如何利用决策树进行决策分析

1. 如何利用决策树进行决策分析

画决策树的步骤如下：
A、先画一个方框作为出发点，又称决策节点；B、从出发点向右引出若干条直线，这些直线叫做方案枝；C、在每个方案枝的末端画一个圆圈，这个圆圈称为概率分叉点，或自然状态点；D、从自然状态点引出代表各自然状态的分枝，称为概率分枝；E、如果问题只需要一级决策，则概率分枝末端画三角形，表示终点 。     例题）假设有一项工程，施工管理人员需要决定下月是否开工。如果开工后天气好，则可为国家创收4万元，若开工后天气坏，将给国家造成损失1万元，不开工则损失1000元。根据过去的统计资料，下月天气好的概率是0.3,天气坏的概率是0.7。请做出决策。现采用决策树方法进行决策 【解】第一步：将题意表格化

第二步：画决策树图形，根据第一步所列的表格，再绘制决策树，如下图；

2. 决策树分析法是什么？

如下：
决策树分析法是指分析每个决策或事件（即自然状态）时，都引出两个或多个事件和不同的结果，并把这种决策或事件的分支画成图形，这种图形很像一棵树的枝干，故称决策树分析法。选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。
一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。 　决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图。

优点：
1、可以生成可以理解的规则；
2、计算量相对来说不是很大；
3、可以处理连续和种类字段；
4、决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。

3. 如何用决策树法进行决策？

画决策树的步骤如下：
A、先画一个方框作为出发点，又称决策节点；B、从出发点向右引出若干条直线，这些直线叫做方案枝；C、在每个方案枝的末端画一个圆圈，这个圆圈称为概率分叉点，或自然状态点；D、从自然状态点引出代表各自然状态的分枝，称为概率分枝；E、如果问题只需要一级决策，则概率分枝末端画三角形，表示终点 。     例题）假设有一项工程，施工管理人员需要决定下月是否开工。如果开工后天气好，则可为国家创收4万元，若开工后天气坏，将给国家造成损失1万元，不开工则损失1000元。根据过去的统计资料，下月天气好的概率是0.3,天气坏的概率是0.7。请做出决策。现采用决策树方法进行决策 【解】第一步：将题意表格化

第二步：画决策树图形，根据第一步所列的表格，再绘制决策树，如下图；

4. 如何创建用于根本原因分析的决策树？

实践证明，根本原因分析（RCA）是六西格玛管理方法的一项宝贵技能。但是，我们如何使用根本原因分析达到最佳效果？什么工具对这项任务最有帮助呢？这就不得不提“决策树”了。这种方法在原因和结果之间进行分支，以说明选择的结果。
下面是我们关于如何创建决策树作为RCA的一部分的实用指南：
决策树的一个伟大之处在于，它可以让你轻松识别根本原因。他们通过突出每个因素及其原因以及几种可能的纠正措施来工作。
树状图来自于决策树的分支方法。首先，你确定问题（这应该很容易！），然后你需要概述可能的原因和根本原因。这可能比听起来更难，因为问题的原因和根本原因（没错，可能不止一个）并不总是显而易见的。
解决这一问题的一个很好的工具是“5 Whys”，它涉及深入的提问，以找出问题的原因。接下来，你必须根据其余部分中收集的信息来设计纠正措施。例如：如果你的问题是你的车无法启动，原因可能是它没有燃料。造成这种情况的根本原因可能是你忘记给油箱加满油，而纠正措施当然是加油。
使用决策树可以将相当广泛的类别分解为更小的类别，从而在每个步骤中实现更精细的细节级别。通过映射特定任务和场景的精细细节（即，你的汽车无法启动），很容易找到困扰你的任何问题的根本原因，并从理论上提出解决方案。
上面是一个基本的决策树，可以很容易地修改以适应任何情况。您还可以使用决策树来传达其他信息，如潜在风险、缺点和后果。作为一种支持工具，决策树在确定决策结果方面非常有效。
当涉及到RCA时，不要低估决策树等工具的价值。决策树对于完成看似困难的目标和解决最初看起来难以克服的问题非常有用。涉及的关键因素是细节：深入、有组织、全面的数据。亲自尝试一下，看看决策树能为你做些什么。这可能会让你吃惊！

5. 决策树分析法有什么优点？

6. 决策树分析法的利用决策树评价生产方案

决策树是确定生产能力方案的一条简捷的途径。决策树不仅可以帮助人们理解问题，还可以帮助人们解决问题。决策树是一种通过图示罗列解题的有关步骤以及各步骤发生的条件与结果的一种方法。近年来出现的许多专门软件包可以用来建立和分析决策树，利用这些专门软件包，解决问题就变得更为简便了。决策树由决策结点、机会结点与结点间的分枝连线组成。通常，人们用方框表示决策结点，用圆圈表示机会结点，从决策结点引出的分枝连线表示决策者可作出的选择，从机会结点引出的分枝连线表示机会结点所示事件发生的概率。在利用决策树解题时，应从决策树末端起，从后向前，步步推进到决策树的始端。在向前推进的过程中，应在每一阶段计算事件发生的期望值。需特别注意：如果决策树所处理问题的计划期较长，计算时应考虑资金的时间价值。计算完毕后，开始对决策树进行剪枝，在每个决策结点删去除了最高期望值以外的其他所有分枝，最后步步推进到第一个决策结点，这时就找到了问题的最佳方案。下面以南方医院供应公司为例，看一看如何利用决策树作出合适的生产能力计划。南方医院供应公司是一家制造医护人员的工装大褂的公司。该公司正在考虑扩大生产能力。它可以有以下几个选择：1、什么也不做；2、建一个小厂；3、建一个中型厂；4、建一个大厂。新增加的设备将生产一种新型的大褂，目前该产品的潜力或市场还是未知数。如果建一个大厂且市场较好就可实现$100，000的利润。如果市场不好则会导致$90，000的损失。但是，如果市场较好，建中型厂将会获得$ 60,000，小型厂将会获得$40，000，市场不好则建中型厂将会损失$10,000，小型厂将会损失$5，000。当然，还有一个选择就是什么也不干。最近的市场研究表明市场好的概率是0.4，也就是说市场不好的概率是0.6。参下图：在这些数据的基础上，能产生最大的预期货币价值（EMV）的选择就可找到。EMV（建大厂）=（0.4）*($100,000)+(0.6)*(-$90,000)=-$14,000 EMV（中型厂）=(0.4) *($ 600,000))+(0.6)* (-$10,000)=+$18,000 EMV(建小厂)=(0.4)* ($40,000)+(0.6)*(-$5,000)=+$13,000 EMV(不建厂)=$0 　根据EMV标准，南方公司应该建一个中型厂。

7. 决策树分析法有什么优点？

1、决策树分析法能显抄示出决策过程，具体形象袭，便于发现问题。
1、决策树分析法能把风险决策的各个环节联系成一个统一的整百体，有利于决策过程中的思考度，易于比较各种方知案的优劣。
3、决策树分析法既可以进行定性分析，也可以进行定量道计算。

8. 用决策树的方法对案例进行决策。

决策树在文本模式不好画，凑合着看吧！
决策点——新建工厂——@——销路好0.7—— +100-300/10=+70
                       ——销路差0.3—— -20-300/10 =-50
      ——新建小厂——@——销路好0.7—— +140-140/10=+126
                       ——销路差0.3—— +30-140/10 =+16
新建工厂 期望值=0.7*70-50*0.3=34
新建小厂 期望值=0.7*126+0.3*16=93
所以应新建小厂。