問題は、利用可能になるにつれて対処する必要があります。 しかし、その後の各決定は前の決定に依存することがよくあります。そのような状況では、タスクを体系化し、これらのアクションの結果を予測することが特に重要です。 これは意思決定ツリーのユニークな方法であなたを助けます。
決定木を構築する方法
どのようなツリーと同様、決定木は「枝」と「葉」で構成されています。 意思決定プロセスのグラフィカルな体系化であり、代替ソリューションや環境条件、これらの代替案の組み合わせに対するリスクや利益を反映しているため、描画スキルはここでは有用ではありません。 言い換えれば、自動データ分析（現行および代替）の有効な方法であり、可視性が顕著である。
決定木の適用
意思決定ツリーは、私たちの人生の最も多様な分野に適用される一般的な方法です。
- 管理意思決定のツリーは、プロジェクトの管理、管理、およびすべての可能性のあるリスクの分析に効果的です。
- 意思決定ツリー法は、業界での製品の品質管理に成功しています。
- 医学では、決定木は病気を診断するために使われます。
- 意思決定法はアミノ酸（分子生物学）の構造解析にも適用可能である。
意思決定ツリーを構築するには？
1.原則として、決定木は右から左に配置され、巡回要素を含まない（新しい葉または枝は分割のみ可能）。
2.将来の意思決定ツリーの「幹」に問題の構造を示すことから始める必要があります（右）。
3.ブランチとは、特定の状況で理論的に採用できる代替ソリューションであり、これらの代替ソリューションを採用することによって生じる可能性のある結果でもあります。 ブランチは1点（ソースデータ）から発生しますが、最終結果が得られるまで「成長」します。 枝の数はあなたの木の品質を全く示すものではありません。 場合によっては（ツリーがあまりにも「分岐している」場合）、セカンダリブランチのクリッピングを使用することもお勧めします。
支店には2つの形式があります：
- 正方形を結ぶ点線 - 可能な解決策;
- 可能な最終結果の円を結ぶ実線。
4.ノードはキーイベントであり、ノードを結ぶ線はプロジェクトの実装作業です。 四角形のノードは、決定が行われる場所です。 丸いノードは結果の外観です。 決定を下すときには、結果の出現に影響を与えることができないので、出現の確率を計算する必要があります。
5.さらに、意思決定ツリーでは、作業時間、コスト、各決定を行う確率に関するすべての情報を表示する必要があります。
6.すべての決定と期待される結果がツリーに表示されたら、最も収益性の高い方法の分析と選択が実行されます。
最も一般的なツリーモデルの1つは3層モデルです。最初の質問が可能な解の第1層である場合、
意思決定樹を作る際には、状況の変化の数が観察可能でなければならず、時間の制約があることを認識する必要があります。 さらに、この方法の有効性は、スキームに入れられる情報の質に依存する。
重要な利点は、結果の専門家による評価が必要な段階で、決定木を専門家の方法と組み合わせることができることです。 これにより、意思決定ツリーの分析の品質が向上し、戦略の正しい選択に貢献します。