วิธีการสร้างไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจ มีบทช่วยสอน เทมเพลต และตัวอย่าง

ในยุคปัจจุบันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล แผนภาพต้นไม้ตัดสินใจในฐานะเครื่องมือวิเคราะห์ที่ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพ กำลังค่อยๆ กลายเป็นผู้ช่วยที่มีคุณค่าสำหรับผู้ตัดสินใจในหลากหลายอุตสาหกรรม บทความนี้จะแนะนำแนวคิด โครงสร้าง แบบฝึกหัดการวาดภาพ และ ตัวอย่างของแผนภาพต้นไม้ตัดสินใจอย่างชัดเจนและกระชับ เพื่อช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจเครื่องมืออันทรงพลังนี้ และพัฒนาประสิทธิภาพและคุณภาพของการตัดสินใจ

I. คำจำกัดความของแผนภาพต้นไม้การตัดสินใจ

แผนภาพต้นไม้ตัดสินใจเป็นเครื่องมือกราฟิกที่ใช้สำหรับประเมินความเสี่ยงของโครงการและดำเนินการวิเคราะห์การตัดสินใจ โดยอาศัยความน่าจะเป็นที่ทราบในสถานการณ์ต่างๆ แผนภาพนี้ใช้โครงสร้างต้นไม้เพื่อคำนวณความน่าจะเป็นที่มูลค่าปัจจุบันสุทธิที่คาดหวังจะมากกว่าหรือเท่ากับศูนย์ โหนดสาขาแสดงเส้นทางการตัดสินใจที่แตกต่างกัน ในขณะที่โหนดใบแสดงผลลัพธ์หรือผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ที่หลากหลาย โหนดภายในแต่ละโหนด (โหนดที่ไม่ใช่โหนดใบ) แสดงถึงเงื่อนไขการทดสอบหรือจุดตัดสินใจ เส้นทางการตัดสินใจจะนำไปสู่โหนดย่อยที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับค่าของเงื่อนไขนี้

ใช้ตอนนี้ - เทมเพลตแผนผังการตัดสินใจ

II. ส่วนประกอบของต้นไม้การตัดสินใจ

แผนภาพต้นไม้การตัดสินใจ ประกอบด้วย 5 ส่วนหลักๆ ดังนี้:

โหนด การตัดสินใจ (ราก): โดยทั่วไปจะแสดงด้วยโหนดบล็อก นี่คือจุดเริ่มต้นของแผนผังการตัดสินใจ ซึ่ง บ่งชี้ว่าจำเป็นต้องตัดสินใจ ในการตัดสินใจแบบหลายระดับ อาจมีจุดตัดสินใจหลายจุดอยู่ตรงกลางแผนผังการตัดสินใจ

สาขา ตัวเลือก : สาขาย่อยหลายสาขาขยายออกไปจากโหนดการตัดสินใจ โดยแต่ละสาขาย่อยแสดงถึงตัวเลือกหรือเส้นทางการตัดสินใจที่เป็นไปได้ สาขาย่อยเหล่านี้เรียกว่า สาขา ตัว เลือก

โหนดโอกาส : โหนดเหล่านี้แสดงด้วยโหนดวงกลม แสดงถึงเหตุการณ์ที่ไม่แน่นอนหรือผลลัพธ์ที่ไม่ทราบแน่ชัด โดยการเปรียบเทียบผลกระทบทางเศรษฐกิจหรือสถานะของแต่ละ โหนด โอกาส และการใช้เกณฑ์การตัดสินใจบางประการ สามารถเลือกวิธีแก้ปัญหาหรือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดต่อไปได้

สาขา ความน่าจะเป็น : สาขาที่มาจากโหนดสถานะเรียกว่า สาขา ความน่าจะเป็น จำนวนสาขาความน่าจะเป็นแสดงถึงจำนวนสถานะธรรมชาติที่เป็นไปได้ และแต่ละสาขาจำเป็นต้องระบุสถานะและความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้น

โหนดปลายสุด (โหนดใบ): หรือที่รู้จักกันในชื่อ โหนดปลายสุด มักแสดงด้วยโหนดรูปสามเหลี่ยม นี่คือจุดสิ้นสุดของกระบวนการตัดสินใจ ซึ่งสะท้อนสถานะสุดท้ายหรือผลลัพธ์การตัดสินใจภายใต้เงื่อนไขต่างๆ ค่าเหล่านี้จะถูกติดป้ายกำกับไว้ทางด้านขวาของโหนดผลลัพธ์เพื่อประเมินคุณค่าของแต่ละตัวเลือก

III. เทมเพลตและตัวอย่าง ของแผนภาพต้นไม้การตัดสินใจ

การตัดสินใจทางธุรกิจ: บริษัทต่างๆ สามารถใช้แผนภาพต้นไม้การตัดสินใจเพื่อวิเคราะห์ประเด็นต่างๆ เช่น กลยุทธ์ทางการตลาด การกำหนดราคาผลิตภัณฑ์ และการจัดการสินค้าคงคลัง ช่วยให้ฝ่ายบริหารสามารถตัดสินใจได้อย่างรอบรู้มากขึ้น

ใช้เลยตอนนี้ - ตัวอย่างการวิเคราะห์ต้นไม้การตัดสินใจ

การวินิจฉัยทางการแพทย์: การสร้างแผนภูมิการตัดสินใจช่วยให้แพทย์สามารถระบุประเภทของโรคที่เป็นไปได้ได้อย่างรวดเร็วโดยพิจารณาจากอาการของผู้ป่วย จึงทำให้การวินิจฉัยมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ใช้ทันที - ต้นไม้การตัดสินใจการรักษา

การประเมินความเสี่ยงทางการเงิน: ธนาคารและสถาบันการเงินใช้แผนผังการตัดสินใจเพื่อประเมินความเสี่ยงด้านสินเชื่อของผู้สมัครสินเชื่อ และกำหนดจำนวนเงินกู้และอัตราดอกเบี้ย

ใช้เลยตอนนี้ - ขอแผนผังการตัดสินใจชำระเงินแบบเลื่อนออกไป

IV. จะสร้าง แผนภาพต้นไม้การตัดสินใจ ได้อย่างไร ?

ขั้นตอนที่ 1: กำหนดเป้าหมายและปัญหา

ขั้นแรก ให้ระบุปัญหาเฉพาะเจาะจงที่คุณต้องการแก้ไข หรือเป้าหมายการตัดสินใจที่คุณต้องการบรรลุให้ชัดเจน ซึ่งจะเป็นโหนดรากของแผนผังการตัดสินใจ

ขั้นตอนที่ 2: รวบรวมข้อมูล

รวบรวมตัวแปรและเงื่อนไขที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการตัดสินใจ รวมถึงข้อมูลในอดีตและความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญ

ขั้นตอนที่ 3: การเลือกตัวแปรคุณลักษณะ

ตัวแปรคุณลักษณะที่มีผลกระทบต่อการตัดสินใจมากที่สุดจะถูกเลือกจากข้อมูลที่รวบรวมและใช้เป็นโหนดภายในของต้นไม้การตัดสินใจ

ขั้นตอนที่ 4: สร้างแผนผังการตัดสินใจ

เริ่มจากโหนดราก วาดสาขาตามตัวแปรฟีเจอร์ตัวแรก

แต่ละสาขาแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปรฟีเจอร์ วาดโหนดย่อยและสาขาในแต่ละสาขาต่อไปโดยอิงจากตัวแปรฟีเจอร์สำคัญตัวถัดไป จนกว่าจะครอบคลุมเส้นทางการตัดสินใจที่เป็นไปได้ทั้งหมด

สุดท้าย ให้ระบุผลการตัดสินใจหรือเอาต์พุตบนโหนดใบแต่ละโหนด

ขั้นตอนที่ 5: การตรวจสอบและเพิ่มประสิทธิภาพ

ใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การตรวจสอบแบบไขว้และการตัดแต่งกิ่งเพื่อตรวจสอบความแม่นยำของต้นไม้การตัดสินใจและหลีกเลี่ยงการติดตั้งมากเกินไป

ปรับการเลือกตัวแปรคุณลักษณะและการแบ่งสาขาตามผลการตรวจสอบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างต้นไม้การตัดสินใจ

ไปสร้างไดอะแกรมต้นไม้การตัดสินใจ →

V. ตัวสร้างต้นไม้การตัดสินใจ