Entscheidungsbäume

Verwende einen Entscheidungsbaum, um schnell und einfach alle möglichen Ergebnisse deiner Entscheidungen zu untersuchen. 

Einen Entscheidungsbaum erstellen hilft dabei, für jede Möglichkeit zu planen und die besten Entscheidungen für dein Unternehmen treffen.

Ein Entscheidungsbaum ist eine Art Diagramm, das dir hilft, deine Entscheidungen und die möglichen Folgen besser zu verstehen. Indem du dir alle wahrscheinlichen Folgen verschiedener Aktionen verinnerlichst, kannst du eine fundierte Entscheidung über den besten Weg treffen.

Brauchst du Hilfe bei der Erstellung des Entscheidungsdiagramms? Das Miro Entscheidungsbaum Tool verfügt über alle Formen, Symbole und Funktionen zur Zusammenarbeit, die du für den Anfang benötigst.

Was ist ein Entscheidungsbaum?

Ein Entscheidungsbaum ist ein visuelles Hilfsmittel, das Unternehmen und Einzelpersonen dabei hilft, Entscheidungen zu treffen, indem es mögliche Ergebnisse und Konsequenzen visualisiert.

Die Visualisierung des Entscheidungsprozesses ermöglicht es den Benutzern, verschiedene Möglichkeiten abzuwägen und einen Weg zum gewünschten Ergebnis aufzuzeigen.

Diese Diagramme sind von einem Baum inspiriert. Sie beginnen in der Regel mit einem einzelnen Knoten, von dem aus sich verschiedene Zweige ableiten. Jeder Zweig führt zu einem anderen Knoten, der eine bestimmte Entscheidung oder Möglichkeit darstellt, die sich aus dem ursprünglichen Frageknoten ergibt. Die Zweige stellen in der Regel die Aktion oder die Antwort auf eine Frage dar, die, wenn sie ausgeführt wird, zum nächsten Knoten führt. Dieses Format ermöglicht es dir, darzustellen, wie deine Entscheidungen und Handlungen in der Zukunft zu verschiedenen Ergebnissen führen werden.

Entscheidungsbäume sind nützlich für Unternehmen, die mehrere Möglichkeiten haben. Sie helfen dir bei der Entscheidung, welchen du Priorität einräumst und welchen du den Rücken kehren solltest. Die Visualisierung der Ergebnisse deiner Entscheidungen kann Teams helfen, fundierte strategische Entscheidungen zu treffen, die langfristige Planung zu verbessern und die langfristige Planung klar und übersichtlich darzustellen. Aber auch ein einfaches Entscheidungsbaum Diagramm kann dir helfen, Entscheidungen im Alltag zu treffen.

Ein einfacher Entscheidungsbaum

Schauen wir uns ein Beispiel für einen einfachen Entscheidungsbaum an, damit du verstehst, wie sie verwendet werden.

Im obigen Beispiel beginnt der Entscheidungsbaum mit einem einzelnen Knoten, der den Benutzer fragt: Bin ich hungrig? Wenn diese Frage mit "Nein" beantwortet wird, folgt er dem Zweig, der zum Ende des Baums führt. Wenn er nicht hungrig ist, sollte er schlafen gehen.

Beantwortet der Benutzer die Eingangsfrage mit "Ja", wird er zum nächsten Knoten geführt, der eine andere Frage stellt: Habe ich 25 Dollar? Abhängig von dieser Antwort gibt es weitere Wege, die man einschlagen kann. Entscheidungsbäume können fortgesetzt werden, indem immer mehr Zweige verfügbar werden und den Benutzer durch eine einfache Entscheidungsfindung führen.

Vorteile und Nachteiles eines Entscheidungsbaum

Wie alle Entscheidungsdiagramme hat auch dieses Vor- und Nachteile, und nicht jedes Werkzeug ist für die jeweilige Aufgabe geeignet. Hier sind einige Vorteile und Einschränkungen der Verwendung eines Entscheidungsbaums.

Vorteile

Vielseitig

Entscheidungsbäume sind äußerst vielseitige Instrumente, die Einzelpersonen, Teams oder Unternehmen nutzen können. Sie können für die Abbildung einfacher, alltäglicher Entscheidungen verwendet werden, wie im obigen Beispiel. Oder du kannst sie verwenden, um vielschichtige Entscheidungen, komplexe Datensätze und Algorithmen für maschinelles Lernen zu visualisieren.

Einfach zu interpretieren

Einer der wichtigsten Vorteile von Entscheidungsbäumen ist, dass sie leicht zu verstehen und zu analysieren sind. Selbst wenn es eine komplexe Entscheidung abbildet, ist er durch sein grafisches, einfaches Layout für alle Teammitglieder intuitiv zu lesen.

Kann jede Art von Daten verarbeiten

Entscheidungsbäume können eine Vielzahl von numerischen oder kategorialen Daten anzeigen. Dies macht das Entscheidungsdiagramm in verschiedenen Kontexten hilfreich, vom maschinellen Lernen bis hin zu komplexen Entscheidungsfindungen.

Einfach zu bearbeiten und aktualisieren

Es liegt in der Natur von Entscheidungsbäumen, dass sie leicht bearbeitet und aktualisiert werden können, zum Beispiel wenn eine zusätzliche Option in die Gleichung aufgenommen wird. Es handelt sich um dynamische und nicht um statische Werkzeuge, die du aktualisieren kannst, was für Teams, die sich an Veränderungen anpassen und auf dem Laufenden bleiben müssen, wichtig ist. Mit dem Entscheidungsbaum Tool von Miro kannst du jeden Datenpunkt problemlos aktualisieren und dein Diagramm bearbeiten, um wieder auf den richtigen Weg zu kommen.

Veranschaulicht die Konsequenzen deiner Entscheidungen

Entscheidungsbäume ermöglichen es dir, die Ergebnisse und Folgen verschiedener Entscheidungen sorgfältig zu prüfen. Indem du alle möglichen Szenarien untersuchst, kannst du beurteilen, welche Vorgehensweise am vorteilhaftesten ist, bevor du dich entscheidest.

Nachteile

Sie sind unzuverlässig

Auch wenn Entscheidungsbäume leicht zu aktualisieren und zu ändern sind, kann eine geringfügige Änderung in bestimmten Diagrammmen zu Unzuverlässigkeit führen. Dies kann zu erheblichen Veränderungen in deiner Struktur führen.

Sie können inakkurat sein

Eines der Risiken, wenn man sich zu sehr auf einen Entscheidungsbaum verlässt, besteht darin, dass es fast unmöglich ist, die Zukunft und die Folgen von Entscheidungen im wirklichen Leben vorherzusagen. Auf diese Weise können sie leicht ungenau sein.

Für komplexe Berechnungen möglicherweise nicht geeignet

Da es sich bei Entscheidungsbäumen um einfache Diagramme handelt, die für komplexe Szenarien verwendet werden können, eignen sie sich nicht unbedingt für komplexe Berechnungen mit Hunderten von Variablen. Dies kann ein falsches Gefühl der Sicherheit vermitteln, wenn komplizierte Entscheidungen mit großen Auswirkungen getroffen werden. An dieser Stelle kann die Entscheidungsmatrix Vorlage helfen.

Entscheidungsbaum Formen und Symbole

Die meisten Entscheidungsbäume verwenden eine Reihe von Standardformen und -symbolen. Das macht es einfacher, sich zwischen verschiedenen Gruppen auszutauschen und für alle verständlich zu gestalten. Im Folgenden findest du einige der gängigen Symbole für Entscheidungsbaumdiagramme.

Entscheidungsknoten (Quadrate)

Die Quadrate repräsentieren eine Entscheidung, die getroffen werden muss.

Zufallsknoten (Kreise)

Ein Zufallsknoten ist ein Symbol, das eine Entscheidung mit mehreren ungewissen Ergebnissen anzeigt.

Endknoten (Dreiecke)

Die Dreiecke im Diagramm zeigen das Ergebnis an.

Zweige (Linien)

Jeder Zweig zeigt den Weg zu einem möglichen Ergebnis oder einer möglichen Handlung an.

Fischgrätendiagramm vs. Entscheidungsbaum

Obwohl Fischgrätendiagramme den Entscheidungsbäumen ähneln, weisen sie einige wichtige Unterschiede auf.

Entscheidungsbäume dienen zur Entscheidungsfindung, während Fischgrätendiagramme ein Werkzeug für Ursache- und Wirkung sind Teams verwenden Fischgrätendiagramme, um Fehler, Abweichungen oder besondere Erfolge in einem Geschäftsprozess zu ermitteln. In diesem Sinne sind Fischgrätendiagramme eher rückwärts als vorwärts gerichtet. Diese helfen dabei, die potenziellen Grundursachen eines Problems aufzuspüren.

Entscheidungsbäume hingegen sind eher zukunftsorientiert. Diese versuchen, die Ergebnisse und Folgen eines Prozesses oder einer Entscheidung vorherzusagen. Obwohl sie beide ähnlich dargestellt werden, repräsentieren sie unterschiedliche Dinge.

Einflussdiagramm vs. Entscheidungsbaum

Ein Einflussdiagramm ist eng mit Entscheidungsbäumen verwandt, sogar noch mehr als eine Fischgrätendiagramm Analyse. Der Hauptunterschied zwischen einem Entscheidungsbaum und einem Einflussdiagramm besteht darin, dass ein Einflussdiagramm die bedingten Beziehungen und Abhängigkeiten der verschiedenen Variablen aufzeigt.

Ein Entscheidungsbaum bietet außerdem mehr Details über jede mögliche Wahl und jedes mögliche Ergebnis. Die Anzahl der Knoten nimmt bei diesem Diagramm exponentiell zu, während ein Einflussdiagramm eine kompaktere Darstellung der möglichen Entscheidungen bietet. Aufgrund der größeren Detailfülle kann ein Entscheidungsbaum komplizierter und unübersichtlicher werden als ein Einflussdiagramm.

Du kannst ein Einflussdiagramm verwenden, um die in einem Entscheidungsbaum dargestellten Informationen zusammenzufassen. Auf diese Weise sind die zwei Diagramme komplementäre Techniken, die dieselben Daten darstellen können.

OODA Loop vs. Entscheidungsbaum

Ein OODA Loop geht bei der Organisation von Informationen zur Entscheidungsfindung strategisch vor. Der OODA Loop besteht dabei aus 4 Phasen - Observe (Beobachten), Orient (Orientieren), Decide (Entscheiden), Act (Handeln) - die einen Zyklus durchlaufen. Neben dem Format unterscheidet sich der OODA Loop sich daran, dass der Zyklus verschiedene Phasen durchläuft. Allerdings bildet der OODA Loop nicht die verschiedenen Szenarios ab, wie der Entscheidungsbaum es möglich macht. Mit der OODA Loop Vorlage kannst du sehen, welches Tool zur Entscheidungsfindung am besten zu deiner Situation passt.

Wie werden Entscheidungsbäume verwendet?

Das Schöne an Entscheidungsbäumen ist ihre Flexibilität und Robustheit. Das macht sie zu beliebten Instrumenten in vielen verschiedenen beruflichen und privaten Kontexten.

Im Folgenden erfährst du, wie du sie in verschiedenen Szenarien anwenden kannst.

Alltägliche Entscheidungsfindung

Jeder kann einen Entscheidungsbaum verwenden, um alltägliche Entscheidungen zu treffen. Diese sind flexibel genug, um komplexe oder einfache Entscheidungen zu erfassen und darzustellen.

Die Erstellung eines Entscheidungsbaums ist eine wertvolle Übung, die mit visuellen Hinweisen zum Nachdenken und Abwägen anregt. Die Diagramme können für jeden hilfreich sein, der über die Auswirkungen von Entscheidungen und Möglichkeiten, die sich im Alltag ergeben, nachdenken möchte. Um Ideen gegeneinander abzuwägen, kann es helfen eine Bracket Diagramm Vorlage zu verwenden, die in Baumform verschiedene Teams oder Ideen gegeneinander abwägt.

Bewertung von Wachstumschancen

Entscheidungsbäume können für Unternehmen von Nutzen sein, die ihr Geschäft ausbauen und einen langfristigen strategischen Plan festlegen wollen. Diese müssen die Ergebnisse ihrer Entscheidungen vorhersagen können, bevor sie Zeit und Geld in einen Aktionsplan investieren. Ein Teil der Unternehmensführung besteht darin, kalkulierte Risiken einzugehen, und ein Entscheidungsbaum ermöglicht es, Risiken einzugehen und dabei klug und sicher zu sein.

Ganz gleich, ob es sich um den Kauf und Verkauf von Aktien, die Aufnahme von Investoren oder die Durchführung einer neuen Marketingkampagne handelt, Unternehmer*innen müssen die Risiken und Chancen sorgfältig abwägen.

Für die Planung von Ressourcen und die Analyse des Wettwerbsvorteil kann eine Vrio Analyse Vorlage helfen, um die Entscheidunsgfindung zu vereinfachen.

Entscheidungsbäume beim Machine Learning

Entscheidungsbäume erfreuen sich beim maschinellen Lernen zunehmender Beliebtheit, da sie eine Möglichkeit bieten, Algorithmen mit bedingten Steueranweisungen zu präsentieren. Beim maschinellen Lernen wird die Entscheidungsanalyse in der Regel beim Data Mining eingesetzt, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.

Entscheidungsbäume werden auch beim überwachten Machine Learning eingesetzt. In dieser Unterkategorie des maschinellen Lernens wird die Eingabe detailliert erklärt und die entsprechende Ausgabe als Trainingsdaten verwendet. Die Daten werden dabei kontinuierlich in bestimmte Parameter aufgeteilt.

Entscheidungsbäume für die Datenklassifizierung

Entscheidungsbäume werden als Klassifizierungs- und Regressionsmodelle in Programmiersprachen wie Python und Javascript verwendet. Sie helfen dabei, einen Datensatz in kleinere Teilmengen zu zerlegen, was das Sortieren und Klassifizieren langer Datenlisten in separate Container erleichtert. In diesem Zusammenhang stellt jeder Zweig ein Ergebnis dar, und der Pfad vom Blatt zur Wurzel stellt Regeln für die Klassifizierung dar.

Fachleute in der Informationstechnologie verwenden Entscheidungsbäume, um Kodierungsprozesse zu rationalisieren und Zeit zu sparen.

So erstellst du einen Entscheidungsbaum

Die Entscheidungsbaum Vorlage von Miro ist ein fantastisches digitales Werkzeug zum Erforschen, Planen und Vorhersagen der Ergebnisse deiner Entscheidungen.

Wenn du noch keine Erfahrung mit dem Entscheidungsdiagramm hast, hilft dir diese Schritt-für-Schritt-Anleitung bei der Erstellung.

1. Definiere die Frage

Bevor du dein eigenes Diagramm erstellst, musst du die Frage verstehen, die du stellst. Jede Entscheidung oder Auswahl, die du triffst, muss mit einer Frage im ersten Knoten beginnen. Wirf einen Blick auf das nachstehende Beispiel eines einfachen Entscheidungsbaums. Das Diagramm beginnt mit der Frage "Sollen wir diese Initiative starten?

2. Füge Zweige hinzu

Nachdem du deine Frage definiert und zum Eröffnungsknoten hinzugefügt hast, ist es an der Zeit, alle möglichen Aktionen zu berücksichtigen, die du zur Beantwortung dieser Frage unternehmen kannst. Jede Möglichkeit oder Antwort muss durch eine Verzweigung dargestellt werden.

Das obige Beispiel zeigt eine geschlossene Frage, d. h. es gibt nur zwei Anfangsverzweigungen: Ja und Nein.

3. Füge Knoten hinzu

Am Ende jeder Verzweigung musst du einen Knoten hinzufügen. Dies wird eine Vorhersage über das Ergebnis der von dir durchgeführten Aktion sein. Stelle dir eine Frage in diesem Stil: "Was wird passieren, wenn ich Zweig A nehme?" Die Antwort auf diese Frage sollte eine Aussage sein, und du solltest diese Aussage dem Blatt am Ende der Verzweigung hinzufügen. Wenn die Eingangsfrage mehrere Fragen erfordert, um die Aussage zu erreichen, musst du weitere Verzweigungen hinzufügen.

4. Zweige abschließen

Sobald deine Zweige keine Fragen oder möglichen Aktionen mehr enthalten, ist es an der Zeit, den Entscheidungsbaum mit den letzten dreieckigen Knoten abzuschließen. Die Aussage innerhalb dieses Knotens ist das voraussichtliche Ergebnis auf der Grundlage des Zweigs, für den du dich entschieden hast.

Erstelle einen Entscheidungsbaum mit Miro

Das Entscheidungsbaum Tool und die Entscheidungsbaum Vorlage machen es einfach, ein Entscheidungsdiagramm zu erstellen, ob du selbst oder dein Team. Mit Funktionen wie digitalisierten Notizzetteln und mehreren Optionen zur gemeinsamen Nutzung, ist es einfach, verschiedene Interessengruppen in den Entscheidungsprozess einzubeziehen.