Аналіз дерева рішень (Decision Tree Analysis)

Аналіз дерева рішень (Decision Tree Analysis) - це чудовий інструмент, який допоможе вам вибрати між кількома напрямками дій.

Вони забезпечують високоефективну структуру, в рамках якої ви можете викласти варіанти і дослідити можливі результати вибору цих варіантів. Вони також допомагають сформувати збалансовану картину ризиків і переваг, пов'язаних з кожним можливим варіантом дій.

Аналіз дерева рішень (Decision Tree Analysis) один з Загальновживаних методів в Стандарті з управління проектами PMBOK7

Побудова дерева рішень

Ви починаєте дерево рішень з рішення, яке вам потрібно прийняти. Намалюйте невеликий квадрат, щоб зобразити його зліва на великому аркуші паперу.

Від цього квадрата проведіть лінії вправо для кожного можливого рішення і напишіть це рішення вздовж лінії. Робіть лінії якомога далі одна від одної, щоб ви могли розширити свої думки.

Ця методика по оформленню дуже схожа на Картування свідомості (Mind Mapping), та може будуватися на тих самих засадах та інструментах

В кінці кожного рядка проаналізуйте результати. Якщо результат прийняття цього рішення невизначений, намалюйте маленьке коло. Якщо результатом є інше рішення, яке вам потрібно прийняти, намалюйте ще один квадрат.

Квадрати позначають рішення, а кола - невизначені результати. Напишіть рішення або фактор над квадратом або колом. Якщо ви вже знайшли рішення в кінці рядка, просто залиште його порожнім.

Починаючи з нових квадратів рішень на вашій діаграмі, проведіть лінії, що представляють варіанти, які ви могли б вибрати. Від кружечків проведіть лінії, що представляють можливі результати. Знову ж таки, зробіть короткий запис на лінії, пояснюючи, що вона означає. Продовжуйте це робити, доки не намалюєте стільки можливих результатів і рішень, скільки бачите, що ведуть від початкових рішень.

Приклад того, що ви отримаєте в результаті, показаний на рисунку 1:

Коли ви це зробите, перегляньте свою деревоподібну діаграму. Проаналізуйте кожен квадрат і коло, щоб побачити, чи є якісь рішення або результати, які ви не врахували. Якщо такі є, допишіть їх. Якщо необхідно, переробіть дерево, якщо його частини занадто перевантажені або неохайні. Тепер ви повинні добре розуміти діапазон можливих наслідків ваших рішень.

Оцінка вашого дерева рішень

Тепер ви готові оцінити дерево рішень. Саме тут ви можете визначити, який варіант має для вас найбільшу цінність. Почніть з визначення грошової вартості або балів для кожного можливого результату. Оцініть, скільки, на вашу думку, це буде коштувати для вас, якщо цей результат станеться.

Потім подивіться на кожне коло (що представляє точку невизначеності) і оцініть ймовірність кожного результату. Якщо ви використовуєте відсотки, то загальна сума має дорівнювати 100 відсоткам у кожному колі. Якщо ви використовуєте дроби, вони повинні складати 1. Якщо у вас є дані про минулі події, можливо, ви зможете зробити точні оцінки ймовірностей. В іншому випадку запишіть своє найкраще припущення.

Це дасть вам дерево, подібне до того, що показано на рисунку 2:

Обчислення значень дерева

Після того, як ви визначили цінність результатів і оцінили ймовірність результатів невизначеності, настав час розпочати розрахунок значень, які допоможуть вам прийняти рішення.

Почніть з правої частини дерева рішень і рухайтеся в напрямку ліворуч. Коли ви завершите набір обчислень у вузлі (квадраті рішення або колі невизначеності), все, що вам потрібно зробити, це записати результат. З цього моменту ви можете ігнорувати всі розрахунки, які ведуть до цього результату.

Обчислення вартості вузлів з невизначеним результатом

Якщо ви обчислюєте значення невизначених результатів (кружечки на діаграмі), зробіть це, помноживши значення результатів на їхню ймовірність. Підсумкове значення для цього вузла дерева - це сума цих значень.

У прикладі на рисунку 2 це значення для "новий продукт, ретельна розробка":

На рисунку 3 показано розрахунок вузлів з невизначеним результатом:

Зверніть увагу, що значення, розраховані для кожного вузла, показані у квадратиках.

Обчислення значення вузлів прийняття рішень

Коли ви оцінюєте вузол рішень, запишіть вартість кожного варіанту на кожній лінії рішень. Потім відніміть вартість від значення результату, яке ви вже розрахували. Це дасть вам значення, яке представляє вигоду від цього рішення.

Зверніть увагу, що вже витрачені кошти не враховуються в цьому аналізі - це "безповоротні витрати", і (незважаючи на емоційні контраргументи) їх не слід враховувати при прийнятті рішення.

Після того, як ви розрахували ці переваги рішення, оберіть варіант, який має найбільшу вигоду, і прийміть його як прийняте рішення. Це і буде значенням вузла прийняття рішення.

На Рисунку 4 показано розрахунок вузлів рішень у нашому прикладі:

У цьому прикладі вигода, яку ми попередньо розрахували для "нового продукту, ретельної розробки", склала $420 400. Ми оцінюємо майбутню вартість цього підходу в $150 000. Це дає чисту вигоду в розмірі $270 400.

Чиста вигода від "нового продукту, швидкої розробки" склала $31 400. Отже, на цій гілці ми обираємо найцінніший варіант "новий продукт, ретельна розробка" і відносимо цю вартість до вузла прийняття рішень.

Результат

Застосовуючи цю методику, ми бачимо, що найкращим варіантом є розробка нового продукту. Для нас набагато дорожче не поспішати і зробити продукт правильним, ніж поспішати виводити його на ринок. Краще просто вдосконалити наші існуючі продукти, ніж зіпсувати новий продукт, навіть якщо це обійдеться нам дешевше.

Ключові моменти

Дерева рішень є ефективним методом прийняття рішень, оскільки вони:

• Чітко формулюють проблему так, що всі варіанти можуть бути розглянуті.
• Дозволяють повністю проаналізувати можливі наслідки рішення.
• Забезпечують основу для кількісної оцінки значень результатів та ймовірності їх досягнення.
• Допомагають нам приймати найкращі рішення на основі наявної інформації та найкращих здогадок.

Як і всі методи прийняття рішень, аналіз дерев рішень слід використовувати в поєднанні зі здоровим глуздом - дерева рішень є лише однією важливою частиною вашого інструментарію для прийняття рішень.

Джерело:

• https://www.mindtools.com/az0q9po/decision-tree-analysis

Якщо стаття була для вас корисна підпишіться на розсилку або на мій телеграм канал.