Что такое анализ дерева решений?
Многие организации полагаются на быстрое маневрирование, чтобы повысить как свою повседневную производительность, так и увеличить ценность, которую они предлагают клиентам. Чтобы компании могли быстро реагировать на меняющиеся условия и тенденции, им важно быстро анализировать решения, сравнивая потенциальные результаты, что помогает им принимать наиболее эффективные решения. Используя дерево решений, вы и ваша компания можете быстро анализировать различные решения, которые вы можете принять, и сравнивать потенциальные результаты этих решений.
В этой статье мы обсудим, что такое анализ дерева решений, предоставим подробную информацию о том, как его создать для вашей компании, и перечислим некоторые ключевые преимущества и недостатки использования этого подхода к принятию решений.
Что такое анализ дерева решений?
Анализ дерева решений — это график или карта, отображающие потенциальные результаты ряда связанных вариантов. Он позволяет организации или отдельному лицу сравнивать различные факторы и решения друг с другом для достижения желаемого результата. Граф или дерево, составляющие анализ дерева решений, обычно начинаются с одного ключевого решения, а затем разветвляются в сторону дополнительных вариантов или результатов. Этот анализ может помочь организации проанализировать несколько жизнеспособных вариантов и выбрать результат, который принесет пользу всей компании.
Каковы преимущества использования дерева решений?
Есть несколько преимуществ, связанных с использованием дерева решений в процессе принятия решений. Наиболее важным преимуществом использования этой стратегии является ее способность сделать процесс принятия решений любой организации более эффективным. Организации могут эффективно использовать эту стратегию, когда участники имеют общее представление о ключевом решении и его альтернативах, а также о возможных результатах этих различных ответвлений. Вы также можете использовать его с количественными данными или без них, что делает его идеальным выбором для компаний, у которых может не быть обширных наборов соответствующих данных, помогающих им принимать правильные решения.
Как создать эффективный анализ дерева решений
Большинство деревьев решений начинаются с одного ключевого решения, а затем представляют собой ответвления к различным результатам, которые может создать одно решение. Вы можете создать анализ дерева решений вручную на бумаге или с помощью компьютерных программ, которые помогут вам в создании, что может быть особенно полезно, если отдельные лица, принимающие решения, работают в разных отделах.
Как бы вы ни решили создать анализ дерева решений, вот несколько общих шагов для создания эффективного анализа дерева решений:
1. Начните с ключевого решения
Первым шагом к созданию анализа дерева решений является выделение ключевого решения и представление его в виде прямоугольника в центре дерева. Оттуда вы можете создавать ветви, которые представляют различные ключевые решения, которые вы можете принять в отношении ключевого решения. Вы можете либо включить данные в эти решения, либо исключить их, если считаете, что ваши данные неуместны, или если у вас нет данных. Важно пометить каждую ветвь, чтобы улучшить ясность вашего дерева и максимальную эффективность.
2. Добавьте случайные узлы
Каждая ветвь ключевого решения может привести к принятию большего количества решений, конечных результатов или неопределенных возможностей. Если результат ветви неизвестен или неясен, рассмотрите возможность добавления случайного узла в эту ветвь. В дереве решений вы можете представить узел шанса в виде круга с дополнительными потенциальными исходами, выходящими из этого круга. Это помогает, когда вы точно не знаете, каким может быть результат определенного решения.
3. Установите узлы принятия решений
Еще одна возможность, которая может быть связана с вашим ключевым решением, — необходимость принятия дополнительного решения. Вы можете представить это новое решение в виде квадрата, аналогичного форматированию вашего ключевого решения, с дополнительными вероятными решениями, связанными с вашим новым решением. Подумайте также о добавлении числовых значений к этим решениям и вероятностям, чтобы лучше идентифицировать результаты каждого решения.
4. Продолжайте расширять каждый узел, пока не достигнете конечной точки.
Последним шагом для завершения вашего дерева решений является продолжение добавления ветвей к каждому решению или узлу вероятности, пока оно не достигнет конечной точки. Лица, принимающие решения, обычно представляют конечную точку в виде треугольника, чтобы четко выделить конец ветви. Каждому треугольнику часто присваивается приоритетное значение, чтобы лица, принимающие решения, могли сделать хорошо информированный выбор.
Преимущества анализа дерева решений
Хотя существует множество инструментов принятия решений, которые помогают организациям принимать повседневные решения, дерево решений имеет несколько важных преимуществ. Некоторые ключевые преимущества и характеристики анализа дерева решений включают:
Понятность
Эффективен с жесткими данными или без них
Выделяет наиболее подходящий проект или решение
Быстро и просто создать
Предоставляет возможность добавлять новые ветки к существующим деревьям.
Позволяет легко оценить несколько вариантов
Способствует более глубокому изучению потенциальных решений
Недостатки анализа дерева решений
Чтобы составить эффективное дерево решений, важно также понимать некоторые распространенные недостатки этого процесса принятия решений. Знание ограничений дерева решений может помочь вам решить, какой инструмент принятия решений будет наиболее выгодным для вашей компании.
Некоторые общие недостатки дерева решений включают в себя:
Возможность чрезмерно сложных деревьев
Изменения данных, негативно влияющие на ветви принятия решений
Сложность применения к нескольким решениям или крупным организационным решениям
Возможность предвзятости в зависимости от мнения лиц, принимающих решения
Часто не подходит для больших наборов данных
Легко сделать ошибки при маркировке отраслевых классификаций
Как я могу избежать недостатков дерева решений?
Есть несколько методов, которые вы и ваша компания можете использовать, чтобы убедиться, что ваше дерево решений является эффективным инструментом для вашей организации. Например, одним из способов предотвращения чрезмерно сложного дерева является установка максимальной длины потенциальных ветвей из ключевого решения. Еще один способ предотвратить создание слишком большого количества ветвей — создать большинство голосов по значению новой ветки. Это гарантирует, что большинство людей согласится с новым решением, при этом сокращается время, необходимое для достижения единогласного решения. Вы также можете избежать непонятного дерева, используя метод, называемый обрезкой, который позволяет вам удалять ветви с низкой важностью или ценностью.