Cómo usar árboles de decisión de análisis predictivo para predecir el futuro

UN árbol de decisión es un enfoque de análisis predictivo que puede ayudar a tomar decisiones. Supongamos, por ejemplo, que tiene que decidir si va a invertir una cierta cantidad de dinero en uno de los tres proyectos empresariales: un negocio de camiones de comida, un restaurante, o una librería.

Video: ARBOL DE DECISION EJERCICIO RESUELTO 1

Un analista de negocio ha funcionado la tasa de fracaso o el éxito de cada una de estas ideas de negocio como los porcentajes y el beneficio que serías en cada caso.

Desde muestran los datos estadísticos anteriores, se puede construir un árbol de decisión, como se muestra a continuación.

El uso de un árbol de tal decisión para decidir sobre una empresa de negocio comienza con el cálculo de la valor esperado para cada alternativa - una fila numerada que le ayuda a seleccionar la mejor.

El valor esperado se calcula de tal manera que incluya todos los resultados posibles para una decisión. Calcular el valor esperado de la idea de negocio-camión de alimentos se ve así:

valor esperado de negocio-camión de comida = (60 por ciento x 20.000 (USD)) + (40 por ciento * -7000 (USD)) = 9,200 (USD)

Aquí el valor esperado refleja el aumento medio de la inversión en un negocio de camiones de comida. En este escenario - trabajar con números hipotéticos, por supuesto - si trata de invertir en empresas de camiones de alimentos varias veces (en las mismas condiciones cada vez), su ganancia media será de 9.200 (USD) por negocio.

En consecuencia, se puede calcular los valores esperados de un negocio de restaurante y librería de la misma manera, de la siguiente manera:

Video: VIDEO TUTORIAL RISK SIMULATOR ARBOL DE DECISIONES

valor esperado de negocio de los restaurantes = (52 por ciento x 40.000 (USD)) + (48 por ciento * -21000 (USD)) = 10,720 (USD)

valor esperado de negocio librería = (50 por ciento x 6,000 (USD)) + (50 por ciento * -1000 (USD)) = 2,500 (USD)

Video: Análisis de decisión: Árbol de decisión y criterio del valor esperado

El valor esperado de un negocio de restaurante representa una predicción de la cantidad de beneficios que serías (en promedio) si se invierte en un negocio de restaurante varias veces. Por lo tanto el valor esperado se convierte en uno de los criterios que la figura en su toma de decisiones empresariales. En este ejemplo, los valores esperados de las tres alternativas podrían inclinar a favor de que la inversión en el negocio de los restaurantes.

Los árboles de decisión también se pueden utilizar para visualizar las reglas de clasificación (tales como los mencionados en el ejemplo anterior de la tienda de relojes en línea).

Un algoritmo de decisión genera un árbol de decisión que representa reglas de clasificación. En el ejemplo del reloj de la tienda, que desea predecir si un determinado cliente va a comprar un reloj de su tienda-será el árbol de decisión, en esencia, un diagrama de flujo: Cada nodo del árbol de decisión representa un atributo identificado en la matriz de datos. Las hojas del árbol son las decisiones previstas.

Video: Árbol de decisión en finanzas - Juan Andrés Sívori

Este árbol de decisión predice si un cliente puede comprar un reloj dada en la tienda online. Los nodos de este árbol de decisión representan algunos de los atributos que estés analyzing- cada uno es una puntuación - del interés del cliente en los relojes, la edad del cliente, y el sueldo del cliente.

La aplicación del modelo a un nuevo cliente X, se puede trazar un camino desde la raíz del árbol hasta la hoja de un árbol de decisión (sí o no) que indica la forma en que los mapas y los clientes se comportaría hacia el reloj que se anuncian.