Hvad er et beslutningstræ?

Præsentation af beslutningstræer

Et beslutningstræ er et visuelt værktøj, der hjælper virksomheder og enkeltpersoner med at træffe valg ved at visualisere mulige resultater og konsekvenser. ​ Oprettelse af et beslutningstræ giver brugerne mulighed for at afveje forskellige muligheder og kortlægge en vej til det ønskede resultat. Beslutningstræer henter deres inspiration fra et træ. De starter normalt med et enkelt knudepunkt, hvorfra forskellige grene vokser ud. Hver gren vil føre til et andet knudepunkt, der repræsenterer en unik beslutning eller mulighed, der stammer fra den oprindelige spørgsmålsknude. Grenene vil normalt være handlingen eller svaret på et spørgsmål, som, hvis det tages, vil føre til det næste knudepunkt. Dette format giver dig mulighed for at kortlægge, hvordan dine beslutninger og handlinger vil føre til forskellige resultater i fremtiden. Beslutningstræer er nyttige for virksomheder med flere muligheder. Det hjælper dem med at beslutte, hvilke de skal prioritere, og hvilke de skal lade være. Visualisering af resultaterne af dine beslutninger kan hjælpe teams med at træffe informerede strategiske beslutninger, forbedre langsigtet planlægning og visualisere langsigtet planlægning klart og præcist. Men selv et simpelt beslutningstrædiagram kan hjælpe dig med at træffe beslutninger i hverdagen.

Simpelt beslutningstrædiagram

Lad os se på et eksempel på et simpelt beslutningstrædiagram, så du kan forstå, hvordan de bruges:

I ovenstående eksempel starter beslutningstræet med et enkelt knudepunkt, der spørger brugeren: Er jeg sulten? Hvis brugeren svarer "nej" til spørgsmålet, vil han/hun følge grenen, der fører til beslutningstræets ende. Hvis han/hun ikke er sulten, bør han/hun gå i seng. Alternativt, hvis brugeren svarer ja til åbningsspørgsmålet, vil det føre dem til det næste knudepunkt, som stiller et andet spørgsmål - har jeg $25? Afhængigt af dette svar vil der være andre ruter at tage. Beslutningstræer kan fortsætte, efterhånden som flere og flere beslutningsgrene bliver tilgængelige, og guider brugerne gennem en simpel beslutningsøvelse.

Fordele og ulemper ved beslutningstræer

Alle beslutningsdiagrammer har hver deres fordele og ulemper, og ikke alle værktøjer lige velegnede til den pågældende opgave. Her er nogle fordele og begrænsninger ved at bruge et beslutningstræ.

Fordele

Alsidig

Beslutningstræer er meget alsidige værktøjer, som enkeltpersoner, teams eller virksomheder kan bruge. Du kan bruge dem til at kortlægge enkle, daglige beslutninger, som i eksemplet ovenfor. Eller du kan bruge dem til at visualisere flerlagsbeslutninger, komplekse datasæt og maskinlæringsalgoritmer.

Nemt at fortolke

En af de væsentligste fordele ved beslutningstræer er, at de er lette at forstå og analysere. Selvom et beslutningstræ viser en kompleks beslutning, gør det grafiske, enkle layout dem intuitive for alle teammedlemmer at læse.

Kan håndtere enhver type data

Beslutningstræer kan vise en bred vifte af numeriske eller kategoriske data. Dette gør beslutningstræer nyttige i forskellige sammenhænge, fra maskinlæring til kompleks beslutningstagning.

Nemt at redigere og opdatere

Beslutningstræernes karakter betyder, at de nemt kan redigeres og opdateres, for eksempel hvis en ekstra mulighed tilføjes til ligningen. De er dynamiske i stedet for statiske værktøjer, som du kan opdatere, hvilket er afgørende for teams, der skal tilpasse sig ændringer og forblive opdaterede. Med Miros online værktøj til beslutningstræerkan du nemt at opdatere enhvert datapunkt og redigere diagrammet for at komme tilbage på sporet.

Hjælper dig med at overveje konsekvenserne af dine beslutninger

Beslutningstræer giver dig mulighed for nøje at overveje resultaterne og konsekvenserne af forskellige valg. Ved at udforske alle potentielle scenarier kan du vurdere, hvilken fremgangsmåde der er mest fordelagtig, før du beslutter dig.

Ulemper

De er ustabile

Selvom beslutningstræer let kan opdateres og ændres, kan en lille ændring i visse beslutningstræer forårsage ustabilitet. Dette kan føre til væsentlige ændringer i deres struktur.

De kan være unøjagtige

En af de iboende risici ved at stole for meget på et beslutningstræ er, at det er næsten umuligt at forudsige fremtiden og konsekvenserne af beslutninger i det virkelige liv. På denne måde kan beslutningstræer blive lidt unøjagtige.

Komplekse beregninger er muligvis ikke egnede

Da beslutningstræer er simple diagrammer og kan bruges til komplekse scenarier, er de muligvis ikke ideelle til komplekse beregninger med hundredvis af variabler. De har potentialet til at give en falsk følelse af sikkerhed, når de træffer komplicerede beslutninger med store konsekvenser.

Symboler og figurer i beslutningstræer

De fleste beslutningstræer bruger et sæt standardfigurer og -symboler. Dette gør det lettere at dele dem mellem forskellige grupper og for alle at forstå. Her er nogle af de almindelige beslutningstræsymboler:

Beslutningsknudepunkt (normalt firkanter)

Firkanterne i diagrammet angiver en beslutning, der skal træffes

Chanceknudepunkter (normalt cirkler)

Et chanceknudepunkt er et symbol, der indikerer en beslutning med flere usikre udfald

Slutknudepunkter (normalt trekanter)

Trekanterne i diagrammet angiver resultatet

Grene (linjer)

Hver gren i beslutningstræet angiver vejen til et muligt resultat eller handling

Fiskebensdiagram vs. beslutningstræ

Selvom fiskebensdiagrammer ligner beslutningstræer, har de nogle vigtige forskelle. Mens beslutningstræer er beslutningstagningsværktøjer, er fiskebensdiagrammer "årsags- og virkningsværktøjer". Teams bruger fiskebensdiagrammer til at identificere defekter, variationer eller særlige succeser i en forretningsproces. I denne forstand ser fiskebensdiagrammer mere bagud end fremad. De hjælper med at udforske de potentielle grundlæggende årsager til et problem. Beslutningstræer er derimod mere fremadskuende. De forsøger at forudsige resultaterne og konsekvenserne af en proces eller beslutning. Selvom de begge præsenteres på samme måde, repræsenterer de forskellige ting.

Indflydelsesdiagram vs. beslutningstræ

Et indflydelsesdiagram er tæt forbundet med beslutningstræer, i endnu højere grad end en fiskebensanalyse. Hovedforskellen mellem et beslutningstræ og et indflydelsesdiagram er, at et indflydelsesdiagram viser de betingede sammenhænge og afhængigheder af forskellige variabler. Et beslutningstræ giver også flere detaljer om hvert muligt valg og resultat. Antallet af knudepunkter stiger eksponentielt i et beslutningstræ, hvorimod et indflydelsesdiagram giver en mere kompakt repræsentation af de mulige beslutninger. Da et beslutningstræ giver flere detaljerede oplysninger, kan det blive mere kompliceret og rodet end et indflydelsesdiagram. Du kan bruge et indflydelsesdiagram til at opsummere informationen vist i et beslutningstræ. På denne måde er indflydelsesdiagrammer og beslutningstræer komplementære teknikker, der kan præsentere de samme data.

Hvordan bruges beslutningstræer?

Det smukke ved beslutningstræer er deres fleksibilitet og robusthed. Det gør dem til populære værktøjer i mange forskellige faglige og personlige sammenhænge. Sådan anvender du beslutningstræer i et par forskellige scenarier:

Daglig beslutningstagning

Alle kan bruge et beslutningstræ til at hjælpe dem med at træffe daglige beslutninger. De er fleksible nok til at dække og vise komplekse eller ligetil beslutninger. Oprettelsen af et beslutningstræ er en værdifuld øvelse, der tilskynder til dyb tænkning og konsekvensovervejelse med visuelle signaler. Diagrammerne kan være nyttige for alle, der ønsker at gruble over virkningerne af valg og muligheder, der opstår i hverdagen.

Evaluering af forretningsmuligheder for vækst

Beslutningstræer kan gavne virksomheder, der ønsker at udvide deres forretning og fastlægge en langsigtet strategisk plan. De skal forudsige resultaterne af deres beslutninger, før de investerer tid og penge i en handlingsplan. En del af at drive en virksomhed handler om at tage kalkulerede risici, og et beslutningstræ vil give dig mulighed for at tage risici, mens du er kyndig og sikker. Uanset om det betyder køb og salg af aktier, ansættelse af investorer eller implementering af en ny marketingkampagne, skal virksomhedsejere nøje vurdere risici og muligheder.

Beslutningstræer i maskinlæring

Beslutningstræer er blevet mere og mere populære inden for maskinlæring, fordi de giver en måde at præsentere algoritmer med betingede kontroludsagn. I maskinlæring er beslutningsanalyse almindeligvis brugt i data mining for at nå et bestemt mål. Beslutningstræer bruges også inden for overvåget maskinlæring. Denne underkategori af maskinlæring er, hvor inputtet er forklaret i detaljer, og det tilsvarende output bruges som træningsdata. Dataene, der går gennem dette beslutningstræ, opdeles løbende i specifikke parametre.

Beslutningstræer til dataklassificering

Beslutningstræer bruges som klassifikations- og regressionsmodeller i kodningssprog som Python og Javascript. De hjælper med at opdele et datasæt i mindre delmængder, hvilket gør det nemmere at sortere og klassificere lange datalister i separate beholdere. I denne sammenhæng repræsenterer hver beslutningstrægren et resultat, og stien fra bladet til roden repræsenterer regler for klassificering. Fagfolk i informationsteknologiindustrien bruger klassificeringsbeslutningstræer til at strømline kodningsprocesser og spare tid.

Sådan opretts et beslutningstræ

Miros færdige skabelon til beslutningstræ er et fantastisk digitalt værktøj til at udforske, planlægge og forudsige resultaterne af dine beslutninger. Hvis beslutningstræer er nyt for dig, vil denne trinvise vejledning hjælpe dig med at oprette et.

1. Definer spørgsmålet

Før du opretter dit beslutningstræ, skal du forstå det spørgsmål, du stiller. Hver beslutning eller valg, du træffer, skal starte med et spørgsmål i åbningsknuden. Tag et kig på det simple beslutningstrædiagram nedenfor. Spørgsmålet "Skal vi starte dette initiativ?" starter diagrammet.

2. Tilføj grene

Når du har defineret dit spørgsmål og tilføjet det til åbningsknuden, er det tid til at overveje alle de mulige handlinger, du kan tage for at besvare dette spørgsmål. Hver mulighed eller svar skal være repræsenteret af sin gren. Eksemplet ovenfor viser et lukket spørgsmål, hvilket betyder, at der kun er to indledende grene: ja og nej.

3. Tilføj blade

For enden af hver gren skal du tilføje et blad/knudepunkt Dette vil være en forudsigelse af resultatet af den handling, du foretog. Stil dig selv et spørgsmål i denne stil: "Hvad vil der ske, hvis jeg tager gren A?" Svaret på det spørgsmål skal være et udsagn, og du skal tilføje det udsagn til bladet for enden af grenen. Hvis åbningsspørgsmålet kræver flere spørgsmål for at nå udsagnet, skal du tilføje flere grene.

4. Afslut grene

Når dine grene ikke har flere spørgsmål eller mulige handlinger, er det tid til at lukke beslutningstræet med de sidste trekantede knudepunkter. Udsagnet i denne node vil være det forudsagte resultat baseret på den gren, du besluttede at følge.