决策分析（DA）：定义、方法与应用
决策分析（DA）：定义、方法与应用
决策分析（Decision Analysis，简称DA）是一种在不确定条件下进行结构化决策的方法。它通过系统化地分析各种可能的行动方案，帮助决策者在考虑所有相关因素、风险和概率的基础上，选择最优解决方案。本文将全面介绍决策分析的定义、历史发展、具体方法及其在现实中的应用。
什么是决策分析（DA）？
定义： 决策分析（DA）被定义为分析和评估各种行动选项的过程，以便选择最佳的一个可能的选择。决策分析的目的是在给定约束和可用资源的情况下确定问题或机会的最有利解决方案。
决策分析是一种制定重要业务决策的技术，涉及使用定量、可视化和系统方法。决策分析使用多种工具，以及心理学、经济原理和管理理论。决策分析是一种强大的工具，可用于正式评估问题的重要方面并制定最佳治疗策略。
了解决策分析
决策分析 (DA) 是一种分析所有相关数据以协助决策过程的方法，其中包括心理学要素、管理、学习和经济学。它通常用于评估涉及许多变量和许多潜在结果或目标的决策。这种方法可供寻求风险管理、资本投资或战略业务决策的个人或团体使用。
决策分析的目的是确保在做出决策时考虑到所有相关信息和考虑的替代方案。例如，公司可能会用它来做出数百万美元的投资决策，或者个人可能会用它来规划他们的退休储蓄。决策分析的基础知识可用于解决各种问题，从复杂的业务环境到简单的日常问题。
决策分析的历史发展
决策分析 (DA) 的历史始于 20 世纪中叶，当时出现了第一个在不确定性条件下选择最佳解决方案的系统方法。该学科的发展与解决商业、军事行动和项目管理中复杂问题的需求相关，其中风险和不确定性发挥了重要作用。
决策分析历史上的主要里程碑：
效用理论和经济基础（十七至十八世纪）：
决策分析起源于古典经济学和概率论。 17 世纪，布莱斯·帕斯卡 (Blaise Pascal) 和皮埃尔·德·费马 (Pierre de Fermat) 发展了概率论的基础，成为风险评估的基础。
18世纪，丹尼尔·伯努利提出了这一概念预期效用解释人们如何在不确定的情况下做出决定。他提出，人们并不总是选择最大化预期价值（收入）的决策，而是最大化他们的公用事业（个人满意度）。
博弈论（1940世纪XNUMX年代）：
1944 年，约翰·冯·诺依曼和奥斯卡·摩根斯坦出版了《博弈论与经济行为》，提出了战略决策的概念。博弈论研究决策者之间的相互作用，其中一个人的结果取决于其他人的行动。
它对决策分析做出了重大贡献，特别是在竞争与合作的背景下。
决策理论和运筹学（1940 年代至 1950 年代）：
第二次世界大战期间，军事行动需要更有效的决策方法，这导致了运筹学的出现。线性规划和排队论等优化技术已成为分析复杂问题和优化流程的重要工具。
同一时期出现了决策理论，开始将不确定条件下的决策过程正式化。
正规化（1960世纪XNUMX年代）：
1960世纪XNUMX年代，斯坦福大学教授罗纳德·A·霍华德（Ronald A. Howard）首先创造了这个词《决策分析》。他开发了有助于构建决策并使风险收益评估系统化的方法。
这一时期，可视化工具被积极开发，例如决策树，它开始用于决策选项、概率和结果的图形表示。
贝叶斯分析（1970 世纪 XNUMX 年代）：
随着贝叶斯概率论的传播，在决策分析中使用更新的概率成为可能，使过程更加灵活。在新信息可能改变不同结果的概率的情况下，贝叶斯方法对于做出决策非常有用。
商业和技术中的应用（1980 年代–1990 年代）：
在此期间，决策分析方法开始积极应用于商业、医疗保健、项目管理和技术领域。计算机化使得对大量数据进行建模和分析成为可能，从而提高了分析和预测的准确性。
软件工具似乎也有助于自动化决策分析过程，使该技术更易于使用和高效。
现代方法以及与大数据的集成（2000 年代至今）：
近几十年来，决策分析开始积极利用大数据和机器学习来提高预测的准确性并选择最优解决方案。这些工具使您能够更快地处理信息并考虑更多变量。
人们的兴趣也随之增加行为经济学是一门研究真实的人们如何做出决策的学科，通常偏离理性模型。
影响及意义：
决策分析已成为从商业和金融到政治和医学等各个领域的重要工具。他的方法允许采用系统的方法来选择最佳解决方案，在不确定的条件下最小化风险并最大化结果。
决策分析的主要好处是，即使未来不确定，也可以做出明智的决策，并有助于考虑概率、风险和后果，从而做出更准确、理性的选择。
决策分析如何发挥作用？
决策分析 (DA) 过程分为五个不同的步骤。
1. 识别问题或机会
决策分析是一个涉及系统研究和评估替代行动方案的过程，以便选择解决问题或实现特定目标的最佳解决方案。
以下是决策分析过程中通常包含的一般步骤：
- 定义问题或目标：解决方案分析的第一步是确定您面临的问题或您想要实现的目标。您描述问题或目标越准确，您的分析过程就越有效。
- 丹尼克斯得分：确定问题或目标后，下一步就是收集所有必要的数据，这可能与问题或目标有关。这可能包括有关当前事态、外部因素、您可用的资源的信息以及可能有助于做出决策的任何其他信息。
- 确定替代方案：后数据收集应确定问题的所有可能解决方案或实现目标的方法。这可能是一种选择或多种选择，您的工作就是考虑所有这些选择。
- 替代方案评估：一旦确定了替代方案，下一步就是使用既定的标准或目标来评估每个替代方案。这可能包括在成本、有效性、风险等方面进行比较优点和缺点.
- 选择最佳替代方案：仔细评估每个替代方案后，您可以根据分析结果选择最佳解决方案。它可能是最适合您的目标或以最低成本提供最大收益的替代方案。
- 解决方案的实施：一旦选择了最佳替代方案，就必须制定并执行行动计划来实施该决定。
- 结果评价：实施解决方案后，评估其结果非常重要。这将帮助您确定决策的制定效果如何，并帮助您对未来的情况得出结论。
决策分析过程的重要性
决策分析（DA）过程是在不确定条件下为决策提供合理、系统和结构化方法的重要工具。这一过程的重要性归因于许多关键因素：
1.最大限度地减少风险和不确定性。
决策分析的主要方面之一是能够考虑不确定性和风险，这有助于更准确地评估每个选项可能产生的后果。即使在复杂的情况下，包括结果的概率也可以让您最大限度地减少不良后果并做出更明智的选择。
2.客观性、合理性。
决策分析过程有助于避免情绪和主观对决策的影响。这在商业中尤其重要，因为直觉决策可能会导致巨大损失。 DA基于数据、事实和决策树、概率论等客观评估方法，使其成为做出重要决策的更可靠的工具。
3.构建决策过程。
DA 通过将流程分为几个阶段来系统化：问题定义、替代方案识别、影响分析和风险评估。这种方法可以帮助您避免遗漏重要细节，考虑不同的选项和后果，并使流程更有条理。
4.提高决策质量。
包括不同的选项，评估其后果并分析可能的风险可以提高决策的质量，因为它允许您根据全面分析选择最合适的解决方案。更好的解决方案可以提高业务绩效、提高竞争力并降低成本。
5.灵活性和对新数据的适应
DA 允许在新信息出现时对决策过程进行更改。这在情况可能发生变化且新数据可能影响结果的环境中特别有用。该流程的灵活性使您能够做出更明智和相关的决策。
6.透明度和对团队决策的支持。
决策分析的透明度可以促进团队或组织内部更好的理解和支持。当流程中的所有步骤都清晰时，就可以更轻松地向同事和管理层达成一致并证明决策的合理性。这种方法增加了人们对所做决策的信心，并减少了冲突或误解的可能性。
7.对未来的预测和规划。
DA 有助于预测未来事件并评估其对公司或项目的影响。这是战略规划的重要组成部分，有助于为可能出现的困难和市场条件的变化做好准备。决策分析过程可以考虑每个选项的短期和长期后果，这有助于制定更具可持续性和战略导向的政策。
8.资源优化。
DA有助于更有效地分配公司资源。通过评估不同的场景及其成本，您可以选择最经济可行的解决方案。这对于资源有限、需要平衡成本与预期收益的公司尤其重要。
9.增强决策信心。
当基于深入分析并考虑所有可能的后果做出决定时，就会增加人们对正确行动方针的信心。高度的自信可以让你的行动更加果断、有效。
10.评估影响和监测结果
决策分析过程使用工具来评估不同选项的后果，使您不仅可以选择最佳解决方案，还可以建立监控性能的指标。这有助于根据现实结果调整未来的行动，从而提高整体可管理性。
决策分析过程在管理风险和提高决策质量方面发挥着重要作用。它促进更客观、更明智的选择，提高资源效率，并帮助实现战略目标。无论何种应用，无论是商业、医学还是政府，DA 都提供了强大的工具来解决复杂问题并在不确定的条件下做出决策。
何时使用决策分析
决策分析可用于多种情况，包括：
- 当需要考虑多个目标时
- 当有多个选项可用时
- 当对未来存在不确定性时
- 当资源有限时
- 当决定的后果重大时
如果您发现自己处于其中一种情况，那么 DA 可能是适合您的工具。
决策分析的主要方法
决策树
决策树是决策分析过程的图形表示。这很有用可视化工具决策的各个阶段。决策树可用于多种目的，包括：
- 了解决策的不同阶段
- 确定做出决策时最重要的因素
- 评估各种选择
- 风险与机会分析
决策树对于企业和组织来说是一个有价值的工具，因为它们可以帮助提高决策质量。如果正确使用，它们可以帮助降低与决策相关的风险并节省时间和金钱。
期望值（EV）
期望值（EV）是一个统计概念，用于衡量决策的预期结果。 EV 的计算方法是将每个可能结果的概率乘以该结果的值。所得金额即为预期值。
期望值公式-
期望值公式用于计算决策的预期结果。
EV =（事件 A 的概率）x（事件 A 的值）+（事件 B 的概率）x（事件 B 的值）+ …
例如，考虑这样一种情况，您有机会投资股票A，或股票 B。股票 A 有 50% 的机会增值 10%，有 50% 的机会贬值 5%。股票 B 有 60% 的机会价值上涨 15%，有 40% 的机会价值下跌 10%。
股票A和B的预期值为：
库存 A：(0,5 x 0,1) + (0,5 x -0,05) = 0,025
在此示例中，股票 B 的预期价值高于股票 A 的预期价值。这意味着，平均而言，股票 B 是比股票 A 更好的投资。
贝叶斯网络
贝叶斯网络是决策分析过程的图形表示。这有用的工具可视化决策的各个阶段。贝叶斯网络可用于多种目的，包括：
- 了解决策的不同阶段
- 确定哪个因素是最多的做决定时很重要
- 评估各种选择
- 风险与机会分析
贝叶斯网络对于企业和组织来说是一个有价值的工具，因为它们可以帮助提高决策质量。如果正确使用，它们可以帮助降低与决策相关的风险并节省时间和金钱。
蒙特卡罗模拟
蒙特卡洛模拟是一种统计技术，用于对不同结果的可能性进行建模。蒙特卡罗模拟通常用于未来不确定的情况。
例如，考虑这样一种情况，您正在尝试决定是否投资股票 A。您认为股票价格有 50% 的机会上涨 10%，有 50% 的机会股票价格下跌。按成本5%计算。然而，你不确定未来会发生什么。
在这种情况下，您可以使用蒙特卡罗模拟来模拟可能的结果。模拟结果将向您展示您的决定可能产生的结果。
多标准决策分析（MCDA）
多标准决策分析（MCDA）是一种用于评估多个选项的技术。当需要考虑多个因素以及难以使用单一标准比较选项时，通常会使用 MCDA。
例如，考虑一下您试图决定投资哪些股票的情况。你有两个选择：股票A和股票B。你需要考虑很多因素，比如预期回报、风险和股价。投资。在这种情况下，您可以使用 MCDA 来评估选项。 MCDA 将帮助您根据您选择的标准确定最有可能成功的选项。
效用理论
效用理论表明，理性的个人在做出决策时寻求最大化其效用。因此，决策分析考虑每种替代方案将提供多少效用（或收益）。为了比较替代方案，您需要有一种方法来衡量效用。这可以使用各种方法来完成，例如偏好量表或数字评级。例如，在经济学中经常使用标准效用或货币等价的概念。
效用理论在决策时也会考虑风险态度。人们在风险方面可以是自由派或保守派，这会影响他们选择替代方案时的偏好。
最终，决策分析可能涉及选择提供最大预期效用的替代方案。这可以通过比较每种替代方案的效用并选择一种在考虑风险和约束的情况下最大化预期效用的方案来完成。
效用理论在各个领域都有应用，包括经济学、金融、商业、心理学等。它用于分析投资决策、制定业务策略、制定消费决策等许多情况。
线性规划
它是一种用于优化线性函数的数学方法。线性规划通常用于需要考虑多个变量以及很难使用单一标准找到最佳解决方案的情况。
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例如，考虑一下您试图决定如何分配资源的情况。你的钱是有限的，你需要决定如何花掉它。您的时间也是有限的，需要决定如何使用它。在这种情况下，您可以使用线性规划来找到最优解。线性规划将帮助您在给定您选择的约束的情况下找到分配资源的最佳方式。
启发式
启发式是可用于做出决策的简单规则。启发法通常用于存在不确定性以及难以根据相同标准比较选项的情况。
例如，考虑一下您试图决定投资哪些股票的情况。你有两个选择：股票A和股票B。你不确定未来会发生什么，但你做这件事的时间是有限的。解决方案。在这种情况下，您可以使用启发法来做出决定。一个简单的启发法是选择具有较高预期回报的股票。
建模
决策分析建模是管理科学的关键组成部分，可以在各种情况下有效使用。影响图是一种常见的类型分析模型解决方案，用于表示问题中各个因素之间的关系。决策分析可用于通过将问题分解为多个组成部分并评估它们之间的关系来做出复杂的决策。
决策分析的现实应用
使用决策分析技术的一些常见示例是：
- 在业务战略决策小组中研究客户购买行为或决定推出新产品。
- 在医疗保健领域，为患者选择最有效的治疗方法
- 政府制定公共政策
- 在制定多属性营销决策来确定目标市场或开发广告活动。
- 在制造中选择最高效的生产工艺。
- 在物流方面制定配送计划或选择运输路线。
结论
决策分析是一个非常有用的工具，可以在各种情况下使用。这有助于我们通过考虑多个变量和标准来做出更好的判断。决策分析是一种用于评估多个选项的技术。您认为决策分析在澄清不确定结果方面有多有效？
常见问题
什么是决策分析？
决策分析是系统地检查和评估替代行动方案以选择解决问题或实现目标的最佳解决方案的过程。
决策分析过程涉及哪些阶段？
决策分析的步骤通常包括定义问题、收集数据、识别替代方案、评估替代方案、选择最佳替代方案、实施解决方案和评估结果。
决策分析使用哪些方法？
决策分析技术可能包括矩阵分析、SWOT分析、敏感性分析、风险分析、帕累托原则、决策树方法等等。
如何选择最佳替代方案？
最佳替代方案的选择取决于为分析设定的某些标准或目标。最佳替代方案通常是最有效地满足这些标准或目标的替代方案。
决策分析时如何考虑风险？
可以通过分析不同情况的可能性和后果、使用风险分析技术并采取措施来减少或减少风险来考虑风险。管理风险。
决策分析有哪些应用？
决策分析应用于许多领域，包括商业、管理、公共管理、工程、医疗保健等。它用于制定有关战略、投资、运营等方面的决策。
决策分析有什么好处？
决策分析的好处包括提高决策质量、减少风险和错误、提高运营效率和有效性以及增强决策信心。