Albero decisionale

Vediamo un esempio di un semplice diagramma ad albero decisionale per capire come si usa.

Come tutti i diagrammi decisionali, ognuno ha pro e contro e non tutti gli strumenti sono adatti al lavoro. Ecco alcuni vantaggi e limiti dell'utilizzo di un albero decisionale.

Gli alberi decisionali sono strumenti molto versatili che possono essere utilizzati da individui, team o aziende. Si possono usare per mappare decisioni semplici e quotidiane, come nell'esempio precedente. Oppure possono essere utilizzati per visualizzare decisioni a più livelli, insiemi di dati complessi e algoritmi di apprendimento automatico.

Uno dei vantaggi più significativi degli alberi decisionali è la facilità di comprensione e di analisi. Anche se un albero decisionale rappresenta una decisione complessa, il layout grafico e semplice lo rende intuitivo per tutti i membri del team.

Gli alberi decisionali possono mostrare un'ampia varietà di dati numerici o categorici. Ciò rende gli alberi decisionali utili in vari contesti, dall'apprendimento automatico ai processi decisionali complessi.

Gli alberi decisionali consentono di considerare attentamente i risultati e le conseguenze delle diverse scelte. Esplorando tutti gli scenari possibili, si può valutare quale sia il corso d'azione più vantaggioso prima di decidere.

Anche se i diagrammi ad albero decisionale sono facilmente aggiornabili e modificabili, un leggero cambiamento in alcuni alberi decisionali può causare instabilità. Questo può portare a cambiamenti significativi nella loro struttura.

Uno dei rischi insiti nell'affidarsi troppo a un diagramma ad albero decisionale è che è quasi impossibile prevedere il futuro e le conseguenze delle decisioni della vita reale. In questo modo, gli alberi decisionali possono essere leggermente imprecisi.

Poiché i diagrammi ad albero decisionale sono semplici e possono essere utilizzati per scenari complessi, potrebbero non essere l'ideale per calcoli complessi con centinaia di variabili. Possono potenzialmente offrire un falso senso di sicurezza quando si prendono decisioni complicate con importanti ramificazioni.

La maggior parte degli alberi decisionali utilizza una serie di forme e simboli standard. Questo rende più facile la condivisione tra gruppi diversi e la comprensione da parte di tutti. Ecco alcuni dei simboli più comuni dei diagrammi ad albero decisionale.

I quadrati del diagramma indicano una decisione che deve essere presa.

Un nodo probabilistico è un simbolo che indica una decisione con più esiti incerti.

I triangoli nel diagramma indicano il risultato

Ogni ramo del diagramma ad albero decisionale indica il percorso verso un possibile risultato o azione.

Sebbene i diagrammi di Ishikawa siano simili ai diagrammi ad albero decisionale, presentano alcune importanti differenze. Mentre gli alberi decisionali sono strumenti per prendere delle decisioni, i diagrammi a di Ishikawa sono "strumenti di causa ed effetto". I team utilizzano i diagrammi a lisca di pesce per identificare difetti, variazioni o particolari successi in un processo aziendale. In questo senso, i diagrammi a lisca di pesce guardano più indietro che avanti. Aiutano a individuare le potenziali cause alla radice di un problema. Gli alberi decisionali, invece, sono più orientati al futuro. Cercano di prevedere i risultati e le conseguenze di un processo o di una decisione. Pur essendo entrambi presentati in modo simile, rappresentano cose diverse.

Il diagramma di influenza è strettamente legato agli alberi decisionali, ancor più dell'analisi a lisca di pesce. La differenza principale tra un diagramma ad albero decisionale e un diagramma di influenza è che un diagramma di influenza mostra le relazioni condizionali e le dipendenze delle diverse variabili. Un albero decisionale offre inoltre maggiori dettagli su ogni possibile scelta e risultato. Il numero di nodi aumenta esponenzialmente in un albero decisionale, mentre un diagramma di influenza fornisce una rappresentazione più compatta delle possibili decisioni. Poiché fornisce maggiori dettagli, un albero decisionale può diventare più complicato e disordinato di un diagramma di influenza. È possibile utilizzare un diagramma di influenza per riassumere le informazioni mostrate in un albero decisionale. In questo modo, i diagrammi di influenza e gli alberi decisionali sono tecniche complementari che possono presentare gli stessi dati.

La bellezza degli alberi decisionali è la loro flessibilità e robustezza. Questo li rende strumenti popolari in molti contesti professionali e personali. Ecco come applicare gli alberi decisionali in alcuni scenari diversi.

Chiunque può utilizzare un albero decisionale per prendere decisioni quotidiane. Sono abbastanza flessibili da coprire e visualizzare decisioni complesse o semplici. Creare un diagramma ad albero decisionale è un esercizio prezioso che incoraggia il pensiero profondo e la considerazione delle conseguenze con spunti visivi. I diagrammi possono essere utili a chiunque voglia riflettere sugli effetti delle scelte e delle opportunità che si presentano nella vita quotidiana.

Gli alberi decisionali possono essere utili alle aziende che vogliono espandere la propria attività e determinare un piano strategico a lungo termine. Prima di investire tempo e denaro in un action plan, le aziende devono prevedere gli esiti delle loro decisioni. La gestione di un'impresa implica in parte l'assunzione di rischi calcolati, e un diagramma ad albero decisionale ti consentirà di prendere rischi in modo sicuro e accorto. Che si tratti di acquistare e vendere azioni, di assumere investitori o di implementare una nuova campagna di marketing, gli imprenditori devono valutare attentamente i rischi e le opportunità.

Gli alberi decisionali sono diventati sempre più popolari nell'apprendimento automatico perché forniscono un modo per presentare gli algoritmi con dichiarazioni di controllo condizionale. Nell'apprendimento automatico, l'analisi decisionale è comunemente utilizzata nel data mining per raggiungere un particolare obiettivo. Gli alberi decisionali sono utilizzati anche nell'apprendimento automatico supervisionato. Questa sottocategoria dell'apprendimento automatico è quella in cui l'input viene spiegato in dettaglio e l'output corrispondente viene utilizzato come dato di apprendimento. I dati che passano attraverso l'albero decisionale vengono continuamente suddivisi in parametri specifici.

Gli alberi decisionali sono utilizzati come modelli di classificazione e regressione in linguaggi di codifica come Python e Javascript. Aiutano a suddividere un insieme di dati in sottoinsiemi più piccoli, facilitando l'ordinamento e la classificazione di lunghi elenchi di dati in contenitori separati. In questo contesto, ogni ramo dell'albero decisionale rappresenta un risultato e il percorso dalla foglia alla radice rappresenta le regole di classificazione. I professionisti del settore informatico utilizzano gli alberi decisionali di classificazione per snellire i processi di codifica e risparmiare tempo.

Il modello di albero decisionale già pronto di Miro è un fantastico strumento digitale per esplorare, pianificare e prevedere i risultati delle tue decisioni. Se sei alle prime armi con gli alberi decisionali, questa guida passo passo ti aiuterà a crearne uno.

Prima di creare il diagramma ad albero decisionale, è necessario comprendere la domanda che si sta ponendo. Ogni decisione o scelta deve iniziare con una domanda nel nodo iniziale. Guarda il semplice esempio di diagramma ad albero decisionale qui sotto. La domanda "Dobbiamo avviare questa iniziativa?" dà inizio al diagramma.

Una volta definita la domanda e aggiunta al nodo di apertura, è il momento di considerare tutte le possibili azioni che si possono intraprendere per rispondere alla domanda. Ogni possibilità o risposta deve essere rappresentata dal suo ramo. L'esempio precedente mostra una domanda chiusa, il che significa che ci sono solo due rami iniziali: sì e no.

Alla fine di ogni ramo, è necessario aggiungere una foglia/nodo. Questa sarà una previsione dell'esito dell'azione intrapresa. Poniti una domanda di questo tipo: "Cosa succederà se prendo il ramo A?". La risposta a questa domanda dovrebbe essere un'affermazione, da aggiungere alla foglia alla fine del ramo. Se la domanda iniziale richiede più domande per raggiungere l'affermazione, sarà necessario aggiungere altri rami.

Una volta che i rami non hanno più domande o azioni possibili, è il momento di chiudere l'albero decisionale con i nodi triangolari finali. L'affermazione all'interno di questo nodo sarà il risultato previsto in base al ramo che hai deciso di seguire.