决策对于每个专业人士来说都是一项重要技能。在您的职业生涯中，您需要做出可能产生多种结果的选择。决策树可以通过从多个选项中建立可能的结论来指导您对大大小小的问题得出逻辑答案。
在本文中，我们将讨论决策树，探索决策树的使用以及如何创建它们。
什么是决策树？
决策树是一种具有树状结构的支持工具，可以对可能的结果、资源成本、效用和可能的后果进行建模。
决策树提供了一种用条件控制语句表示算法的方法。它们包括代表可以导致有利结果的决策步骤的分支。
流程图结构包括表示每个阶段的测试或属性的内部节点。每个分支代表一个属性的结果，而从叶子到根的路径代表分类的规则。
决策树是基于各种学习方法的学习算法的最佳形式之一。
它们提高了预测模型的准确性、易于解释性和稳定性。该工具在拟合非线性关系方面也很有效，因为它能够解决数据拟合挑战，例如回归和分类。
它被称为决策树，因为选择分支，形成看起来像树的结构。
您可以根据您的喜好创建垂直或水平决策树。从左到右读取水平决策树，从上到下读取垂直决策树。
当您遵循基本流程图规则时，决策树效果最佳：
- 矩形或正方形：指示您在其中编写问题的树的开头。
- 线：代表树的树枝。这些都是可能的行动。
- 圆圈：表示结果不确定，您需要额外的分支来澄清。
- 三角：给出明确且最终的答案。它们也被称为“叶子”。
创建决策树可以让您以有组织的方式可视化每个选择的结果。
当您有特定目标时，例如确定是否应该接受工作机会，您可以使用决策树。
如果您需要评估大量数据或统计数据，此工具也很有用。例如，如果您是销售代理，并且想要确定潜在客户可以产生多少收入与追求和维持关系的成本，则可以使用决策树来分析投资回报。
决策类型
基于目标变量的决策树主要有两种类型，即分类变量决策树和连续变量决策树。
分类变量决策树包括被划分为多个类别的分类目标变量。例如，类别可以是或否。类别意味着决策过程的每个阶段都属于其中一个类别，而不是介于两者之间。
连续变量决策树是具有连续目标变量的决策树。例如，可以根据职业、年龄和其他连续变量等可用信息来预测收入未知的个人的收入。
决策树应用示例
决策树的一种应用涉及根据历史数据评估企业的预期增长机会。
销售历史数据可用于决策树，从而导致业务战略发生根本性变化，以帮助扩张和增长。
该工具的另一个应用是使用人口统计数据来寻找潜在客户。他们可以帮助简化营销预算，并就企业关注的目标市场做出明智的决策。
如果没有决策树，企业可能会在不考虑特定人口统计数据的情况下耗尽其营销市场，这将影响其整体收入。
作为多个领域的支持工具
贷方还通过使用客户过去的数据应用预测模型，使用决策树来预测客户拖欠贷款的可能性。
使用决策树支持工具可以帮助贷款机构评估客户的信用度以防止损失。
该工具还可用于物流规划和战略管理的运筹学。他们可以帮助确定正确的战略，帮助公司实现其预期目标。
决策树可以应用的其他领域包括工程、教育、法律、商业、健康和金融。
如何制作决策树
创建决策树时可以按照以下步骤操作：
画一个矩形，然后在里面写下你的问题或想法。如果要创建水平树，请在页面左侧绘制矩形，以便有空间绘制线条。
对于垂直树，在页面顶部绘制一个框并将其向下移动。例如，如果您想确定是否应该要求加薪，您可以在页面顶部画一个矩形并写上“请求加薪？”在里面。
从框中画出所需数量的线条来确定操作。要继续这个示例，您可以在矩形下方绘制两个分支，并将它们标记为“是”和“否”。这表明您是否要求加薪。
向分支添加决策节点
圆圈表示该分支的结果尚不清楚，需要提出更多问题。三角形表明结果几乎是确定的。
例如，您可以在“是”和“否”分支的末尾添加圆圈。在“是”圆圈中，您可以写“加薪吗？”确定你的经理是否会给你加薪，在“否”圈中，你可以写“你将来会加薪吗？”以确定您是否相信自己将来会在不询问的情况下获得加薪。
继续你的决策树，直到你彻底检查了所有可能的结果并可以做出正确的决定。在该示例中，您将继续下去，直到找到是否应该要求加薪的答案。
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制作决策树的技巧
考虑以下创建有效决策树的技巧：
- 用颜色编码你的树。对您的分支和节点进行颜色编码，以便轻松识别结果。例如，您可以将最初的想法设置为绿色，将节点设置为黄色、蓝色和紫色，以区分每个想法。使用配色方案使其具有视觉吸引力。
- 使用流程图符号。如果您要创建 如何提高电子邮件打开率：5 个入门技巧 决策树以与团队或经理共享，标准流程图符号可确保您的树易于广大查看者理解。
- 使您的符号大小相同。绘制符号时，尽量使它们的大小相同。这将帮助您为每个元素分配相同的值并使树更易于阅读。
- 使用模板。网上有许多模板，您可以使用它们使您的树看起来简单。如果您使用树来处理数据和统计数据，有些还具有数学函数。
- 知道何时使用决策树。当您有特定目标并且需要查看您可以做出的每个选择的结果时，决策树效果最佳。由于很难确定原始想法的结果，因此当您可以安全地预测答案时，应该使用决策树。
使用决策树的优点
决策树的优点之一是它们的输出易于阅读和解释，甚至不需要统计知识。
例如，当使用决策树向客户呈现人口统计信息时，营销部门工作人员可以阅读和解释数据的图形表示，而无需统计知识。
数据还可用于生成有关营销部门制定的各种策略的概率、成本和替代方案的重要见解。
与其他决策技术相比，决策树需要更少的数据准备工作。然而，用户需要准备好信息来创建具有预测目标变量能力的新变量。
他们还可以对数据进行分类，而无需进行复杂 美国手机号码列表 的计算。对于复杂的情况，用户可以将决策树与其他方法结合起来。
决策树的另一个优点是，一旦创建了变量，就需要较少的数据清理。缺失值和异常值的情况在决策树数据中不太重要。
决策树的缺点
决策树的局限性之一是与其他决策预测器相比，它们在很大程度上不稳定。
数据的微小变化可能会导致决策树结构的巨大变化，这可能会传达与用户在正常事件过程中获得的结果不同的结果。由此产生的产量变化可以通过机器学习算法来管理，例如 boosting 和 bagging。
此外，当主要目标是预测连续变量的结果时，决策树的预测效率较低。这是因为决策树在将变量分类时往往会丢失信息。
结论
- 决策树用于有效地处理非线性数据集。
- 决策树在现实生活中应用于许多领域，例如工程、土木规划、法律和商业。
- 决策树可以分为两种类型；分类变量和连续变量决策树。
这是对决策树的完整讨论，它将让您更轻松地根据数据做出业务决策。
请记住，每个数据都很重要，包括财务数据。因此，请确保您拥有最新的财务数据，以确保每个业务决策顺利进行。
避免手动记录，这可能会导致记录错误并且与您业务中的实际财务数据不匹配。作为解决方案，您可以尝试使用Accurate Online 等会计软件，它具有管理业务运营和财务数据的最佳功能。
