文/韩作
我们如何确保自己的决策是合理和优质的？
企业的成功取决于每个团队成员，每时每刻，每季度，每年都做出了他们可以做出的最佳决策。
有时是很重要的决定：我们想在哪里建立我们的总部？
有时却是一个很小的决定：我们应该购买哪种社交媒体管理工具？
但无论做出何种决定，决策树都被更认为是探索选择方向并获得理想解决方案的简单工具。
决策树Decision tree
什么是决策树？
本质上，决策树只是一个简单的流程图。决策树分为三个部分：
- 根节点
- 叶节点
- 分支
根节点是您尝试做出的最终决定。每个叶节点都是一个提炼问题。分支连接一切以显示从问题到答案的流程。
例如，在决策树中，我们试图在建立一个完全远程办公式的团队或一个由面对面和远程办公员工组成的混合团队之间做出决定。
这是根节点中提出的大问题。
在决策树模型中，我们可以按照每个选择的可能结果，按照高、中和低概率排列。
使用决策树分析的优势
决策树的优势归根结底是数据驱动决策的好处：
- 全面——决策树迫使我们查看选择的所有可能结果。我们能够更好地了解决定的风险和后果。
- 容易理解——决策树不依赖于公式。它们很容易理解，在决策中使用模型的好处是我们可以轻松地与其他人分享它们以获取输入信息。这可以帮助我们获得利益相关者的支持。
- 适应性强——几乎每个问题都可以使用决策树来回答，它们可以根据需要变得简单或复杂。
- 减少偏见——决策树有助于消除情绪，让我们正确权衡一个决定与另一个决定的结果。
- 简单——决策树不需要收集太多数据。但是如果数据中存在空白，我们可能就会需要更多获取信息的地方。
- 低成本——制作决策树图是不需要什么花费的，更不需要高级培训。有很多免费的模板可用。
- 节省时间——根据决策的复杂性，决策树可能是找到解决方案的最快方法。
决策树的好处远远超过学习曲线，因此它们是我们决策过程中非常有用的补充。
何时使用决策树
决策树最适合用于更复杂的决策。
决策树分析可以帮助突破不确定性并带来清晰的预测。
但请记住，决策树最适合做出明智的决策，而不是头脑风暴的解决方案。
例如，一个合适的决策树问题应该是：“我们应该建立一个新渠道还是对现有渠道进行整改优化？”。
稍后，我们就可以开始调查构建或整改渠道的后果。
一个不恰当的决策树问题则是：“渠道整改应该注意什么？” 。
而这不是一个决策：这只是一个问题（答案会是一个或者很多）。
决策树的常见应用场景
- 产品规划——例如，提出一个全新的产品并在两个想法之间进行选择，或者确定首先添加哪个功能。
- 一般业务决策——保持业务远程或将总部迁至其他地区？
- 软件设计——应该使用java还是C ？
- 贷款审批——知道何时借钱是一个很大的选择。在确定是否应批准贷款时，可以使用决策树来降低财务风险。
- 个人决定——通勤坐地铁还是公交。决策树可以帮助你做出更理性的决定。
如何制作决策树
1. 从决定开始
在根节点框中，输入我们要做出的决定。
例如，如果我们正在决定是外包客户服务还是建立内部部门，根节点就是“我们应该如何部署客户服务？”
2.列出我们的选择
接下来，使用列出我们的选择并将它们连接到带有分支的根节点。在这里，我们的连接器是“内部”或“外包”。
3. 进行测试
对每个选项应用相同的测试。使用一个叶节点连接到连接器的分支，问：“它更便宜吗？” 然后回答问题。同时可能也会问的其他问题：
- 我们会有直接监督吗？
- 需要多少培训？
- 它会提高客户满意度吗？
4. 列出结论
在每个问题流的终点，写下最终结论。
还可以选择通过显示概率程度（高、中、低）来显示结论中的风险。
决策树提示：
- 决策树的大部分将是叶节点。每个分支都应该有一个叶子节点。
- 如果您想得到更多应该考虑的结果，不要害怕添加分支。
- 这可以是一个小组项目，应该涉及利益相关者。不必一个人去做。
- 确保对每个结果应用相同的测试。例如，如果对于一个选项问：“实施起来容易吗？” ，您必须对其他选项提出相同的问题。
决策树注意事项
在开始制作决策树时，有一些事情需要注意。
- 注意连锁反应——如果在树中早期测试了一个问题，后来意识到犯了一个错误，那么所有的分支和节点都会受到影响。这就是为什么最好使用软件来设计，以便在数据发生变化时可以轻松地重新排列。
- 请记住，决策是基于预期的——决策树不会针对所有变量进行规划（例如，您的企业由于疫情而不得不变得完全远程办公）。
- 一定程度的复杂性——即使是简单的决策也可能导致大量的决策树图。这样反而会变得笨拙。
也就是说，因为有其局限性，所以决策树模型尽可能地只用于做出重要决策时作为指导。
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