决策树分析法
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
1 2 3
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
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）。
决策树分析法
4
决策树问题的求解
第二个问题：在当前时点t=0，是否应选择探 井？ 在决策树问题中，不被选择的方案要从决
埃克森公司是否应该进行探测活动？如果探测之后又应 该如何决策？
1
决策树分析法的步骤
画出决策树图形
决策树图形是对决策问题的图形反映，包括表示，在该点需要做出决策 方案枝：由决策点起自左向右画出的直线，代表需
要做出的决策方案 机会点： 也叫状态点，一般用圆圈表示，代表备选
在探测成功情况下，选择进行投资方案的净现值的期望 值为：
E[NPV] = -100 + (50*0.25+30*0.5+10*0.25)/0.1 = $200 在探测成功情况下，选择不进行投资方案的净现值为0。 根据NPV准则，应该选择NPV较大的方案，即探测成功情 况下应进行投资。 在探测失败情况下，选择进行投资方案的净现值的期望
策树中剪去，只保留选择的方案 在当前时点t=0，选择探井方案的净现值的
期望值为：
E[NPV] = -10+(0.2200+0.80)/(1+10%)= 26.36 不进行探井方案的净现值为0。 根据NPV准则，应该选择NPV较大的方案，即进 行探井。
对埃克森公司的这一决策树问题，应该选择首 先进行探井，如果探井成功就进行投资，探井 失败就不进行投资。
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决策树分析法(续)
序贯决策举例：
决策树分析方法
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应用价值 ，能够帮助决策者在缺乏足够信息或数据的情况下进 行科学决策，提高决策的灵活性和适应性。
详细描述
不确定型决策是指在缺乏足够信息或数据的情况下进 行的决策，通常需要根据主观判断和经验来进行决策 。决策树分析方法通过构建决策树来模拟不同情况下 的可能结果，并评估每种可能结果的优劣，从而为不 确定型决策提供一种科学的方法。该方法适用于缺乏 足够信息或数据的复杂情况，能够综合考虑多种可能 情况下的最优解，提高决策的准确性和可靠性。
VS
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，从而制定出更 加科学合理的投资策略。
案例二：市场预测分析
总结词
决策树分析方法在市场预测中具有较高的实 用价值，能够有效地对市场趋势进行分析和 预测。
详细描述
通过建立决策树模型，对市场数据进行分类 和回归分析，对市场的未来趋势进行预测， 为企业的市场策略制定提供科学依据。
根据问题定义和关键因素，建立决策框架， 包括决策的步骤、可能的结果以及对应的行 动方案。
确定决策变量
收集数据
收集与决策相关的数据，包括历史数据、市场数 据、专家意见等。
分析数据
对收集到的数据进行清洗、整理和分析，以确定 关键的决策变量。
选择变量
选择与决策目标密切相关的变量，并确定它们的 权重和影响。
特点
决策树具有结构简单、直观易懂、能够清晰地表达各个决策变量之间的关系以及决策路径等优点。
决策树分析方法的优缺点
优点 直观易懂，易于理解和分析。 能够清晰地表达复杂的决策过程和变量之间的关系。
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。
决策树
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年度损益值
单位/万元
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• 解：决策分析步骤： • （1）绘制决策树，如图 所示： • （2）计算各方案的期望损益值。
•
•
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• 节点②：[100×0.7+(-30) ×0.3]×10-280=330 节点② × × 万元） （万元） • 节点③：[45×0.7+10×0.3]×10-150=195（万 节点③ × × × （ 元） • 将以上计算结果填入决策树的相应节点② 将以上计算结果填入决策树的相应节点②、③ 处上方，表示两个方案可获得的经济效果。 处上方，表示两个方案可获得的经济效果。 • （3）剪枝决策。通过对两个方案的最终期望收益 ）剪枝决策。 值比较可知， 值比较可知，对生产线进行全部改造的方案更加 合理。它在10年期可使企业收回 年期可使企业收回280万元的投资， 万元的投资， 合理。它在 年期可使企业收回 万元的投资 并获利330万元，经济效果明显优于生产线的部 万元， 并获利 万元 分改造方案，因而， 分改造方案，因而，最佳决策方案应为全部改造 生产线方案。在决策树上应剪去A2部分改造生产 生产线方案。在决策树上应剪去 部分改造生产 线方案枝，保留A1全部改造生产线方案枝。 线方案枝，保留 全部改造生产线方案枝。 全部改造生产线方案枝
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多阶段决策
• 多阶段决策是指在一个决策问题中包含着 两个或两个以上层次的决策， 两个或两个以上层次的决策，即在一个决 策问题的决策方案中又包含着另一个或几 个决策问题。 个决策问题。只有当低一层次的决策方案 确定之后，高一层次的决策方案才能确定。 确定之后，高一层次的决策方案才能确定。 因此， 因此，处理多阶决策问题必须通过依次的 计算、分析和比较， 计算、分析和比较，直到整个问题的决策 方案确定为止。 方案确定为止
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。
决策树分析方法PPT课件( 39页)
• 适用于对银行盈利能力数量分析，根据影响指 标相关要素的数量变化，探求各要素变化的原 因以及影响程度
• 同样的方法也可运用于银行其他情况的分析
2019/6/23
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目录
1. 概念和作用 2. 决策树体系结构 3. 决策树运用基本要素 4. 决策树运用示例 5. 决策树运用示例分析结论
本季度
上季度
第一步 第二步 第三步
初步判断：处于平均水平
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分析结论一─对当期盈利分析
• 计算数据显示该银行的盈利比率为 1.28%，同类型银行的平均数为1.29% ，表明该银行居于同类型银行的中间位 置
• 该银行的百分比排名为51，表示在同类 型银行中，有49%高于该行的1.28%比 率，而有51%低于该比率
时间点 平均资产 净收入 同类型银行数
该银行 同类型 百分比排名
边际分析 指标对各类平 均资产百分比
贷款分析 指标对各类平 均资产百分比
流动性分析
资本分析
增长比率
2019/6/23
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分析过程
• 由概要指标开始分析 • 鉴别差异 • 分析差异的原因 • 考虑所有的影响要素 • 深究细节 • 确定问题的根本原因
决策树分析方法─非现
场数据分析法
2019/6/23
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目录
1. 概念和作用 2. 决策树体系结构 3. 决策树运用基本要素 4. 决策树运用示例 5. 决策树运用示例分析结论
2019/6/23
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概念和作用
• 决策树分析是数量分析方法
• 决策树是一种树状结构，其分析由树根节点开 始逐层展开，每一分支树枝前后节点具有数量 逻辑关系
决策树分析——精选推荐
决策树分析进⾏科学的决策是项⽬评估⼯作中的主要⽬的之⼀。
科学的决策⽅法就是对⽐判断，亦即对拟建项⽬的备选⽅案进⾏⽐选。
但是，决策存在⼀定的风险性，项⽬评估⼯作中的⼤量决策基本是属于风险型决策。
概率分析为在风险条件下决定⽅案取舍的⽅法，决策树分析也是常⽤的风险决策⽅法之⼀。
所谓决策树分析，就是利⽤概率分析原理，⽤树状图描述备选⽅案的内容、参数、状态以及在实施过程中不同阶段⽅案的相互关系，对⽅案进⾏系统分析和评估的⽅法。
应⽤决策树分析法不仅能进⾏单阶段决策，⽽且对多阶段决策也是⾏之有效的。
⼀、决策树的结构决策树是以⽅框和圆圈为结点，并有直线连接⽽成的⼀种像树形状的图形，它是由以下⼏个因素构成：（⼀）决策点与⽅案枝某项决策的出发点，称为决策点，⽤⽅框"⼝"表⽰。
⽅框内可⽤符号表⽰其为第⼏级决策点。
某项决策应有若⼲可供选择的⽅案，⽤从决策点引出的若⼲条直线“—”表⽰，叫做⽅案枝。
在⽅案枝的上下侧可注明⽅案的含义及参数。
（⼆）状态结点与状态枝⽅案在实施过程中由于存在风险性与不确定性，可能出现多种机会或状态，⽅案在各种⾃然状态下所能获得的结果(如收益或成本)⽤圆圈“○”表⽰，称为状态结点或机会点。
每⼀⽅案可能出现的各种状态⽤由状态结点引出的若⼲条线"—"表⽰，称为状态枝。
各种状态的代号与概率等参数可标在状态上下侧，故⼜称其为概率枝。
（三）结果点与损益现值⽅案在某种状态下可能获得的结果⽤“△”表⽰，称为结果点在结果点之后可分别列出其损益现值，所谓损益现值就是对⽅案在某种状态下损失或收益的度量结果的现值，即状态净现值。
由以上符号构成的图形像⼀棵树，所以称为决策树。
如下图所⽰：图决策树决策树作为⼀种决策⼯具，它分析简捷，形象直观，可以把决策问题的全部决策⽅案和可能出现的各种⾃然状态，以及不同⾃然状态下的结果，都形象地显⽰在全部的决策过程中。
它是帮助项⽬评估⼈员进⾏分析⽐较⽅案的有⽤⼯具，近年来在项⽬评估⼯作中得到了⼴泛应⽤。
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。
决策树分析(财务)
解：（1）画出决策树：
一级决策树图
（2）计算各点的期望损益值。 点 : 点 ： （3）进行决策。 把点 与点 的期望损益值进行比较，可知合理的决策方案是建设大厂。
单级决策案例2
例2 在例1中，如果把10年分为前3年和后7年两期考虑。根据市场预测：前3年销路好的概率为0.7，若前3年销路好，则后7年销路好的概率为0.8；前3年销路差的概率为0.3，若前3年销路差，则后7年销路差的概率为0.9。在这种情况下，建大厂和建小厂两个方案哪个为好？
解：（1）画出决策树：
（2）计算各点的策树模型
注：在图形中，方框结点为决策点。由决策点引出若干条直线，每条直线代表一个方案，叫方案枝。在各个方案枝的末端画上一个圆圈，叫做状态结点。由状态结点引出若干条直线，每条直线代表一个自然状态及其可能出现的概率，故称为概率枝。在概率枝末端画个三角，叫做结果点。在结果点旁边列出不同状态下的收益值或损失值，以供决策之用。
供应链系统应该如何实施？
供应链系统实施
仅仓库
全面实施
推进顺利，解决实际问题
推进不顺利
解 决问题
顺利
不顺利
财务独自负责
财务主导，共同参与
两个问题？
决策的目的是什么？ 决策失败或者不顺畅，我们应该怎么做？
小结
决策的特点： 1、决策存在风险； 2、决策具有不确定性；
决策不得不做； 人的问题是最主要的问题； 决策不都是理性的；
（3）进行决策。 点 的期望收益值为537万元，大于点 的495.2万元。因此，最优方案是前3年建小厂，如果销路好，后7年进行扩建的方案。而不是建大工厂的方案了。本例进行了两次决策，才选出最优方案，所以是二级决策问题。
多级决策案例2
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。
决策树分析及SPSS实现
将决策树模型应用于实际业务场景，进行预 测或分类。
CHAPTER 05
案例分析：基于SPSS的决策 树应用
案例背景及数据介绍
案例背景
某电商公司希望通过分析用户行为数据，预测用户是否会在未来一周内购买商品，以便进行精准营销 。
数据介绍
数据集包含用户的浏览历史、购买历史、搜索关键词、点击率等信息，以及一个目标变量——用户是 否在未来一周内购买商品（是/否）。
等）。
优化方法
针对决策树模型可能出现的过拟合问题，可以采用一些优化方法进行改进。常用的优化 方法包括剪枝（如预剪枝和后剪枝）、调整模型参数（如最大深度、最小叶子节点样本 数等）以及集成学习方法（如随机森林、梯度提升决策树等）。这些方法可以降低模型
的复杂度，提高模型的泛化能力。
模型评估与验证方法
模型评估
使用训练好的决策树模型对测试数据集 进行预测，并计算相应的评估指标来评 价模型的性能。常用的评估指标包括准 确率、精确率、召回率、F1分数等。这 些指标可以帮助我们了解模型在未见过 的数据上的表现如何，以及模型是否存 在过拟合或欠拟合等问题。
VS
验证方法
为了确保模型评估结果的可靠性和稳定性 ，可以采用交叉验证等方法对模型进行评 估。交叉验证将原始数据集划分为多个子 集，每次使用其中一个子集作为测试集， 其余子集作为训练集进行模型训练和评估 。通过多次重复这个过程并计算平均评估 指标，可以得到更准确的模型性能估计。
02
数据清洗
对数据进行检查、筛选和处理， 以消除错误、异常值和重复数据
。
04
数据缩减
通过降维技术如主成分分析（ PCA）等方法简化数据结构，减
少变量数量。
CHAPTER 03
项目管理中的决策分析和优先级排序
项目管理中的决策分析和优先级排序在项目管理中，决策分析和优先级排序是至关重要的环节。
通过合理的决策分析和优先级排序，项目团队可以更加高效地进行工作，并确保项目顺利完成。
本文将介绍项目管理中常用的决策分析方法和优先级排序技巧，帮助项目管理人员提高决策能力和管理效率。
一、决策分析方法1. SWOT分析法SWOT分析法是一种常用的决策分析方法，它通过评估项目的优势、劣势、机会和威胁，帮助项目管理人员全面了解项目的内外环境。
在进行SWOT分析时，项目团队可以将项目的优势和机会作为优先考虑的因素，而劣势和威胁则需要重点关注和解决。
2. 成本效益分析法成本效益分析法用于评估项目的经济效益，帮助项目管理人员确定是否值得实施该项目。
在进行成本效益分析时，项目团队需要评估项目的成本和收益，并计算出其成本效益比。
如果成本效益比大于1，说明项目具有经济效益，可以考虑实施；如果成本效益比小于1，则需要重新评估项目的可行性。
3. 决策树分析法决策树分析法是一种决策辅助工具，它帮助项目管理人员在面临多个决策选项时进行决策。
在使用决策树分析法时，项目团队需要列出各种决策选项，并评估每个选项的效果和风险。
通过对每个选项进行评分和权重分配，最终可以选择出最优的决策方案。
二、优先级排序技巧1. EISENHOWER决策矩阵EISENHOWER决策矩阵（也称为重要紧急矩阵）是一种优先级排序工具，它将任务根据重要性和紧急性进行分类。
在使用EISENHOWER决策矩阵时，项目管理人员需要将任务分为四个类别：重要且紧急、重要但不紧急、紧急但不重要、不重要也不紧急。
通过对任务进行分类，可以更加清晰地确定优先级，从而合理安排工作。
2. MOSCOW法则MOSCOW法则是一种常用的需求优先级排序方法，它用于确定项目需求的优先级。
在使用MOSCOW法则时，项目团队需要对需求进行分类：M（Must have，必需）、S（Should have，应有）、C（Could have，可以有）、W（Won't have，不会有）。
决策树分析
近期工作重点
边筋 - 决策树分析
是 这些措施是否 得以有效的贯 彻？ 不 是 研究确定有效的 控制手段、制定 操作规范并实施 目前措施是否 还有较大改进 潜力？ 是 是否已采取措 施来控制/消 除这一可能原 因的发生？ 不 是
是
改进 8 11
不 是 调查贯彻不力的 原因并采取行动 2
短期不采取 7 行动 4 5 9
• 优 先 顺 序
6 10 12
总结楔形及单边增厚的操作方法 优化及确定HSS的冷却制度 确立冷轧对小凸度原料的操作规范 改进BUR倒角 对宽、软、厚的板改进低温轧制
改进过去制定的 关键措施 验证未确认因素 的影响 改进其他有益的 因素
8 11 1 3 13
检查板坯楔形对成品楔形的影响 检查SP对狗骨的影响
推 翻
是 改进 13
不 是
•
排除
不 是
短期不采取 行动
#：最突出问题通常指该质量问题较集中的部分，比如某些工序、品种、规格、班组等
边筋 – 行动计划
高
确保过去关键措 施得到落实
2 4 5 9
加强板坯宽向温差管理 加强同宽数的检查 加强轧线对立的管理 检查PC/Bend标准化控制
对过去证实的原 因制定控制措施
决策树分析方法
决策树分析法是产生解决方案、 决策树分析法是产生解决方案、制定行动计 划的很好的工具
系统解决问题的方法已经做了详细介绍，6个主要步骤为我们提供了很 好的解决问题的思路和方法论。发现问题、分析问题、产生可能的解决 方案、选择和规划解决方案、实施解决方案、评估和标准化构成解决问 题的闭环。 头脑风暴是我们分析问题常用的方法，在工作中我们往往将头脑风暴 产生的可能原因直接纳入工作行动中，很少将潜在原因进行排序并制定 解决问题的先后顺序，因此造成同样的问题重复出现、重复进行原因分 析、重复制定行动方案，但问题却并未根除的怪现象。 决策树方法为我们提供了如何产生解决方案并制定行动计划的工具。 就是要求我们按部就班地将潜在原因进行逻辑分析，验证原因的合理性， 排除习惯性错误假设，对未知原因进行验证，并根据相应的逻辑关系确 定解决问题的先后顺序 决策树方法的应用有利于材料的收集、归档和进一步的解决问题。
决策分析方法
决策分析方法决策是指在面对多种选择时，通过分析和比较，做出最为合理和有效的选择。
而决策分析方法则是指为了辅助决策者做出更科学、更合理的决策，而采用的一系列分析手段和方法。
在日常生活和工作中，我们经常需要做出各种决策，比如在工作中选择合作伙伴、制定市场营销策略，或者在生活中选择购买哪种产品、选择哪个旅游目的地等等。
因此，了解和掌握一些决策分析方法，对我们做出更好的决策至关重要。
一、决策树分析。
决策树分析是一种常用的决策分析方法，它通过构建决策树来帮助决策者理清决策的逻辑。
在决策树中，每个节点代表一个决策点，而每个分支代表一个可能的决策结果。
通过对不同决策结果的概率和影响进行评估，最终得出最优的决策选择。
二、成本效益分析。
成本效益分析是一种常用的决策分析方法，它通过比较决策的成本和效益，来评估决策的合理性和可行性。
在进行成本效益分析时，需要对决策的成本和效益进行全面的评估和分析，以便做出符合整体利益最大化的决策选择。
三、头脑风暴法。
头脑风暴法是一种集体决策分析方法，它通过集体讨论和思维碰撞，来激发各种创意和想法，从而帮助决策者找到最佳的决策方案。
在头脑风暴过程中，每个参与者都可以自由发表自己的观点和建议，而后集体讨论，最终找到最佳的决策方案。
四、SWOT分析。
SWOT分析是一种常用的决策分析方法，它通过对决策的内部优势、劣势和外部机会、威胁进行分析，来评估决策的优劣势和风险。
通过SWOT分析，决策者可以更清晰地了解决策的环境和条件，从而做出更为科学和合理的决策选择。
五、模糊综合评价法。
模糊综合评价法是一种常用的决策分析方法，它通过对决策的各种因素进行模糊综合评价，来得出最终的决策选择。
在模糊综合评价法中，决策者需要对各种因素进行模糊量化，并建立模糊综合评价模型，最终得出最优的决策选择。
以上所述的决策分析方法，都是在实际决策中常用的一些方法和手段。
在进行决策分析时，我们可以根据具体的决策情况和需求，选择合适的分析方法来辅助决策，从而做出更为科学、合理的决策选择。
决策树分析法
决策树分析法决策树分析法，是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。
它以损益值为依据。
该方法特别适于分析比较复杂的问题。
（1）决策树的构成由决策结点“口”、方案枝、状态结点“O”和概率支构成。
（2）决策步骤决策树分析法的程序主要包括以下步骤：①绘制决策树图形，按上述要求由左向右顺序展开。
②计算每个结点的期望值，计算公式为：状态结点的期望值二z （损益值X概率值）X经营年限③剪枝，即进行方案的选优。
方案净效果二该方案状态结点的期望值-该方案投资额例如，某企业为了扩大某产品的生产，拟建设新厂。
据市场预测，产品销路好的概率为0. 7,销路差的概率为0. 3。
有三种方案可供企业选择：方案1：新建大厂，需投资300万元。
据初步估计，销路好时，每年可获利100万元；销路差时，每年亏损20万元。
服务期为10年。
方案2：新建小厂，需投资140万元。
销路好时，每年可获利40万元，销路差时，每年仍可获利30万元。
服务期为10年。
方案3：先建小厂，3年后销路好时再扩建，需追加投资200万元，服务期为7年，估计每年获利95万元。
问：哪种方案最好？峋IMF【I.'■-图IT。
方案1 （结点①）的期望收益为：［0.7X1OO+O.3X（-20）］X1O-300=340 （万元）方案2 （结点②）的期望收益为：（0.7X40+0.3X30）X1（-140=230 （万元）至于方案3,由于结点④的期望收益465 （95X7-200）万元大于结点⑤的期望收益280 （40X7）万元，所以销路好时，扩建比不扩建好。
方案3 （结点③）的期望收益为：(0.7X40X3+0.7X465+0.3X30X 10)-140=359. 5 (万元) 计算结果表明，在三种方案中，方案3最好。
【例题•单选题】以下不属于决策树构成的是（）。
A .决策结点B.方案枝C•状态结点D.判断枝答案：D。
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决策树分析法
决策树分析法，是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。
它以损益值为依据。
该方法特别
适于分析比较复杂的问题。
（1）决策树的构成
由决策结点“口”、方案枝、状态结点“O”和概率支构成。
（2）决策步骤
决策树分析法的程序主要包括以下步骤：
①绘制决策树图形，按上述要求由左向右顺序展开。
②计算每个结点的期望值，计算公式为：
状态结点的期望值=Σ（损益值×概率值）×经营年限
③剪枝，即进行方案的选优。
方案净效果=该方案状态结点的期望值-该方案投资额例如，某企业为了扩大某产品的生产，拟建设新厂。
据市场预测，产品销路好的概率为0．7，销路差的概率为0．3。
有三种方案可供企业选择：
方案1：新建大厂，需投资300万元。
据初步估计，销路好时，每年可获利100万元；销路差时，每年亏损20万元。
服务期为10年。
方案2：新建小厂，需投资140万元。
销路好时，每年可获利40万元，销路差时，每年仍可获利30万元。
服务期为10年。
方案3：先建小厂，3年后销路好时再扩建，需追加投资200万元，服务期
为7年，估计每年获利95万元。
问：哪种方案最好?
方案1（结点①）的期望收益为：[0．7×100+0．3×（-20）]×10-300=340
（万元）
方案2（结点②）的期望收益为：（0．7×40+0．3×30）×10-140=230（万
元）
至于方案3，由于结点④的期望收益465（95×7-200）万元大于结点⑤的期望收益280（40×7）万元，所以销路好时，扩建比不扩建好。
方案3（结点③）
的期望收益为：（0．7×40×3+0．7×465+0．3×30×10）-140=359．5（万元）计算结果表明，在三种方案中，方案3最好。
【例题·单选题】以下不属于决策树构成的是（）。
A．决策结点
B．方案枝
C．状态结点
D．判断枝
答案：D。