决策方法决策树法
第四节决策树方法
第四节决策树方法第四节决策树方法一决策树结构利用决策树形图进行决策分析的方法称为决策树分析法。
当决策涉及多方案选择时，借助由若干节点和分支构成的树状图形，可形象地将各种可供选择的方案、可能出现的状态及其概率，以及各方案在不同状态下的条件结果值简明地绘制在一张图标上，以便讨论研究。
决策树形图的优点在于系统地、连贯地考虑各方案之间的联系，整个决策分析过程直观易懂、清晰明了。
决策树形图可分为单阶段决策树和多阶段决策树。
单阶段决策树是指决策问题只需进行一次决策活动，便可以选出理想的方案。
单阶段决策树一般只有一个决策节点。
如果所需决策的问题比较复杂，通过一次决策不能解决，而是要通过一系列相互联系的决策才能选出最满意方案，这种决策就称为多阶段决策。
多阶段决策的目标是使各次决策的整体效果达到最优。
决策树分析法是进行风险型决策分析的重要方法之一。
该方法将决策分析过程以图解方式表达整个决策的层次、阶段及其相应决策依据，具有层次清晰、计算方便等特点，因而在决策活动中被广泛运用。
决策树基本模型决策树又称决策图，是以方框和圆圈及节点，并由直线连接而形成的一种像树枝形状的结构图。
单阶段决策树如图所示：决策树所用图解符号及结构：（1）决策点：它是以方框表示的节点。
一般决策点位于决策树的最左端，即决策树的起点位置，但如果所作的决策属于多阶决策，则决策树图形的中间可以有多个决策点方框，以决策树“根”部的决策点为最终决策方案。
（2）方案枝：它是由决策点起自左而右画出的若干条直线，每条直线表示一个备选方案。
方案枝表示解决问题的途径，通常是两枝或两枝以上。
（3）状态节点：在每个方案枝的末端画上一个“○”并注上代号叫做状态节点。
状态节点是决策分枝的终点，也是表示一个备选方案可能遇到的自然状态的起点。
其上方的数字表示该方案的期望损益值。
（4）概率枝：从状态节点引出的若干条直线叫概率枝，每条直线代表一种自然状态及其可能出现的概率（每条分枝上面注明自然状态及其概率）。
决策树分析方法
客户流失的预测
总结词
采用决策树分析方法对客户流失进行预测，帮助企业了解可能导致客户流失的关键因素，从而制定相应的客户 保持策略。
详细描述
通过对企业历史数据的深入挖掘和分析，利用决策树算法构建一个客户流失预测模型。该模型可以识别出那些 具有较高流失风险的客户，并为企业提供相应的解决策略，如针对这些客户提供更加个性化的服务和优惠，加 强客户关系维护等。
集成学习方法
深度学习
将决策树与其他机器学习方法集成，如随机 森林、梯度提升等，可以提高预测性能和可 解释性。
利用深度学习技术改进决策树的训练和优化 过程，提高模型的表示能力和预测精度。
特征选择和表示学习
可解释性和透明度
发展更有效的特征选择和表示学习方法，以 更好地捕捉数据中的复杂模式和关系。
研究提高决策树可解释性的方法，如决策树 剪枝、可视化技术等，以满足用户对模型透 明度的需求。
决策树在回归问题中的应用
适用场景
决策树在回归问题中也有广泛应用，如预测房屋售价、股票价格等连续值。
实例
在预测房屋售价场景中，决策树可以通过对房屋属性进行划分，并赋予各个属性 不同的权重，最终得出房屋售价的预测值。
决策树在时间序列预测中的应用
适用场景
决策树可以应用于时间序列预测问题中，如股票价格、气候 预测等。
决策树的计算过程
数据准备
收集和准备需要分析的数据集 ，对数据进行清洗、预处理和 规范化等操作，使其符合决策
树算法的要求。
特征选择
选择与目标变量相关性较高的 特征作为节点，并计算每个特 征的信息增益、基尼指数等指 标，为决策树的建立提供依据
。
树的建立
根据选择出的特征，从根节点 开始，按照一定的顺序将数据 集划分成若干个子集，然后为 每个子集生成新的分支，如此 递归地构建出整个决策树。
管理学决策树方法
管理学决策树方法一、决策树方法的基本概念。
1.1 啥是决策树呢？简单来说，这就像是咱们在森林里找路一样。
决策树是一种树形结构，它有一个根节点，就像大树的根，从这个根节点开始，会分出好多枝干，这些枝干就是不同的决策选项。
比如说，一个企业要决定是否推出一款新产品，这就是根节点的决策。
1.2 然后每个枝干又会根据不同的情况继续分叉。
就好比这新产品推向市场，可能会遇到市场反应好和市场反应不好这两种大的情况，这就像是枝干又分叉了。
这每一个分叉点都代表着一个事件或者决策的不同结果。
二、决策树方法在管理学中的重要性。
2.1 在管理里啊，决策树可太有用了。
就像那句老话说的“三思而后行”，决策树就是帮咱们管理者好好思考的工具。
它能把复杂的决策过程清晰地展现出来。
比如说，一个公司要扩大业务，是选择开拓新市场呢，还是在现有市场深耕呢？这时候决策树就能列出各种可能的结果。
如果开拓新市场，可能会面临新的竞争对手，就像进入了一片未知的丛林，充满了风险；如果在现有市场深耕，可能会面临市场饱和的问题，就像在一块已经耕种很久的土地上，肥力可能不足了。
2.2 决策树还能让咱们量化风险。
咱们不能总是靠感觉来做决策啊，那可就成了“盲人摸象”了。
通过决策树，我们可以给不同的结果赋予概率，就像给每个岔路标上成功或者失败的可能性。
这样管理者就能清楚地看到每个决策背后的风险和收益。
比如说，一个项目有60%的成功概率，但是成功后的收益很大；另一个项目有80%的成功概率，但是收益比较小。
这时候决策树就能帮我们权衡利弊。
2.3 而且啊，决策树有助于团队沟通。
大家都能看着这个树形结构，一目了然。
就像大家一起看一张地图一样，都清楚要往哪里走。
团队成员可以针对决策树上的每个节点、每个分支进行讨论。
这样就不会出现“各说各话”的情况，大家都在同一个框架下思考问题。
三、如何构建决策树。
3.1 首先要确定决策的目标。
这就像确定大树的根一样重要。
比如说，我们的目标是提高公司的利润，那所有的决策分支都要围绕这个目标来展开。
风险型决策方法决策树方法
3
• 计算完毕后，开始对决策树进行剪枝， 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， 外的其他所有分枝，最后步步推进到第 一个决策结点， 一个决策结点，这时就找到了问题的最 佳方案 • 方案的舍弃叫做修枝，被舍弃的方案用 方案的舍弃叫做修枝， “≠”的记号来表示，最后的决策点留 ”的记号来表示， 下一条树枝，即为最优方案。 下一条树枝，即为最优方案。
1
状态节点 2 方案分枝
概率分枝 4 概率分枝 5
结果节点
结果节点
1 方案分枝 决策结点 3 概率分枝 状态节点 7 结果节点 概率分枝 6 结果节点
2
• 应用决策树来作决策的过程，是从右向 应用决策树来作决策的过程， 逐步后退进行分析。 左逐步后退进行分析。根据右端的损益 值和概率枝的概率，计算出期望值 期望值的大 值和概率枝的概率，计算出期望值的大 确定方案的期望结果， 小，确定方案的期望结果，然后根据不 同方案的期望结果作出选择。 同方案的期望结果作出选择。
补充： 补充： 风险型决策方法——决策树方法 风险型决策方法 决策树方法
• 风险决策问题的直观表示方法的图示法。因为图的形状 风险决策问题的直观表示方法的图示法。 像树，所以被称为决策树。 像树，所以被称为决策树。 • 决策树的结构如下图所示。图中的方块代表决策节点， 决策树的结构如下图所示。图中的方块代表决策节点， 的结构如下图所示 从它引出的分枝叫方案分枝。每条分枝代表一个方案， 从它引出的分枝叫方案分枝。每条分枝代表一个方案， 分枝数就是可能的相当方案数。圆圈代表方案的节点， 分枝数就是可能的相当方案数。圆圈代表方案的节点， 从它引出的概率分枝，每条概率分枝上标明了自然状态 从它引出的概率分枝， 及其发生的概率。 及其发生的概率。概率分枝数反映了该方案面对的可能 的状态数。末端的三角形叫结果点， 的状态数。末端的三角形叫结果点，注有各方案在相应 状态下的结果值。 状态下的结果值。
五个有效的决策方法
五个有效的决策方法决策是人们在面临选择时做出判断和决策的过程，它在我们的日常生活中扮演着至关重要的角色。
无论是个人生活还是工作环境，我们都需要不断做出决策来应对各种挑战和问题。
然而，面对众多的选择，我们有时会感到困惑和不确定。
为了帮助我们做出更加明智和有效的决策，以下是五个有效的决策方法。
方法一：SWOT分析SWOT分析是一种常用的决策分析工具，可以帮助我们评估一个决策的优势、劣势、机会和威胁。
这个方法通过系统性地考虑内部和外部因素，帮助我们了解我们所处的环境和资源，并评估潜在的风险和机遇。
通过SWOT分析，我们可以更好地了解我们自己的优势和劣势，找到最适合我们的选择。
方法二：决策树决策树是一种图形化的工具，可以帮助我们在决策过程中有条不紊地考虑各种可能的选择和结果。
它通过将不同的决策和结果组织成一个树状结构，使我们可以清楚地看到每个决策的潜在后果。
通过逐步分析每个决策点和可能的结果，我们可以更好地预测和评估可能的风险和收益，从而做出更加明智和理性的决策。
方法三：利弊权衡利弊权衡是一种常用的决策方法，它通过比较不同选择的利弊，从而确定最佳的决策方案。
在利弊权衡中，我们需要明确每个选择的优点和缺点，并考虑它们对我们的目标和长期利益的影响。
通过仔细分析和评估每个选择的优缺点，我们可以找到最适合我们的选择，并做出明智的决策。
方法四：决策矩阵决策矩阵是一种结构化的决策方法，可以帮助我们系统地评估不同选择的重要因素和权重。
在决策矩阵中，我们列出所有可能的选项，并对每个选项进行评分和排名。
通过考虑每个因素的重要性和权重，我们可以计算出每个选择的总得分，并据此做出决策。
决策矩阵可以帮助我们将复杂的决策问题简化为可管理的部分，从而更好地理解和评估不同的选择。
方法五：经验法则经验法则是一种基于我们过去经验和直觉的决策方法。
虽然它可能缺乏科学性和精确性，但对于一些简单和日常的决策问题，它可以提供快速和有效的解决方案。
五种有效的决策方法
五种有效的决策方法在工作和生活中，我们常常需要做出各种决策，而决策的质量往往决定了我们的成功与否。
然而，面对众多的选择，我们有时候会感到困惑和犹豫。
为了帮助我们做出更有效的决策，以下将介绍五种有效的决策方法。
一、目标导向决策（Goal-Oriented Decision-Making）目标导向决策是一种常用的方法，它强调将决策过程与目标对齐。
首先，我们需要明确决策的目标是什么，将注意力集中在实现这个目标上。
其次，我们需要搜集必要的信息，并经过分析和评估，找到最符合目标的方案。
最后，我们需要实施并监控选择的方案，确保我们朝着目标迈进。
二、RACI矩阵决策（RACI Matrix Decision-Making）RACI矩阵是一种常用的决策工具，用于明确各个决策参与者的角色和责任。
在这种决策方法中，R代表“负责”（Responsible），A代表“批准”（Accountable），C代表“协调”（Consulted），I代表“知情”（Informed）。
通过使用RACI矩阵，我们可以清楚地定义每个角色的任务和权力，确保决策过程有效和高效。
三、SWOT分析决策（SWOT Analysis Decision-Making）SWOT分析是一种常用的决策工具，用于评估一个决策方案的优势、劣势、机会和威胁。
通过分析内部优势和劣势以及外部机会和威胁，我们可以更好地了解决策方案的潜在风险和契机。
基于SWOT分析的结果，我们可以做出更明智的决策，并采取相应的措施来提高成功的可能性。
四、决策树分析（Decision Tree Analysis）决策树是一种图形化的决策工具，可以帮助我们理清复杂的决策流程和不同选择之间的关系。
通过将决策过程分解为一系列的问题和可能的结果，我们可以更清楚地看到每个选择的后果和风险。
决策树分析可以帮助我们系统地思考并选择最佳的决策路径。
五、多因素决策分析（Multi-Criteria Decision Analysis）多因素决策分析是一种综合性的决策方法，可以将多个因素纳入考虑，评估不同方案的综合性能。
领导者的决策技巧六个实用方法
领导者的决策技巧六个实用方法领导者在组织中扮演着关键的角色，他们需要在各种情况下做出明智的决策。
一个优秀的领导者需要具备一定的决策技巧，以确保组织的顺利运转和持续发展。
本文将介绍六个实用的决策方法，帮助领导者做出明智的决策。
1. 分析决策方法分析决策方法是一种结构化的方法，领导者在做决策之前需要收集相关的信息并对其进行分析。
在这个过程中，领导者需要明确问题的本质、目标和约束条件，并对可能的解决方案进行评估和比较。
通过系统地分析数据和信息，领导者能够更好地了解局势，作出准确的决策。
2. 直觉决策方法直觉决策方法是基于领导者的经验和直觉进行决策的方式。
在某些情况下，领导者可能无法收集到足够的信息或没有足够的时间来进行详尽的分析。
这时候，领导者需要依靠自己的直觉和经验做出决策。
虽然直觉决策方法相对主观，但在特定情况下，它可以帮助领导者作出快速而准确的决策。
3. 团队决策方法团队决策方法是一种将多个人的意见和建议纳入决策过程的方式。
领导者可以召集团队成员，共同讨论和分析问题，并通过集思广益来找到最佳解决方案。
团队决策方法能够充分发挥团队成员的专业知识和经验，提高决策的质量和可行性。
4. 决策树方法决策树方法是一种图形化的分析工具，可用于制定决策的流程和步骤。
领导者可以通过绘制决策树，将问题分解成一系列的选择和结果，并明确每个选择的潜在风险和收益。
决策树方法可以帮助领导者系统地分析和比较不同的决策选项，找到最佳方案。
5. 风险管理方法领导者在做决策时需要考虑潜在的风险和不确定性。
风险管理方法是一种通过识别和评估潜在风险，并采取相应措施来降低或避免风险的方法。
领导者可以利用风险管理方法对决策方案进行全面的风险评估，以保证组织在面对挑战和不确定性时能够做出明智的决策。
6. 后评价方法后评价方法是一种在决策实施后对其结果进行评估和反思的方式。
领导者可以通过观察和分析决策的结果，总结经验教训，并对今后的决策做出调整和改进。
决策树分析方法
遗传算法
通过遗传算法对决策树进行优化，将决策树的每个节 点视为一个个体，利用遗传算法中的交叉、变异等操 作对个体进行优化，以得到最优的决策树。
05
决策树分析方法的实践案 例
案例一：投资决策分析
总结词
决策树分析方法在投资决策分析中应用广泛 ，帮助投资者对投资项目进行风险评估和决 策。
详细描述
通过构建决策树模型，对投资项目的各种可 能结果和对应的概率进行评估，同时考虑各 种因素对项目的影响，为投资者提供更加全
利用贝叶斯定理对决策树进行优化， 通过对每个节点的样本数据应用贝叶 斯定理，计算出每个节点的最优决策 类别。
最大似然估计
利用最大似然估计对决策树进行优化 ，假设每个样本的类别概率是独立的 ，通过计算每个节点的最大似然估计 值来确定最优决策类别。
模拟优化法
蒙特卡洛模拟
通过蒙特卡洛模拟方法对决策树进行优化，对每个节 点的样本数据进行随机抽样，模拟出每个节点的最优 决策类别。
不确定型决策分析
总结词
决策树分析方法在不确定型决策中具有重要 价值，能够帮助决策者对不确定的信息和数 据进行处理和分析，提高决策的准确性和可 靠性。
详细描述
在不确定型决策中，决策树分析方法可以用 于处理不确定的信息和数据，包括概率、模 糊性、随机性等。通过对不确定的信息和数 据进行定性和定量分析，决策树分析方法能 够提供更准确的决策依据，减少决策的不确 定性和不可靠性。
缺点
决策树也存在一些缺点。首先，它对数据的要求较高，需要全面、准确的数据来进行决策分析。其次 ，决策树的分支容易变得复杂，导致决策者难以理解和掌握所有的分支情况。最后，决策树可能存在 主观性较强的问题，因为不同的人对同一问题的看法和解释可能存在差异。
风险决策方法：决策树法
天气好0.6 2200 出海
5000 -2000 -1000 -1000
B
天气坏0.4 天气好0.6 天气坏0.4
A
-1000 不出海 C
比较这两个期望值，显然出海收 益的数学期望值大。从而剪去不出海 决策枝，而选择出海作为最终决策， 其效益期望值为2200元。
小结：用决策树方法建立风险
决策问题的数学模型。
风险决策方法 ——之决策树法
主讲人：数学系 王玉梅
准则 ——采用的比较多的准则是 期望效益值准则，即根据每个方 案的数学期望值做出判断。
方法——利用树形图法表示决策过 程称为决策树法，它具有直观简便 的特点，下面将充分使用这种方法。
例 ：某渔船要对下个月是否出海打渔作 出决策。如果出海后是好天气，可获收 益5000元；若出海后天气变坏，将损失 2000元；若不出海，无论天气好坏都要 承担1000元损失费。根据预测下月好天 气的概率为0.6，天气变坏的概率为0.4，
应如何选择最佳方案？
决策树的画法
策略 分枝
B
状态 结点
概率分枝 益损值
A
决策 结点
C
决策树的画法
天气好0.6
出海 5000 -2000 -1000 -1000
B
天气坏0.4 天气好0.6
A
不出海
C
天气坏0.4
注意：决策树是从左向右画，在画 的过程中同时将各种已知数据标于相应 位置上。
决策树的画法
天气好0.6
出海 5000 -2000 -1000 -1000
B
Байду номын сангаас
天气坏0.4 天气好0.6
A
不出海
C
天气坏0.4
确定权重的方法
确定权重的方法在进行数据分析和建模的过程中，确定特征的权重是非常重要的一步。
特征的权重可以帮助我们理解特征对于模型预测的贡献程度，进而可以进行特征选择或者模型优化。
本文将介绍几种常用的确定权重的方法，帮助大家更好地理解和应用。
一、相关系数法。
相关系数法是一种常见的确定特征权重的方法。
它通过计算特征与目标变量之间的相关系数来确定特征的重要性。
相关系数的绝对值越大，表示特征对目标变量的影响越大。
在实际应用中，我们可以使用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数或者肯德尔相关系数来进行计算。
相关系数法的优点是简单易懂，但是它只能捕捉线性关系，无法发现非线性关系。
二、决策树法。
决策树法是一种基于树形结构的机器学习算法，可以用来确定特征的重要性。
在决策树算法中，我们可以通过计算特征在决策树中的节点分裂次数或者信息增益来确定特征的重要性。
通常情况下，分裂次数越多或者信息增益越大的特征，其重要性越高。
决策树法的优点是可以发现非线性关系，但是对于高维数据和噪声数据比较敏感。
三、模型权重法。
模型权重法是一种基于模型参数的确定特征权重的方法。
在训练好的模型中，我们可以通过查看特征对应的权重或者系数来确定特征的重要性。
例如，在线性回归模型中，特征的系数大小可以反映其重要性；在逻辑回归模型中，特征的权重可以表示其对于分类的贡献程度。
模型权重法的优点是可以直接捕捉模型的预测能力，但是需要先训练好模型，计算成本较高。
四、特征选择法。
特征选择法是一种基于特征选择算法的确定特征权重的方法。
特征选择算法可以通过计算特征的得分或者重要性来确定特征的权重。
常见的特征选择算法包括方差选择法、互信息法、基于模型的选择法等。
特征选择法的优点是可以综合考虑特征之间的相关性，但是需要根据具体问题选择合适的特征选择算法。
总结。
确定特征的权重是数据分析和建模过程中非常重要的一步。
本文介绍了几种常用的确定权重的方法，包括相关系数法、决策树法、模型权重法和特征选择法。
决策方法决策树法
决策方法决策树法
决策树（Decision Trees）是一种根据特征属性对数据进行分类，从
而对不同状况采取不同行动的数据处理方法。
它是一种直观、可理解的、
可视化的定量分析技术，能够帮助用户探索、分析、推导可能的影响因素，以及识别和选择出最佳策略，以达到工作目的。
决策树有以下一些优点：
1.易于理解和实施。
决策树使用树状结构来表示不同的决策，可以直
观地展示出决策过程是如何进行的，也对用户比较容易理解和实施。
2.结果可解释。
决策树虽然能够用于预测数据，但是它也可以帮助用
户解释数据，同时也能够让用户分析和预测出不同的结果。
3.更容易检测数据异常。
决策树能够帮助用户检测到数据中出现的异常，并且在发现异常数据时能够提出警告。
4.更容易提高预测的准确性。
由于决策树能够用于预测，如果用户有
一定的能力，就可以通过修改决策树的结构来提高它产生的预测结果的准
确性。
5.更容易识别复杂的模式。
决策树可以帮助用户从复杂的模式中识别
出有用的信息。
尽管决策树有很多优点，但它也有一些缺点。
它的主要缺点是它容易
出现过拟合，也就是说它可以设置太复杂的模型，使得模型对训练数据的
效果很好，但是对新数据的拟合效果很差。
定量决策方法——决策树法.pptx
0.3、0.5、0.2。表1给出了各种市场需求状况下每一个方案的效益值。试问该企业究竟应
该选择哪一种方案？
表1 某企业在采用不同方案产生某种新产品的效益值
自然状态
高需求
中需求
方案
效益值 概 率
0.3
0.5
方案一：改进生产线
200
100
方案二：引进生产线
220
120
方案三：协作生产线
180
100
单位：万元
低需求 0.2 20 60 80
04 习题练习
解题步骤：1.绘制决策树
114 1
138
138方案二Βιβλιοθήκη Ⅰ2120 3
高需求（0.3） 200
中需求（0.5）
100
低需求（0.2） 20
高需求（0.3） 220
中需求（0.5） 120
低需求（0.2） 60
高需求（0.3） 180
中需求（0.5） 100
决策树的 结构
02
方案枝 决策点
状态点 1
I
方案枝
状态点 2
02 决策树的结构（1）
概率枝
结果点
概率枝
结果点
02 决策树的结构（2）
方案枝 决策点
I
方案枝
状态点
1 概率枝
结果点 状态点
3 决策点 方案枝
状态点
Ⅱ
状态点
2 概率枝
方案枝 4
结果点
概率枝 概率枝
结果点 结果点
决策过程
03
决策树法决策过程
延
申
决策树法是定量的风险型决策方法之一！
01 决策树法的概念
决策树法使用的前提条件是？
决策方法--决策树法
第一步 绘制决策树图其次步 源自算：1.计算各方案的期望收益值
一个方案的期望值是该方案在各种可能状态下的损益值与其对应的概率的乘积之和。计算公式为: 期望收益值=Σ(损益值×概率值)×经营年限
大批量生产方案的期望收益值：【0.2×40+0.5×30+0.3×〔-10〕】×3=60 中批量生产方案的期望收益值：〔0.2×30+0.5×20+0.3×8〕×3=55.2 小批量生产方案的期望收益值：〔0.2×20+0.5×18+0.3×14〕×3=51.6
决策方法之
决策树法
学习目标
1．理解决策树法的涵义； 2．把握决策树法的模型； 3．把握决策树法的根本步骤。
1．能够运用决策树法计算方案中的损益值； 2．能够从备选方案中选择出最正确决策方案； 3．能够在实际生活中运用决策树法定量分析。
按决策问题所处的条件划分
确定性决策
不确定性决策
风险性决策
什么是风险型决策？
2.计算各方案的预期净收益
一个方案的预期净收益等于该方案期望收益值扣除其投额。即： 预期净收益=期望收益值-投资额
将各方案的期望收益值写在相应方案结点的上方：
第三步 方案比较、剪枝
比照各方案的预期净收益值〔期望收益值〕的大小，保存收益值最大的方案，作为选择结果。同时剪 去(用∥表示)收益值较小的方案。
决策树法指借助树状图，依据客 观概率的大小，计算出各个方案 的期望值，进展比较，从中选择 一个满足方案。
决策树的运用:“五个要素三个步骤”
• 五个要素 ：决策结点、方案枝、自然状态点、概率分枝、损益值。
决策 结点
自然 状态 结点
概率枝
自然 状态 结点
风险型决策方法决策树方法课件
如何选择合适的特征和算法以提高决策树的泛化 02 性能是当前面临的重要挑战之一。
在实际应用中，如何将决策树方法与其他数据分 03 析方法进行有效的结合，以提高决策的准确性和
可靠性，也是需要进一步探讨的问题。
对未来研究的建议与展望
01 鼓励跨学科的研究，将决策树方法与统计学、机 器学习、数据挖掘等领域的技术进行有机结合， 以推动决策树方法的创新和发展。
市场营销策略实例
总结词
市场营销策略实例展示了决策树方法在制定营销策略中的应用，通过构建决策树 模型，帮助企业制定有效的营销策略，提高市场份额和销售额。
详细描述
在市场营销策略制定过程中，决策树方法可以帮助企业分析目标客户群体的需求 和行为特征，从而制定更有针对性的营销策略。例如，根据客户的购买历史、年 龄、性别等因素，制定个性化的广告投放和促销活动。
采用增量学习算法，不断更新和优化决策树，以适应新的数据分布 。
动态决策树的应用场景
适用于数据分布随时间变化的场景，如金融风控、智能推荐等。
决策树方法与其他方法的比
05
较
与风险型决策的模拟方法的比较
决策树方法
通过构建决策树来分析不同决策 可能带来的结果和风险，帮助决
策者做出最优选择。
模拟方法
通过模拟实际情况来预测未来可能 发生的结果和风险，为决策者提供 参考。
在构建决策树时，同时考虑多个目标 函数，以实现多目标的平衡优化。
采用多目标优化算法，如遗传算法、 粒子群算法等，寻找最优解。
多目标决策树的特点
能够处理具有多个相关目标的复杂问 题，提供更全面的决策支持。
基于机器学习的决策树优化
01
02
03
集成学习
风险型决策方法决策树方法课件
易于更新和维护
随着环境和条件的变化，可以方 便地对决策树进行更新和维护。
01
直观易懂
决策树的结构类似于流程图，易 于理解，方便非专业人士参与决 策。
02
03
04
灵活性高
可以根据实际情况调整决策树的 结构，灵活应对不同的问题和场 景。
缺点分析
01
对数据要求高
决策树需要大量的历史数据作 为输入，且数据质量对结果影 响较大。
06
决策树的实践案例
投资决策案例
总结词
投资决策案例是决策树方法的重要实践领域，通过构建决策树模型，投资者可以对投资方案的风险和收益进行 全面评估，从而做出明智的决策。
详细描述
在投资决策案例中，决策树方法可以帮助投资者分析不同投资方案的风险和潜在收益。通过构建决策树模型， 投资者可以将各种可能出现的风险和收益情况考虑进来，并评估每种情况发生的概率。这种方法有助于投资者 制定更加科学、合理的投资策略，提高投资的成功率。
风险管理案例
总结词
风险管理是企业管理中的重要环节，通过构建决策树模型，企业可以对潜在的风险进行全面评估，从 而制定出更加有效的风险应对策略。
详细描述
在风险管理案例中，决策树方法可以帮助企业分析潜在的风险和可能的影响。通过构建决策树模型， 企业可以将各种可能出现的风险情况考虑进来，并评估每种情况发生的概率和影响程度。这种方法有 助于企制定更加科学、有效的风险应对策略，降低风险对企业的影响。
考虑多种因素
决策树可以综合考虑多种因素， 帮助决策者全面评估各种可能的 结果。
决策树的优点与局限性
• 可视化效果强：通过不同颜色的节点和分支，可以直观地 展示不同决策选项和结果之间的关系。
决策树的优点与局限性
认知法决策树法悲观法乐观法
认知法决策树法悲观法乐观法
高效决策在不同情况下给予正确的行动方向非常重要，而决策需要采用
不同的方法，比如认知法、决策树法、悲观法和乐观法。
认知法，即时观察和思考，通常用于复杂的问题解决，其特点是必须捕
捉和分析一些因素，通过建立概念模型，来设计有效算法，决策结果最理想。
决策树法是按照客观判断的结果，建立派生的决策结构，然后仔细分析，做出最优的决策，特点是由多步分解解决决策问题，且后续步骤都可依赖前
一步。
悲观法是带有测量风险的决策，采取安全最优策略，避免可能发生的风险，是较为极端的一种决策方法，不能保证最佳结果，但可以尽量减少后果。
乐观法是积极进取的决策，有承担可能发生的危险，也有可能收获最大
回报，强调勇气和远见，但其中亦有较大逆风，可能会遭遇折损的可能性。
综上可以看出，认知法、决策树法、悲观法和乐观法等都是采取不同的
决策方式，既折衷，又有可取之处，相应的行动手段也会各不相同，是提出
正确、有效决策的重要参考依据。
最新整理决策树方法的基本概念及其在投标决策中的运用.doc
第八节决策树方法的基本概念及其在投标决策中的运用；一、决策树(法)决策树是以方框和圆圈为节点，并用直线连接而成的一种形状像树枝的结构图，每条树枝代表该方案可能的一种状态及其发生的概率的大小。
在决策树中，方框节点代表决策点，圆圈代表集会点，在各树枝末端列出状态的损益值及其概率的大小。
决策树的绘制应从左到右，从最后的树枝所连接的机会点，到上一条树枝连接的机会点，最后到最左边的机会点。
其计算采用数学期望值(概率和)的形式。
最左边的机会点中，数学期望值(概率和)最大的机会点所代表的方案为最佳方案。
二、决策树法应用方式分析背景材料，按照事件逻辑关系绘制决策树图，特别是多阶段绘图需要仔细分析背景材料。
决策树分析与工程造价典型计算和资金时间价值分析相结合具有实际意义。
在解析与资金时间价值有关的决策树分析题目时，应当绘制相应的现金流量图进行辅助分析与计算。
例题：某房地产开发公司对某一地块有两种开发方案。
A方案：一次性开发多层住宅45000m2建筑面积，需投入总成本费用(包括前期开发成本、施工建造成本和销售成本，下同)9000万元，开发时间(包括建造、销售时间，下同)为18个月.B方案：将该地块分成东、西两区分两期开发。
一期在东区先开发高层住宅36000m2，建筑面积，需投入总成本费用8100万元，开发时间为15个月。
二期开发时，如果一期销路好，且预计二期销售率可达100％(售价和销量同一期)，则在西区继续投入总成本费用8100万元开发高层住宅36000m2建筑面积；如果一期销路差，或暂停开发，或在西区改为开发多层住宅22000m2建筑面积，需投入总成本费用4600万元，开发时间为15个月。
两方案销路好和销路差时的售价和销量情况汇总于表2．1。
根据经验，多层住宅销路好的概率为0．7，高层住宅销路好的概率为0．6。
暂停开发每季损失10万元。
季利率为2％。
表2.1表2.2问题：1．两方案销路好和销路差情况下分期计算季平均销售收入各为多少万元?(假定销售收入在开发时间内均摊)2．绘制两级决策的决策树。
选择决策方案的方法
选择决策方案的方法在生活和工作中，我们常常面临各种选择。
有时候，我们需要从多个方案中选择一个最佳的决策方案。
然而，选择决策方案并不是一件容易的事情。
下面将介绍几种常用的选择决策方法，帮助我们做出正确的决策。
一、SWOT分析法SWOT分析法是一种常用的决策分析工具，其全称为Strengths （优势）、Weaknesses（劣势）、Opportunities（机会）和Threats（威胁）。
这种方法通过对所面临问题或选择方案进行内外部环境分析，帮助我们了解自身的优点和劣势，把握机会和应对威胁，从而做出更明智的决策。
二、决策树法决策树法是一种常见的定量分析方法，它通过构建决策树来解决问题。
决策树是一种图形化表示的决策模型，通过分析问题的各种可能性和结果，帮助我们选择最优的决策方案。
决策树法在决策过程中能够清晰地展示各种选择的结果和影响，有助于我们理性地做出决策。
三、成本效益分析法成本效益分析法是一种经济学方法，用于评估不同方案的成本和效益。
在决策过程中，我们需要权衡不同方案的投入成本和产出效益，选择具有最高成本效益比的方案。
成本效益分析法能够帮助我们在有限的资源条件下做出经济上合理的决策。
四、利弊分析法利弊分析法是一种常见的决策分析方法，它通过比较不同方案的优势和劣势，帮助我们选择最合适的方案。
在利弊分析中，我们需要列出每个方案的优点和缺点，并评估它们对我们目标的影响。
通过综合考虑各种因素，我们可以选择对我们最有利的决策方案。
五、头脑风暴法头脑风暴法是一种创造性的决策方法，通过集思广益和开放性思维，帮助我们提出多种可能的解决方案。
在头脑风暴中，我们可以尽情地发挥想象力和创造力，提出各种不同的主意和观点。
然后，我们可以对这些方案进行评估和筛选，选择最佳的决策方案。
六、决策矩阵法决策矩阵法是一种多因素决策方法，通过对各种因素进行量化评估，帮助我们选择最佳的决策方案。
在决策矩阵中，我们可以将各种因素进行权重分配，并对不同方案在每个因素上进行评分。
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决策树法指借助树状图，按照客 观概率的大小，计算出各个方案 的期望值，进行比较，从中选择 一个满意方案。
决策树的运用:“五个要素三个步骤”
• 五个要素 ：决策结点、方案枝、自然状态点、概率分枝、损益值。
决策 结点
自然 状态 结点
概率枝
自然 状态 结点
损益值 损益值
• 三个步骤：绘图、计算、剪枝
某公司计划未来3年生产某种产品，需要确定产品批量。根据预测估计，这种产品的市 场状况的概率是：畅销为0.2；一般为0.5；滞销为0.3。现提出大、中、小三种批量的生 产方案，求取得最大经济效益的方案。
第一步 绘制决策树图
第二步 计算：
1.计算各方案的期望收益值
一个方案的期望值是该方案在各种可能状态下的损益值与其对应的概率的乘积之和。计算公式为: 期望收益值=Σ(损益值×概率值)×经营年限
大批量生产方案的期望收益值：【0.2×40+0.5×30+0.3×（-10）】×3=60 中批量生产方案的期望收益值：（0.2×30+0.5×20+0.3×8）×3=55.2 小批量生产方案的期望收益值：（0.2×20+0.5×18+0.3×14）×3=51.6决策方法决策树法Fra bibliotek学习目标
1．理解决策树法的涵义； 2．掌握决策树法的模型； 3．掌握决策树法的基本步骤。
1．能够运用决策树法计算方案中的损益值； 2．能够从备选方案中选择出最佳决策方案； 3．能够在实际生活中运用决策树法定量分析。
按决策问题所处的条件划分
确定性决策
不确定性决策
风险性决策
什么是风险型决策？
2.计算各方案的预期净收益
一个方案的预期净收益等于该方案期望收益值扣除其投额。即： 预期净收益=期望收益值-投资额
将各方案的期望收益值写在相应方案结点的上方：