Co to jest analiza decyzji (DA)? Definicja, metody i znaczenie

Analiza decyzji (DA) to ustrukturyzowane podejście do podejmowania decyzji, które obejmuje identyfikację i ocenę czynników, które przyczyniają się do problemu lub możliwości, a następnie opracowanie i ocenę możliwych rozwiązań.

Analiza decyzyjna (DA) może służyć do podejmowania decyzji dotyczących poszczególnych kierunków działania lub do porównywania wielu opcji. Jest to przydatne narzędzie dla decydentów, którzy chcą wziąć pod uwagę wszystkie istotne czynniki problemu lub możliwości i określić najlepsze możliwe rozwiązanie.

Co to jest analiza decyzji (DA)?

Definicja: Analiza decyzyjna (DA) jest zdefiniowana jako proces analizy i oceny potencjalnych wyników różnych kierunków działań, w celu wybrania najlepszej możliwej opcji. Celem analizy decyzyjnej jest określenie najkorzystniejszego rozwiązania problemu lub możliwości, biorąc pod uwagę ograniczenia i dostępne zasoby.

Analiza decyzji to metoda podejmowania kluczowych decyzji biznesowych, która obejmuje wykorzystanie technik ilościowych, wizualnych i systematycznych. Analiza decyzji wykorzystuje różnorodne narzędzia, a także psychologię, zasady ekonomiczne i teorie zarządzania. Analiza decyzji jest potężnym narzędziem, które można wykorzystać do formalnej oceny ważnych aspektów problemu i opracowania optymalnej strategii leczenia.

Zrozumienie analizy decyzji

Analiza decyzyjna (da) to metoda analizy wszystkich istotnych danych w celu wspomagania procesu podejmowania decyzji, która obejmuje elementy psychologii, podejścia do zarządzania, szkolenia i ekonomii. Jest często używany do oceny decyzji, które obejmują wiele zmiennych i wiele potencjalnych wyników lub celów. Z tego podejścia mogą skorzystać osoby lub zespoły, które chcą zarządzać ryzykiem, inwestować kapitał lub podejmować strategiczne decyzje biznesowe.

Analiza decyzji ma na celu zagwarantowanie, że decyzje są podejmowane z uwzględnieniem wszystkich istotnych informacji i alternatyw. Na przykład firma może go używać do podejmowania decyzji inwestycyjnych o wartości miliona dolarów, a osoba fizyczna może go wykorzystywać do planowania oszczędności emerytalnych. Podstawy analizy decyzji można wykorzystać do rozwiązania szerokiego zakresu problemów, od złożonych okoliczności biznesowych po proste codzienne problemy.

Historia analizy decyzji (da)

Filozof matematyki Frank Ramsey zaczął rozwijać koncepcję subiektywnego prawdopodobieństwa jako wskaźnika zastępczego dla przekonań lub niepewności jednostki w roku 1931. W latach czterdziestych XX wieku matematyk John von Neumann i ekonomista Oskar Morgenstern opracowali aksjomatyczną podstawę teorii użyteczności jako sposobu wyrażania preferencji nad niepewnymi scenariuszami. Statystyk Leonard Jimmie Savage skonstruował później alternatywną strukturę aksjomatyczną do analizy decyzji na początku lat pięćdziesiątych. Wynikająca z tego teoria oczekiwanej użyteczności jest oparta na kompletnej strukturze aksjomatycznej do robienia w niepewnych sytuacjach.

Te wczesne przełomy teoretyczne zostały następnie udoskonalone i spopularyzowane, czego kulminacją było opracowanie zestawu technik analizy decyzji, które są obecnie szeroko nauczane (np. w szkołach biznesu i na wydziałach inżynierii przemysłowej). W 1968 roku Howard Raiffa z Harvard Business School opublikował krótkie i łatwe w czytaniu wprowadzenie na ten temat. W 1976 roku Ralph Keeney i Howard Raiffa dalej rozwijali podstawy teorii użyteczności, aby zapewnić kompleksowe podejście do dokonywania kompromisów w kilku celach. [2] Zestaw lektur na temat analizy decyzji autorstwa profesora inżynierii Rona Howarda z Uniwersytetu Stanforda i analityka decyzji Jima Mathesona został opublikowany w 1977 roku; zostało to rozszerzone do dwutomowego dzieła w 1984 roku.

Towarzystwo Analizy Decyzji zostało założone w 1980 roku jako specjalna grupa interesu w ramach Operations Research Society of America (ORSA), które połączyło się z Instytutem Nauk o Zarządzaniu (TIMS), tworząc Instytut Badań Operacyjnych i Nauk o Zarządzaniu (INFORMS). Od 2004 roku „Decision Analysis” jest wydawane przez INFORMS jako czasopismo specjalistyczne.

Jak działa analiza decyzji?

Proces analizy decyzyjnej (da) dzieli się na pięć odrębnych etapów

1. Zdefiniowanie problemu lub możliwości

Ten krok obejmuje identyfikację czynników, które przyczyniają się do powstania problemu lub możliwości.

2. Określenie celów

Ten krok polega na określeniu celów, które decydent chce osiągnąć.

3. Opracowanie możliwych rozwiązań

Ten krok obejmuje opracowanie i ocenę możliwych rozwiązań problemu lub możliwości.

4. Wybór najlepszego rozwiązania

Ten krok obejmuje wybór najlepszego możliwego rozwiązania, w oparciu o cele i ograniczenia.

5. Wdrożenie rozwiązania

Ten krok polega na wdrożeniu wybranego rozwiązania i monitorowaniu jego postępów.

Analiza decyzyjna (da) jest użytecznym narzędziem dla decydentów, którzy chcą wziąć pod uwagę wszystkie istotne informacje i czynniki związane z problemem podczas analizy ryzyka lub możliwości i określić najlepsze możliwe rozwiązanie. Należy zauważyć, że DA nie jest srebrną kulą; nie gwarantuje, że zostanie podjęta najlepsza decyzja. Jest to jednak cenne narzędzie, które może pomóc decydentom w podejmowaniu świadomych decyzji.

Znaczenie procesu analizy decyzji

Proces analizy decyzji jest ważny, ponieważ pomaga zapewnić uwzględnienie wszystkich istotnych informacji podczas podejmowania decyzji. Pomaga również zidentyfikować najlepsze możliwe rozwiązanie, biorąc pod uwagę ograniczenia i dostępne zasoby.

Analiza decyzji jest cennym narzędziem dla firm i organizacji, ponieważ może pomóc w poprawie jakości decyzji. Przy prawidłowym stosowaniu może pomóc zmniejszyć ryzyko związane z podejmowaniem decyzji, a także pomóc zaoszczędzić czas i pieniądze.

Analiza decyzji może być stosowana w różnych sytuacjach, w tym:

1. Podejmowanie decyzji inwestycyjnych
2. Wybór strategii marketingowej
3. Wybór nowego produktu lub usługi
4. Opracowanie biznesplanu
5. Dokonywanie zmian organizacyjnych
6. Ocena ryzyka i szans

Kiedy stosować analizę decyzji

Analiza decyzji może być stosowana w różnych sytuacjach, w tym:

1. Gdy istnieje wiele celów, które należy wziąć pod uwagę
2. Gdy dostępnych jest wiele opcji
3. Kiedy nie ma pewności co do przyszłości
4. Gdy zasoby są ograniczone
5. Gdy konsekwencje decyzji są znaczące

Jeśli znajdziesz się w jednej z tych sytuacji, DA może być dla Ciebie odpowiednim narzędziem.

Metody analizy decyzji

Istnieje wiele metod, które można wykorzystać w analizie decyzji. Niektóre z najczęstszych metod obejmują:

1. Drzewa decyzyjne
2. Teoria użyteczności
3. Symulacja
4. Programowanie liniowe
5. Macierze decyzyjne
6. Heurystyki itp

To, której metody użyjesz, będzie zależeć od sytuacji, w której się znajdujesz, i rodzaju decyzji, którą musisz podjąć.

Drzewa decyzyjne

Drzewo decyzyjne jest graficzną reprezentacją procesu analizy decyzji. Jest to pomocne narzędzie do wizualizacji różnych kroków związanych z podejmowaniem decyzji. Drzewa decyzyjne mogą być wykorzystywane do różnych celów, w tym:

1. Zrozumienie różnych etapów podejmowania decyzji
2. Określenie, które czynniki są najważniejsze przy podejmowaniu decyzji
3. Ocena różnych opcji
4. Analiza ryzyka i szans

Drzewa decyzyjne są cennym narzędziem dla firm i organizacji, ponieważ mogą pomóc w poprawie jakości decyzji. Przy prawidłowym stosowaniu mogą pomóc zmniejszyć ryzyko związane z podejmowaniem decyzji, a także pomóc zaoszczędzić czas i pieniądze.

Wartość oczekiwana (EV)

Wartość oczekiwana (EV) to koncepcja statystyczna, która mierzy oczekiwany wynik decyzji. EV oblicza się, mnożąc prawdopodobieństwo każdego możliwego wyniku przez wartość tego wyniku. Otrzymana suma jest wartością oczekiwaną.

Formuła wartości oczekiwanej-

Formuła wartości oczekiwanej służy do obliczania oczekiwanego wyniku decyzji. Formuła to:

EV = (Prawdopodobieństwo zdarzenia A) x (Wartość zdarzenia A) + (Prawdopodobieństwo zdarzenia B) x (Wartość zdarzenia B) + …

Rozważmy na przykład sytuację, w której masz możliwość zainwestowania w akcje A lub akcje B. Akcje A mają 50% szans na wzrost wartości o 10% i 50% szans na spadek wartości o 5%. Akcje B mają 60% szans na wzrost wartości o 15% i 40% szans na spadek wartości o 10%.

Oczekiwane wartości dla surowca A i surowca B to:

Surowiec A: (0,5 x 0,1) + (0,5 x -0,05) = 0,025

Surowiec B: (0,6 x 0,15) + (0,4 x -0,1) = 0,045

W tym przykładzie oczekiwana wartość akcji B jest wyższa niż oczekiwana wartość akcji A. Oznacza to, że średnio akcje B są lepszą inwestycją niż akcje A.

Sieci bayesowskie

Sieć bayesowska jest graficzną reprezentacją procesu analizy decyzji. Jest to pomocne narzędzie do wizualizacji różnych kroków związanych z podejmowaniem decyzji. Sieci Bayesa mogą być wykorzystywane do różnych celów, w tym:

1. Zrozumienie różnych etapów podejmowania decyzji
2. Określenie, które czynniki są najważniejsze przy podejmowaniu decyzji
3. Ocena różnych opcji
4. Analiza ryzyka i szans

Sieci bayesowskie są cennym narzędziem dla firm i organizacji, ponieważ mogą przyczynić się do poprawy jakości decyzji. Przy prawidłowym stosowaniu mogą pomóc zmniejszyć ryzyko związane z podejmowaniem decyzji, a także pomóc zaoszczędzić czas i pieniądze.

Symulacja Monte Carlo

Symulacja Monte Carlo to technika statystyczna używana do modelowania prawdopodobieństwa różnych wyników. Symulacja Monte Carlo jest często stosowana w sytuacjach, w których istnieje niepewność co do przyszłości.

Rozważmy na przykład sytuację, w której próbujesz zdecydować, czy zainwestować w akcje A. Uważasz, że istnieje 50% szans, że wartość akcji wzrośnie o 10% i 50% szans, że akcje spadną wartościowo o 5%. Nie masz jednak pewności, co wydarzy się w przyszłości.

W tej sytuacji można użyć symulacji Monte Carlo do modelowania możliwych wyników. Wyniki symulacji pokażą Ci prawdopodobny wynik Twojej decyzji.

Wielokryterialna analiza decyzji (MCDA)

Wielokryterialna analiza decyzji (MCDA) to technika używana do oceny wielu opcji. MCDA jest często używany, gdy należy wziąć pod uwagę wiele czynników i gdy trudno jest porównać opcje przy użyciu jednego kryterium.

Rozważmy na przykład sytuację, w której próbujesz zdecydować, w które akcje zainwestować. Masz dwie możliwości: akcje A i akcje B. Musisz wziąć pod uwagę wiele czynników, takich jak oczekiwany zwrot, ryzyko i koszt inwestycja. W tej sytuacji możesz użyć MCDA do oceny opcji. MCDA pomoże Ci zidentyfikować opcję, która ma największe szanse powodzenia, w oparciu o wybrane przez Ciebie kryteria.

Teoria użyteczności

Teoria użyteczności jest gałęzią analizy decyzyjnej, która zajmuje się pomiarem użyteczności. Użyteczność jest miarą satysfakcji, jaką dana osoba czerpie z określonej decyzji. Wieloatrybutowa teoria użyteczności służy do oceny wartości różnych opcji. Służy również do porównywania użyteczności różnych opcji.

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe to technika matematyczna używana do optymalizacji funkcji liniowej. Programowanie liniowe jest często stosowane w sytuacjach, w których należy wziąć pod uwagę wiele zmiennych i trudno jest znaleźć najlepsze rozwiązanie przy użyciu jednego kryterium.

Rozważmy na przykład sytuację, w której próbujesz zdecydować, jak przydzielić swoje zasoby. Masz ograniczoną ilość pieniędzy i musisz zdecydować, jak je wydać. Masz również ograniczoną ilość czasu i musisz zdecydować, jak go wykorzystać. W tej sytuacji możesz użyć programowania liniowego, aby znaleźć optymalne rozwiązanie. Programowanie liniowe pomoże Ci znaleźć najlepszy sposób alokacji zasobów w oparciu o wybrane przez Ciebie ograniczenia.

Heurystyka

Heurystyki to proste zasady, których można używać do podejmowania decyzji. Heurystyki są często stosowane w sytuacjach, w których występuje niepewność i trudno jest porównać opcje przy użyciu jednego kryterium.

Rozważmy na przykład sytuację, w której próbujesz zdecydować, w które akcje zainwestować. Masz dwie możliwości: akcje A i akcje B. Nie jesteś pewien, co wydarzy się w przyszłości, ale masz ograniczoną ilość czasu, aby Decyzja. W tej sytuacji możesz użyć heurystyki do podjęcia decyzji. Prosta heurystyka polega na wybraniu akcji, która ma wyższy oczekiwany zwrot.

Modelowanie analizy decyzji

Modelowanie analizy decyzyjnej jest kluczowym elementem nauk o zarządzaniu i może być wykorzystywane z doskonałym skutkiem w różnych sytuacjach. Diagramy wpływu są powszechnym typem modelu analizy decyzyjnej, który jest używany do przedstawiania relacji między różnymi czynnikami w problemie. Analiza decyzji może pomóc w podejmowaniu złożonych decyzji poprzez rozbicie problemu na części składowe i ocenę relacji między nimi.

Analiza decyzji Przykłady ze świata rzeczywistego

Oto niektóre z typowych przykładów wykorzystania metod analizy decyzji

1. W grupie podejmowania strategicznych decyzji biznesowych, aby badać zachowania zakupowe klientów lub decydować o wprowadzeniu nowego produktu
2. W opiece zdrowotnej, aby wybrać najskuteczniejsze leczenie dla pacjenta
3. W rządzie, aby rozwijać politykę publiczną
4. W marketingu wieloatrybutowym podejmowaniu decyzji w celu identyfikacji rynków docelowych lub projektowania kampanii promocyjnych
5. W produkcji, aby wybrać najbardziej wydajny proces produkcyjny
6. W logistyce do opracowania planów dystrybucji lub wyboru tras transportowych.

Wniosek!

Wreszcie, oczywiste jest, że analiza decyzyjna jest bardzo korzystnym instrumentem, który można wykorzystać w wielu okolicznościach. Pomaga nam dokonywać lepszych osądów, biorąc pod uwagę różne zmienne i kryteria.

Analiza decyzji jest techniką używaną do oceny wielu opcji. Jak myślisz, jak skuteczna jest analiza decyzyjna w zapewnianiu jasności co do niepewnych wyników?

Jakie są przykłady sytuacji, w których analiza decyzyjna może być wykorzystana do znalezienia korzystnych wyników końcowych? Podziel się swoimi przemyśleniami w sekcji komentarzy poniżej.