Метод дерева решений пример: Дерево решений: что это, в чем суть, виды, преимущества метода

Как работает алгоритм классификации и регрессии дерева решений—ArcGIS Pro

В этом разделе
  1. Дополнительные источники

Деревья решений — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, который используется инструментом Обучение с использованием AutoML и классифицирует или вычисляет регрессию данных, используя истинные или ложные ответы на определенные вопросы. Результирующая структура при визуализации имеет вид дерева с различными типами узлов — корневыми, внутренними и конечными. Корневой узел является отправной точкой для дерева решений, которое затем разветвляется на внутренние и конечные узлы. Конечные узлы являются окончательными категориями классификации или реальными значениями. Деревья решений просты для понимания и легко объяснимы.

Чтобы построить дерево решений, начните с указания объекта, который станет корневым узлом. Как правило, ни один объект не может точно предсказать окончательные классы; это называется загрязненность (impurity). Такие методы, как Джини, энтропия и накопление информации, используются для измерения этой загрязненности и определения того, насколько хорошо объект классифицирует данные. В качестве узла на любом уровне выбирается объект с наименьшей загрязненностью. Чтобы вычислить загрязненность Джини для объекта с числовыми значениями, сначала данные сортируются в порядке возрастания и рассчитывается средние значения соседних значений. Затем вычисляется загрязненность Джини для каждого выбранного среднего значения, путем расположения точек данных в зависимости от того, меньше или больше значения объектов, чем выбранное значение, и правильно ли этот выбор классифицирует данные. Далее загрязненность Джини рассчитывается с использованием приведенного ниже уравнения, где K — количество категорий классификации, а p — доля экземпляров этих категорий.

Рассчитывается средневзвешенное значение загрязнения Джини для листьев при каждом значении. Для этого объекта выбирается значение с наименьшим загрязнением.

Процесс повторяется для разных объектов, чтобы выбрать объект и значение, которые станут узлом. Этот процесс повторяется в каждом узле на каждом уровне глубины, пока все данные не будут классифицированы. После того, как дерево построено, чтобы сделать прогноз для точки данных, необходимо спуститься по дереву, используя условия в каждом узле, чтобы получить окончательное значение или классификацию. При использовании деревьев решений для регрессии, чтобы измерить загрязнения вместо коэффициента Джини используется сумма квадратов невязки или дисперсии. Остальная часть метода следует аналогичным шагам.

В следующем примере показано дерево решений, которое классифицирует цветы на основе ширины и высоты лепестков и чашелистиков:

Куинлан, Дж. Р. C4.5: Программы для машинного обучения. Издательство Морган Кауфманн, 1993.

Деревья классификации и регрессии для машинного обучения

Связанные разделы

Отзыв по этому разделу?

Дерево решений: что это и где его используют🌲🧐

Не можете принять решение или просчитать риски в бизнесе? Invme расскажет, как это сделать. Читайте нашу статью о дереве решений и узнайте, как его создать и как с ним работать.

Дерево решений можно представить как карту возможных результатов из ряда взаимосвязанных выборов

Что такое дерево решений

Дерево решений – это способ для поддрержки принятия решений. Он используется не только в аналитике и в бизнесе, но он может быть применен и в жизни, когда нужно рассмотреть ту или иную проблему с разных сторон и принять правильное решение.

Дерево решений можно представить как карту возможных результатов из ряда взаимосвязанных выборов. Это помогает сопоставить возможные действия, основываясь на их стоимости вероятности и выгоде. Для этого используют модель принятия решений в виде дерева, что может быть полезно и в процессе обсуждения чего-либо, и для составления алгоритма, который математически определяет наилучший выбор.

Обычно дерево решений начинается с одного узла, который разветвляется на возможные результаты. Каждый из них продолжает схему и создает дополнительные узлы, которые продолжают развиваться по тому же признаку. Это придает модели древовидную форму: то есть переход от верхушки дерева — к веткам и множеству листьев.

Дерево решений обычно состоит из трёх типов узлов:

— Узлы решения — обычно представлены квадратами

— Вероятностные узлы — представляются в виде круга

— Замыкающие узлы — представляются в виде треугольника

Кто придумал дерево решений

Развитие дерева решений началось в 1950-х годах. Тогда были предложены основные идеи в области исследований моделирования человеческого поведения с помощью компьютерных систем.

Дальнейшее развитие деревьев решений как самообучающихся моделей для анализа данных связано с математиками Джоном Р. Куинленом и Лео Брейманом, предложившим алгоритм CART и метод случайного леса.

Почему такое название

Метод получил такое название из-за своей структуры, включающей в себя элементы двух типов — узлов (node) и листьев (leaf). Лист определяет решение для каждого попавшего в него примера, в нем содержится не правило, а подмножество объектов, удовлетворяющих всем правилам ветви, которая заканчивается этим листом. К каждому листу есть только один путь, поэтому пример или утверждение могут попасть только в один лист, что обеспечивает единственность решения.

Деревья решений представляют собой последовательные иерархические структуры, состоящие из узлов, которые содержат правила, т.е. логические конструкции вида «если … то …». Конечными узлами дерева являются «листья», соответствующие найденным решениям и объединяющие некоторое количество объектов классифицируемой выборки. Это похоже на то, как положение листа на дереве можно задать, указав ведущую к нему последовательность ветвей, начиная от корня и кончая самой последней веточкой, на которой лист растет.

Где используют дерево решений

В целом дерево решений можно применить практически к любой сфере (включая личные решения того или иного вопроса). Но все-таки чаще всего он используется в следующих областях:

— банковское дело – оценка кредитоспособности клиентов банка при выдаче кредитов;

— промышленность – контроль качества продукции (выявление дефектов), испытания без разрушений (например, проверка качества сварки) и т.д.;

— медицина – диагностика различных заболеваний;

— маркетинг – предсказание выбора покупателя, сегментация клиентской базы;

— молекулярная биология – анализ строения аминокислот и другие области.

В целом дерево решений можно применить практически к любой сфере

Как создать дерево решений

Начните с основной цели — корня дерева (его обычно располагают наверху)

Главная цель или решение, которое вы пытаетесь принять, должны быть определены в самом начале вашего дерева решений. Это «корень» всей диаграммы.

Нарисуйте стрелки

Нарисуйте стрелки для всех возможных вариантов действий, исходящих от корня. Включите любые затраты, связанные с каждым действием, а также вероятность успеха.

Прикрепите узлы листьев на концах ваших ветвей.

Каковы результаты каждого варианта действий? Если нужно принять еще одно решение, нарисуйте квадратный листовой узел. Если результат неопределенный, нарисуйте круглый листовой узел.

Определите шансы на успех каждой точки принятия решения

При создании дерева решений важно провести исследование, чтобы вы могли точно предсказать вероятность успеха. Это исследование может включать изучение отраслевых данных или оценку предыдущих проектов.

Оцените соотношение риска и вознаграждения

Расчет ожидаемой ценности каждого решения в дереве поможет вам минимизировать риск и повысить вероятность достижения благоприятного результата.

Дерево решений: пример

Например, вы решили задаться вопросом, как вам иметь больше денег к концу года, не влезая в долги. Это главный вопрос, от которого будут отходить все остальные.

Итак, главный вопрос разветвляется на две части: Доходы и Расходы. Доходы нужно повышать, расходы понижать. Как это сделать? От доходов идут разветвления: случайный выигрыш и работа. Выигрыш может быть легальным и нелегальным. Это может быть, скажем, выигрыш в лотерею или наследство.

Работа имеет еще больше разветвлений. Либо увеличение рабочих часов, либо больший заработок за час. Дальше это выливается в сверхурочные, вторую работу, переход в более высокооплачиваемую отрасль и др.

Расходы разветвляются на стоимость и количество покупок, но все их можно отнести к одному классу. Стоимость можно понижать за счет, например, распродаж. А количество покупок понижать в каждой из сфер: еда, одежда, развлечения, путешествия, другое.

Таким образом можно разобрать практически любую проблему и прийти к определенному решению. Структурированный вид помогает смотреть на все шире и брать во внимание множество нюансов, которые не всегда понятны в другом виде.

Обыкновенное дерево состоит из корня, ветвей, узлов (мест разветвления), листьев. Точно также дерево решений состоит из узлов (называемых также вершинами), обозначаемых окружностями; ветвей, обозначаемых отрезками, соединяющими узлы. Для удобства дерево решений изображают обычно слева направо или сверху вниз. Самая первая (левая или верхняя) вершина называется корнем. Цепочка «корень — ветвь — вершина — … — вершина» заканчивается вершиной, которую называют «листом». Из каждой внутренней вершины (т.е. не листа) может выходить две или более ветвей. Каждому такому узлу сопоставлена некоторая характеристика, а ветвям — области значения этой характеристики, причем эти области дают разбиение множества значений данной характеристики.


Почему сложно построить идеальное дерево решений

В структуре дерева решений выделяют следующие компоненты:

Root Node, или корневой узел — тот, с которого начинается дерево, в нашем примере в качестве корня рассматривается фактор «температура».

Internal Node, или внутренний узел — узлы с одним входящим и двумя или более исходящими соединениями.

Leaf Node, или листовой узел — это заключительный элемент без исходящих соединений.

Когда создается дерево решений, мы начинаем от корневого узла, проверяем условия тестирования и присваиваем элемент управления одному из исходящих соединений. Затем снова тестируем условия и назначаем следующий узел. Чтобы считать дерево законченным, нужно все условия привести к листовому узлу (Leaf Node). Листовой узел будет содержать все метки класса, которые влияют на «за» и «против» в принятии решения.

Есть разные способы найти максимально подходящее дерево решений для конкретной ситуации. Ниже расскажем об одном из них.

Как использовать жадный алгоритм для построения дерева решений

Смысл подхода — принцип так называемой жадной максимизации прироста информации. Он основан на концепции эвристического решения проблем — делать оптимальный локальный выбор в каждом узле, так достигая решения, которое с высокой вероятностью будет самым оптимальным.

Упрощенно алгоритм можно объяснить так:

На каждом узле выбирайте оптимальный способ проверки.

После разбейте узел на все возможные результаты (внутренние узлы).

Повторите шаги, пока все условия не приведут к конечным узлам.

Главный вопрос: «Как выбрать начальные условия для проверки?». Ответ заключается в значениях энтропии и прироста информации (информационном усилении). Рассказываем, что это и как они влияют на создание нашего дерева:

Энтропия — в дереве решений это означает однородность. Если данные полностью однородны, она равна 0; в противном случае, если данные разделены (50-50%), энтропия равна 1. Проще этот термин можно объяснить так — это то, как много информации, значимой для принятия решения, мы не знаем.

Прирост информации — величина обратная энтропии, чем выше прирост информации, тем меньше энтропия, меньше неучтенных данных и лучше решение.

Итого — мы выбираем атрибут, который имеет наибольший показатель прироста информации, чтобы пойти на следующий этап разделения. Это помогает выбрать лучшее решение на любом узле.

Смотрите на примере. У нас есть большое количество таких данных:

Номер Возраст (Age) Уровень дохода (Income) Студент (Student) Кредитный рейтинг (CR) Покупка компьютера (Buys Computer)

1 <30 низкий (Low) да средний (Fair) да

2 30-40 высокий (High) нет прекрасный (Excellent) да

3 40 высокий (High) нет прекрасный (Excellent) нет

4 <30 средний (Medium) нет средний (Fair) нет

Здесь может быть n деревьев решений, которые формируются из этого набора атрибутов.

Дерево №1: здесь мы принимаем атрибут «Студент» в качестве начального условия теста

Дерево №2: здесь используем в качестве начального условия атрибут «Доход»

Ищем оптимальное решение с жадным алгоритмом

Первый шаг: создать два условных класса:

«Да», человек может купить компьютер.

«Нет», возможность отсутствует.

Второй шаг — вычислить значение вероятности для каждого из них.

Для результата «Да», «buys_computer=yes», формула выглядит так:

Для результата «Нет», «buys_computer=no», вот так:

Третий шаг: вычисляем значение энтропии, поместив значения вероятности в формулу.

Это довольно высокий показатель энтропии.

Четвертый шаг: углубляемся и считаем прирост информации для каждого случая, чтобы вычислить подходящий корневой атрибут для дерева решения.

Здесь нужно пояснение. Например, что будет означать показатель прироста информации, если за основу взять атрибут «Возраст»? Эти данные показывают, сколько людей, попадающих в определенную возрастную группу, покупают и не покупают продукт.

Допустим, среди людей в возрасте 30 лет и младше покупают (Да) два человека, не покупают (Нет) три человека. Info(D) рассчитывается для последних трех категорий людей — соответственно, Info(D) будем считать по сумме этих трех диапазонов значений возраста.

В итоге разница между общей энтропией Info(D) и энтропией для возраста Info(D) age (пусть она равна 0,694) будет нужным значением прироста информации. Вот формула:

Сравним показатели прироста информации для всех атрибутов:

Возраст = 0,246.

Доход = 0.029.

Студент = 0,151.

Кредитный рейтинг = 0,048.

Получается, что прирост информации для атрибута возраста является самым значимым — значит, стоит использовать его. Аналогично мы сравниваем прирост в информации при каждом разделении, чтобы выяснить, брать этот атрибут или нет.

Таким образом, оптимальное дерево выглядит так:

Правила классификации для этого дерева можно записать следующим образом:

Если возраст человека меньше 30 лет и он не студент, то не будет покупать компьютер.

Если возраст человека меньше 30 лет, и он студент, то купит компьютер.

Если возраст человека составляет от 31 до 40 лет, он, скорее всего, купит компьютер.

Если человек старше 40 лет и имеет отличный кредитный рейтинг, то не будет покупать компьютер.

Если возраст человека превышает 40 лет, при среднем кредитном рейтинге он, вероятно, купит компьютер.

Вот мы и достигли оптимального дерева решений. Готово.

Лайфхаки для работы с деревом решений

Будьте проще

Не перегружайте дерево решений текстом — иначе оно будет загромождено и его будет трудно понять. Используйте четкий, лаконичный язык для обозначения точек принятия решений.

Используйте конкретные данные для прогнозирования результатов

При составлении дерева решений вам придется прибегнуть к догадкам. Это нормально — никто не ждет от вас хрустального шара. Тем не менее, ваше дерево решений будет гораздо полезнее, если при определении возможных результатов оно будет учитывать фактические данные.

Простая блок-схема плана действий, облегчит принятие правильных решений на основе данных.

Плюсы и минусы дерева решений

Плюсы:

— Формирует четкие и понятные правила классификации. То есть деревья решений хорошо и быстро интерпретируются

— Деревья способны генерировать правила в областях, где специалисту трудно формализовать свои знания

— Они легко визуализируются, то есть могут «интерпретироваться» не только как модель в целом, но и как прогноз для отдельного тестового субъекта (путь в дереве)

— Быстро обучаются и прогнозируют

— Не требуется много параметров модели

— Поддерживают как числовые, так и категориальные признаки

— Быстро приводят к результату и решению проблемы

Минусы:

— Деревья решений очень чувствительны. Небольшие изменения обучающей выборки могут привести к глобальным корректировкам модели.

— Разделяющая граница имеет определенные ограничения, из-за чего дерево решений по качеству классификации уступает другим методам.

— Возможно переобучение дерева решений, из-за чего приходится прибегать к методу «отсечения ветвей», установке минимального числа элементов в листьях дерева или максимальной глубины дерева (то есть ограниченность модели)

— Сложный поиск оптимального дерева решений

— Нет 100-процентной гарантии нахождения оптимального дерева

Читайте и другие статьи из раздела Лайфхаки на invme:

— Как создать интеллект-карту

— Лучший способ принять решение

— Как создать карту желаний

5 шагов к принятию лучших решений • Асана

Резюме

Анализ дерева решений включает визуальное представление потенциальных результатов, затрат и последствий сложного решения. Эти деревья особенно полезны для анализа количественных данных и принятия решения на основе чисел. В этой статье мы объясним, как использовать дерево решений для расчета ожидаемой ценности каждого результата и оценки наилучшего плана действий. Кроме того, получите пример того, как будет выглядеть готовое дерево решений.

Принимали ли вы когда-нибудь решение, зная, что ваш выбор будет иметь серьезные последствия? Если да, то вы знаете, что особенно трудно определить наилучший курс действий, когда вы не уверены, каковы будут результаты.

Анализ дерева решений может помочь вам визуализировать влияние ваших решений, чтобы вы могли найти наилучший курс действий. В этой статье мы покажем вам, как создать дерево решений, чтобы вы могли использовать его на протяжении всего процесса управления проектом.

Что такое дерево решений?

Дерево решений — это блок-схема, которая начинается с одной основной идеи, а затем разветвляется в зависимости от 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 визуальное определение возможных результатов, затрат и последствий сложного решения. Вы можете использовать дерево решений для расчета ожидаемой ценности каждого результата на основе решений и последствий, которые к нему привели. Затем, сравнивая результаты друг с другом, вы можете быстро оценить наилучший план действий. Вы также можете использовать дерево решений для решения проблем, управления затратами и выявления возможностей.

Попробуйте интеграцию Lucidchart с Asana

Символы дерева решений

Дерево решений включает следующие символы:

  • Альтернативные ветви: Альтернативные ветви — это две линии, отходящие от одного решения в вашем дереве решений. Эти ветви показывают два результата или решения, которые вытекают из первоначального решения на вашем дереве.

  • Узлы решений: Узлы решений представляют собой квадраты и представляют решение, принимаемое в вашем дереве. Каждое дерево решений начинается с узла решений.

  • Узлы шансов: Узлы шансов — это круги, которые показывают несколько возможных результатов.

  • Конечные узлы: Конечные узлы представляют собой треугольники, показывающие окончательный результат.

Анализ дерева решений объединяет эти символы с примечаниями, поясняющими ваши решения и результаты, а также любыми соответствующими значениями, объясняющими ваши прибыли или убытки. Вы можете вручную нарисовать свое дерево решений или использовать инструмент блок-схемы, чтобы отобразить свое дерево в цифровом виде.

Для чего используется анализ дерева решений?

Анализ дерева решений можно использовать для принятия решений во многих областях, включая операции, бюджетное планирование и управление проектами. Где возможно, включите количественные данные и числа, чтобы создать эффективное дерево. Чем больше у вас данных, тем проще вам будет определять ожидаемые значения и анализировать решения на основе чисел.

Например, если вы пытаетесь определить, какой проект наиболее рентабельный, вы можете использовать дерево решений, чтобы проанализировать потенциальные результаты каждого проекта и выбрать проект, который, скорее всего, принесет наибольшую прибыль.

Как создать дерево решений

Выполните следующие пять шагов, чтобы создать диаграмму дерева решений для анализа неопределенных результатов и достижения наиболее логичного решения.

1. Начните с идеи

Начните диаграмму с одной основной идеи или решения. Вы начнете свое дерево с узла решения, прежде чем добавлять отдельные ветви к различным решениям, между которыми вы выбираете.

Например, если вы хотите создать приложение, но не можете решить, создавать ли новое или обновлять существующее, используйте дерево решений для оценки возможных результатов каждого из них.

В этом случае исходным узлом решения является: 

  • Создание приложения

Три варианта или ответвления, между которыми вы выбираете: Обновление существующего приложения для планирования

  • Создание приложения для повышения производительности команды

  • 2. Добавление узлов шансов и решений

    После добавления основной идеи в дерево продолжайте добавлять узлы шансов или решений после каждого решения о дальнейшем расширении дерева . Случайному узлу может понадобиться альтернативная ветвь после него, потому что может быть более одного потенциального результата для выбора этого решения.

    Например, если вы решите создать новое приложение для планирования, есть шанс, что ваш доход от приложения будет большим, если оно будет пользоваться успехом у клиентов. Также есть вероятность, что приложение не будет работать, что может привести к небольшому доходу. Отображение обоих потенциальных результатов в вашем дереве решений является ключевым.

    3. Расширяйтесь до тех пор, пока не достигнете конечных точек

    Продолжайте добавлять узлы шансов и решений в дерево решений до тех пор, пока вы не сможете расширять дерево дальше. На этом этапе добавьте конечные узлы к вашему дереву, чтобы обозначить завершение процесса создания дерева.

    Когда вы закончите свое дерево, вы можете начать анализировать каждое из решений.

    4. Вычисление значений дерева

    В идеале, с деревом решений должны быть связаны количественные данные. Наиболее распространенными данными, используемыми в деревьях решений, являются денежные значения.

    Например, создание или обновление приложения будет стоить вашей компании определенную сумму денег. Кроме того, создание одного приложения вместо другого будет стоить больше или меньше денег. Написание этих значений в вашем дереве под каждым решением может помочь вам в процессе принятия решений.

    Вы также можете попытаться оценить ожидаемую ценность, которую вы создадите, большую или маленькую, для каждого решения. Когда вы знаете стоимость каждого исхода и вероятность его возникновения, вы можете рассчитать ожидаемое значение каждого исхода, используя следующую формулу:

    Рассчитайте ожидаемое значение, умножив оба возможных исхода на вероятность того, что каждый исход произойдет, а затем добавление этих значений. Вам также нужно будет вычесть любые первоначальные затраты из общей суммы.

    Попробуйте интеграцию Lucidchart с Asana

    5.

    Оцените результаты

    После того, как вы получите ожидаемые результаты для каждого решения, определите, какое решение лучше для вас, исходя из степени риска, на который вы готовы пойти. Наибольшее ожидаемое значение не всегда может быть тем, к которому вы стремитесь. Это потому, что, хотя это может привести к высокому вознаграждению, это также означает принятие на себя самого высокого уровня риска проекта.

    Имейте в виду, что ожидаемое значение в анализе дерева решений исходит из вероятностного алгоритма. Вам и вашей команде решать, как лучше всего оценить результаты дерева.

    Прочтите: Процесс управления рисками проекта в 6 четких шагов

    Плюсы и минусы анализа дерева решений

    При правильном использовании анализ дерева решений может помочь вам принимать лучшие решения, но у него есть и свои недостатки. Пока вы понимаете недостатки, связанные с деревьями решений, вы можете пользоваться преимуществами этого инструмента принятия решений.

    Pros

    Когда вы пытаетесь принять сложное решение и манипулируете большим количеством данных, деревья решений могут помочь вам визуализировать возможные последствия или выигрыши, связанные с каждым выбором.

    • Прозрачность: Лучшее в деревьях решений то, что они обеспечивают целенаправленный подход к принятию решений для вас и вашей команды. Когда вы проанализируете каждое решение и подсчитаете его ожидаемую ценность, у вас будет четкое представление о том, какое решение имеет для вас наибольший смысл двигаться вперед.

    • Эффективность: Деревья решений эффективны, поскольку для их создания требуется мало времени и ресурсов. На создание других инструментов принятия решений, таких как опросы, пользовательское тестирование или создание прототипов, могут уйти месяцы и много денег. Дерево решений — это простой и эффективный способ решить, что делать.

    • Гибкость: Если вам пришла в голову новая идея после того, как вы создали свое дерево, вы можете легко добавить это решение в дерево. Вы также можете добавить ответвления для возможных результатов, если вы получите информацию во время анализа.

    Минусы

    У дерева решений есть недостатки, которые делают его далеко не идеальным инструментом для принятия решений. Понимая эти недостатки, вы можете использовать свое дерево как часть более крупного процесса прогнозирования.

    • Сложность: Хотя деревья решений часто приходят к определенным конечным точкам, они могут стать сложными, если вы добавите в дерево слишком много решений. Если ваше дерево разветвляется во многих направлениях, вам может быть трудно сохранить дерево в тайне и рассчитать ожидаемые значения. Лучший способ использовать дерево решений — сделать его простым, чтобы оно не вызывало путаницы и не теряло своих преимуществ. Это может означать использование других инструментов принятия решений для сужения вариантов, а затем использование дерева решений, когда у вас останется всего несколько вариантов.

    • Нестабильный: Важно, чтобы значения в вашем дереве решений были стабильными, чтобы ваши уравнения оставались точными. Если вы измените даже небольшую часть данных, большие данные могут развалиться.

    • Рискованно: Поскольку в дереве решений используется алгоритм вероятности, расчетное ожидаемое значение является оценкой, а не точным предсказанием каждого результата. Это означает, что вы должны относиться к этим оценкам с долей скептицизма. Если вы недостаточно взвесите вероятность и выигрыш от своих результатов, вы можете взять на себя большой риск при выборе решения.

    Пример анализа дерева решений

    В приведенном ниже примере анализа дерева решений вы можете увидеть, как бы вы построили свою древовидную диаграмму, если бы вы выбирали между созданием или обновлением нового программного приложения.

    По мере того, как дерево разветвляется, ваши результаты включают в себя большие и малые доходы, а затраты на проект вычитаются из ваших ожидаемых значений.

    Узлы решений из этого примера

    • Создание нового приложения для планирования: 50 000 долларов США

    • Обновление существующего приложения для планирования: 25 тыс. Долл. США

    • Сборка

    • Большой и малый доход для второго решения: 60 и 38%

    • Большой и малый доход для третьего решения: 55 и 45%

    Конечные узлы из этого примера:

    • Потенциальная прибыль для принятия решения One: 200 тыс. Долл. США или 150 тыс. Долл. США

    • Потенциальная прибыль для решения второй: 100 тыс. Долл. США или 80 тыс. Долл. США

    • . Хотя создание нового приложения для повышения производительности команды обойдется команде больше всего, анализ дерева решений показывает, что этот проект также принесет наибольшую ожидаемую пользу для компании.

      Используйте дерево решений, чтобы найти наилучший результат

      Вы можете нарисовать дерево решений вручную, но использование программного обеспечения дерева решений для отображения возможных решений облегчит добавление различных элементов в блок-схему, внесение изменений при необходимости и расчет значений дерева. Благодаря интеграции Asana с Lucidchart вы можете построить подробную диаграмму и поделиться ею со своей командой в централизованном инструменте управления проектами.

      Программное обеспечение для дерева решений позволит вам чувствовать себя уверенно в своих навыках принятия решений, чтобы вы могли успешно руководить своей командой и управлять проектами.

      Попробуйте интеграцию Lucidchart с Asana

      Примеры анализа дерева решений и способы их использования

      Цель анализа дерева решений — показать, как различные альтернативы могут создавать различные возможные решения для решения проблем. Дерево решений, в отличие от традиционных методов решения проблем, дает «визуальные» средства распознавания неопределенных результатов, которые могут возникнуть в результате определенных выборов или решений.

      Для тех, кто никогда раньше не работал с деревьями решений, в этой статье объясняется, как они работают, а также приводится несколько примеров для иллюстрации идей.

      Нажмите, чтобы перейти вперед:
      • Что такое анализ дерева решений?
      • В чем важность анализа дерева решений?
      • Когда вы используете или применяете анализ дерева решений?
      • Простой 5-этапный процесс анализа узлов решений
      • Примеры анализа дерева решений
      • Символы дерева решений, которые необходимо знать
      • Как создать диаграмму узлов решений с помощью Venngage
      • Часто задаваемые вопросы по анализу дерева решений

      Что такое анализ дерева решений?

      Дерево решений — это диаграмма, отображающая множество вариантов решения проблемы. С учетом определенных критериев деревья решений обычно обеспечивают наилучший выгодный вариант или комбинацию альтернатив во многих случаях. Используя простые для понимания оси и графики, дерево решений делает сложные ситуации более управляемыми. Событие, действие, решение или атрибут, связанные с исследуемой проблемой, представлены каждым полем или узлом.

      Для оценки рисков, стоимости активов, производственных затрат, маркетинговых стратегий, инвестиционных планов, анализа последствий режима отказа (FMEA) и построения сценариев в бизнес-планировании используется дерево решений. Данные из дерева решений также могут «строить прогностические модели».

      Существует четыре основных формы анализа дерева решений, каждая из которых имеет свой собственный набор преимуществ и сценариев, для которых она наиболее полезна. Эти подтипы включают решение в условиях определенности, решение в условиях риска, принятие решений и решение в условиях неопределенности.

      С точки зрения того, как они рассматриваются и применяются в различных ситуациях, каждый тип имеет свое уникальное влияние.

      Вернуться к оглавлению

      В чем важность анализа дерева решений?

      Владельцы бизнеса и другие лица, принимающие решения, могут использовать дерево решений, чтобы помочь им рассмотреть свои альтернативы и потенциальные последствия каждого из них. Изучение дерева решений может быть использовано для:

      • определения уровня риска, связанного с каждым вариантом. Прежде чем принять окончательное решение, вы можете увидеть, как изменение одного компонента повлияет на другие, чтобы определить, где необходимы дополнительные исследования или информация. Данные из деревьев решений также можно использовать для построения прогностических моделей или для анализа ожидаемого значения.
      • Продемонстрируйте, как определенные действия или события могут разворачиваться в контексте других событий.
         Легко увидеть, как взаимодействуют различные решения и возможные результаты, когда вы смотрите на деревья решений.
      • Сосредоточьте свои усилия. Наиболее эффективные способы достижения желаемого и окончательного результата показаны в деревьях решений. Их можно использовать во множестве отраслей, включая постановку целей, управление проектами, производство, маркетинг и многое другое.

      Преимущества использования древовидной диаграммы в качестве инструмента для принятия решений

      Анализ дерева решений может использоваться для упрощения принятия сложных решений. Они объясняют, как изменение одного фактора влияет на другой и как оно влияет на другие факторы, упрощая концепции. Сводка данных также может быть включена в дерево решений в качестве ссылки или части отчета. Они показывают, какие методы наиболее эффективны для достижения результата, но не говорят, какими должны быть эти стратегии.

      Даже если позже появится новая информация, противоречащая предыдущим предположениям и гипотезам, лицам, принимающим решения, может быть трудно изменить свое мнение после того, как они сделали и осуществили первоначальный выбор. Лица, принимающие решения, могут использовать инструменты принятия решений, такие как анализ дерева, чтобы экспериментировать с различными вариантами, прежде чем принять окончательное решение; это может помочь им получить опыт в принятии трудных решений.

      При представлении хорошо аргументированного аргумента, основанного на фактах, а не просто изложении собственного мнения, лицам, принимающим решения, может быть легче убедить других в предпочитаемом ими решении. Дерево решений очень полезно, когда есть какая-либо неопределенность в отношении того, какой образ действий будет наиболее выгодным, или когда предварительные данные неадекватны или неполны.

      Перед реализацией возможных решений анализ дерева решений может помочь владельцам бизнеса и другим лицам, принимающим решения, рассмотреть возможные последствия различных решений.

      Недостатки использования древовидной диаграммы в качестве инструмента для принятия решений

      Вместо того, чтобы отображать реальные результаты, деревья решений показывают только закономерности, связанные с решениями. Поскольку деревья решений не предоставляют информацию о таких аспектах, как реализация, своевременность и цены, могут потребоваться дополнительные исследования, чтобы выяснить, является ли конкретный план жизнеспособным.

      Этот тип модели не дает понимания того, почему одни события вероятны, а другие нет, но его можно использовать для разработки моделей прогнозирования, иллюстрирующих вероятность того, что событие произойдет в определенных ситуациях.

      Вернуться к оглавлению

      Когда вы используете или применяете анализ дерева решений?

      Диаграмма дерева решений использует символы для представления событий, действий, решений или качеств проблемы. С учетом определенных критериев деревья решений обычно обеспечивают наилучший выгодный вариант или комбинацию альтернатив во многих случаях.

      Используя простые для понимания оси и чертежи, а также разбивая критические компоненты, связанные с каждым выбором или планом действий, деревья решений помогают сделать сложные ситуации более управляемыми. Этот тип анализа направлен на то, чтобы помочь вам принимать более обоснованные решения в отношении ваших бизнес-операций, определяя потенциальные риски и ожидаемые последствия.

      В этом случае дерево можно рассматривать как метафору решения проблем: оно имеет многочисленные корни, спускающиеся в различные типы почв и отражающие различные варианты или направления действий, а каждая ветвь представляет собой возможные и неопределенные результаты. Должен быть реализован акт создания «дерева» на основе заданных критериев или исходных возможных решений.

      Вы можете начать с вопроса, например: «Как лучше всего увеличить продажи моей компании?» После этого вы составите список возможных действий, которые необходимо предпринять, а также возможные результаты каждого из них. Цель анализа дерева решений — помочь вам понять потенциальные последствия ваших решений до их принятия, чтобы у вас были наилучшие шансы принять правильное решение.

      Независимо от уровня риска анализ дерева решений может быть полезным инструментом как для людей, так и для групп, которые хотят принимать взвешенные решения.

      Вернуться к оглавлению

      Простой 5-этапный процесс анализа узла принятия решения

      Этот стиль решения проблем помогает людям принимать более обоснованные решения, позволяя им лучше понять, во что они вступают, прежде чем совершить слишком много денег или ресурсов. Пятиэтапная процедура анализа дерева решений выглядит следующим образом:

      1. Определите ваши варианты 

      Что может помочь решить проблему или ответить на вопрос. Проблема, которую необходимо решить, цель, которую необходимо достичь, и дополнительные критерии, влияющие на результат, — все это необходимо для успешного анализа дерева решений, особенно когда существует несколько вариантов решения проблемы или темы.

      1. Изучить наиболее эффективный курс действий

      Принимая во внимание потенциальные выгоды, а также риски и расходы, которые может повлечь за собой каждый вариант. Например, если вы создаете новую фирму, вам нужно решить, какую бизнес-модель или услугу предложить, сколько сотрудников нанять, где разместить вашу компанию и т. д.

      1. Определите, как конкретный курс повлияет на долгосрочный успех вашей компании.

      В зависимости от изучаемых данных определяется несколько критериев для анализа дерева решений. Например, сравнивая стоимость лекарства или терапии с эффектами других потенциальных методов лечения, можно использовать анализ дерева решений, чтобы определить, насколько эффективным будет лекарство или лечение. При принятии решений анализ дерева решений также может помочь в определении приоритетов ожидаемых значений различных факторов.

      1. Используйте каждый альтернативный план действий, чтобы изучить несколько возможных результатов

      Таким образом, вы можете решить, какое решение вы считаете лучшим и каким критериям оно соответствует («ветви» вашего дерева решений). Сконцентрируйтесь на определении того, какие решения с наибольшей вероятностью приблизят вас к достижению вашей цели — решению вашей проблемы, но при этом будут соответствовать любому из указанных ранее важных требований или дополнительных соображений.

      1. Чтобы оценить, какой вариант будет наиболее эффективным

      Сравните потенциальные результаты каждого отделения. Внедрите и отслеживайте результаты анализа дерева решений, чтобы убедиться, что вы правильно оцениваете преимущества и недостатки нескольких вариантов, чтобы вы могли сосредоточиться на тех, которые обеспечивают наибольшую отдачу от инвестиций при минимальных рисках и недостатках.

      Вернуться к оглавлению

      Примеры анализа дерева решений

      Многие компании используют анализ дерева решений для разработки эффективных стратегий бизнеса, маркетинга и рекламы. Основываясь на вероятных последствиях каждого заданного курса действий, деревья решений помогают маркетологам оценить, какая из их целевых аудиторий может наиболее благоприятно отреагировать на различные виды рекламы или кампаний.

      Пример дерева решений: маркетолог может задаться вопросом, какой стиль рекламной стратегии даст наилучшие результаты. Анализ дерева решений поможет им определить наилучший способ создания рекламной кампании, будь то в печати или в Интернете, с учетом того, как каждый вариант может повлиять на продажи на конкретных рынках, а затем решить, какой вариант принесет наилучшие результаты, не выходя за рамки их бюджета.

      Другой пример схемы дерева решений: когда корпорация, желающая увеличить продажи, может начать с определения своего плана действий, который включает в себя множество маркетинговых методов, которые они могут использовать для привлечения потенциальных клиентов. Прежде чем принять решение, они могут использовать анализ дерева решений для изучения каждой альтернативы и оценки возможных последствий.

      Если компания выбирает телевизионную рекламу в качестве предлагаемого решения, анализ дерева решений может помочь ей выяснить, какие аспекты ее телевизионной рекламы (например, тон голоса и визуальный стиль) делают потребителей более склонными к покупке, чтобы они могли лучше ориентироваться на новых клиентов. или получить больше от своих рекламных долларов.

      Связано: 15+ инфографик дерева решений для визуализации проблем и принятия лучших решений

      Вернуться к оглавлению

      Символы дерева решений, которые необходимо знать

      Venngage — это онлайн-инструмент, позволяющий быстро создавать привлекательные и информативные деревья решений. Для анализа узлов решений вам понадобятся два ключевых компонента:

      1. Узлы решений

      Узлы решений являются строительными блоками анализа дерева решений и представляют различные варианты или направления действий, доступные людям или группам. Как правило, деревья решений имеют 4-5 узлов решений. Чтобы впоследствии вы могли анализировать свои данные, узлы принятия решений должны иметь тот же тип, что и ваши данные: числовые, категориальные и т. д.

      1. Ветви решений

      В узле решений ветви решений содержат как результаты, так и информацию, связанную с каждым выбором или альтернативой. Ветви решений обычно появляются до и после узлов решений, однако они могут появляться в различных количествах и направлениях.

      Вернуться к оглавлению

      Как создать диаграмму узлов решений с помощью Venngage

      Venngage имеет встроенные шаблоны, которые уже упорядочены в соответствии с различными типами данных, что может помочь в быстром построении узлов решений и принятии решений. ветви. Вот как создать его с помощью Venngage:

      1. Создайте бесплатную учетную запись здесь.
      2. В Home или на панели инструментов нажмите Templates.
      1. Есть сотни шаблонов на выбор, но встроенный поиск Venngage упрощает поиск того, что вы ищете.
      1. Выбрав наиболее подходящий шаблон, нажмите  Создать  , чтобы начать редактирование.
      1. Venngage позволяет загрузить проект в виде файла PNG, PNG HD или PDF с тарифным планом Premium и в виде интерактивного файла PDF, PowerPoint или HTML с тарифным планом Business.

      Venngage также имеет бизнес-функцию My Brand Kit, которая позволяет добавлять логотип вашей компании, цветовую палитру и шрифты ко всем вашим проектам одним щелчком мыши.

      Например, вы можете сделать так, чтобы предыдущий шаблон анализа дерева решений отражал дизайн вашего бренда, загрузив логотип, шрифты и цветовую палитру вашего бренда, используя функцию брендинга Venngage.

      Шаблоны Venngage не только бесплатны для использования и профессионально разработаны, но и адаптированы для различных вариантов использования и отраслей в соответствии с вашими конкретными потребностями и требованиями.

      Бизнес-аккаунт также включает функцию совместной работы в режиме реального времени, поэтому вы можете пригласить членов своей команды для одновременной работы над проектом.

      Venngage позволяет вам поделиться своим деревом решений в Интернете, а также загрузить его в виде файла PNG или PDF. Таким образом, ваш дизайн всегда будет готов к презентации.

      Вернуться к оглавлению

      Часто задаваемые вопросы по анализу дерева решений

      Насколько важно дерево решений в управлении?

      Руководители проектов могут использовать анализ дерева решений для выработки успешных решений, что делает его ключевым элементом их процесса достижения успеха. Они могут использовать дерево решений, чтобы подумать о том, как каждое решение повлияет на компанию в целом, и убедиться, что все факторы учтены, прежде чем принимать решение.

      Это дерево решений может помочь вам сделать более разумные инвестиции, а также определить любые опасности или негативные последствия, которые могут возникнуть в результате определенного выбора. У вас будет больше информации о том, что работает лучше всего, если вы изучите все возможные результаты, чтобы вы могли принимать более эффективные решения в будущем.

      Что такое дерево решений в системном анализе?

      Для изучения нескольких систем, работающих вместе, удобно использовать дерево решений. Вы можете использовать анализ дерева решений, чтобы увидеть, как каждая часть системы взаимодействует с другими, что может помочь вам устранить любые недостатки или ограничения в системе.

      Вернуться к оглавлению

      Создайте профессиональное дерево решений с помощью Venngage

      Проще говоря, анализ дерева решений — это визуальное представление альтернативных решений и ожидаемых результатов, которые вы получаете при принятии решения.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *