【项目管理知识】决策树(DMT)分析：制定项目决策
决策树
Power BI 提供了强大的数据可 视化功能，可以轻松地创建和 共享决策树图表。它支持多种 数据源，并具有高度的自定义 性和交互性。
02
Tableau
Tableau 是一款功能强大的数 据可视化工具，也支持决策树 的可视化。它提供了丰富的图 表类型和可视化选项，以及强 大的数据分析和挖掘功能。
佳的过拟合现象。
提高泛化能力
剪枝后的决策树结构更为简洁，有 助于提高模型在新数据上的泛化能 力。
减少计算资源消耗
简化决策树结构可以降低模型训练 和预测的计算复杂度，节省计算资 源。
预剪枝策略及实现
设定决策树生长的最大深度
01
在决策树生长过程中，限制树的最大深度，防止树生长过于庞
大。
设定叶节点最小样本数
代价复杂性剪枝（Cost-Complexity Pr…
引入一个代价复杂性参数，通过最小化代价复杂性函数来实现剪枝，该函数权衡了模型复杂度与 训练误差。
最小描述长度剪枝（Minimum Descripti…
基于信息论原理，通过最小化描述决策树所需的编码长度来实现剪枝。
剪枝效果评估方法
交叉验证
将数据集划分为训练集和验证集，使用训练集生成不同剪枝程度的 决策树，在验证集上评估其性能，选择性能最优的剪枝程度。
• 交互性和动画：一些工具提供了交互性和动画功能，如鼠标悬停提示、节点点击事件、动态展示决策过程等。 这些功能可以帮助用户更好地理解和探索决策树的结构和逻辑。
• 布局和排列：决策树的可视化还需要考虑布局和排列的问题。不同的布局算法可以产生不同的可视化效果，如 垂直布局、水平布局、径向布局等。选择合适的布局算法可以使决策树的可视化更加清晰和易于理解。
决策树分析方法
采用Bagging、Boosting等集成学习方法，结合多个决策树模 型的预测结果，提高整体模型的泛化能力。
尝试不同算法
对比不同决策树算法（如ID3、C4.5、CART等）在相同数据集 上的表现，选择最适合当前问题的算法。
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决策树分析的实战应用
信用风险评估
风险分层
决策树分析可以将客户按照信用风险进行分层，有助于银行、金 融机构等更好地管理风险。
特征选择
通过对客户的各种特征进行分析，决策树可以找出对信用风险影响 最大的特征，提高评估准确性。
自动化评估
决策树模型可以自动对新客户进行信用风险评估，提高工作效率。
医疗诊断辅助
症状分析
通过对病人的症状进行决策树分析，可以辅助医 生进行疾病诊断，提高诊断准确性。
疾病预测
决策树模型可以根据病人的历史数据和遗传信息 ，预测病人未来患病的风险。
构建决策树
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选择划分属性
根据某种策略（如信息增益、基尼指数等）选择 最优划分属性，将数据集划分为若干子集。
递归构建子树
对每个子集重复上述划分过程，直到满足停止条 件（如叶子节点样本数小于阈值、划分属性已用 完等）。
剪枝处理
为防止过拟合，可采用预剪枝（在构建过程中提 前停止）或后剪枝（在构建完成后删除部分子树 ）进行简化。
治疗方案选择
根据病人的具体情况，决策树分析可以帮助医生 选择最合适的治疗方案。
营销策略制定
市场细分
决策树分析可以对市场进行细分，找出不同客户群体的特点和需求 ，提高营销策略的针对性。
产品推荐
通过分析客户的购买历史和兴趣爱好，决策树可以为客户提供个性 化的产品推荐。
营销效果评估
决策树分析方法ppt
全局最优
通过剪枝等技术来优化决 策树，以获得全局最优解 （最小损失函数值）。
决策树的预测原理
特征选择
使用训练好的决策树模型对新 的样本进行预测时，需要根据 模型中保存的特征选择规则进
行预测。
路径搜索
从根节点开始，根据模型中保存 的分裂准则和分裂点信息，沿着 树结构向下搜索，直到到达叶子 节点或无法继续分裂的节点。
CART算法步骤
划分数据集、对每个属性计算其划分能力、选择划分能力最大的属性、生成决策 节点、递归生成决策树。
随机森林算法
随机森林算法原理
基于多棵决策树的投票策略，通过训练多棵决策树，然后对 结果进行投票，以得到更加准确的结果。
随机森林算法步骤
数据集随机化、生成多棵决策树、对结果进行投票、选择票 数最多的结果作为输出。
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总结词：差异对比、应用场景
线性回归是一种基于因变量和 一个或多个自变量之间关系的 预测模型，通常适用于连续目 标变量。
决策树是一种基于自上而下的 贪心搜索算法，将数据集划分 成若干个不相交的子集，每个 子集对应一个决策节点，从而 形成一棵树状结构。
在回归问题上，决策树不如线 性回归表现稳定，但在分类问 题上，决策树表现更优秀，可 以很好地处理非线性关系和异 常值。
C4.5算法
C4.5算法原理
在ID3算法的基础上，增加了剪枝、处理缺失值和连续属性等处理，以得到 更加准确的决策树。
C4.5算法步骤
计算各个属性的信息增益率、选择信息增益率最大的属性、生成决策节点、 递归生成决策树、剪枝处理。
CART算法
CART算法原理
基于二叉树的贪心策略，将数据集划分为两个子集，然后对每个子集递归生成决 策树。
施工组织设计的项目决策树与评估模型
施工组织设计的项目决策树与评估模型在施工项目中，施工组织设计是一个至关重要的环节。
它涉及到项目的整体规划、资源调配、工期安排等方面，直接关系到项目的顺利进行和质量的保证。
为了提高施工组织设计的科学性和准确性，决策树和评估模型成为了一种常用的工具。
本文将介绍施工组织设计的项目决策树与评估模型，并探讨其应用。
一、项目决策树项目决策树是一种基于决策理论和数学模型的工具，用于帮助项目管理者进行决策。
在施工组织设计中，项目决策树可以用于确定施工方法、工序安排、资源调配等方面的决策。
首先，我们需要确定决策的目标。
施工组织设计的目标通常包括工期、成本、质量等方面的要求。
在项目决策树中，我们可以将这些目标作为根节点，并在其下分别列出不同的决策选项。
其次，我们需要确定不同决策选项之间的关系和影响。
在施工组织设计中，不同决策选项之间存在着相互制约和影响的关系。
例如，选择不同的施工方法可能会影响工期和成本。
我们可以通过分析历史数据和专家意见，建立不同决策选项之间的关系模型，并将其表示为决策树的分支。
最后，我们需要进行决策的评估和选择。
在项目决策树中，我们可以为每个决策选项分配相应的权重，用于评估其对目标的影响程度。
通过计算不同决策选项的得分，我们可以选择最优的决策方案。
二、评估模型评估模型是一种用于评估决策方案的数学模型。
在施工组织设计中，评估模型可以用于评估不同决策方案的工期、成本、风险等方面的效果。
首先，我们需要确定评估指标。
在施工组织设计中，评估指标通常包括工期、成本、质量、安全等方面的要求。
我们可以根据项目的具体情况，选择适当的评估指标，并为其设定相应的权重。
其次，我们需要建立评估模型。
评估模型可以是基于数学方法的模型，如线性规划、模糊数学等；也可以是基于专家经验的模型，如层次分析法、模糊综合评价等。
通过建立评估模型，我们可以将不同决策方案进行量化和比较。
最后，我们需要进行评估和选择。
在评估模型中，我们可以为每个决策方案计算得分，并进行排名。
决策树(DMT)分析:制定项目决策
决策树(DMT)分析：制定项目决策
周小桥
【期刊名称】《项目管理技术》
【年(卷),期】2005(000)007
【摘要】古人云：“工欲善其事，必先利其器”。
项目管理的工具为项目管理人员提供了执行和操作项目的管理技术和科学方法，是项目管理者识别项目需求、制定项目决策、优化项目计划、应对项目风险、解决项目冲突、实现项目目标的锐利武器。
项目管理工具的有效运用，将会极大地提高项目管理的效率和效益，产生事半功倍的骨牌效应。
本系列文章就按照项目生命期的过程，向读者详细介绍25种项目管理的常用工具，包括这些工具的作用以及它们的使用方法。
【总页数】2页(P67-68)
【作者】周小桥
【作者单位】清华大学职业经理训练中心
【正文语种】中文
【中图分类】F0
【相关文献】
1.基于认知有限理性的项目决策方案的制定
2.决策树法原理及其在中小酒店投资项目决策中的实践
3.平原水库提水调度规则决策树的制定及应用
4.平原水库提水调度规则决策树的制定及应用
5.决策树模型在制定乙型肝炎免疫预防策略中的应用
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管理学用决策树法进行决策
管理学用决策树法进行决策在管理学中，决策是领导者们日常工作中不可或缺的一部分。
决策的质量直接影响着组织的发展和运作。
为了帮助管理者做出更科学、更合理的决策，决策树法成为了一种常用的决策工具。
什么是决策树法决策树是一种常见的分类方法，它是一个树形结构，每个内部节点表示一个特征属性的判断，每个分支代表这个特征属性的不同输出，最后的每个叶子节点代表一个类别。
在管理学中，决策树法可以帮助管理者根据已知数据和规则，以树状图的形式呈现不同决策路径，从而帮助做出决策。
决策树的优势1.简单易懂：决策树的结构清晰，易于理解，即使对于非技术人员也很容易掌握；2.易于实现：决策树算法的实现相对简单，计算速度快，适用于大规模数据；3.可解释性强：由于决策树的结构清晰，可以清晰地展示每个决策过程，方便管理者理解决策的依据和过程。
决策树法在管理学中的应用市场营销决策在市场营销决策中，通过对客户数据的分析，可以利用决策树法来预测客户的购买行为、推荐产品等，从而指导市场营销策略的制定。
人力资源管理决策在人力资源管理中，可以使用决策树法来预测员工的绩效表现，帮助确定员工的晋升与激励计划，从而提高员工激励和绩效管理的效果。
项目管理决策在项目管理中，决策树法可以帮助管理者在项目需求变更、资源分配等方面做出合理决策，优化项目执行过程，提高项目成功率。
决策树法的应用步骤1.收集数据：根据需要，收集与决策相关的数据，并进行整理和准备；2.选择特征：根据问题要求，选择合适的特征属性作为决策树的节点，即根据何种特征进行决策；3.构建决策树：通过数据训练，构建决策树模型；4.评估模型：对构建好的决策树模型进行评估，验证模型的准确性；5.应用决策树：将决策树模型应用于实际决策中，帮助管理者做出科学决策。
总结决策树法在管理学中的应用具有重要意义，通过构建决策树模型，可以帮助管理者更好地理清问题、制定合理的决策方案。
管理者在应用决策树法时，应充分了解各个步骤的实施流程，确定适用范围，确保决策的科学性和有效性。
土木工程项目管理决策树(3篇)
第1篇一、引言土木工程项目管理是一个复杂的过程，涉及众多环节和决策。
为了提高项目管理的效率和成功率，决策者需要运用科学的方法和工具来辅助决策。
决策树是一种常用的决策分析方法，它通过图形化的方式展示决策过程，帮助决策者理清思路，明确选择。
本文将基于土木工程项目管理的特点，构建一个决策树模型，旨在为项目管理决策提供参考。
二、决策树的基本概念决策树是一种树状图，用于展示决策过程中的不同选择和结果。
它由以下几个部分组成：1. 决策节点：表示需要做出选择的点。
2. 机会节点：表示可能遇到的机会或风险。
3. 结果节点：表示决策或事件的结果。
4. 分支：表示不同的选择或结果。
5. 概率值：表示不同结果发生的概率。
三、土木工程项目管理决策树构建以下是一个土木工程项目管理决策树的构建示例：1. 项目启动阶段（1）决策节点：项目可行性研究- 选择A：项目可行- 结果节点1：项目启动- 分支1：投资决策- 结果节点2：投资批准- 结果节点3：项目实施- 结果节点4：投资拒绝- 分支2：融资决策- 结果节点5：融资成功- 结果节点6：项目实施 - 结果节点7：融资失败- 选择B：项目不可行- 结果节点8：项目终止（2）决策节点：项目管理团队组建- 选择A：组建专业团队- 结果节点9：团队高效运作- 选择B：组建临时团队- 结果节点10：团队效率较低2. 项目实施阶段（1）决策节点：设计阶段- 选择A：采用标准设计- 结果节点11：设计周期短- 选择B：采用定制设计- 结果节点12：设计周期长（2）决策节点：施工阶段- 选择A：传统施工方法- 结果节点13：施工周期长- 选择B：新技术施工方法- 结果节点14：施工周期短（3）决策节点：质量控制- 选择A：严格质量控制- 结果节点15：工程质量高- 选择B：适当放松质量控制- 结果节点16：工程质量一般3. 项目收尾阶段（1）决策节点：项目验收- 选择A：验收合格- 结果节点17：项目交付使用- 选择B：验收不合格- 结果节点18：返工修复四、决策树的应用决策树在土木工程项目管理中的应用主要体现在以下几个方面：1. 辅助项目可行性分析：通过决策树，可以清晰地展示项目从启动到收尾的各个阶段，帮助决策者评估项目的可行性。
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。
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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。
项目管理常用工具-决策树
决策树预测项目期望值，做出风险决策什么是决策树决策树是一种运用树状网络图形，根据期望（损益）值决策准则进行项目战略决策分析的工具。
决策树的作用能有效地对风险型项目进行战略决策分析；运用树状网络图直观、方便、易操作；是一种定量的决策分析工具，可以有效地解决多级（序贯）决策问题。
怎么做决策树由以下四部分组成，如下图：☐决策节点 方案节点—树枝✧树梢决策树图—图11.画出决策树A 先画一决策节点“☐”；B 从决策节点引出方案分枝，分枝上注明方案名或代号；C 方案分枝的末端画上方案节点“ ”；D 从每个方案节点引出状态分枝“—”，分枝上注明状态名、代号及其出现的概率；C 树梢末画上结果节点“△”，旁边注明相应的损益值。
提示：按照从左到右的顺序画决策树，画决策树的过程本身就是一个对决策问题进一步深入探索的过程。
例：某计算机制造商为开发一种市场需要的新产品考虑筹建一个分厂。
经过调查研究取得以下有关资料：决策树---表1决策树—图22．计算各方案的期望值损益值按从右到左的顺序计算期望损益值，并将结果标注在相应的状态节点处。
点⑤：[100*0.9+(-20)*0.1]*7(年)=616点②：(-20)*0.1*7(年)=140100*0.7*3(年)+616*0.7+(-20)*0.3*3(年)+(-140)*0.3-300(建大厂投资)=281.2点⑧：(40*0.9+30*0.1)*7(年)=273点⑨：[95*0.9+(-20)*0.1]*7(年)-200(扩建投资)=384.5 因384.5>273,说明扩建方案好;划掉不扩建方案,并将点9的期望值转移到点6处.点⑦：30*1.0*7(年)=210点③：40*0.7*3(年)+384.5*0.7+30*0.3*3(年)+210*0.3-120(建小厂投资)=323.2带有期望损益值的决策树：（单位：万元）见下页图决策树—图33.确定最优方案选择收益期望值最大（或损失值最小）的方案作为最优方案，并将期望值标在决策节点处。
管理决策分析工具如何利用决策分析工具进行管理决策分析
管理决策分析工具如何利用决策分析工具进行管理决策分析管理决策是组织中非常重要且复杂的过程。
为了做出明智的管理决策，管理者需要依赖于各种工具和技术来分析和评估各种情况。
决策分析工具提供了一种系统性的方法，可以帮助管理者进行有效的决策分析。
本文将介绍一些常见的决策分析工具，并探讨如何利用这些工具来进行管理决策分析。
一、决策树分析决策树是一种图形化工具，用于表示与决策相关的各种选择和结果。
它能够帮助管理者分析不同选择的潜在结果，以及每个结果发生的可能性。
通过绘制决策树，管理者可以更好地理解各种选择之间的关系，并评估每种选择的风险和回报。
例如，一个公司的管理者需要决定是否开发一款新产品。
通过利用决策树分析工具，管理者可以列出各种可能的选择，如开发新产品、提高现有产品的质量或不做任何改变。
然后，他们可以评估每种选择的潜在结果，如市场需求、销售额和利润。
最后，管理者可以通过进行概率计算来确定每种选择的预期回报，并基于这些分析结果做出决策。
二、边际分析边际分析是管理决策中常用的一种分析方法。
它基于一个简单的概念：每一项决策的影响力是通过比较额外收益和额外成本来评估的。
边际分析可以帮助管理者确定最优决策，以实现效益最大化。
举例来说，一个制造企业需要决定是否增加生产线的规模。
通过应用边际分析，管理者可以计算出每增加一条生产线的额外成本以及预期的额外收益。
如果额外收益大于额外成本，那么增加生产线的决策就是一个明智的选择。
然而，如果额外成本超过额外收益，那么增加生产线的决策将被认为是不经济的。
三、敏感性分析敏感性分析是一种管理决策分析工具，用于评估各种因素对决策结果的影响程度。
这种分析可以帮助管理者了解决策结果对不确定性因素的敏感程度，并为不同的情境提供决策建议。
例如，一个零售商需要决定是否提高产品价格。
敏感性分析可以帮助管理者确定价格变动对销售额的影响。
通过模拟不同的价格变动和销售情况，管理者可以确定什么因素对销售额的波动具有最大影响，并据此制定最佳价格策略。
决策树(DMT)分析：制定项目决策
决策树（DMT）分析：制定项目决策1．为什么使用决策树分析？当项目需要做出某种决策、选择某种解决方案或者确定是否存在某种风险时，决策树（decision making tree）提供了一种形象化的、基于数据分析和论证的科学方法，这种方法通过严密地逻辑推导和逐级逼近地数据计算，从决策点开始，按照所分析问题的各种发展的可能性不断产生分枝，并确定每个分支发生的可能性大小以及发生后导致的货币价值多少，计算出各分枝的损益期望值，然后根据期望值中最大者（如求极小，则为最小者）作为选择的依据，从而为确定项目、选择方案或分析风险做出理性而科学的决策。
2．决策树分析有哪些作用？决策树分析清楚显示出项目所有可供选择的行动方案，行动方案之间的关系，行动方案的后果，后果发生的概率，以及每种方案的损益期望值；♣使纷繁复杂的决策问题变得简单、明了，并且有理有据；♣用数据说话，形成科学的决策，避免单纯凭经验、凭想象而导致的决策上的失误。
♣3．怎么用？（1)决策树包含了决策点，通常用方格或方块表示，在该点表示决策者必须做出某种选择；机会点，用圆圈表示，通常表示有机会存在。
先画一个方框作为出发点，叫做决策点；（2)从决策点向右引出若干条支线（树枝线），每条支线代表一个方案，叫做方案枝；（3)在每个方案枝的末端画一个圆圈，叫做状态点；（4)估计每个方案发生的概率，并把它注明在在该种方案的分支上，称为概率枝；（5)估计每个方案发生后产生的损益值,收益用正值表示,损失用负值表示；（6)计算每个方案的期望价值，期望价值=损益值x该方案的概率；（7)如果问题只需要一级决策，在概率枝末端画△表示终点，并写上各个自然状态的损益值；（8)如果是多级决策，则用决策点□代替终点△重复上述步骤继续画出决策树，如图１所示。
（9)计算决策期望值，决策期望值=由此决策而发生的所有方案期望价值之和；（10)根据决策期望值做出决策。
决策树分析通常是一个方格，然后一个圆圈，然后若干分支图1 决策树4．举例：某承包商向某工程投标，计划采取两种策略：一种是投高标，中标机会为0.2，不中标机会为0.8；另一种是投低标，中标与不中标机会均为0.5。
【干货必备】造价案例之-决策树
【干货必备】造价案例之-决策树造价案例考试中比选方案是常见的一类题型，今天小编跟大家一起分析一下决策树在造价案例中的考试情况及解题思路。
决策树的考查在造价四个科目中为案例科目独有，但是案例教材中并没有相关知识的讲解，因此小编下面将要分享决策树的内容、考查情况和做题思路，在造价考试的路上助各位小伙伴一臂之力。
1.决策树基本内容决策树是在进行方案决策时的分析事件发生概率、产生期望值、评定风险的一种工具。
决策树通常由“三点”“两枝”组成，即三点为决策点、状态点、结果点，两枝为方案枝、概率枝。
决策点，是对几种可能方案的选择；状态点，又称机会点表示备选方案的经济效果（期望值）；结果点，每个方案在正常状态下取得的损益值、净现金流量等；方案枝，由决策点出发的，对应实现决策目标的方案；概率枝，表示可能出现的自然状态的概率。
2.考查情况通过对历年真题的分析总结，可知在考试过程中决策树有两大类考试题型：画和算。
“画”即通过题目背景按照逻辑关系绘制决策树图，比如2016年真题“绘制事件1中施工单位施工方案的决策树”、2014年真题将决策树与投标结合，通过绘制决策树选择投标方案。
“算”即通过绘制的树状图计算各个事件的期望值，可与施工方案分析、投标方案分析、投资方案分析结合。
2016、2014年真题均有体现。
树状图与资金时间价值结合考查也是一个很重要的形式，在与资金时间价值结合时，需要辅以绘制现金流量图。
3.解题思路绘制树状图：总体原则从左往右进行绘制，从根到枝。
决策点发出方案枝，方案枝尾部为状态点，状态点发出概率枝，概率枝上标注出现的概率，概率枝尾标注结果值或连接二级决策点或状态点。
决策点和状态点的编号从左往右由小变大。
计算期望值：状态点的计算原则即从右往左，由枝到根。
根据是否考虑资金时间价值，状态点期望值分为两种不同的算法，①不考虑资金时间价值的状态点期望值Σ（各概率枝损益值×出现概率）；②考虑资金时间价值的状态点期望值Σ（各概率枝净现值×出现概率）。
企业风险型决策之决策树法
企业风险型决策之决策树法导言在现代企业管理中，决策过程是一个十分重要的环节。
企业面对各种风险时，需要借助决策方法来制定应对措施。
决策树法作为一种常用的决策分析方法，可以帮助企业管理者在不确定性的环境下做出合理的决策。
本文将介绍企业风险型决策中的决策树法，并分析其应用。
决策树法概述决策树法是一种基于树状结构的决策分析方法。
它通过将决策问题分解为一系列的判断问题和结论，用树状图的方式呈现决策过程。
决策树的节点表示决策或判断条件，分支表示决策或判断的结果，叶子节点表示最终的决策结果。
决策树法可以分为两种类型：分类决策树和回归决策树。
分类决策树分类决策树用于将对象划分为不同的类别。
在企业风险管理中，可以用分类决策树来判断某个项目是否具有风险。
分类决策树的构建包括两个关键步骤：选择判别属性和构建决策树。
选择判别属性是根据各个属性对目标变量的区分能力进行评估，选择最佳的判别属性用于决策树的构建。
构建决策树是根据选择的判别属性，按照一定的决策准则逐步生成决策树。
回归决策树回归决策树用于预测数值型的目标变量。
在企业风险管理中，可以用回归决策树来预测某个项目的风险程度。
与分类决策树类似，回归决策树的构建也包括选择判别属性和构建决策树两个关键步骤。
不同的是，回归决策树的判别属性需要选择对目标变量具有预测能力的属性。
决策树法在企业风险管理中的应用决策树法在企业风险管理中具有广泛的应用价值。
下面将具体介绍决策树法在不同方面的应用。
项目风险评估在企业决策中，项目风险评估是一个重要的环节。
通过构建分类决策树，可以根据项目的各个属性，判断项目是否具有风险。
例如，对于一个拟建的工程项目，可以通过分类决策树来预测工程项目是否存在质量风险、安全风险等。
供应商选择在企业采购中，选择合适的供应商是一个重要的决策。
通过构建分类决策树，可以根据供应商的各个属性，判断其是否适合企业需求。
例如，对于某企业来说，可以通过分类决策树来判断一个供应商是否具备可靠的供货能力、稳定的产品质量等。
决策分析：利用决策树模型进行业务决策
决策分析：利用决策树模型进行业务决策导论在日常生活和商业领域，我们经常需要做出各种各样的决策。
决策的质量直接影响到个人和企业的成功与否。
而在进行决策时，我们往往需要权衡不同的因素，并且需要通过数据和经验来支持我们的选择。
决策树模型是一种常用的决策分析工具，它可以帮助我们理清决策的逻辑，提供决策的依据。
什么是决策树模型？决策树模型是一种基于树状结构的决策分析方法。
它通过将决策问题分解为一系列的选择和判断，从而寻找最优的解决方案。
决策树模型的核心思想是根据已知的数据和属性，通过一系列的分支和叶子节点来描述不同的决策路径。
决策树的基本结构和构建过程决策树的基本结构决策树由一系列的节点和边组成。
其中，节点包括根节点、内部节点和叶子节点。
根节点代表决策问题的初始状态，内部节点代表决策的选择，叶子节点代表最终的决策结果。
构建决策树的过程构建决策树的过程可以分为以下几个步骤：1.收集数据：首先，我们需要收集相关的数据，这些数据可以是历史记录、实验结果或者专家意见。
2.选择属性：根据目标和现有数据，选择合适的属性作为决策树的判断依据。
3.划分数据集：根据选择的属性将数据集划分为不同的子集，每个子集对应一个分支。
4.构建子树：对于每个子集，递归地应用以上步骤，直到所有的子集变为叶子节点。
5.剪枝处理：为了避免过拟合，我们可以通过剪枝处理来简化并优化决策树。
决策树模型在业务决策中的应用决策树模型在业务决策中有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：产品定价决策在进行产品定价时，我们需要考虑多个因素，如成本、市场需求和竞争情况等。
决策树模型可以帮助我们分析这些因素的优先级和影响程度，并给出合理的定价策略。
客户分群决策在进行市场推广和客户管理时，我们需要将客户划分为不同的群体，以便更好地开展针对性的营销活动。
决策树模型可以帮助我们分析客户特征和行为，从而实现客户的细分和个性化推荐。
风险评估决策在金融领域和保险行业，风险评估是一个重要的决策问题。
项目管理基本要素
3）由于项目经理的权 力大小与公司的组织 结构形式有关部门， 因此项目经理的权力 范围由公司的总经理 决定。通常情况下， 赋予项目经理的权力 过大或过小都会影响 项目的完成质量，只 有适度的权力才能更 好地完成任务。
2021/10/10
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2、项目经理的责任
1）对企业应付的责任。 保证项目的目标与企业 的经营目标、整体规划 相一致，使项目的成功 实施以实现企业的战略 目标为前提；对企业分 配给项目的资源进行适 当的管理，保证在资源 约束条件下所得资源能 够被充分利用；及时与 高层领导沟通，汇报项 目的紧张状况，项目实 施可能的结果，可能出 现的问题预测等，以取 得领导的支持与理解。
▪ 领导型 ▪ 管理型 ▪ 技术型 ▪ 事务型
2021/10/10
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项目经理提高能力的方法
获取经验
参加培训
寻求别人的反应 自我批评总结
项目 经理 如何 提升 能力
参加团体活动 阅读
交流探讨
2021/10/10
参加自愿活动
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选拔项目经理的程序和方法
(选拔程序) 确定项目特征
人员的物色 （职务分析）
检查表：检查工作或者累计资料
1）项目经理管理项目首 先要取得高层领导的支 持。高层领导的支持程 度体现了项目的重要程 度，也体现获得资源的 容易程度。公共项目管 理更是离不开高层领导 的支持、特别是政府的 支持，任何脱离政府的 公共项目管理是不可能 的。相反，如果政府对 重大公共项目不予足够 的支持力度，项目必然 失败。
2）项目经理一般由公 司高层领导任命，项 目经理的管理绩效由 高层领导来评价，项 目经理需要由高层领 导进行选拔与培养， 因此项目经理的职业 发展道路由高层领导 决定。
决策树分析在工程项目决策中的应用
决策树分析在工程项目决策中的应用随着科技的不断发展，工程项目的规模和复杂性也在不断提高。
在这个背景下，如何做出明智的决策成为了工程项目管理中的重要环节。
决策树分析作为一种常用的决策支持工具，被广泛应用于工程项目决策中。
本文将探讨决策树分析在工程项目决策中的应用，并分析其优势和局限性。
一、决策树分析的原理决策树分析是一种基于树状图的决策支持方法，通过将决策问题转化为一系列的判断和选择，最终得出最优决策。
其基本原理是将决策问题分解为多个决策节点和结果节点，通过计算每个节点的权重和概率，得出最优路径。
决策树分析的核心是构建决策树模型，根据不同的决策节点和结果节点，进行路径选择和权重计算。
二、1. 项目选择在工程项目决策中，项目选择是一个关键环节。
决策树分析可以帮助决策者根据不同的项目特征和需求，选择最适合的项目。
通过构建决策树模型，将项目的关键指标和条件作为节点，根据不同的权重和概率，得出最优项目选择。
2. 风险评估工程项目存在着各种各样的风险，如技术风险、市场风险、财务风险等。
决策树分析可以帮助决策者对项目的风险进行评估和分析。
通过构建决策树模型，将各种风险因素作为节点，根据不同的权重和概率，得出项目的风险等级和应对策略。
3. 成本控制在工程项目决策中，成本控制是一个重要的考虑因素。
决策树分析可以帮助决策者对项目的成本进行评估和控制。
通过构建决策树模型，将项目的各个成本因素作为节点，根据不同的权重和概率，得出项目的成本预算和控制策略。
4. 时间管理工程项目的时间管理是保证项目按时完成的关键。
决策树分析可以帮助决策者对项目的时间进行评估和管理。
通过构建决策树模型，将项目的各个时间节点作为节点，根据不同的权重和概率，得出项目的时间计划和管理策略。
三、决策树分析的优势和局限性决策树分析作为一种常用的决策支持工具，具有以下优势：1. 简单易懂：决策树分析的结果以树状图的形式展示，直观易懂，使决策者能够清晰地了解决策过程和结果。
现代管理决策者常用的有效工具：决策树分析法
决策树分析法—现代管理决策者常用的有效工具1.概念含义 (3)1.1.基本概念 (3)2.主要内容 (4)2.1.结构 (4)2.2.种类 (4)3.工具应用 (5)3.1.绘制步骤 (5)3.2.绘决策树基本规则 (5)3.3.决策步骤 (5)3.4.生成过程 (6)4.优缺点 (7)4.1.优点 (7)4.2.缺点 (8)5.实例分析 (8)5.1.案例1：某饭店“单级决策树”分析 (8)5.2.案例2：某饭店“多级决策树”分析 (10)6.相关工具 (11)6.1.事件树分析 (11)6.1.1.概念含义 (11)6.1.2.主要功能 (12)6.1.3.事件树编制 (12)6.1.4.事件树定性分析 (13)6.1.5.事件树定量分析 (14)7.参考书目 (15)1.概念含义1.1.基本概念决策树分析法又称概率分析决策方法，是指将构成决策方案的有关因素，以树状图形的方式表现出来，并据以分析和选择决策方案的一种系统分析法。
它是风险型决策最常用的方法之一，特别式勇敢于分析比较复杂的问题。
她以损益值为依据，比较不同方案的期望损益值（简称期望值），决定方案的取舍，其最大特点是能够形象地显示出整个决策问题在时间上和不同阶段上的决策过程，逻辑思维清晰，层次分明，非常直观。
2.主要内容2.1.结构决策树是由不同结点和方案枝构成的树状图形。
决策树图像如图1所示。
图1：决策树图形图1中，图中符号说明如下：□表示决策点。
需要决策一次，就有一个决策点。
从决策点上引出的分枝称为方案枝，方案枝的枝数表示可行方案的个数。
○表示方案的状态结点(也称自然状态点)。
从结点上引出的分枝称为状态枝，状态枝的枝数表示可能出现的自然状态。
△表示结果点(也称末稍)。
在结果点旁列出不同状态下的收益值或损失值，供决策之用。
2.2.种类决策树根据问题的不同可分为：单级决策树单级决策树是只需进行一次决策（一个决策点）就可以选出最优方案的决策。
项目管理实战利器之八——决策树分析和EMV
项目管理实战利器之八——决策树分析和EMV第一篇：项目管理实战利器之八——决策树分析和EMV项目管理实战利器之八——决策树分析和EMV作者: 楼政一、决策者的工具包“决策就是从多种方案中选择一个行动方针的认知过程。
每一个决策过程都会产生一个最终选择。
”这是在维基百科所阐述的。
但它没有说的是，有些决策必须为未来发生的结果而做出。
有数种工具可以用来帮助做出复杂的决策，即决策树分析和预期货币价值。
二、预期货币价值（EMV，Expected Monetary Value）EMV是一种对概率和各种可能情景影响所做的平衡。
以下两种方案，哪一种会提供更大的潜在收益呢？方案1最好的情景(Best case)：盈利$180,000的概率为BC=20%*$180,000=$36,000 20%。
最坏的情景(Worst case)：损失-$20,000的概率为15％。
最可能的情景(Most likely case)：盈利$75,000元的概率为65％。
WC= 15%*（-$ 20,000）=-$3,000 MLC= 65%*$75,000 = $48,750Total EMV = BC+WC+MLC = $36,000+（-$3,000）+$48,750=$81,750方案2最好的情景(Best case)：盈利$200,000的概率为15%。
0 最坏的情景(Worst case)：盈利$15,000的概率为25％。
最可能的情景(Most likely case)：盈利$45,000元的概率为60％。
BC=15%*$200,000=$30,00WC= 25%*$15,000 = $ 3,750 MLC= 60%*$ 45,000 = $ 27,000Total EMV = BC+WC+MLC =$30,000+$3,750+$27,000=$60,750 你选择哪种方案？当然选方案一，因为它具有更高的EMV为$81,750。
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决策树（DMT）分析：制定项目决策1．为什么使用决策树分析？
当项目需要做出某种决策、选择某种解决方案或者确定是否存在某种风险时，决策树（decisionmakingtree）提供了一种形象化的、基于数据分析和论证的科学方法，这种方法通过严密地逻辑推导和逐级逼近地数据计算，从决策点开始，按照所分析问题的各种发展的可能性不断产生分枝，并确定每个分支发生的可能性大小以及发生后导致的货币价值多少，计算出各分枝的损益期望值，然后根据期望值中者（如求极小，则为小者）作为选择的依据，从而为确定项目、选择方案或分析风险做出理性而科学的决策。
2．决策树分析有哪些作用？
决策树分析清楚显示出项目所有可供选择的行动方案，行动方案之间的关系，行动方案的后果，后果发生的概率，以及每种方案的损益期望值；
使纷繁复杂的决策问题变得简单、明了，并且有理有据；
用数据说话，形成科学的决策，避免单纯凭经验、凭想象而导致的决策上的失误。
3．怎么用？
(1)决策树包含了决策点，通常用方格或方块表示，在该点表示决策者必须做出某种选择；机会点，用圆圈表示，通常表示有机会存在。
先画一个方框作为出发点，叫做决策点；
(2)从决策点向右引出若干条支线（树枝线），每条支线代表一个方案，叫做方案枝；
(3)在每个方案枝的末端画一个圆圈，叫做状态点；
(4)估计每个方案发生的概率，并把它注明在在该种方案的分支上，称为概率枝；
(5)估计每个方案发生后产生的损益值,收益用正值表示,损失用负值表示；
(6)计算每个方案的期望价值，期望价值=损益值x该方案的概率；
(7)如果问题只需要一级决策，在概率枝末端画△表示终点，并写上各个自然状态的损益值；
(8)如果是多级决策，则用决策点□代替终点△重复上述步骤继续画出决策树。
(9)计算决策期望值，决策期望值=由此决策而发生的所有方案期望价值之和；。