Hva er et beslutningstre?

Introduksjon til beslutningstrær

Et beslutningstre er et visuelt verktøy som hjelper bedrifter og enkeltpersoner med å ta valg ved å visualisere mulige utfall og konsekvenser. Å lage et beslutningstre gir brukere muligheten til å veie ulike muligheter og kartlegge en vei til det ønskede resultatet. Beslutningstrær henter inspirasjon fra et tre. De starter vanligvis med en enkelt node, hvorfra forskjellige grener kommer ut. Hver gren vil føre til en annen node som representerer et unikt valg eller en mulighet som stammer fra den opprinnelige spørrenoden. Grenene vil vanligvis være handlingen eller svaret på et spørsmål, som, hvis det tas, vil føre til den neste noden. Dette formatet lar deg kartlegge hvordan dine beslutninger og handlinger vil føre til forskjellige utfall i fremtiden. Beslutningstrær er nyttige for bedrifter med flere muligheter. Det hjelper dem med å bestemme hvilke de skal prioritere og hvilke de skal la være. Å visualisere utfallene av beslutningene dine kan hjelpe team med å ta informerte strategiske beslutninger, forbedre langsiktig planlegging og visualisere langsiktig planlegging klart og kortfattet. Men selv et enkelt beslutningstre-diagram kan hjelpe deg med å ta beslutninger i hverdagen.

Enkelt beslutningstre-diagram

La oss se på et eksempel på et enkelt beslutningstre-diagram slik at du kan forstå hvordan de brukes:

I det ovennevnte eksemplet starter beslutningstreet med en enkelt node som spør brukeren: Er jeg sulten? Hvis brukeren svarer "nei" på spørsmålet, vil de følge grenen som fører til beslutningstreet sin slutt. Hvis de ikke er sultne, bør de legge seg. Alternativt, hvis brukeren svarer ja på det åpne spørsmålet, vil det lede dem til neste node, som stiller et annet spørsmål: Har jeg 250 kroner? Avhengig av dette svaret, vil det være andre ruter å ta. Beslutningstrær kan fortsette når flere og flere beslutningsgrener blir tilgjengelige, veilede brukere gjennom en enkel beslutningsøvelse.

Fordeler og ulemper med beslutningstrær

Som alle beslutningsdiagrammer har hver sine fordeler og ulemper, og ikke alle verktøy passer til jobben. Her er noen fordeler og begrensninger ved å bruke et beslutningstre.

Fordeler

Allsidig

Beslutningstrær er svært allsidige verktøy som enkeltpersoner, team eller selskaper kan bruke. Du kan bruke dem til å kartlegge enkle, daglige beslutninger, som i eksemplet ovenfor. Eller du kan bruke dem til å visualisere flernivåbeslutninger, komplekse datasett og maskinlæringsalgoritmer.

Enkle å tolke

En av de mest betydningsfulle fordelene med beslutningstrær er at de er enkle å forstå og analysere. Selv om et beslutningstre avbilder en kompleks beslutning, gjør den grafiske, enkle layouten dem intuitive for alle teammedlemmer å lese.

Kan håndtere alle typer data

Beslutningstrær kan vise en bred variasjon av numeriske eller kategoriske data. Dette gjør beslutningstrær nyttige i ulike sammenhenger, fra maskinlæring til komplekse beslutningsprosesser.

Enkle å redigere og oppdatere

Beslutningstrær kan enkelt redigeres og oppdateres, for eksempel hvis en ekstra mulighet legges til i ligningen. De er dynamiske i stedet for statiske verktøy som du kan oppdatere, noe som er avgjørende for team som trenger å tilpasse seg endringer og være oppdaterte. Med Miros online beslutningstreverktøykan du enkelt oppdatere hvilken som helst datapunkt og redigere diagrammet ditt for å komme tilbake på rett spor.

Hjelper deg med å vurdere konsekvensene av beslutningene dine

Beslutningstrær lar deg nøye vurdere utfallene og konsekvensene av forskjellige valg. Ved å utforske alle mulige scenarioer kan du vurdere hvilken handlingsplan som er mest gunstig før du bestemmer deg.

Ulemper

De er ustabile

Selv om beslutningstrær er lett oppdater- og justerbare, kan en liten endring i visse beslutningstrær føre til ustabilitet. Dette kan føre til betydelige endringer i strukturen deres.

De kan være unøyaktige.

En av de innebygde risikoene ved å stole for mye på et beslutningstre er at det er nesten umulig å forutsi fremtiden og konsekvensene av beslutninger i virkeligheten. På denne måten kan beslutningstrær være litt unøyaktige.

Komplekse beregninger er kanskje ikke egnet

Siden beslutningstrær er enkle diagrammer og kan brukes for komplekse scenarioer, kan de kanskje ikke være ideelle for komplekse beregninger med hundrevis av variabler. De har potensial til å gi en falsk trygghetsfølelse ved komplekse beslutninger med store konsekvenser.

Symboler og figurer for beslutningstrær

De fleste beslutningstrær bruker et sett med standardformer og symboler. Dette gjør det lettere å dele dem mellom ulike grupper og for alle å forstå. Her er noen vanlige symboler for beslutningstrær:

Beslutningsnode (vanligvis kvadrater)

Kvadratene i diagrammet indikerer en beslutning som må tas.

Sjansenoder (vanligvis sirkler)

En sjansenode er et symbol som indikerer en beslutning med flere usikre utfall.

Sluttnoder (vanligvis trekanter)

Trekantene i diagrammet indikerer utfallet.

Grener (linjer)

Hver gren i beslutningstreet indikerer veien til et mulig utfall eller handling.

Fiskebendiagram vs. beslutningstre

Selv om fiskebendiagrammer minner om beslutningstrær, har de noen viktige forskjeller. Mens beslutningstrær er verktøy for beslutningstaking, er fiskebendiagrammer "årsak og virkning-verktøy". Team bruker fiskebendiagrammer for å identifisere feil, variasjoner eller spesielle suksesser i en forretningsprosess. På denne måten ser fiskebendiagrammer mer bakover enn fremover. De hjelper med å bore ned til potensielle rotårsaker til et problem. Beslutningstrær derimot er mer fremoverrettet. De prøver å forutsi utfallene og konsekvensene av en prosess eller beslutning. Selv om de presenteres på lignende måte, representerer de forskjellige ting.

Innflytelsesdiagram vs. beslutningstre

Et innflytelsesdiagram er nært knyttet til beslutningstrær, enda mer enn en fiskebenanalyse. Hovedforskjellen mellom et beslutningstre og et innflytelsesdiagram er at et innflytelsesdiagram viser de betingede forholdene og avhengighetene mellom ulike variabler. Et beslutningstre gir også mer detaljer om hvert mulig valg og utfall. Antallet noder øker eksponentielt i et beslutningstre, mens et innflytelsesdiagram gir en mer kompakt representasjon av mulige beslutninger. Fordi de gir mer detaljer, kan et beslutningstre bli mer komplisert og rotete enn et innflytelsesdiagram. Du kan bruke et innflytelsesdiagram for å oppsummere informasjonen som vises i et beslutningstre. På denne måten er innflytelsesdiagrammer og beslutningstrær komplementære teknikker som kan presentere de samme dataene.

Hvordan brukes beslutningstrær?

Skjønnheten med beslutningstrær ligger i deres fleksibilitet og robusthet. Dette gjør dem populære verktøy i mange forskjellige faglige og personlige sammenhenger. Slik bruker du beslutningstrær i forskjellige scenarioer:

Hverdagsbeslutninger

Enhver kan bruke et beslutningstre for å hjelpe dem med å ta hverdagsbeslutninger. De er fleksible nok til å dekke og vise komplekse eller enkle beslutninger. Å lage et beslutningstre er en verdifull øvelse som oppmuntrer til dyp tenkning og vurdering av konsekvenser med visuelle hjelpemidler. Diagrammene kan være nyttige for alle som ønsker å vurdere virkningene av valg og muligheter som oppstår i hverdagen.

Vurdering av vekstmuligheter for bedrifter

Beslutningstrær kan være til nytte for selskaper som ønsker å utvide virksomheten sin og fastsette en langsiktig strategisk plan. De må forutsi utfallene av beslutningene sine før de investerer tid og penger i en handlingsplan. En del av å drive en bedrift handler om å ta beregnede risikoer, og et beslutningstre vil tillate deg å ta risikoer mens du er smart og trygg. Enten det betyr å kjøpe og selge aksjer, ta på investorer eller implementere en ny markedsføringskampanje, må bedriftseiere nøye vurdere risikoer og muligheter.

Beslutningstrær i maskinlæring

Beslutningstrær har blitt stadig mer populære innen maskinlæring fordi de gir en måte å presentere algoritmer med betingede kontrolluttalelser. I maskinlæring brukes beslutningsanalyse vanligvis i data mining for å nå et bestemt mål. Beslutningstrær brukes også i veiledet maskinlæring. Denne underkategorien av maskinlæring er der inngangen forklares i detalj, og den tilsvarende utgangen brukes som opplæringsdata. Dataen som går gjennom dette beslutningstreet, splittes kontinuerlig i spesifikke parametere.

Beslutningstrær for dataklassifisering

Beslutningstrær brukes som klassifiserings- og regresjonsmodeller i programmeringsspråk som Python og JavaScript. De hjelper med å bryte ned en datasett i mindre delsett, noe som gjør det enklere å sortere og klassifisere lange lister med data i separate containere. I denne sammenheng representerer hver gren av beslutningstreet et utfall, og stien fra bladet til roten representerer regler for klassifisering. Profesjonelle innen informasjonsteknologi bruke klassifiseringsbeslutningstrær for å effektivisere kodingsprosesser og spare tid.

Hvordan lage et beslutningstre

Miros ferdige mal for beslutningstre er et fantastisk digitalt verktøy for å utforske, planlegge og forutsi resultatene av dine beslutninger. Hvis du er ny på beslutningstrær, vil denne trinnvise guiden hjelpe deg med å lage en.

1. Definer spørsmålet

Før du lager beslutningstreet, må du forstå spørsmålet du stiller. Hver beslutning eller valg du tar må starte med et spørsmål i åpningsnoden. Ta en titt på eksemplet på et enkelt beslutningstre nedenfor. Spørsmålet "Bør vi starte denne initiativet?" starter diagrammet.

2. Legg til grener

Når du har definert spørsmålet ditt og lagt det til åpningsnoden, er det på tide å vurdere alle mulige handlinger du kan ta for å svare på det spørsmålet. Hver mulighet eller svar må representeres av sin gren. Eksempelet ovenfor viser et lukket spørsmål, noe som betyr at det bare er to innledende grener: ja og nei.

3. Legg til blader

I enden av hver gren må du legge til en blad-/node. Dette vil være en prediksjon av utfallet av handlingen du tok. Still deg selv et spørsmål på denne måten: Hva vil skje hvis jeg tar gren A? Svaret på det spørsmålet skal være en uttalelse, og du bør legge til den uttalelsen i bladet på enden av grenen. Hvis det åpne spørsmålet krever flere spørsmål for å nå uttalelsen, må du legge til flere grener.

4. Avslutt grener

Når grenene dine ikke har flere spørsmål eller mulige handlinger, er det på tide for deg å avslutte beslutningstreet med de endelige trekantede nodene. Uttalelsen innenfor denne noden vil være det forutsagte utfallet basert på den grenen du valgte å følge.