如何用决策树分析模型辅助决策?

林骥
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2021-08-2810:39:44 评论 17 1430字
摘要

你好,我是林骥。当我们做决策的时候,首先要明确界定自己面对的问题是什么,然后再去寻找合适的方法。今天介绍第 015 号分析思维模型:决策树分析模型。

 

1. 模型介绍

决策树分析模型,是指把决策的节点画成树的形状,列出不同状态下的概率和期望值,直观显示决策的过程,从而帮助我们做出正确的决策。

决策树分析模型的意义,在于把所有选项都列出来,然后对它们进行概率上的分析。

当问题比较复杂的时候,如果只是停留在大脑里,那么就容易出现遗漏的情况。

在做出重大决策之前,不妨先画一颗决策树,然后再问自己 5 个问题:

(1)为何这个选项优于其他选项?

(2)这个选项经得起仔细推敲吗?

(3)能不能综合其他选项的优点?

(4)有没有把问题想得过于简单化?

(5)是否正确评估选项的不确定性?

 

2. 应用举例

为了方便理解,我参考《赤裸裸的统计学》书中的一个例子,并适当做了简化。

假设你有 10 万块钱,有个朋友劝你用来投资一家初创公司,这家公司计划研发一种新的产品,如果该产品成功进入市场,那么你将要机会获得 500 万元的回报;但是如果投资失败,那么你将血本无归。

这项投资的潜在回报非常诱人,但风险也很大。请问你应该如何决策?

你可能会问:投资成功的可能性有多大?

你的朋友告诉你,预估产品研发成功的概率是 30%;如果产品研发成功,获得批准的概率为 80%;如果产品获得批准之后,没有被竞争对手打败,成功进入市场的概率是 50%;如果一切顺利,那么你将获得 500 万元的投资回报;如果其中任何一个环节失败,那么你将血本无归。

我们利用决策树分析模型,可以画一个树形图:

如何用决策树分析模型辅助决策?

 

观察决策树形图,可以算出,投资成功的概率 = 30% * 80% * 50% = 12%,预期回报 = 500 * 12% = 60 万元。

虽然预期回报是投资额的 6 倍,但是不要忘记,投资失败是大概率事件,失败的概率高达 88%。

至于你是否要投资,还取决于你的实际情况和风险偏好。

按照大数定律给出的建议是,只要上面的预估概率大致准确,对于资金充足的投资者来说,就应该尽可能多地找到类似的投资机会,而且数量越多越好,在几百个项目里面,肯定有一些会成功,有一些会失败,但平均来看,最终会挣到大钱,这就是很多成功的投资机构正在做的事。

但如果这 10 万块钱是你辛辛苦苦积攒的血汗钱,一旦投资失败,生活将受到严重的影响,那么建议你避开此类风险比较大的投资项目,不要用赌博的心态去做投资的决策。

另外,需要提醒你特别注意的是,决策树分析模型也有它的缺点,其中主观概率可能偏差太大,因此可能导致决策失误。

 

最后的话

在《决策与判断》这本书中,有这样一句话:

脱离情境的决策是不存在的。

我们每天都在经历各种各样的情景,要做出各种各样的选择,每一次选择其实都是在进行决策。

决策具有滞后效应,现在的选择,短期内可能看不出明显的差别,但长期来看,日积月累,对未来的发展可能会产生深远的影响。

比如说,一个人今天是选择看书学习一个小时,还是选择看短视频娱乐一个小时,明天都还是照样过,可能看不出什么差别。

但是如果把时间拉长,例如五年以后,不同的选择,结果可能就会相差甚远。能力是努力的积累,成绩是能力的积累,形象是成绩的积累,所有积累都需要时间。

我们往往高估一个决策的短期影响,却严重低估一个决策的长期影响。

我们应该尽最大的努力,做最好的打算,但接受最坏的结果。

 

 

End.

爱数据网专栏作者:林骥

作者介绍:数据赋能者,专注数据分析 10 多年。

个人公众号:林骥(linjiwx)

本文为挖数网专栏作者原创文章,未经允许禁止转载,需要转载请微信联系授权(微信号:lovedata0520)

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