Beslisbomen

Laten we een voorbeeld bekijken van een eenvoudig beslisboomdiagram, zodat je leert hoe deze worden gebruikt.

Net als alle besluitvormingsdiagrammen hebben alle tools voor- en nadelen, en niet elke tool is geschikt voor een taak. Hier volgen een aantal voordelen en beperkingen in het gebruik van een beslisboom.

Beslisbomen zijn uiterst veelzijdige tools die kunnen worden gebruikt door individuele personen, teams of bedrijven. Je kunt ze gebruiken voor het in kaart brengen van eenvoudige, dagelijkse beslissingen zoals in het bovenstaande voorbeeld. Of je kunt ze gebruiken voor het weergeven van meervoudige beslissingen, complexe gegevenssets en machine learning-algoritmen.

Een van de belangrijkste voordelen van beslisbomen is dat ze gemakkelijk te begrijpen en analyseren zijn. Zelfs wanneer een beslisboom een complexe beslissing illustreert, maakt de grafische, ongecompliceerde lay-out deze intuïtief duidelijk voor alle teamleden.

Beslisbomen kunnen een breed scala aan numerieke of categorische gegevens weergeven. Dit maakt beslisbomen zinvol in verschillende contexten, van machine learning tot complexe besluitvorming.

De opzet van beslisbomen betekent dat ze eenvoudig kunnen worden bewerkt en geactualiseerd, bijvoorbeeld wanneer er een extra optie aan de vraagstelling wordt toegevoegd. Het zijn dynamische tools die je kunt updaten, wat cruciaal is voor teams die zich moeten aanpassen aan veranderingen en die up-to-date moeten blijven. Met de online beslisboommaker van Miro kun je elk gegevenspunt eenvoudig updaten en je diagram bewerken zodat je weer helemaal bij bent.

Beslisbomen stellen je in staat om de uitkomsten en consequenties van verschillende keuzes zorgvuldig te overwegen. Door alle mogelijke scenario's te bekijken, kun je voordat je beslist nagaan welke actie het meest gunstig is.

Hoewel beslisbomen eenvoudig kunnen worden bijgewerkt en gewijzigd, kan een kleine wijziging in bepaalde beslisbomen al instabiliteit veroorzaken. Dit kan leiden tot aanzienlijke wijzigingen in hun structuur.

Een van de inherente risico's van teveel vertrouwen op een beslisboom, is dat het nagenoeg onmogelijk is om de toekomst en de gevolgen van werkelijke beslissingen te voorspellen. Vanuit dit oogpunt kunnen beslisbomen enigszins onnauwkeurig zijn.

Aangezien beslisbomen eenvoudige diagrammen zijn die voor complexe scenario's kunnen worden gebruikt, zijn ze mogelijk niet ideaal voor complexe berekeningen met honderden variabelen. Ze kunnen potentieel een vals gevoel van veiligheid geven bij het nemen van lastige beslissingen met grote gevolgen.

De meeste beslisbomen gebruiken een set standaardvormen en symbolen. Zo kunnen ze eenvoudiger tussen verschillende groepen worden gedeeld en zijn ze voor iedereen begrijpelijk. Dit zijn een paar van de meest voorkomende symbolen in beslisboomdiagrammen.

De vierkanten in het diagram duiden op een beslissing die moet worden genomen

Een kansknooppunt is een symbool dat een beslissing aangeeft met meerdere onzekere uitkomsten

De driehoeken in het diagram geven de uitkomst aan

Elke tak van de beslisboom geeft een pad aan naar een mogelijke uitkomst of actie

Hoewel visgraatdiagrammen lijken op beslisbomen, zijn er een aantal belangrijke verschillen. Terwijl beslisbomen besluitvormingstools zijn, zijn visgraatdiagrammen 'oorzaak en gevolg-tools'. Teams gebruiken visgraatdiagrammen voor het identificeren van defecten, variaties of bepaalde successen in een bedrijfsproces. Vanuit dit oogpunt kijken visgraatdiagrammen meer achteruit dan vooruit. Ze helpen door te dringen tot de potentiële hoofdoorzaken van een probleem. Beslisbomen zijn daarentegen meer gericht op de toekomst. Ze proberen de uitkomsten en gevolgen van een proces of beslissing te voorspellen. Hoewel ze beide op dezelfde manier worden gepresenteerd, vertegenwoordigen ze andere dingen.

Een invloedsdiagram is nauw verwant aan beslisbomen, meer nog dan een visgraatanalyse. Het belangrijkste verschil tussen een beslisboom en een invloedsdiagram is dat een invloedsdiagram de conditionele relaties en afhankelijkheden van verschillende variabelen weergeeft. Een beslisboom biedt ook meer details over elke mogelijke keuze en uitkomst. Het aantal knooppunten in een beslisboom neemt exponentieel toe, terwijl een invloedsdiagram de mogelijke beslissingen op een compactere manier weergeeft. Omdat ze gedetailleerder zijn, kunnen beslisbomen complexer en rommeliger worden dan een invloedsdiagram. Een invloedsdiagram kun je gebruiken om de informatie in een beslisboom samen te vatten. Zodoende zijn invloedsdiagrammen en beslisbomen technieken die elkaar aanvullen en die dezelfde gegevens kunnen weergeven.

Het grote voordeel van beslisbomen is hun flexibiliteit en robuustheid. Dit maakt ze tot populaire tools in veel verschillende professionele en persoonlijke contexten. Hieronder bespreken we hoe je beslisbomen in verschillende scenario's kunt gebruiken.

Iedereen kan een beslisboom gebruiken als hulpmiddel voor het nemen van dagelijkse beslissingen. Ze zijn flexibel genoeg om te gebruiken voor zowel complexe als eenvoudige beslissingen. Het maken van een beslisboom is een waardevolle oefening die uitnodigt tot goed nadenken en overwegen van mogelijke consequenties. De diagrammen kunnen nuttig zijn voor iedereen die de effecten wil overwegen van keuzes en mogelijkheden in het dagelijks leven.

Beslisbomen kunnen van pas komen voor bedrijven die willen uitbreiden en een strategisch langetermijnplan willen bepalen. Deze bedrijven moeten de gevolgen van hun beslissingen voorspellen voordat ze tijd en geld investeren in een actieplan. Een onderdeel van het runnen van een bedrijf is het nemen van ingecalculeerde risico's, waarbij een beslisboom je de mogelijkheid biedt om dit op een verstandige en veilige manier te doen. Of het nu gaat om het kopen en verkopen van aandelen, het aantrekken van investeerders of implementeren van een nieuwe marketingcampagne, bedrijfseigenaren moeten de risico's en kansen zorgvuldig inschatten.

Beslisbomen zijn steeds populairder geworden in machine learning, doordat ze een methode bieden om algoritmen voor te stellen met conditionele control-statements. In machine learning worden beslissingsanalyses algemeen gebruikt bij datamining om een bepaald doel te bereiken. Beslisbomen worden ook gebruikt in supervised machine learning. Bij deze subcategorie van machine learning wordt de input gedetailleerd uitgelegd, en de hieraan gerelateerde output wordt gebruikt als trainingsdata. De gegevens die deze beslisboom doorlopen, worden voortdurend opgesplitst in specifieke parameters.

Beslisbomen worden in programmeertalen als Python en JavaScript gebruikt als classificatie- en regressiemodellen. Ze helpen gegevens op te splitsen in kleinere subsets, zodat lange lijsten met gegevens eenvoudiger kunnen worden geordend en geclassificeerd in afzonderlijke containers. In deze context representeert elke tak van een beslisboom een uitkomst, en het pad van het blad naar de wortel staat voor de classificatieregels. Professionals uit de IT-sector gebruiken classificerende beslisbomen om programmeerprocessen te stroomlijnen en tijd te besparen.

De kant-en-klare template voor beslisbomen van Miro is een geweldige digitale tool om de uitkomsten van je beslissingen te ontdekken, plannen en voorspellen. Als je voor het eerst werkt met beslisbomen, dan helpt dit stappenplan je om er een te maken.

Voordat je een beslisboom maakt, moet je goed weten welke vraag je wilt stellen. Elke beslissing of keuze moet beginnen met een vraag in het beginknooppunt. Hieronder zie je een voorbeeld van een eenvoudig beslisboomdiagram. Het diagram begint met de vraag: "Moeten we dit initiatief starten?"

Wanneer je je vraag hebt gedefinieerd en aan het beginknooppunt hebt toegevoegd, is het tijd om na te denken over alle acties die mogelijk zijn om die vraag te beantwoorden. Elke mogelijkheid of elk antwoord moet door een bijbehorende tak worden voorgesteld. Het bovenstaande voorbeeld betreft een gesloten vraag, wat betekent dat er slechts twee begintakken zijn: ja en nee.

Aan het einde van elke tak moet een blad/knooppunt worden toegevoegd. Dit is een voorspelling van de uitkomst van de actie die je hebt genomen. Stel jezelf een vraag in de volgende stijl: "Wat gebeurt er als ik tak A kies?" Het antwoord op die vraag moet een stelling zijn die je moet toevoegen aan het blad aan het einde van de tak. Als voor de beginvraag meerdere vervolgvragen nodig zijn om tot de stelling te komen, dan zul je meer takken moeten toevoegen.

Wanneer er geen vragen of mogelijke acties meer zijn voor de takken, is het tijd om de beslisboom af te sluiten met de driehoekige eindknooppunten. De stelling in dit knooppunt is de voorspelde uitkomst op basis van de tak die je hebt besloten te volgen.