PRINCIPAIS TÓPICOS
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Árvore de decisão
Use a técnica da árvore de decisão para explorar facilmente todos os resultados possíveis de suas escolhas. Você será capaz de planejar possíveis resultados e tomar as melhores decisões para seu negócio com base nessa análise. Continue lendo para saber mais sobre o diagrama de árvore de decisão ou comece a criar o seu agora mesmo.
Uma árvore de decisão é um tipo de diagrama te ajuda a entender melhor suas escolhas e os resultados potenciais. Visualizando todas as prováveis consequências de diferentes ações, você pode tomar uma decisão embasada sobre o melhor caminho a seguir. Precisa de ajuda para fazer um diagrama de árvore de decisão? A ferramenta da Miro para criar árvores de decisão online tem todas as formas, símbolos e recursos de colaboração de que você precisa para começar.
O que é um diagrama de árvore de decisão?
Um diagrama em árvore de decisão é uma ferramenta visual que ajuda empresas e indivíduos a fazer escolhas, visualizando possíveis resultados e consequências. A visualização do processo de tomada de decisão permite aos usuários pesar diferentes oportunidades e mapear um caminho para o resultado desejado. A metodologia da árvore de decisão, como o próprio nome diz, foi inspirada no formato de árvores. Normalmente, elas começam com um nó (ponto focal) do qual emergem diferentes ramos. Cada ramo levará a outro nó representando uma decisão ou oportunidade única decorrente da questão original. Os ramos geralmente serão a ação ou resposta a uma pergunta, que, se tomada, levará ao próximo nó. Este formato permite que você mapeie como suas decisões e ações levarão a resultados diferentes no futuro. Árvores de decisão são úteis para empresas com múltiplas oportunidades. Ela ajuda a decidir quais oportunidades devem ser priorizadas e quais devem ser deixadas para trás. A visualização dos resultados de suas decisões pode ajudar as equipes a tomar decisões estratégicas embasadas, melhorar o planejamento a longo prazo e visualizar as ações a longo prazo de forma clara e concisa. Mas, a verdade é que um simples diagrama de árvore de decisão pode te ajudar até mesmo a tomar decisões no seu dia a dia.
Diagrama de árvore de decisão simples
Vejamos um exemplo de diagrama de árvore de decisão simples para que você possa entender como eles são usados.
No exemplo acima, a árvore de decisão começa com um nó principal que pergunta ao usuário: Estou com fome? Se o usuário responder "não" à pergunta, ele seguirá o ramo que leva ao fim da árvore de decisão. Se não estiverem com fome, devem ir dormir. Alternativamente, se o usuário responder "sim" à pergunta inicial, ele os levará ao próximo nó, que coloca outra pergunta - eu tenho R$25? Dependendo desta resposta, haverá outros caminhos a serem seguidos. As árvores de decisão podem continuar à medida que mais e mais ramos de decisão se tornam disponíveis, guiando os usuários através de um simples exercício de tomada de decisão.
Vantagens e desvantagens de árvores de decisão
Como todos os diagramas de tomada de decisão, cada um tem seus prós e contras, e nem todas as ferramentas são adequadas para o trabalho. Aqui estão alguns benefícios e limitações do uso de uma árvore de decisão.
Vantagens
Versátil
As árvores de decisão são ferramentas altamente versáteis que indivíduos, equipes ou empresas podem utilizar. Você pode usá-las para mapear decisões simples e cotidianas, como no exemplo acima. Ou você pode usá-las para visualizar decisões em várias camadas, conjuntos de dados complexos e para algoritmos de machine learning.
Fácil de interpretar
Uma das maiores vantagens das árvores de decisão é que elas são fáceis de entender e analisar. Mesmo que uma árvore de decisão represente uma decisão complexa, o layout simples e gráfico a torna intuitiva para que todos os membros da equipe leiam.
Pode lidar com qualquer tipo de dado
As árvores de decisão podem exibir uma grande variedade de dados numéricos ou categóricos. Isto torna as árvores de decisão úteis em vários contextos, desde o machine learning até a tomada de decisões complexas.
Fácil de editar e atualizar
Esse formato de diagrama pode ser facilmente editado e atualizado, por exemplo, se uma opção adicional for adicionada à equação. Elas são dinâmicas ao invés de ferramentas estáticas que podem ser atualizadas, o que é crucial para as equipes que precisam se adaptar às mudanças e se manter atualizadas. Com a ferramenta da Miro para fazer árvores de decisão online, você pode facilmente atualizar qualquer dado e editar seu diagrama para voltar ao caminho certo.
Ajuda a considerar as consequências de suas decisões
As árvores de decisão permitem considerar cuidadosamente os resultados e as consequências de diferentes escolhas. Ao explorar todos os cenários possíveis, você pode avaliar qual caminho é mais benéfico antes de decidir.
Desvantagens
Eles são instáveis
Embora as árvores de decisão sejam facilmente atualizáveis e mutáveis, uma leve mudança em certas árvores de decisão pode causar instabilidade. Isto pode levar a mudanças significativas em sua estrutura.
Elas podem ser imprecisas
Um dos riscos inerentes de confiar demais em uma árvore de decisão é que é quase impossível prever o futuro e as consequências das decisões da vida real. Desta forma, as árvores de decisão podem ser um pouco imprecisas.
Cálculos complexos podem não ser adequados
Como as árvores de decisão são diagramas simples e podem ser usadas para cenários complexos, elas podem não ser ideais para cálculos complexos com centenas de variáveis. Elas podem oferecer uma falsa sensação de segurança ao tomar decisões complicadas com grandes ramificações.
Formas e símbolos de diagramas de árvore de decisão
A maioria das árvores de decisão usa um conjunto de formas e símbolos padrão. Assim fica mais fácil criar uma diagrama que será entendido por diferentes grupos. Aqui estão alguns dos símbolos comuns dos diagramas de árvores de decisão.
Nó de decisão (geralmente quadrados)
Os quadrados no diagrama indicam uma decisão que precisa ser tomada
Nós de probabilidade (geralmente círculos)
Um Nó de probabilidade é um símbolo que indica uma decisão com múltiplos resultados incertos
Nós terminais (geralmente triângulos)
Os triângulos no diagrama indicam o resultado
Ramificações (linhas)
Cada ramo na árvore de decisão indica o caminho para um possível resultado ou ação
Diagrama de Ishikawa x árvore de decisão
Embora diagramas de espinha de peixe (ou Ishikawa) sejam semelhantes a árvores de decisão, eles possuem algumas diferenças importantes. Enquanto as árvores de decisão são ferramentas de decisão, os diagramas de espinha de peixe são "ferramentas de causa e efeito". O diagrama de espinha de peixe é usado para identificar defeitos, variações ou sucessos particulares em um processo de negócios. Neste sentido, os diagramas de espinha de peixe olham mais para trás do que para frente, avaliam algum problema ou questão passada. Eles ajudam a detalhar as possíveis causas de raiz de um problema. As árvores de decisão, por outro lado, são mais voltadas para o futuro. Elas tentam prever os resultados e consequências de um processo ou decisão. Embora ambos os diagramas sejam apresentados de forma semelhante, elas representam coisas diferentes.
Diagrama de influência x árvore de decisão
Um diagrama de influência está intimamente relacionado com árvores de decisão, mais ainda do que uma análise de espinha de peixe. A principal diferença entre uma árvore de decisão e um diagrama de influência é que um diagrama de influência mostra as relações condicionais e dependências de diferentes variáveis. Uma árvore de decisão também oferece mais detalhes sobre cada possível escolha e resultado. O número de nós aumenta exponencialmente em uma árvore de decisão, enquanto um diagrama de influência dá uma representação mais compacta das possíveis decisões. Como eles dão mais detalhes, uma árvore de decisão pode se tornar mais complicada e confusa do que um diagrama de influência. Pode-se utilizar um diagrama de influência para resumir as informações mostradas em uma árvore de decisão. Desta forma, os diagramas de influência e as árvores de decisão são técnicas complementares que podem apresentar os mesmos dados.
Pra que servem as árvores de decisão?
A beleza das árvores de decisão é sua flexibilidade e robustez. Isto as torna ferramentas populares em muitos contextos profissionais e pessoais diferentes. Veja aqui como usar as árvores de decisão em diferentes cenários.
Tomada de decisão no dia a dia
Qualquer pessoa pode usar uma árvore de decisão para ajudar a tomar decisões cotidianas. Elas são flexíveis o suficiente para cobrir e exibir decisões complexas ou simples. A criação de uma árvore de decisão é um exercício valioso que encoraja um pensamento profundo e a consideração das consequências com sugestões visuais. Os diagramas podem ser úteis para qualquer pessoa que queira ponderar os efeitos das escolhas e oportunidades que surgem na vida cotidiana.
Avaliando as oportunidades de crescimento dos negócios
As árvores de decisão podem beneficiar as empresas que procuram expandir seus negócios e determinar um plano estratégico de longo prazo. Elas precisam prever os resultados de suas decisões antes de investir tempo e dinheiro em um plano de ação. Parte da gestão de um negócio consiste em assumir riscos calculados e uma árvore de decisão permitirá que você assuma riscos ao mesmo tempo em que é esperto e seguro. Quer isto signifique comprar e vender ações, negociar com investidores ou implementar uma nova campanha de marketing, os empresários devem avaliar cuidadosamente os riscos e oportunidades.
Árvores de decisão no machine learning
As árvores de decisão têm se tornado cada vez mais populares no aprendizado de máquinas (machine learning) porque fornecem uma maneira de apresentar algoritmos com declarações de controle condicional. No machine learning, a análise de decisão é comumente usada na mineração de dados para atingir um determinado objetivo. Árvores de decisão também são utilizadas na aprendizagem supervisionada de máquinas. Esta subcategoria de machine learning é onde a entrada é explicada em detalhes e a saída correspondente é usada como dados de treinamento. Os dados que passam por esta árvore de decisão são continuamente divididos em parâmetros específicos.
Árvores de decisão para classificação de dados
As árvores de decisão são usadas como modelos de classificação e regressão em linguagens de codificação como Python e Javascript. Elas ajudam a decompor um conjunto de dados em subconjuntos menores, facilitando a classificação e organização de longas listas de dados em recipientes separados. Neste contexto, cada ramo da árvore de decisão representa um resultado, e o caminho da folha até a raiz representa regras de classificação. Os profissionais da indústria da tecnologia da informação utilizam árvores de decisão de classificação para agilizar os processos de codificação e economizar tempo.
Como fazer um diagrama de árvore de decisão?
O modelo de árvore de decisão da Miro é uma ferramenta digital fantástica para explorar, planejar e prever os resultados de suas decisões. Se você está começando agora a fazer árvores de decisão, este guia passo-a-passo te ajudará.
1. Defina a questão
Antes de criar sua árvore de decisão, você precisa entender a pergunta que está fazendo. Toda decisão ou escolha que você fizer deve começar com uma pergunta no nó de abertura. Dê uma olhada no exemplo do diagrama simples da árvore de decisão abaixo. A pergunta "Devemos começar esta iniciativa?" inicia o diagrama.
2. Adicione ramos
Uma vez definida sua pergunta e acrescentada ao nó de abertura, é hora de considerar todas as ações possíveis para responder a essa pergunta. Cada possibilidade ou resposta deve ser representada por uma ramificação. O exemplo acima mostra uma pergunta fechada, o que significa que existem apenas duas ramificações iniciais: sim e não.
3. Adicione folhas
Ao final de cada ramo, é preciso acrescentar uma folha/nó. Isto será uma previsão do resultado da ação que você tomou. Faça a si mesmo uma pergunta neste estilo: "O que acontecerá se eu tomar o ramo A?" A resposta a essa pergunta deve ser uma declaração, e você deve adicionar essa declaração à folha no final do ramo. Se a pergunta inicial precisar de várias perguntas para chegar à declaração, você precisará acrescentar mais ramos.
4. Encerre os ramos
Quando seus ramos não tiverem mais perguntas ou ações possíveis, é hora de fechar a árvore de decisão com os nós triangulares finais. A declaração dentro deste nó será o resultado previsto com base no ramo que você decidiu seguir.
Utilize uma árvore de decisão para visualizar resultados diferentes
A ferramenta da Miro para fazer árvores de decisão online e o modelo de árvore de decisão facilita a construção de um diagrama de árvore de decisão em poucos cliques, seja por você ou por sua equipe. Com funcionalidades como post its online, comentários e múltiplas opções de compartilhamento, é fácil envolver vários stakeholders no processo de tomada de decisão.
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