Что такое анализ дерева решений? 5 шагов, чтобы сделать лучшие решения

Резюме

Анализ дерева решений включает визуально изложение потенциальных результатов, затрат и последствий комплексного решения. Эти деревья особенно полезны для анализа количественных данных и принятия решения на основе чисел. В этой статье мы объясним, как использовать дерево решений, чтобы рассчитать ожидаемую стоимость каждого результата и оценить наилучший курс действий. Кроме того, привести пример того, как будет выглядеть готовое дерево.

Вы когда-нибудь приняли решение, зная, что ваш выбор будет иметь серьезные последствия? Если у вас есть, вы знаете, что особенно сложно определить лучший курс действий, когда вы не уверены, какие результаты будут.

Анализ дерева решений может помочь вам визуализировать влияние, которые будут иметь ваши решения, чтобы вы могли найти лучший курс действий. В этой статье мы покажем вам, как создать дерево решений, чтобы вы могли использовать его на протяжении всегоПроцесс управления проектамиОтказ

Что такое дерево решений?

Дерево решений являетсяблок-схема, которая начинаетсяс одной основной идеей, а затем отраслями на основе последствий ваших решений. Это называется «деревом решений», потому что модель обычно выглядит как дерево с ветвями.

Эти деревья используются для анализа дерева решений, который включает визуально изложение потенциальных результатов, затрат и последствий комплексного решения. Вы можете использовать дерево решений для расчета ожидаемого значения каждого результата на основе решений и последствий, которые привели к нему. Затем, сравнивая результаты друг другу, вы можете быстро оценить лучший курс действий. Вы также можете использовать дерево решений для решения проблем, управлять расходами и выявить возможности.

Символы дерева решений

Дерево решений включает следующие символы:

Альтернативные ветви:Альтернативные ветви - это две строки, которые отливают от одного решения о вашем решении. Эти филиалы показывают два результата или решения, которые связаны с первоначальным решением на вашем дереве.

Узлы решений:Узлы решений являются квадратами и представляют собой решение, приготовленное на вашем дереве. Каждое дерево решений начинается с узла принятия решения.

Шанс узлов:Шанские узлы - это круги, которые показывают несколько возможных результатов.

Конечные узлы:Конечные узлы - это треугольники, которые показывают окончательный результат.

Анализ дерева решений сочетает в себе эти символы с примечаниями, объясняющими ваши решения и результаты, и любые соответствующие значения для объяснения вашей прибыли или убытков. Вы можете вручную нарисовать свое дерево решений или использовать инструмент блок-схемы, чтобы открыть ваше дерево в цифровом виде.

Для чего используется анализ дерева решений?

Вы можете использовать анализ дерева решений для принятия решений во многих областях, включая деятельность, планирование бюджета иуправление проектомОтказ Где это возможно, включите количественные данные и цифры для создания эффективного дерева. Чем больше данных у вас есть, тем легче будет определять ожидаемые значения и анализировать решения на основе чисел.

Например, если вы пытаетесь определить, какой проект наиболее экономически эффективен, вы можете использовать дерево решений для анализа потенциальных результатов каждого проекта и выбирают проект, который, скорее всего, приведет к наибольшему доходу.

Как создать дерево решений

Следуйте этим пять шагов, чтобы создать диаграмму дерева принятия решений для анализа неопределенных результатов и достигнет наиболее логического решения.

1. Начните с вашей идеи

Начните свою диаграмму одной основной идеей или решением. Вы начнете свое дерево с узлом решений, прежде чем добавлять отдельные ветви к различным решениям, которые вы принимаете решение между.

Например, если вы хотите создать приложение, но не можете решить, использовать ли новый или обновить существующий, используйте дерево решений для оценки возможных результатов каждого.

В этом случае исходный узел решения:

Создать приложение

Три варианта или филиалы - вы принимаете решение между:

Создание нового приложения планирования

Обновление существующего приложения планирования

Создание приложения команды производительности

2. Добавить шанс и узлы решений

После добавления основной идеи к дереву продолжите добавлять шанс или узлы решений после каждого решения расширить ваше дерево дальше. Шанский узел может понадобиться альтернативной ветви после этого, потому что может быть более одного потенциального исхода для выбора этого решения.

Например, если вы решите создать новое приложение для планирования, есть вероятность того, что ваш доход от приложения будет большой, если он успешен с клиентами. Также есть вероятность, что приложение будет неудачно, что может привести к небольшому доходу. Карт обоих потенциальных результатов в вашем дереве решений является ключом.

3. Разверните, пока вы не достигнете конечных точек

Продолжайте добавлять шансы и узлы решений к вашим дереву решений, пока вы не сможете расширить дерево дальше. На данный момент добавьте конечные узлы на ваше дерево, чтобы обозначить завершение процесса создания дерева.

После того, как вы закончите свое дерево, вы можете начать анализировать каждое из решений.

4. Рассчитать ценности дерева

В идеале ваше решение вашего решения будет иметь количественные данные, связанные с ним. Наиболее распространенными данными, используемыми в деревьях решений, является денежная стоимость.

Например, это будет стоить вашей компании определенную сумму денег для создания или обновления приложения. Это также будет стоить более или менее денег, чтобы создать одно приложение над другим. Написание этих ценностей в вашем дереве при каждом решении может помочь вам вПроцесс принятия решенийОтказ

Вы также можете попытаться оценить ожидаемое значение, которое вы создадите, будь то большие или маленькие, для каждого решения. После того, как вы знаете стоимость каждого результата и вероятность этого произойдет, вы можете рассчитать ожидаемое значение каждого результата, используя следующую формулу:

Ожидаемое значение (EV)= (Первый возможный результат x вероятность результата) + (второй возможный результат x вероятность результата) - стоимость

Рассчитайте ожидаемое значение путем умножения как возможных результатов по вероятности того, что каждый результат будет происходить, а затем добавлять эти значения. Вам также потребуется вычесть любые первоначальные расходы от вашего общего количества.

5. Оцените результаты

Как только у вас есть ожидаемые результаты для каждого решения, определите, какое решение лучше для вас, основанного на сумме риска, который вы готовы взять. Высшее ожидаемое значение, возможно, не всегда может быть тем, на который вы хотите пойти. Это потому, что, хотя это может привести к высокой награду, это также означает взять на себя самый высокий уровеньриск проектаОтказ

Имейте в виду, что ожидаемая стоимость в анализе дерева решений исходит из алгоритма вероятности. Это зависит от вас и вашей команды, чтобы определить, как лучше всего оценить результаты дерева.

Плюсы и минусы анализа дерева решений

Правильно использовал, анализ дерева решений может помочь вам принимать лучшие решения, но оно также имеет свои недостатки. Пока вы понимаете недостатки, связанные с деревами решений, вы можете пожинать преимущества этого инструмента для принятия решений.

Плюс

Когда вы боретесь со сложным решением и жонглированием много данных, деревья решений могут помочь вам визуализировать возможные последствия или выплаты, связанные с каждым выбором.

Прозрачный:Лучшая часть о деревьях решений состоит в том, что они предоставляют целенаправленный подход к принятию решений для вас и вашей команды. Когда вы изучите каждое решение и рассчитаете их ожидаемое значение, у вас будет четкое представление о том, какое решение имеет наибольшее значение для вас, чтобы вы могли двигаться вперед.

Эффективный:Деревья решений эффективны, потому что им требуется мало времени и малочисленных ресурсов для создания. Другие инструменты для принятия решений, как опросы,Тестирование пользователейили прототипы могут занять месяцы и много денег для завершения. Дерево решений - это простой и эффективный способ решить, что делать.

Гибкий:Если вы придумаете новую идею, как только вы создали свое дерево, вы можете добавить это решение в дерево с небольшой работой. Вы также можете добавлять ветви для возможных результатов, если вы получите информацию во время вашего анализа.

Господин

Существуют недостатки для дерева решений, которые делают его менее совершенным инструментом решений. Понимая эти недостатки, вы можете использовать свое дерево как часть большого процесса прогнозирования.

Сложный:В то время как деревья решения часто приходят к определенным конечным точкам, они могут стать сложными, если вы добавите слишком много решений на ваше дерево. Если ваша древесина ветвирует во многих направлениях, у вас может быть трудно держать дерево под обертками и вычислением ваших ожидаемых значений. Лучший способ использовать дерево решений - это просто держать его просто, поэтому не вызывает путаницы или не потерять свои преимущества. Это может означать использование других инструментов для принятия решений, чтобы сузить ваши варианты, а затем использование дерева решений после того, как у вас есть только несколько вариантов.

Нестабильный:Важно поддерживать ценности в вашем решении, так что ваши уравнения остаются точными. Если вы измените даже небольшую часть данных, более крупные данные могут распадаться.

Рискованный:Поскольку дерево решений использует вероятностный алгоритм, ожидаемое значение, которое вы рассчитываете, является оценкой, а не точное прогнозирование каждого результата. Это означает, что вы должны принять эти оценки с зерном соли. Если вы недостаточно взвешиваете вероятность и выплаты ваших результатов, вы можете взять на себя большой риск с решением, которое вы выбрали.

Пример анализа дерева решений

В приведенном ниже примере анализа дерева принятия решений вы можете увидеть, как вы рассмотрите свою диаграмму дерева, если вы выбираете между зданием или обновлением нового приложения программного обеспечения.

В качестве ветвей деревьев ваши результаты включают в себя большие и небольшие доходы, и ваши затраты на проекту выводятся из ваших ожидаемых ценностей.

Узлы решения из этого примера :

Создание нового приложения планирования: $ 50 тыс.

Обновление существующего приложения планирования: $ 25K

Build Team Productive App: $ 75k

Шанс узлы из этого примера:

Большие и мелкие доходы для решения одного: 40 и 55%

Большие и небольшие доходы для решения два: 60 ​​и 38%

Большие и небольшие доходы для решения три: 55 и 45%

Конечные узлы из этого примера:

Потенциальная прибыль для принятия решения в одном: $ 200 тыс. Или 150 тысяч долларов

Потенциальная прибыль для принятия решения два: 100 тысяч долларов или 80 тысяч долларов

Потенциальная прибыль для принятия решения три: 250 тысяч долларов или 200 долларов

Хотя создание новой команды приложение производительности будет стоить большинство денег для команды, анализ дерева решений показывает, что этот проект также приведет к наиболее ожидаемому цену для компании.

Используйте дерево решений, чтобы найти лучший результат

Вы можете нарисовать дерево решений вручную, но с использованием программного обеспечения для дерева принятия решений к отображению возможных решений будет легче добавлять различные элементы в свою блок-схему, вносить изменения при необходимости и рассчитать значения дерева. С участиемДиспетчер задач UDNИнтеграция Lucidchart, вы можете построить подробную диаграмму и поделиться с вашей командой в централизованномИнструмент управления проектамиОтказ

Программное обеспечение для дерева принятия решений заставит вас чувствовать себя уверенно в ваших навыках принятия решений, чтобы вы могли успешно вести свою команду и управлять проектами.