avaliar rapidamente o melhor curso de ação. Você também pode usar uma árvore de decisão para resolver problemas, gerenciar custos e revelar oportunidades.
símbolos decisão de árvores
Uma árvore de decisão inclui os seguintes símbolos:
ramificações alternativas:ramificações alternativas são duas linhas que se ramificam a partir de uma decisão sobre a sua árvore de decisão. Estes ramos mostram dois resultados ou decisões que decorrem da decisão inicial em sua árvore.
nós de decisão:nós de decisão são quadrados e representam uma decisão ter sido tomada em sua árvore. Cada árvore de decisão começa com um nó de decisão.
nós Chance:nós acaso são círculos que mostram vários resultados possíveis.
nós finais:nós finais são triângulos que mostram um resultado final.
A análise da árvore de decisão combina estes símbolos com notas que explicam suas decisões e resultados, e quaisquer valores relevantes para explicar seus lucros ou perdas. Você pode desenhar manualmente a sua árvore de decisão ou usar uma ferramenta de fluxograma para mapear sua árvore digitalmente.
Qual é a análise de árvore de decisão utilizado?
Você pode usar a análise de árvore de decisão para tomar decisões em muitas áreas, incluindo operações, planejamento orçamentário, eGerenciamento de Projetos. Sempre que possível, incluir dados quantitativos e números para criar uma árvore eficaz. Quanto mais dados você tiver, mais fácil será para você para determinar valores normais e analisar soluções baseadas em números.
Por exemplo, se você está tentando determinar qual projeto é mais rentável, você pode usar uma árvore de decisão para analisar os resultados potenciais de cada projeto e escolher o projeto que provavelmente resultará em maiores ganhos.
Como criar uma árvore de decisão
Siga estes cinco passos para criar um diagrama de árvore de decisão para analisar resultados incertos e alcançar a solução mais lógica.
1. Comece com a sua ideia
Comece o seu diagrama com uma idéia principal ou decisão. Você vai começar a sua árvore com um nó de decisão antes de adicionar ramos individuais para as várias decisões que você está decidindo entre.
Por exemplo, se você deseja criar um aplicativo, mas não pode decidir se quer construir um novo ou atualizar um já existente, usar uma árvore de decisão para avaliar os possíveis resultados de cada um.
Nesse caso, o nó da decisão inicial é:
Crie um aplicativo
As três opções - ou filiais - você está decidindo entre são:
Construindo um novo aplicativo de agendamento
Atualizando um aplicativo de agendamento existente
Construindo um aplicativo de produtividade da equipe
2. Adicione acaso e nós de decisão
Depois de adicionar sua ideia principal à árvore, continue adicionando acidentes ou nós de decisão após cada decisão para expandir ainda mais sua árvore. Um nó chance pode precisar de um ramo alternativo depois porque poderia haver mais de um resultado potencial para escolher essa decisão.
Por exemplo, se você decidir criar um novo aplicativo de agendamento, há uma chance de que sua receita do aplicativo seja grande, se for bem-sucedida com os clientes. Há também uma chance que o aplicativo não será bem-sucedido, o que pode resultar em uma pequena receita. Mapeando ambos os resultados potenciais em sua árvore de decisão é fundamental.
3. Expandir até chegar a pontos finais
Continue acrescentando acaso e decisões para a sua árvore de decisão até que você não possa expandir ainda mais a árvore. Neste ponto, adicione os nós finais à sua árvore para significar a conclusão do processo de criação da árvore.
Depois de completar sua árvore, você pode começar a analisar cada uma das decisões.
4. Calcule valores de árvore
Idealmente, sua árvore de decisão terá dados quantitativos associados a ele. Os dados mais comuns usados nas árvores de decisão são o valor monetário.
Por exemplo, custará sua empresa uma quantia específica de dinheiro para construir ou atualizar um aplicativo. Também custará mais ou menos dinheiro para criar um aplicativo sobre o outro. Escrevendo esses valores em sua árvore sob cada decisão pode ajudá-lo noprocesso de tomada de decisão .
Você também pode tentar estimar o valor esperado que você criará, seja grande ou pequeno, para cada decisão. Depois de saber o custo de cada resultado e a probabilidade, poderá calcular o valor esperado de cada resultado usando a seguinte fórmula:
Valor esperado (EV)= (Primeiro resultado possível x probabilidade de resultado) + (segunda possível resultado x probabilidade de resultado) - custo
Calcule o valor esperado multiplicando os possíveis resultados pela probabilidade de cada resultado ocorrer e, em seguida, adicionando esses valores. Você também precisará subtrair quaisquer custos iniciais do seu total.
5. Avalie os resultados
Depois de ter seus resultados esperados para cada decisão, determine qual decisão é melhor para você com base na quantidade de risco que você está disposto a tomar. O maior valor esperado pode nem sempre ser o que você quer ir. Isso porque, embora possa resultar em uma alta recompensa, também significa assumir o mais alto nível derisco de projeto .
Tenha em mente que o valor esperado na análise da árvore de decisão vem de um algoritmo de probabilidade. Cabe a você e sua equipe determinar como avaliar melhor os resultados da árvore.
Prós e contras da análise da árvore de decisão
Usado corretamente, a análise da árvore de decisão pode ajudá-lo a tomar melhores decisões, mas também tem suas desvantagens. Contanto que você entenda as falhas associadas a árvores de decisão, você pode colher os benefícios desta ferramenta de decisão.
Prós.
Quando você está lutando com uma decisão complexa e malabarismos de muitos dados, as árvores de decisão podem ajudá-lo a visualizar as possíveis conseqüências ou recompensas associadas a cada escolha.
Transparente:A melhor parte sobre as árvores de decisão é que eles fornecem uma abordagem focada para a tomada de decisões para você e sua equipe. Quando você analisa cada decisão e calcula seu valor esperado, você terá uma ideia clara sobre qual decisão faz mais sentido para você seguir em frente.
Eficiente:As árvores de decisão são eficientes porque exigem pouco tempo e poucos recursos para criar. Outras ferramentas de decisão como pesquisas,Teste do usuárioou protótipos podem levar meses e muito dinheiro para ser concluído. Uma árvore de decisão é uma maneira simples e eficiente de decidir o que fazer.
Flexível:Se você chegar a uma nova ideia, uma vez que você criou sua árvore, você pode adicionar essa decisão na árvore com pouco trabalho. Você também pode adicionar filiais para possíveis resultados se você ganhar informações durante sua análise.
CONS.
Há desvantagens para uma árvore de decisão que o tornam uma ferramenta de decisão menos que perfeita. Ao entender essas desvantagens, você pode usar sua árvore como parte de um processo maior de previsão.
Complexo:Embora as árvores de decisão muitas vezes cheguem a pontos finais definitivos, eles podem se tornar complexos se você adicionar muitas decisões para sua árvore. Se sua árvore galhos em muitas direções, você pode ter dificuldade em manter a árvore em Wraps e calcular seus valores esperados. A melhor maneira de usar uma árvore de decisão é mantê-lo simples, então não causa confusão ou perder seus benefícios. Isso pode significar usar outras ferramentas de decisão para restringir suas opções e, em seguida, usando uma árvore de decisão, uma vez que você tenha apenas algumas opções.
Instável:É importante manter os valores dentro da sua árvore de decisão estáveis para que suas equações permaneçam precisas. Se você mudar até mesmo uma pequena parte dos dados, os dados maiores podem desmoronar.
Arriscado:Como a árvore de decisão usa um algoritmo de probabilidade, o valor esperado que você calcula é uma estimativa, não uma previsão precisa de cada resultado. Isso significa que você deve tomar essas estimativas com um grão de sal. Se você não pesar suficientemente a probabilidade e os pagamentos de seus resultados, você pode assumir um monte de risco com a decisão que escolher.
Exemplo de análise de árvore de decisão
No exemplo de análise de árvores de decisão abaixo, você pode ver como você mapeia seu diagrama de árvores se estivesse escolhendo entre construir ou atualizar um novo aplicativo de software.
Como a árvore galhos, seus resultados envolvem grandes e pequenas receitas e seus custos de projeto são retirados de seus valores esperados.
Nós decisões deste exemplo :
Construir novo aplicativo de agendamento: $ 50k
Atualizar o agendamento existente APP: US $ 25 mil
Build Team Productivity App: $ 75k
Nós de acaso deste exemplo:
Grande e pequena receita para a Decisão 1: 40 e 55%
Grande e pequena receita para a decisão dois: 60 e 38%
Grande e pequena receita para a Decisão Três: 55 e 45%
Nós finais deste exemplo:
Lucros potenciais para a Decisão One: $ 200k ou US $ 150 mil
Lucros potenciais para a decisão dois: $ 100k ou $ 80k
Potenciais lucros para a Decisão Três: US $ 250 mil ou US $ 200k
Embora construir um novo aplicativo de produtividade de equipe custaria mais dinheiro para a equipe, a análise da árvore de decisão mostra que este projeto também resultaria no valor mais esperado da empresa.
Use uma árvore de decisão para encontrar o melhor resultado
Você pode desenhar uma árvore de decisão manualmente, mas usar o software de árvore de decisão para mapear as possíveis soluções tornará mais fácil adicionar vários elementos ao seu fluxograma, fazer alterações quando necessário e calcular os valores da árvore. ComGerenciador de tarefas UDN.Integração Lucchart, você pode construir um diagrama detalhado e compartilhá-lo com sua equipe em uma centralizadaFerramenta de gerenciamento de projetos .
O software de árvore de decisão fará com que você se sinta confiante em suas habilidades de tomada de decisão para que você possa liderar com sucesso sua equipe e gerenciar projetos.
