ไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจ

มาดูตัวอย่างไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจแบบง่าย ๆ เพื่อให้คุณเข้าใจว่าจะใช้งานอย่างไร

เช่นเดียวกับไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจทั้งหมด ซึ่งแต่ละเครื่องมือจะมีทั้งข้อดีและข้อเสีย และไม่ใช่ทุกเครื่องมือที่เหมาะกับงานนั้น ๆ ต่อไปนี้เป็นประโยชน์และข้อจำกัดบางประการของการใช้ไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจ

ไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจเป็นเครื่องมืออเนกประสงค์ที่บุคคล ทีม หรือบริษัทสามารถใช้งานได้ คุณสามารถใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อวางแผนการตัดสินใจในชีวิตประจำวันอย่างง่าย ๆ ดังตัวอย่างด้านบน หรือคุณสามารถใช้เพื่อแสดงภาพการตัดสินใจแบบหลายชั้น ชุดข้อมูลที่ซับซ้อน และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง

ข้อดีที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของไดอะแกรมการตัดสินใจคือง่ายต่อการเข้าใจและการวิเคราะห์ แม้ว่าไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจจะแสดงถึงการตัดสินใจที่ซับซ้อน แต่เค้าโครงกราฟิกที่เรียบง่ายทำให้สมาชิกในทีมทุกคนอ่านได้ง่าย

ไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจสามารถแสดงข้อมูลตัวเลขหรือหมวดหมู่ได้หลากหลาย สิ่งนี้ทำให้ไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจมีประโยชน์ในบริบทต่าง ๆ ตั้งแต่การเรียนรู้ของเครื่องไปจนถึงการตัดสินใจที่ซับซ้อน

ลักษณะของไดอะแกรมต้นการตัดสินใจจะต้องสามารถแก้ไขและปรับปรุงได้อย่างง่ายดาย ตัวอย่างเช่น หากมีการใส่ตัวเลือกเพิ่มเติมลงในสมการ เป็นต้น เป็นเครื่องมือแบบไดนามิกแทนที่จะเป็นเครื่องมือคงที่ซึ่งคุณสามารถอัปเดตได้ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับทีมที่ต้องปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงและติดตามข่าวสารล่าสุดอยู่เสมอ ด้วยเครื่องมือสร้างไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจออนไลน์ของ Miro จะทำให้คุณสามารถอัปเดตจุดข้อมูลและแก้ไขไดอะแกรมของคุณเพื่อกลับสู่เส้นทางได้อย่างง่ายดาย

ไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจช่วยให้คุณสามารถพิจารณาผลลัพธ์และผลของทางเลือกต่าง ๆ อย่างรอบคอบ ด้วยการสำรวจสถานการณ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมด คุณจะสามารถประเมินแนวทางการดำเนินการที่เป็นประโยชน์มากที่สุดก่อนตัดสินใจ

แม้ว่าไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจจะอัปเดตและเปลี่ยนแปลงได้ง่าย แต่การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจบางอย่างอาจทำให้เกิดความไม่เสถียรได้ ซึ่งสามารถนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในโครงสร้าง

ความเสี่ยงตามธรรมชาติประการหนึ่งของการพึ่งพาไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจมากเกินไปคือแทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะทำนายอนาคตและผลที่ตามมาของการตัดสินใจในชีวิตจริง ด้วยวิธีนี้ ไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจอาจมีความคลาดเคลื่อนเล็กน้อย

เนื่องจากไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจเป็นไดอะแกรมที่เรียบง่ายและสามารถใช้กับสถานการณ์ที่ซับซ้อนได้ จึงอาจไม่เหมาะสำหรับการคำนวณที่ซับซ้อนซึ่งมีตัวแปรหลายร้อยตัว ไดอะแกรมนี้อาจทำให้มีความรู้สึกปลอดภัยแบบผิด ๆ เมื่อทำการตัดสินใจที่ซับซ้อนด้วยการแตกกิ่งที่สำคัญ

แผนผังต้นไม้การตัดสินใจส่วนใหญ่ใช้ชุดของรูปทรงและสัญลักษณ์มาตรฐาน ซึ่งทำให้ง่ายต่อการแชร์ระหว่างกลุ่มต่าง ๆ และเพื่อให้ทุกคนมีความเข้าใจ ต่อไปนี้เป็นสัญลักษณ์ไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจทั่วไปบางส่วน

สี่เหลี่ยมจัตุรัสในไดอะแกรมจะระบุถึงการตัดสินใจที่ต้องทำ

โหนดโอกาสเป็นสัญลักษณ์ที่บ่งบอกถึงการตัดสินใจที่มีผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอนหลายรายการ

สามเหลี่ยมในไดอะแกรมจะระบุถึงผลลัพธ์

แต่ละกิ่งในไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจจะบ่งชี้เส้นทางไปสู่ผลลัพธ์หรือการกระทำที่เป็นไปได้

แม้ว่า ไดอะแกรมก้างปลา จะคล้ายกับไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจ แต่ก็มีข้อแตกต่างที่สำคัญบางประการ ในขณะที่ไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจเป็นเครื่องมือในการตัดสินใจ แต่ไดอะแกรมก้างปลาเป็น "เครื่องมือแสดงเหตุและผล" ทีมจะใช้ไดอะแกรมก้างปลาเพื่อระบุข้อบกพร่อง การเปลี่ยนแปลง หรือความสำเร็จที่เฉพาะเจาะจงในกระบวนการทางธุรกิจ ในแง่นี้ ไดอะแกรมก้างปลาจะมองย้อนกลับไปในอดีตมากกว่าการมองไปข้างหน้า ไดอะแกรมทั้งสองนี้จะช่วยเจาะลึกถึงสาเหตุที่เป็นไปได้ของปัญหา แต่ในทางกลับกัน ไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจจะมีลักษณะเป็นการคาดการณ์ล่วงหน้า ทั้งสองไดอะแกรมจะพยายามทำนายผลลัพธ์และผลของกระบวนการหรือการตัดสินใจ แม้ว่าไดอะแกรมทั้งคู่จะถูกนำเสนอในทำนองเดียวกัน แต่ก็เป็นตัวแทนของสิ่งที่แตกต่างกัน

ไดอะแกรมอิทธิพลมีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจ มากยิ่งกว่าการวิเคราะห์แบบก้างปลา ความแตกต่างหลักระหว่างไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจและไดอะแกรมอิทธิพลคือ ไดอะแกรมอิทธิพลจะแสดงความสัมพันธ์แบบมีเงื่อนไขและการพึ่งพาของตัวแปรต่าง ๆ และไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจยังให้รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเลือกและผลลัพธ์ที่เป็นไปได้แต่ละรายการ จำนวนโหนดจะเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณในไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจ ในขณะที่ไดอะแกรมอิทธิพลจะแสดงการตัดสินใจที่เป็นไปได้อย่างกระชับมากขึ้น ไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจอาจมีความซับซ้อนและยุ่งเหยิงมากกว่าไดอะแกรมอิทธิพลเนื่องจากมีการให้รายละเอียดมากกว่า ดังนั้นคุณสามารถใช้ไดอะแกรมอิทธิพลเพื่อสรุปข้อมูลที่แสดงในไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจ ด้วยวิธีนี้ ไดอะแกรมอิทธิพลและไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจจึงเป็นเทคนิคเสริมที่สามารถนำเสนอข้อมูลเดียวกันได้

ข้อดีของไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจ คือมีความยืดหยุ่นและความทนทาน สิ่งนี้ทำให้ไดอะแกรมนี้เป็นเครื่องมือยอดนิยมในบริบททางอาชีพและส่วนบุคคลที่แตกต่างกัน ต่อไปนี้คือวิธีการใช้ไดอะแกรมการตัดสินใจในสถานการณ์ต่าง ๆ สองสามสถานการณ์

ทุกคนสามารถใช้ไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจเพื่อช่วยในการตัดสินใจในชีวิตประจำวันได้ มีความยืดหยุ่นเพียงพอที่จะครอบคลุมและแสดงการตัดสินใจที่ซับซ้อนหรือตรงไปตรงมา การสร้างไดอะแกรมการตัดสินใจเป็นแบบฝึกหัดที่มีคุณค่าซึ่งส่งเสริมการคิดอย่างลึกซึ้งและการพิจารณาผลที่ตามมาด้วยตัวชี้นำที่มองเห็นได้ ไดอะแกรมจะเป็นประโยชน์กับทุกคนที่ต้องการไตร่ตรองถึงผลกระทบของการเลือกและโอกาสที่เกิดขึ้นในชีวิตประจำวัน

ไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจจะเป็นประโยชน์ต่อบริษัทที่ต้องการขยายธุรกิจและกำหนดแผนกลยุทธ์ระยะยาว พวกเขาจำเป็นต้องคาดการณ์ผลลัพธ์ของการตัดสินใจก่อนที่จะลงทุนเวลาและเงินในแผนปฏิบัติการ ส่วนหนึ่งของการดำเนินธุรกิจนั้นเกี่ยวกับการคำนวณความเสี่ยง และโครงสร้างการตัดสินใจจะช่วยให้คุณรับความเสี่ยงได้ในพร้อมกับมีความเข้าใจและความปลอดภัย ไม่ว่าจะหมายถึงการซื้อและขายหุ้น การรับนักลงทุน หรือการใช้แคมเปญการตลาดใหม่ เจ้าของธุรกิจจะต้องระมัดระวัง ประเมินความเสี่ยงและโอกาส

ไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจได้รับความนิยมมากขึ้นในการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากเป็นวิธีการนำเสนออัลกอริทึมด้วยข้อความควบคุมแบบมีเงื่อนไข ในแมชชีนเลิร์นนิง การวิเคราะห์การตัดสินใจมักใช้ในการขุดข้อมูลเพื่อบรรลุเป้าหมายเฉพาะ ไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจยังใช้ในแมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแล หมวดหมู่ย่อยของแมชชีนเลิร์นนิงนี้คือที่ที่มีการอธิบายอินพุตโดยละเอียด และเอาต์พุตที่เกี่ยวข้องจะถูกใช้เป็นข้อมูลการฝึกอบรม ข้อมูลที่ไหลผ่านไดอะแกรมการตัดสินใจนี้จะถูกแบ่งออกเป็นพารามิเตอร์เฉพาะอย่างต่อเนื่อง

ไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจถูกใช้เป็นแบบจำลองการจัดประเภทและการถดถอยในภาษาเขียนโค้ด เช่น Python และ Javascript โดยจะช่วยแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นส่วนย่อยที่เล็กลง ทำให้ง่ายต่อการจัดเรียงและจัดประเภทรายการข้อมูลที่ยาวลงในคอนเทนเนอร์ที่แยกจากกัน ในบริบทนี้ ไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจแต่ละกิ่งจะแสดงถึงผลลัพธ์ และเส้นทางจากใบไปยังรากจะแสดงถึงกฎสำหรับการจัดประเภท ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีสารสนเทศจะใช้ไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจในการจัดประเภทเพื่อปรับปรุงกระบวนการเข้ารหัสและช่วยประหยัดเวลา

เทมเพลตต้นไม้การตัดสินใจสำเร็จรูป ของ Miro เป็นเครื่องมือดิจิทัลที่ยอดเยี่ยมในการสำรวจ วางแผน และคาดการณ์ผลลัพธ์ของการตัดสินใจของคุณ หากคุณยังใหม่กับไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจ คำแนะนำแบบทีละขั้นตอนนี้จะช่วยให้คุณสร้างไดอะแกรมได้

ก่อนสร้างไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจ คุณต้องเข้าใจคำถามที่คุณกำลังถาม ทุกการตัดสินใจหรือการเลือกของคุณต้องเริ่มต้นด้วยคำถามในโหนดเปิด ลองดูตัวอย่างไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจอย่างง่ายด้านล่าง คำถามว่า “เราควรเริ่มต้นความคิดริเริ่มนี้หรือไม่” จะเริ่มต้นไดอะแกรม

เมื่อคุณกำหนดคำถามและเพิ่มไปยังโหนดเปิดแล้ว ก็ถึงเวลาพิจารณาการดำเนินการที่เป็นไปได้ทั้งหมดเพื่อตอบคำถามนั้น ความเป็นไปได้หรือคำตอบแต่ละรายการต้องแสดงตามกิ่งของคำถาม ตัวอย่างด้านบนจะแสดงคำถามที่ปิด ซึ่งหมายความว่ามีกิ่งเริ่มต้นเพียงสองกิ่ง คือ ใช่และไม่ใช่

ในส่วนท้ายของแต่ละกิ่ง คุณต้องเพิ่ม ใบ/โหนด ซึ่งจะเป็นการทำนายผลของการกระทำที่คุณได้ทำไป ถามคำถามตัวเองในรูปแบบนี้: “จะเกิดอะไรขึ้นถ้าฉันใช้กิ่ง A” คำตอบสำหรับคำถามนั้นควรเป็นข้อความ และคุณควรเพิ่มข้อความนั้นลงในใบไม้ที่อยู่ปลายกิ่ง หากคำถามเปิดต้องใช้คำถามหลายข้อในการเข้าถึงคำชี้แจง คุณจะต้องใส่กิ่งเพิ่มเติม

เมื่อกิ่งของคุณไม่มีคำถามหรือการกระทำที่เป็นไปได้อีกต่อไป ก็ถึงเวลาที่คุณจะปิดโครงสร้างการตัดสินใจด้วยโหนดสามเหลี่ยมสุดท้าย ข้อความภายในโหนดนี้จะเป็นผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้ตามกิ่งที่คุณตัดสินใจติดตาม