Drzewa decyzyjne

Użyj drzewa decyzyjnego, aby szybko i łatwo zbadać wszystkie możliwe wyniki swoich wyborów. Zaplanujesz każdą możliwość i podejmiesz najlepsze decyzje dla swojego biznesu.

Decision tree diagram in MiroDecision tree diagram in Miro
Decision tree diagram in MiroDecision tree diagram in Miro

70 mln użytkowników na całym świecie zaufało Miro

Drzewo decyzyjne to rodzaj diagramu, który pomaga lepiej zrozumieć wybory i potencjalne wyniki. Poprzez wizualizację wszystkich prawdopodobnych konsekwencji różnych działań, możesz podjąć świadomą decyzję o najlepszej do przedsięwzięcia drodze. Potrzebujesz pomocy, jak utworzyć diagram drzewa decyzyjnego? Kreator drzewa decyzyjnego Miro zapewnia wszystkie kształty, symbole i funkcje współpracy, których potrzebujesz, aby zacząć.

Co to jest diagram drzewa decyzyjnego?

Diagram drzewa decyzyjnego jest narzędziem wizualnym, które pomaga firmom i osobom prywatnym dokonywać wyborów poprzez wizualizację możliwych wyników i konsekwencji. Wizualizacja procesu podejmowania decyzji pozwala użytkownikom rozważyć różne możliwości i wyznaczyć ścieżkę osiągnięcia pożądanego rezultatu. Drzewa decyzyjne czerpią swoją inspirację z drzewa. Zwykle zaczynają się one od pojedynczego węzła, z którego wyłaniają się różne gałęzie. Każda gałąź będzie prowadzić do innego węzła reprezentującego unikalną decyzję lub możliwość wynikającą z pierwotnego węzła pytania. Gałęzie będą zazwyczaj czynnością lub odpowiedzią na pytanie, której podjęcie prowadzi do kolejnego węzła. Format ten pozwala na stworzenie map obrazującej sposób doprowadzania decyzji i działań do różnych wyników w przyszłości. Drzewa decyzyjne są użyteczne dla firm stojących w obliczu wielu możliwości. Pomagają wybrać, które potraktować priorytetowo, a które odrzucić. Wizualizacja wyników decyzji może pomóc zespołom w podejmowaniu świadomych decyzji strategicznych, usprawnić planowanie długoterminowe oraz jasno i zwięźle je zwizualizować. Nawet prosty diagram drzewa decyzyjnego może pomóc w podejmowaniu decyzji w codziennym życiu.

Prosty diagram drzewa decyzyjnego

Przyjrzyjmy się przykładowi prostego diagramu drzewa decyzyjnego, abyś zrozumieć sposób ich używania.

Simple decision tree exampleSimple decision tree example
Simple decision tree exampleSimple decision tree example

W powyższym przykładzie drzewo decyzyjne zaczyna się od pojedynczego węzła zawierającego pytanie: Czy jestem głodny? Jeśli użytkownik odpowie „nie” na pytanie, podąży za gałęzią prowadzącą do końca drzewa decyzyjnego. Jeśli nie jest głodny, powinien iść spać. Alternatywnie, jeśli użytkownik odpowie „tak” na pytanie otwierające, doprowadzi go ono do następnego węzła stawiającego kolejne pytanie – czy mam 100 zł? W zależności od odpowiedzi dostępne będą kolejne opcje do wyboru. Drzewa decyzyjne mogą być kontynuowane w miarę udostępniania coraz większej liczby gałęzi decyzyjnych, prowadząc użytkowników przez proste ćwiczenie decyzyjne.

Zalety i wady drzew decyzyjnych

Jak wszystkie schematy decyzyjne, każdy z nich ma plusy i minusy, a nie każde narzędzie jest odpowiednie do danego zadania. Oto kilka korzyści i ograniczeń wynikających z używania drzewa decyzyjnego.

Zalety

Uniwersalność

Drzewa decyzyjne są bardzo uniwersalnym narzędziem, z którego mogą korzystać pojedyncze osoby, zespoły lub firmy. Można je wykorzystać do odwzorowania prostych, codziennych decyzji, jak w powyższym przykładzie. Służą też do wizualizacji wielowarstwowych decyzji, złożonych zbiorów danych i algorytmów uczenia maszynowego.

Łatwość interpretacji

Jedną z najistotniejszych zalet drzew decyzyjnych jest łatwość ich zrozumienia i analizy. Nawet jeśli drzewo decyzyjne przedstawia złożoną decyzję, graficzny, prosty układ sprawia, że jest ono intuicyjne do odczytania przez wszystkich członków zespołu.

Możliwość obsługi każdego rodzaju danych

Drzewa decyzyjne mogą zawierać wiele różnych danych numerycznych lub kategorycznych. Dzięki temu drzewa decyzyjne są pomocne w różnych kontekstach, od uczenia maszynowego po złożone procesy decyzyjne.

Łatwość edycji i aktualizacji

Charakter drzew decyzyjnych oznacza, że można je łatwo edytować i aktualizować, na przykład dodając do równania dodatkową opcję. Są to dynamiczne, a nie statyczne narzędzia, które można aktualizować, co ma kluczowe znaczenie dla zespołów dostosowujących się do zmian i chcących być na bieżąco. Dzięki kreatorowi drzewa decyzyjnego online Miro możesz łatwo zaktualizować każdy punkt danych i edytować swój diagram, aby wrócić na właściwe tory.

Pomoc w rozważeniu konsekwencji swoich decyzji

Drzewa decyzyjne pozwalają na dokładne rozważenie wyników i konsekwencji różnych wyborów. Badając wszystkie możliwe scenariusze, można przed podjęciem decyzji ocenić, który kierunek działania jest najbardziej korzystny.

Wady

Niestabilność

Mimo że drzewa decyzyjne można łatwo aktualizować i zmieniać, niewielka zmiana może spowodować niestabilność. Może to prowadzić do istotnych zmian w strukturze drzewa.

Ryzyko niedokładności

Jednym z nieodłącznych zagrożeń wynikających ze zbytniego polegania na drzewie decyzyjnym jest to, że prawie niemożliwe jest przewidzenie przyszłości i konsekwencji decyzji podejmowanych w rzeczywistości. W związku z tym drzewa decyzyjne mogą być nieco niedokładne.

Złożone obliczenia mogą nie być odpowiednie

Ponieważ drzewa decyzyjne są prostymi diagramami stosowanymi do złożonych scenariuszy, mogą nie sprawdzić się w przypadku złożonych obliczeń z setkami zmiennych. Potencjalnie oferują fałszywe poczucie bezpieczeństwa przy podejmowaniu skomplikowanych decyzji o poważnych konsekwencjach.

Kształty i symbole stosowane w diagramach drzewa decyzyjnego

Większość drzew decyzyjnych wykorzystuje zestaw standardowych kształtów i symboli. Dzięki temu można udostępniać je różnym grupom, zapewniając zrozumienie. Oto niektóre z popularnych symboli diagramu drzewa decyzyjnego.

Węzły decyzji (zwykle kwadraty)

Kwadraty w diagramie oznaczają decyzję, którą należy podjąć

Węzły szansy (zwykle okręgi)

Węzeł szansy to symbol wskazujący na decyzję o wielu niepewnych wynikach

Węzły końcowe (zwykle trójkąty)

Trójkąty na diagramie oznaczają wynik

Gałęzie (linie)

Każda gałąź w drzewie decyzyjnym wskazuje drogę do możliwego wyniku lub działania

Diagram typu rybi szkielet a drzewo decyzyjne

Pomimo że diagramy typu rybi szkielet są podobne do drzew decyzyjnych, dzieli je kilka istotnych różnic. Drzewa decyzyjne są narzędziami decyzyjnymi, diagramy typu rybi szkielet to „narzędzia przyczynowo-skutkowe”. Zespoły wykorzystują diagramy typu rybi szkielet do wskazania wad, wariacji lub szczególnych sukcesów w procesie biznesowym. W tym sensie diagramy typu rybi szkielet wybiegają bardziej w przeszłość niż w przyszłość. Pomagają dotrzeć do potencjalnych przyczyn źródłowych problemu. Drzewa decyzyjne, z drugiej strony, są bardziej przyszłościowe. Próbują przewidzieć wyniki i konsekwencje jakiegoś procesu lub danej decyzji. Choć oba są podobnie przedstawione, to jednak reprezentują różne rzeczy.

Diagram wpływu a drzewo decyzyjne

Diagram wpływu jest ściśle związany z drzewami decyzyjnymi, nawet bardziej niż analiza typu rybi szkielet. Główna różnica między drzewem decyzyjnym a diagramem wpływu polega na tym, że diagram wpływu pokazuje związki warunkowe i zależności różnych zmiennych. Drzewo decyzyjne oferuje również więcej szczegółów na temat każdego możliwego wyboru i wyniku. W drzewie decyzyjnym liczba węzłów rośnie wykładniczo, natomiast diagram wpływu daje bardziej zwartą reprezentację możliwych decyzji. Zapewniając więcej szczegółów, drzewo decyzyjne może stać się bardziej skomplikowane i niechlujne niż diagram wpływu. Diagram wpływu pozwala podsumować informacje przedstawione na drzewie decyzyjnym. W ten sposób diagramy wpływu i drzewa decyzyjne są komplementarnymi technikami, które mogą prezentować te same dane.

W jaki sposób wykorzystuje się drzewa decyzyjne?

Piękno drzew decyzyjnych polega na ich elastyczności i solidności. To czyni je popularnymi narzędziami w wielu różnych kontekstach zawodowych i osobistych. Oto jak zastosować drzewa decyzyjne w kilku różnych scenariuszach.

Codzienne podejmowanie decyzji

Każdy może wykorzystać drzewo decyzyjne do pomocy w podejmowaniu codziennych decyzji. Są one wystarczająco elastyczne, aby objąć i pokazać złożone lub proste decyzje. Tworzenie drzewa decyzyjnego jest cennym ćwiczeniem zachęcającym do głębokiego myślenia i rozważania konsekwencji za pomocą wizualnych wskazówek. Diagramy mogą być pomocne dla osób chcących zastanowić się nad skutkami wyborów i możliwości pojawiających się w codziennym życiu.

Ocena możliwości rozwoju przedsiębiorstwa

Drzewa decyzyjne mogą przynieść korzyści firmom, które chcą rozszerzyć swoją działalność i określić długoterminowy plan strategiczny. Muszą przewidzieć wyniki swoich decyzji przed zainwestowaniem czasu i pieniędzy w plan działania. Częścią prowadzenia biznesu jest podejmowanie skalkulowanego ryzyka, a drzewo decyzyjne pozwoli na podejmowanie ryzyka przy zachowaniu rozsądku i bezpieczeństwa. Niezależnie od chęci zakupu i sprzedanie akcji, przyjmowania inwestorów, czy wdrażania nowej kampanii marketingowej, właściciele firm muszą dokładnie ocenić ryzyko i możliwości.

Drzewa decyzyjne w uczeniu maszynowym

Drzewa decyzyjne stają się coraz bardziej popularne w uczeniu maszynowym, ponieważ zapewniają sposób przedstawienia algorytmów z warunkowymi instrukcjami kontroli. W uczeniu maszynowym analiza decyzyjna jest powszechnie stosowana w eksploracji danych, aby osiągnąć określony cel. Drzewa decyzyjne są również wykorzystywane w nadzorowanym uczeniu maszynowym. Ta podkategoria uczenia maszynowego polega na tym, że dane wejściowe są szczegółowo wyjaśniane, a odpowiadające im dane wyjściowe są wykorzystywane jako dane treningowe. Dane przechodzące przez to drzewo decyzyjne są na bieżąco dzielone na konkretne parametry.

Drzewa decyzyjne do klasyfikacji danych

Drzewa decyzyjne są wykorzystywane jako modele klasyfikacji i regresji w językach kodowania takich jak Python i Javascript. Pomagają one podzielić zbiór danych na mniejsze podzbiory, ułatwiając sortowanie i klasyfikowanie długich list danych do oddzielnych zestawów. W tym kontekście każda gałąź drzewa decyzyjnego reprezentuje wynik, a ścieżka od liścia do korzenia reprezentuje zasady klasyfikacji. Profesjonaliści w branży informatycznej używają drzew decyzyjnych klasyfikacji, aby usprawnić procesy kodowania i zaoszczędzić czas.

Jak narysować diagram drzewa decyzyjnego

Gotowy szablon drzewa decyzyjnego Miro to fantastyczne narzędzie cyfrowe do badania, planowania i przewidywania wyników swoich decyzji. Jeśli jesteś początkującym użytkownikiem drzew decyzyjnych, ten przewodnik krok po kroku pomoże Ci je utworzyć.

1. Określ pytanie

Przed utworzeniem swojego drzewa decyzyjnego musisz zrozumieć pytanie, które zadajesz. Każda decyzja lub wybór, którego dokonujesz, musi zaczynać się od pytania w węźle otwierającym. Przyjrzyj się prostemu przykładowi diagramu drzewa decyzyjnego poniżej. Pytanie „Czy powinniśmy rozpocząć tę inicjatywę?” rozpoczyna diagram.

Example of a decision tree in MiroExample of a decision tree in Miro
Example of a decision tree in MiroExample of a decision tree in Miro

2. Dodaj gałęzie

Po zdefiniowaniu pytania i dodaniu go do węzła otwierającego, czas rozważyć wszystkie możliwe działania, które można podjąć, aby odpowiedzieć na to pytanie. Każda możliwość lub odpowiedź musi być reprezentowana przez swoją gałąź. Powyższy przykład przedstawia pytanie zamknięte, co oznacza, że istnieją tylko dwie początkowe gałęzie: tak i nie.

3. Dodaj liście

Na końcu każdej gałęzi trzeba dodać liść/węzeł. Zawiera on przewidywany wynik podjętego działania. Zadaj sobie pytanie typu: „Co się stanie, jeśli wybiorę gałąź A?” Odpowiedź na to pytanie powinna być stwierdzeniem, które należy dodać do liścia na końcu gałęzi. Jeśli pytanie otwierające wymaga wielu pytań, aby dotrzeć do stwierdzenia, należy dodać więcej gałęzi.

4. Zamknij gałęzie

Jeśli gałęzie nie mają już żadnych pytań ani możliwych działań, nadszedł czas, aby zamknąć drzewo decyzyjne za pomocą końcowych węzłów trójkątnych. Stwierdzenie w tym węźle będzie przewidywanym wynikiem w oparciu o wybraną gałąź.

Użyj drzewa decyzyjnego do wizualizacji różnych wyników

Kreator drzew decyzyjnych Miro i gotowy szablon drzewa decyzyjnego sprawiają, że w prosty sposób można zbudować diagram drzewa decyzyjnego, czy to samodzielnie, czy to przez zespół. Dzięki takim funkcjom jak cyfrowe notatki i wiele opcji udostępniania, łatwo jest zaangażować różne strony w proces podejmowania decyzji.