Vad är ett beslutsträd?

Introduktion av beslutsträd

Ett beslutsträd är ett visuellt verktyg som hjälper företag och individer att göra val genom att visualisera möjliga resultat och konsekvenser. Genom att skapa ett beslutsträd kan användare väga olika möjligheter mot varandra och kartlägga en väg mot önskat resultat. Beslutsträd hämtar sin inspiration från ett träd. De börjar vanligtvis med en nod från vilken olika grenar växer utåt. Varje gren leder till en annan nod som representerar ett unikt beslut eller tillfälle som härrör från den ursprungliga frågenoden. Grenarna är vanligtvis åtgärden eller svaret på en fråga som (om den besvaras) leder till nästa nod. Detta format låter dig kartlägga hur dina beslut och handlingar leder till olika resultat i framtiden. Beslutsträd är användbara för företag med flera möjligheter. De hjälper företagen att bestämma vilka möjligheter de ska prioritera och vilka de ska lämna bakom sig. Att visualisera resultat av beslut kan hjälpa team att ta välgrundade strategiska beslut, förbättra den långsiktiga planeringen och visualisera långsiktig planering på ett tydligt och koncist sätt. Ett enkelt beslutsträdsdiagram kan också hjälpa dig att ta beslut i vardagen.

Enkelt beslutsträdsdiagram

Låt oss titta på ett exempel på ett enkelt beslutsträdsdiagram för att visa hur det används:

I exemplet ovan börjar beslutsträdet med en nod som frågar användaren: Är jag hungrig? Om svaret är "nej" så följer användaren grenen som leder till beslutsträdets slut. Om användaren inte är hungrig ska hen gå och sova. Om användaren istället svarar "ja" på frågan så hamnar hen på nästa nod med en ny fråga: Har jag 25 dollar? Beroende på svaret finnas andra vägar att ta. Beslutsträd kan växa med allt fler beslutsgrenar, som guidar användarna genom en enkel beslutsövning.

För- och nackdelar med beslutsträd

Liksom alla beslutsdiagram har varje beslutsträd för- och nackdelar, och inte alla verktyg är rätt för jobbet. Här är några fördelar och begränsningar med ett beslutsträd.

Fördelar

Mångsidiga

Beslutsträd är mycket mångsidiga verktyg som både individer, team och företag kan använda. De kan användas för att kartlägga enkla, vardagliga beslut såsom i exemplet ovan. De kan även användas för att visualisera beslut i flera lager, komplexa datamängder och maskininlärningsalgoritmer.

Enkla att tolka

En av de viktigaste fördelarna med beslutsträd är att de är enkla att förstå och analysera. Även om ett beslutsträd visar ett komplicerat beslut gör grafiken och den enkla layouten allt intuitivt och lättförståeligt.

Kan hantera alla typer av data

Beslutsträd kan visa en mängd olika numeriska eller kategoriska data. Detta gör beslutsträd användbara i olika sammanhang, från maskininlärning till mer komplicerat beslutsfattande.

Enkla att redigera och uppdatera

Beslutsträdens beskaffenhet gör att de enkelt kan redigeras och uppdateras, till exempel genom att ännu ett alternativ läggs till i ekvationen. De är dynamiska och kan uppdateras, vilket är avgörande för team som behöver anpassa sig efter förändringar och hålla sig uppdaterade. Med Miros onlineverktyg för beslutsträdkan du enkelt uppdatera valfri datapunkt och redigera ditt diagram för att komma tillbaka på rätt spår.

Hjälper dig att överväga konsekvenserna av dina beslut

Beslutsträd låter dig noggrant överväga resultaten och konsekvenserna av olika val. Genom att utforska alla möjliga scenarier kan du bedöma vilket tillvägagångssätt som är mest fördelaktigt innan du bestämmer dig.

Nackdelar

De är instabila

Även om beslutsträd är enkla att uppdatera och ändra kan en liten förändring i vissa beslutsträd orsaka instabilitet. Detta kan leda till betydande förändringar i deras struktur.

De kan vara felaktiga

En av de inneboende riskerna med att förlita sig för mycket på ett beslutsträd är att det är nästan omöjligt att förutse framtiden och konsekvenserna av verkliga beslut. Beslutsträden kan därför vara något felaktiga.

Komplexa beräkningar kanske inte är lämpliga

Beslutsträd är enkla diagram som kan användas för komplicerade scenarier, men är inte perfekta för komplicerade beräkningar med hundratals variabler. De kan ge en falsk känsla av säkerhet när man ska ta komplicerade beslut med stora konsekvenser.

Beslutsträdets symboler och former

De flesta beslutsträd använder en uppsättning standardformer och symboler. Detta gör det enklare att dela dem mellan olika grupper och för alla att förstå. Här är några av de vanliga beslutsträdsymbolerna:

Beslutsnod (vanligtvis rutor)

Rutorna i diagrammet indikerar ett beslut som måste tas

Chansnoder (vanligtvis cirklar)

En chansnod är en symbol som indikerar ett beslut med flera osäkra utfall

Slutnoder (vanligtvis trianglar)

Trianglarna i diagrammet indikerar resultatet

Grenar (linjer)

Varje gren i beslutsträdet anger vägen till ett möjligt resultat eller en möjlig åtgärd

Fishbone-diagram kontra beslutsträd

Även om fishbone-diagram liknar beslutsträd så finns det några viktiga skillnader. Beslutsträd är beslutsfattande verktyg medan fishbone-diagram är "orsak och verkan-verktyg". Team använder fishbone-diagram för att identifiera defekter, variationer och särskilda framgångar i en affärsprocess. Fishbone-diagram ser därför bakåt mer än framåt. De hjälper till att identifiera de potentiella grundorsakerna till ett problem. Beslutsträd är istället mer framåtblickande. De försöker förutse resultaten och konsekvenserna av en process eller ett beslut. Även om de båda presenteras på samma sätt, representerar de olika saker.

Inflytandediagram kontra beslutsträd

Ett inflytandediagram är nära relaterat till beslutsträd, till och med mer än en fishbone-analys. Den största skillnaden mellan ett beslutsträd och ett inflytandediagram är att ett inflytandediagram visar villkorliga samband och beroenden hos olika variabler. Ett beslutsträd ger även mer information om varje möjligt val och resultat. Antalet noder ökar exponentiellt i ett beslutsträd medan ett inflytandediagram ger en mer kompakt representation av de möjliga besluten. Eftersom det ger större detaljer kan ett beslutsträd bli mer komplicerat och rörigt än ett inflytandediagram. Ett inflytandediagram kan användas för att sammanfatta informationen som visas i ett beslutsträd. På så sätt är inflytandediagram och beslutsträd kompletterande tekniker som kan presentera samma data.

Hur används beslutsträd?

Det fina med beslutsträd är deras flexibilitet och stabilitet. Detta gör dem till populära verktyg inom många olika yrkesmässiga och personliga sammanhang. Så här tillämpar man beslutsträd i ett par olika scenarier:

Vardagligt beslutsfattande

Vem som helst kan använda ett beslutsträd som hjälpmedel när vardagliga beslut ska tas. De är tillräckligt flexibla för att täcka och visa både komplexa och enklare beslut. Att skapa ett beslutsträd är en värdefull övning som uppmuntrar djupt tänkande och övervägande av konsekvenser med visuella ledtrådar. Diagrammen kan vara till hjälp för alla som vill fundera över effekterna av val och möjligheter som uppstår i vardagen.

Bedöma möjligheter för företagstillväxt

Beslutsträd kan gynna företag som vill utöka sin verksamhet och fastställa en långsiktig strategisk plan. Företag behöver förutsäga resultaten av sina beslut innan de investerar tid och pengar i en handlingsplan. En del av att driva ett företag handlar om att ta kalkylerade risker och ett beslutsträd hjälper dig att ta risker och samtidigt förbli kunnig och säker. Oavsett om det handlar om att köpa och sälja aktier, plocka in investerare eller genomföra en ny marknadsföringskampanj måste företagare noggrant bedöma riskerna och möjligheterna.

Beslutsträd i maskininlärning

Beslutsträd har blivit allt mer populära inom maskininlärning eftersom de tillhandahåller ett sätt att presentera algoritmer med villkorliga kontrollsatser. Inom maskininlärning används ofta beslutsanalys i datautvinning för att uppnå ett visst mål. Beslutsträd används även i övervakad maskininlärning. Denna underkategori av maskininlärning är platsen där indata förklaras i detalj och motsvarande utdata används som träningsdata. Data som går igenom detta beslutsträd delas kontinuerligt upp i specifika parametrar.

Beslutsträd för dataklassificering

Beslutsträd används som klassificerings- och regressionsmodeller i kodningsspråk såsom Python och Javascript. De hjälper till att bryta ner en datamängd i mindre delmängder, vilket gör det enklare att sortera och klassificera långa datalistor i separata behållare. I detta sammanhang representerar varje beslutsträdsgren ett resultat och vägen från bladet till roten representerar regler för klassificering. Proffs inom IT-branschen använder klassificeringsbeslutsträd för att effektivisera kodningsprocesser och spara tid.

Så skapar man ett beslutsträd

Miros färdiga mall för beslutsträd är ett fantastiskt digitalt verktyg för att utforska, planera och förutsäga resultat av beslut. Om du inte har arbetat med beslutsträd tidigare så hjälper den här steg-för-steg-guiden dig att skapa ett.

1. Definiera frågan

Innan du skapar ditt beslutsträd måste du förstå frågan du ställer. Varje beslut eller val du gör måste börja med en fråga i öppningsnoden. Ta en titt på det enkla beslutsträdsdiagrammet nedan. Frågan "Ska vi starta detta initiativ?" startar diagrammet.

2. Lägg till grenar

När du har definierat din fråga och lagt till den i öppningsnoden är det dags att överväga alla möjliga åtgärder du kan vidta för att svara på frågan. Varje möjlighet eller svar måste representeras av en gren. Exemplet ovan visar en stängd fråga, vilket betyder att det bara finns två initiala grenar: ja och nej.

3. Lägg till löv

I slutet av varje gren måste du lägga till ett blad/en nod. Detta är en förutsägelse av resultatet av den åtgärd du vidtog. Ställ dig själv en fråga i denna stil: "Vad händer om jag väljer gren A?" Svaret på frågan bör vara ett påstående, som du lägger till på bladet i slutet av grenen. Om öppningsfrågan kräver flera frågor för att komma fram till uttalandet måste du lägga till fler grenar.

4. Kapa grenar

När dina grenar inte har fler frågor eller möjliga åtgärder är det dags att avsluta beslutsträdet med hjälp av de sista triangulära noderna. Uttalandet inom denna nod kommer att vara det förutsagda resultatet baserat på grenen du bestämt dig för att följa.