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。
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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软件测试中的决策分析与决策树
软件测试中的决策分析与决策树在当今数字化的时代，软件的质量和可靠性至关重要。
软件测试作为确保软件质量的关键环节，面临着各种各样的挑战和决策。
决策分析和决策树作为有效的工具和方法，在软件测试中发挥着重要的作用。
首先，让我们来理解一下什么是决策分析。
决策分析是一种系统的方法，用于在不确定性和多个可选方案的情况下做出明智的选择。
在软件测试中，我们经常会遇到需要决定测试的范围、测试的优先级、测试资源的分配等问题，这时候就需要进行决策分析。
决策分析通常包括以下几个步骤：明确决策问题、确定决策目标、收集相关信息、识别可选方案、评估每个方案的风险和收益、选择最优方案。
例如，在决定测试范围时，我们需要考虑软件的功能重要性、用户需求、开发时间和成本等因素。
通过综合分析这些因素，我们可以确定哪些功能需要进行深入测试，哪些可以进行较少的测试或者不测试。
而决策树则是一种图形化的决策分析工具。
它以树状结构展示了决策的各个节点和分支，以及每个节点的可能结果和概率。
决策树的优点在于它能够清晰地呈现决策的逻辑和流程，帮助我们直观地理解和比较不同的决策路径。
在软件测试中，决策树可以用于很多方面。
比如，在确定测试用例的优先级时，我们可以根据测试用例发现缺陷的可能性、缺陷的严重程度、执行测试用例的成本等因素构建决策树。
通过计算每个分支的预期值，我们可以确定哪些测试用例应该优先执行。
假设我们有一个功能模块，其中包含三个子功能 A、B、C。
根据以往的经验，子功能 A 出现严重缺陷的概率为 10%，但修复成本很高；子功能 B 出现一般缺陷的概率为 20%，修复成本适中；子功能 C 出现轻微缺陷的概率为 30%，修复成本较低。
执行测试用例 A 的成本为100 个单位，测试用例 B 为 50 个单位，测试用例 C 为 20 个单位。
我们可以构建如下的决策树：首先是根节点，代表是否进行测试。
从根节点分出三个分支，分别对应子功能 A、B、C 的测试决策。
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。
项目选择方法(决策树法)
项目选择方法(决策树法)
项目选择方法 (决策树法)
决策树法是一种常用的项目选择方法，它基于决策树模型，帮助决策者制定明智的项目选择决策。
下面是使用决策树法进行项目选择的步骤：
1. 定义目标：明确项目选择的目标和要解决的问题。
例如，可能需要选择一个具有最高投资回报率的项目。
2. 收集数据：收集与项目选择相关的各种数据和信息，包括项目的预计成本、预期收益、风险评估等。
3. 构建决策树：根据收集到的数据和信息，构建一个决策树模型。
决策树模型由决策节点、分支和叶节点组成，用于模拟不同决策选择和不同结果之间的关系。
4. 选择最佳路径：通过对决策树进行分析和计算，找到最佳的决策路径。
通常会考虑预期收益、风险、时间等因素。
5. 进行决策：根据决策树分析的结果，做出最终的项目选择决策。
选择具有最高投资回报率且风险可控的项目。
6. 监控和评估：项目选择后，密切监控项目的执行和结果，评估决策的准确性和有效性。
决策树法具有简单、直观、易于理解和应用的特点，因此在项目选择中得到广泛应用。
但需要注意的是，决策树法的结果取决于输入的数据和所设定的决策规则，因此在实际应用中应谨慎选择并验证数据的准确性，以避免不准确的决策。
以上是使用决策树法进行项目选择的简要介绍，希望能对您有所帮助。
如何利用决策树分析解决问题
如何利用决策树分析解决问题决策树是一种常见且有效的数据分析工具，它能够帮助我们理清问题的逻辑关系并做出准确的决策。
无论是在商业、科研还是日常生活中，决策树都具有广泛的应用。
本文将介绍如何利用决策树分析解决问题，并提供一些实用的技巧和案例分析。
一、决策树的基本概念决策树是一种以树状结构表示决策规则的模型。
它由根节点、内部节点和叶节点组成，其中根节点代表问题的提出，内部节点代表问题的判断条件，叶节点代表问题的解决方案。
通过依次对问题进行判断，最终到达叶节点得到问题的解决方案。
二、决策树的构建方法构建一棵决策树需要以下几个步骤：1. 收集数据：收集问题相关的数据，并整理成表格的形式。
表格的每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。
2. 选择划分属性：根据数据的特征进行划分属性的选择，常用的指标有信息增益、信息增益率、基尼指数等。
3. 构建决策树：根据选择的划分属性，递归地对数据进行划分，直到所有的样本都属于同一个类别或者无法继续划分为止。
4. 剪枝处理：根据实际情况对决策树进行剪枝处理，避免过拟合问题。
三、决策树的应用案例1. 商业决策：决策树可以帮助企业根据过去的销售数据和市场情况，对不同的产品进行合理的定价策略、推广策略和促销策略的制定。
2. 医学诊断：决策树可以对疾病的症状和检测结果进行分析，并帮助医生判断疾病的类型和治疗方案。
3. 个人贷款：银行可以利用决策树对个人信用评级进行分析，从而判断是否给予贷款以及贷款的利率和额度。
4. 电子商务推荐系统：决策树可以根据用户的购买记录和兴趣偏好，为用户推荐相似的商品或服务。
四、决策树分析的注意事项1. 数据质量：决策树的准确性和稳定性依赖于数据的质量，因此需要对数据进行清洗和预处理，排除噪声和异常值。
2. 属性选择：划分属性的选择对构建决策树的准确性和效率有重要影响，需要根据具体问题选择合适的划分属性。
3. 过拟合问题：决策树容易过拟合训练数据，在构建决策树时需要进行剪枝处理或采用其他方法避免过拟合。
决策树分析法2篇
决策树分析法2篇第一篇：决策树分析法简介决策树分析法是一种常经用的决策分析工具，其优势在于简单易懂、适用性广泛和可视化程度高。
在业务决策过程中，决策树分析法可以帮助我们更好地理解各种决策因素之间的关系，以及每个决策节点所带来的风险和机会。
本文将介绍决策树分析法的基本原理、应用场景和方法，供读者参考。
一、基本原理决策树分析法基于决策树模型，通过将问题分解为一系列的节点和分支，最终确定最佳的决策路径。
在决策树模型中，节点代表一个决策点或者状态点，分支代表不同的决策或者状态转移，以及它们对应的概率或收益。
通过不断的向下分解，最终确定最佳的决策路径。
决策树分析法的主要优势在于它可以很好的解释决策过程，并将其可视化。
在制定企业战略、融资决策和投资决策等方面，决策树分析法可以帮助我们分析各种可能的决策路径，评估每个路径的优劣程度，并最终确定最佳决策方案。
二、应用场景决策树分析法可以用于各种不同的决策情境。
下面列举几个典型的应用场景：1. 行业竞争分析-通过分析消费者、竞争者和供应商等关键因素，制定最佳的市场进入战略和营销计划。
2. 投资决策分析- 通过分析各种投资选项和其风险收益特征等因素，确定最佳的投资组合和配置策略。
3. 产品设计优化-通过分析市场需求、技术特征和成本结构等因素，提高产品市场竞争力和盈利能力。
4. 人力资源管理-通过分析员工绩效、培训需求和福利待遇等因素，制定最佳的人力资源战略和管理计划。
三、方法步骤在实际应用中，决策树分析法通常包括以下几个步骤：1. 定义问题和目标- 首先需要明确分析的问题和目标，以及需要考虑的相关因素。
例如，投资决策需要考虑投资选项、风险水平和收益预期等因素。
2. 确定决策树结构- 根据问题和目标，设计决策树的结构，包括决策节点、随机节点和终止节点等。
其中，决策节点表示需要做出的决策，随机节点表示不确定的因素，终止节点表示达到目标的结束状态。
3. 确定概率或收益值- 对于每个节点和分支，需要确定其对应的概率或收益值。
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。
决策树分析法
决策树分析法决策树分析法是一种常用的决策分析工具，它通过构建决策树模型，帮助人们在复杂的决策问题中做出科学的决策。
本文将简要介绍决策树分析法的基本原理和应用，并通过几个实例来说明其实际应用价值。
决策树分析法的基本原理是将决策过程表示为一棵树形结构，树根表示决策的起点，树枝表示决策的分支，叶节点表示决策的结果。
在构建决策树模型时，我们需要考虑哪些因素对决策结果的影响最大，以及它们之间的关系。
在每个决策节点上，我们选择一个最优的决策分支，并计算它的效益值。
最终，我们根据叶节点的效益值来确定最佳决策结果。
决策树分析法的关键在于如何选择最优的决策分支。
在每个决策节点上，我们根据决策因素的重要程度和可能的结果，计算每个决策分支的效益值。
效益值表示了选择该决策分支后所获得的效益，可以是经济利益、社会效益或其他目标指标。
我们选择效益值最高的决策分支作为最优决策。
决策树分析法的应用非常广泛。
在企业管理中，它可以用于市场营销策略的制定、产品定价策略的确定等决策问题。
在工程领域，它可以用于工艺流程的优化、设备选型的决策等问题。
在医疗卫生领域，它可以用于疾病诊断、药物选择等决策问题。
决策树分析法还可以应用于风险管理、投资决策、项目管理等各个领域。
下面我们通过几个实例来说明决策树分析法的实际应用价值。
第一个实例是关于产品定价策略的决策问题。
假设某公司生产某种产品，想确定该产品的最佳定价。
我们可以将产品定价策略的决策过程表示为一个决策树模型，根据市场需求、竞争对手的定价、成本等因素来选择定价方案。
通过计算每个定价方案的效益值，我们可以确定最佳定价，以最大限度地提高利润或市场份额。
第二个实例是关于投资决策的问题。
假设某个投资者打算投资某个项目，但存在许多不确定性因素，如市场风险、技术风险等。
我们可以构建一个决策树模型，根据投资金额、回报率、风险因素等来选择是否进行投资。
通过计算每个投资方案的效益值，我们可以确定是否应该投资，并选择最佳投资方案。
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。
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。
用决策树法做一个投资决策分析报告
用决策树法做投资决策分析报告1.决策树分析法的内涵及特点决策树分析最早出现于第二次世界大战时期,由美国陆军用于指挥军事活动, 战后西欧各国广泛用于经济活动, 尤其是各项投资活动。
现在的决策树分析更加完善、更加科学, 成为西方投资决策的主要方法, 是可行性研究不可缺少的重要组成部分。
决策树分析的主要目标, 是尽可能获得最大收益或者尽可能减少人力和实物资源的成本。
决策树是建立在信息论基础之上的一种机器学习方法。
它是采用图表的方式表述各种备选方案,而每个方案或事件都可能引出两个或多个事件, 导致不同的结果, 因分析各种方案决策点的各连线形似横倒下的树状, 故称决策树分析。
步骤：（1）绘制决策树图（2）预计可能事件发生的概率（3）推算各备选方案的期望值（4）修枝选择方案2.决策树在企业投资决策分析中运用的案例分析A企业为生产一种新产品，设计了两个基本建设方案；第一方案是投资300万元建大厂，第二方案是投资140万元建小厂。
经市场调查预测后,两个方案的有效期为10年，前3年产品销路好的概率为0.7，销路差的概率为0.3，在前三年销路好的基础上后7年销路好的概率为0.8,销路差的概率为0.2，前3年销路差,后7年仍差。
两方案如投资后,其年损益值分别为:建大厂,销路好每年收益100万元,销路差则亏损20万元;建小厂销路好每年收益40万元，销路差仍收益20万元；以收益最大为决策目标，问哪个方案最佳？用决策树决策法来解决，其过程如下：1.根据题意画出决策树,如图2.计算各节点期望值(用E表示)③E=[100×0.8+(-20)×0.2]×7=532(万元)④E=(-20)×1×7=-140(万元)⑤E=(40×0.8+20×0.2)×7=252(万元)⑥E=20×1×7=140(万元)①E=[100×0.7+(-20)×0.3]×3+532×0.7+(-140)×0.3=522.4(万元)大厂方案收益为522.4-300=222.4(万元)②E=(40×0.7+20×0.3)×3+252×0.7+140×0.3=320.4(万元)小厂方案收益为320.4-140=180.4(万元)3.比较节点①、②，舍去点②，决策结果，选择剪去小厂,保留大厂方案。
如何利用决策树进行问题分析与解决方案的选择
如何利用决策树进行问题分析与解决方案的选择决策树是一种基于树状结构的图表，用于帮助人们在面临复杂问题时做出明智的决策。
通过对问题进行分析和评估，决策树可以提供可行且有效的解决方案选择。
本文将介绍如何使用决策树进行问题分析和解决方案的选择，并指导读者如何应用这一方法来解决实际问题。
一、问题分析在使用决策树解决问题之前，首先需要明确问题的背景、目标和相关因素。
对于复杂问题，可以将其分解为几个关键决策点，每个决策点都有一系列可选的解决方案。
问题分析的主要目的是确定所需的决策点和可能的选项。
以项目管理为例，假设我们正在研究一种新的项目管理方法，需要确定最佳的实施策略。
我们可以将问题分解为以下几个关键决策点：1. 选择项目管理方法的主要目标2. 确定可选的项目管理方法3. 评估每种项目管理方法的优劣势4. 选择最佳的项目管理方法二、构建决策树在问题分析阶段确定了关键决策点后，下一步是构建决策树。
决策树中的每个节点代表一个决策点，每个分支代表一个可能的选项。
通过在决策树上添加不同的选项，可以形成一个决策路径，从而指导我们进行问题分析和解决方案的选择。
以项目管理为例，我们可以构建如下决策树：```- 选择项目管理方法的主要目标- 提高项目交付时间- 敏捷项目管理方法- 瀑布项目管理方法- 提高项目质量- 敏捷项目管理方法- 瀑布项目管理方法- 节约项目成本- 敏捷项目管理方法- 瀑布项目管理方法```在上述决策树中，我们首先选择项目管理方法的主要目标，然后根据不同的目标选择相应的项目管理方法。
例如，如果主要目标是提高项目交付时间，我们可以选择敏捷项目管理方法或瀑布项目管理方法。
三、评估选项一旦决策树构建完成，接下来需要对每个选项进行评估，并给出合适的权重。
评估选项的目的是确定每个选项对问题目标的影响程度，从而帮助我们做出决策。
对于每个选项，我们可以结合实际情况和相关数据进行量化评估，如使用成本效益分析、风险评估等方法。
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。
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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
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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
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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
决策树所用图解符号及结构：
• 决策树形图是人们对某个决策问题未来可能发生的 状态与方案的可能结果所作出的预测在图纸上的分 析。因此画决策树形图的过程就是拟定各种可行方 案的过程，也是进行状态分析和估算方案结果值的 过程。画决策树形图时，应按照图的结构规范由左 向右逐步绘制、逐步分析。其步骤如下： • （1）根据实际决策问题，以初始决策点为树根出发， 从左至右分别选择决策点、方案枝、状态节点、概 率枝等画出决策树。 • （2）从右至左逐步计算各个状态节点的期望收益值 或期望损失值，并将其数值标在各点上方。 • （3）在决策点将各状态节点上的期望值加以比较， 选取期望收益值最大的方案。对落选的方案要进行 “剪枝”，即在效益差的方案枝上画上“∥”符号。 最后留下一条效益最好的方案。
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步骤
• 例2：某企业为了生产某种新产品，决定对一条生产线的 技术改造问题拟出两种方案，一是全部改造，二是部分改 造。若采用全部改造方案，需投资280万元。若采用部分 改造方案只需投资150万元；两个方案的使用期都是10年. 估计在此期间，新产品销路好的概率是0.7，销路不好的 概率是0.3，两个改造方案的年度损益值如表 所示。请问 该企业的管理者应如何决策改造方案。
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谢谢欣赏
91Βιβλιοθήκη • 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：
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• （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）。 • （5）结果点：它是画在概率枝的末端的一个三角节点（△）。 在结果点处列出不同的方案在不同的自然状态及其概率条件 下的收益值或损失值。
决策树
决策树决策树法(Decision Tree）目录[隐藏]∙ 1 什么是决策树？∙ 2 决策树的构成要素[1]∙ 3 决策树对于常规统计方法的优缺点∙ 4 决策树的适用范围[1]∙ 5 决策树的决策程序[1]∙ 6 决策树的应用前景[1]∙7 决策树的应用举例o7.1 案例一：利用决策树评价生产方案∙8 相关条目∙9 参考文献[编辑]什么是决策树？决策树(decision tree)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，我们可以用下图来表示。
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。
从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。
决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。
对每个节点的衡量：1) 通过该节点的记录数2) 如果是叶子节点的话，分类的路径3) 对叶子节点正确分类的比例有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。
[编辑]决策树的构成要素[1]决策树的构成有四个要素：(1)决策结点；(2)方案枝；(3)状态结点；(4)概率枝。
如图所示：总之，决策树一般由方块结点、圆形结点、方案枝、概率枝等组成，方块结点称为决策结点，由结点引出若干条细支，每条细支代表一个方案，称为方案枝；圆形结点称为状态结点，由状态结点引出若干条细支，表示不同的自然状态，称为概率枝。
每条概率枝代表一种自然状态。
在每条细枝上标明客观状态的内容和其出现概率。
在概率枝的最末稍标明该方案在该自然状态下所达到的结果(收益值或损失值)。
这样树形图由左向右，由简到繁展开，组成一个树状网络图。
[编辑]决策树对于常规统计方法的优缺点优点：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。
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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（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，然后若干分支计算的结果表明，高标:500×0.3+300×0.5-100×0.2=280万，280×0.2-5×0.8=52万；低标:350×0.2+200×0.6-150×0.2=160万，160×0.5-5×0.5=77.5万；最大损益期望值为77.5万,也就是上说若投高标，可能最多只能赚到52万，而若投低标则有可能赚到77.5万,故应采取低标策略。
来源/groups/showTopic.asp?groupID=272&titleID=1042581、定义：蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟是一种通过设定随机过程，反复生成时间序列，计算参数估计量和统计量，进而研究其分布特征的方法。
2、基于计算机的蒙特卡洛模拟实现步骤：（1）对每一项活动，输入最小、最大和最可能估计数据（注意这里不是三点估算），并根据提出的问题构造或选择一个简单、适用的概率分布模型，使问题的解对应于该模型中随机变量的某些特征（如概率、均值和方差等），这些特征都可以通过模拟出的概率分布图得到。
（2）根据模型中各个随机变量的分布，利用给定的某种规则，在计算机上快速实施充分大量的随机抽样。
（3）对随机抽样的数据进行必要的数学计算，统计分析模拟试验结果，给出问题的概率解以及解的精度估计，即最小值、最大值以及数学期望值和单位标准偏差。
（4）按照所建立的模型进行仿真试验、计算，求出问题的随机解。
（5）根据求出的统计学处理数据，让计算机自动生成概率分布图，通常为正态分布图。
（6）根据概率分布图读出所需信息，如某项目成本200万情况下的完工概率，或确保70%完工概率时需要的成本等。
3、基于EXCEL与Crystal Ball的蒙特卡洛成本模拟过程实例：此主题相关图片如下：此主题相关图片如下：此主题相关图片如下：此主题相关图片如下：此主题相关图片如下：此主题相关图片如下：此主题相关图片如下：此主题相关图片如下：此主题相关图片如下：此主题相关图片如下：此主题相关图片如下：蒙特卡罗方法[编辑]蒙特卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。
是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。
20世纪40年代，在John von Neumann，斯塔尼斯拉夫·乌拉姆和Nicholas Metropolis 在洛斯阿拉莫斯国家实验室为核武器计划工作时，发明了蒙特卡罗方法。
因为Ulam的叔叔经常在蒙特卡罗赌场输钱得名，而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法。
与它对应的是确定性算法。
蒙特卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，生物医学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。
目录[隐藏]∙ 1 蒙特卡罗方法的基本思想∙ 2 蒙特卡罗方法的工作过程∙ 3 蒙特卡罗方法分子模拟计算的步骤∙ 4 蒙特卡罗方法在数学中的应用o 4.1 积分o 4.2 圆周率∙ 5 参见蒙特卡罗方法的基本思想[编辑]通常蒙特卡罗方法可以粗略地分成两类：一类是所求解的问题本身具有内在的随机性，借助计算机的运算能力可以直接模拟这种随机的过程。
例如在核物理研究中，分析中子在反应堆中的传输过程。
中子与原子核作用受到量子力学规律的制约，人们只能知道它们相互作用发生的概率，却无法准确获得中子与原子核作用时的位置以及裂变产生的新中子的行进速率和方向。
科学家依据其概率进行随机抽样得到裂变位置、速度和方向，这样模拟大量中子的行为后，经过统计就能获得中子传输的范围，作为反应堆设计的依据。
另一种类型是所求解问题可以转化为某种随机分布的特征数，比如随机事件出现的概率，或者随机变量的期望值。
通过随机抽样的方法，以随机事件出现的频率估计其概率，或者以抽样的数字特征估算随机变量的数字特征，并将其作为问题的解。
这种方法多用于求解复杂的多维积分问题。
假设我们要计算一个不规则图形的面积，那么图形的不规则程度和分析性计算（比如，积分）的复杂程度是成正比的。
蒙特卡罗方法基于这样的思想：假想你有一袋豆子，把豆子均匀地朝这个图形上撒，然后数这个图形之中有多少颗豆子，这个豆子的数目就是图形的面积。
当你的豆子越小，撒的越多的时候，结果就越精确。
借助计算机程序可以生成大量均匀分布坐标点，然后统计出图形内的点数，通过它们占总点数的比例和坐标点生成范围的面积就可以求出图形面积。
蒙特卡罗方法的工作过程[编辑]使用蒙特卡罗方法估算π值. 放置30000个随机点后,π的估算值与真实值相差0.07%.在解决实际问题的时候应用蒙特卡罗方法主要有两部分工作：1. 用蒙特卡罗方法模拟某一过程时，需要产生各种概率分布的随机变量。
2. 用统计方法把模型的数字特征估计出来，从而得到实际问题的数值解。
蒙特卡罗方法分子模拟计算的步骤[编辑]使用蒙特卡罗方法进行分子模拟计算是按照以下步骤进行的：1. 使用随机数生成器产生一个随机的分子构型。
2. 对此分子构型的其中粒子坐标做无规则的改变，产生一个新的分子构型。
3. 计算新的分子构型的能量。
4. 比较新的分子构型于改变前的分子构型的能量变化，判断是否接受该构型。
∙若新的分子构型能量低于原分子构型的能量，则接受新的构型，使用这个构型重复再做下一次迭代。
∙若新的分子构型能量高于原分子构型的能量，则计算玻尔兹曼因子，并产生一个随机数。
∙若这个随机数大于所计算出的玻尔兹曼因子，则放弃这个构型，重新计算。
∙若这个随机数小于所计算出的玻尔兹曼因子，则接受这个构型，使用这个构型重复再做下一次迭代。
5. 如此进行迭代计算，直至最后搜索出低于所给能量条件的分子构型结束。
蒙特卡罗方法在数学中的应用[编辑]通常蒙特卡罗方法通过构造符合一定规则的随机数来解决数学上的各种问题。
对于那些由于计算过于复杂而难以得到解析解或者根本没有解析解的问题，蒙特卡罗方法是一种有效的求出数值解的方法。
一般蒙特卡罗方法在数学中最常见的应用就是蒙特卡罗积分。
下面是蒙特卡罗方法的两个简单应用：积分[编辑]非权重蒙特卡罗积分，也称确定性抽样，是对被积函数变量区间进行随机均匀抽样，然后对被抽样点的函数值求平均，从而可以得到函数积分的近似值。
此种方法的正确性是基于概率论的中心极限定理。
当抽样点数为m时，使用此种方法所得近似解的统计误差只与m有关（与正相关），不随积分维数的改变而改变。
因此当积分维度较高时，蒙特卡罗方法相对于其他数值解法更优。
圆周率[编辑]蒙特卡洛方法可用于近似计算圆周率：让计算机每次随机生成两个0到1之间的数，看以这两个实数为横纵坐标的点是否在单位圆内。
生成一系列随机点，统计单位圆内的点数与总点数，（圆面积和正方形面积之比为PI:4，PI为圆周率），当随机点取得越多时，其结果越接近于圆周率（然而准确度仍有争议：即使取10的9次方个随机点时，其结果也仅在前4位与圆周率吻合）。
用蒙特卡洛方法近似计算圆周率的先天不足是：第一，计算机产生的随机数是受到存储格式的限制的，是离散的，并不能产生连续的任意实数；上述做法将平面分割成一个个网格，在空间也不是连续的，由此计算出来的面积当然与圆或多或少有差距。