Czym jest drzewo decyzyjne i jak je opracować?

Czym jest drzewo decyzyjne?

Drzewo decyzyjne to diagram w kształcie odwróconego drzewa, który pokazuje różne wybory i możliwe wyniki decyzji. Służy jako przewodnik pomocny w podejmowaniu decyzji, a każde jego rozgałęzienie oznacza wybór, którego musisz dokonać.

Każde drzewo decyzyjne składa się z trzech głównych części:

• Węzły: Punkty, w których podejmowane są decyzje lub przedstawiane są wyniki.
• Gałęzie: Połączenia między węzłami oznaczające dostępne opcje lub wyniki.
• Liście: Ostateczne wyniki na końcu każdej ścieżki.

Ta prosta struktura sprawia, że łatwiej jest zrozumieć i przekazać złożone decyzje. W przeciwieństwie do skomplikowanych algorytmów lub zagmatwanych arkuszy kalkulacyjnych drzewa decyzyjne pokazują proces myślenia w sposób, który prawie każdy może prześledzić.

Zdefiniowanie problemu i celu

Określ, jaką decyzję musisz podjąć. Próbujesz przewidzieć zachowanie klientów? Zdiagnozować problem? Wybrać jedną z opcji inwestycyjnych?

Musisz konkretnie określić:

• Na jakie pytanie próbujesz odpowiedzieć
• Jaka jest Twoja zmienna docelowa (co próbujesz przewidzieć lub o czym zdecydować)
• Jakie dane wejściowe mogą wpłynąć na ten wynik

Ta jasność zapewnia, że Twoje drzewo decyzyjne rozwiązuje właściwy problem. Podczas sesji burzy mózgów zespoły często odkrywają, że rozwiązują odmienne problemy. Drzewo decyzyjne wymusza zgodność co do tego, na jakie pytanie należy odpowiedzieć.

Zebranie i przygotowanie danych

Dobre decyzje wymagają dobrych danych. Zbierz informacje, które są:

• Istotne dla Twojej decyzji
• Jak najbardziej kompletne
• Dokładne i aktualne
  

Oczyść dane, skupiając się na brakujących wartościach, poprawianiu błędów i spójnym formatowaniu. Może być konieczne numerycznie kodowanie zmiennych kategorycznych (takich jak typy klientów lub kolory). Jakość drzewa decyzyjnego jest bezpośrednio związana z jakością danych.

Wiele zespołów korzysta z platform wymiany wiedzy do zbierania i porządkowania tych informacji, zwłaszcza gdy potrzebne są dane wejściowe z wielu działów.

Wybierz najlepszą cechę do podzielenia

I tutaj wkracza nauka. Musisz określić, który czynnik najskuteczniej podzieli Twoje dane na znaczące grupy.

Algorytmy drzewa decyzyjnego używają takich miar jak:

• Zanieczyszczenie Giniego: Mierzy, jak często losowo wybrany element mógłby zostać nieprawidłowo oznaczony
• Zysk informacyjny: Oblicza, jak bardzo podział określonej cechy zmniejsza niepewność
• Test chi-kwadrat: Określa, czy istnieje znaczący związek między zmiennymi kategorycznymi

Celem jest znalezienie podziału, który tworzy najwyraźniejszy rozdział między wynikami. Narzędzia takie jak macierz DACI mogą pomóc zespołom ocenić, które czynniki powinny wpływać na kluczowe decyzje.

Podział zbioru danych

Po określeniu najlepszej cechy, podziel dane na podstawie wartości tej cechy. Każdy podział powinien przybliżać Cię do jasnej decyzji.

Spójrzmy na przykładowe drzewo decyzyjne: Jeżeli decydujesz, którym projektom nadać priorytet, i stwierdzasz, że wpływ biznesowy jest najważniejszym czynnikiem, możesz podzielić projekty na grupy na podstawie poziomów wpływu:

• Duży wpływ (cele strategiczne)
• Średni wpływ (ulepszenia operacyjne)
• Niski wpływ (cechy, które warto mieć)

Każda gałąź powinna przybliżyć Cię do decyzji dotyczącej ustalenia priorytetów projektu. Skuteczne mapowanie procesów może pomóc zwizualizować, w jaki sposób te podziały tworzą różne ścieżki podejmowania decyzji.

Powtórzenie procesu

Kontynuuj dzielenie każdej gałęzi, korzystając z najlepszych dostępnych cech dla tego podzbioru danych. Idź dalej, aż osiągniesz warunek zatrzymania, taki jak:

• Osiągnięto maksymalną głębokość drzewa
• Wszystkie próbki w węźle należą do tej samej klasy
• Dalsze dzielenie nie poprawiłoby znacząco wyników
• Osiągnięto minimalną liczbę próbek na liść

Pamiętaj, że im głębsze Twoje drzewo, tym bardziej staje się złożone i potencjalnie nadmiernie dopasowane. Aby uzyskać najlepsze wyniki, postaraj się równoważyć szczegóły z uogólnieniami.

Interpret the overlapping and non-overlapping areas

The real value of a Venn diagram emerges during analysis and interpretation. Examine what the pattern of overlaps tells you about your chosen categories. Are there more similarities than you expected, or fewer? Do certain elements appear in surprising sections? 

Use these observations to draw conclusions that inform your decision-making or deepen your understanding. The visual patterns often provide insights that weren't obvious before creating the diagram, such as unexpected connections between seemingly different concepts or clear distinctions where similarities were assumed.