Что такое анализ решений (DA)? Определение, методы и важность

Анализ решений (DA) — это структурированный подход к принятию решений, который включает в себя выявление и оценку факторов, способствующих возникновению проблемы или возможности, а затем разработку и оценку возможных решений.

Анализ решений (DA) можно использовать для принятия решений об отдельных курсах действий или для сравнения нескольких вариантов. Это полезный инструмент для лиц, принимающих решения, которые хотят рассмотреть все соответствующие факторы проблемы или возможности и найти наилучшее возможное решение.

Что такое анализ решений (DA)?

Определение: Анализ решений (DA) определяется как процесс анализа и оценки потенциальных результатов различных вариантов действий с целью выбора наилучшего возможного варианта. Целью анализа решений является определение наиболее благоприятного решения проблемы или возможности с учетом ограничений и доступных ресурсов.

Анализ решений — это метод принятия важных бизнес-решений, который включает использование количественных, визуальных и систематических методов. В анализе решений используются различные инструменты, а также психология, экономические принципы и теории управления. Анализ решений — мощный инструмент, который можно использовать для формальной оценки важных аспектов проблемы и разработки оптимальной стратегии лечения.

Понимание анализа решений

Анализ решений (DA) — это метод анализа всех соответствующих данных, чтобы помочь в процессе принятия решений, который включает в себя элементы психологии, управленческих подходов, обучения и экономики. Он часто используется для оценки решений, включающих многочисленные переменные и множество потенциальных результатов или целей. Отдельные лица или группы, стремящиеся к управлению рисками, капиталовложениям или стратегическим бизнес-решениям, могут использовать этот подход.

Анализ решений направлен на то, чтобы гарантировать, что решения принимаются с учетом всей соответствующей информации и альтернатив. Компания, например, может использовать его для принятия инвестиционных решений на миллион долларов, или человек может использовать его для планирования своих пенсионных сбережений. Основы анализа решений могут быть использованы для решения широкого круга вопросов, начиная от сложных деловых обстоятельств и заканчивая простыми повседневными проблемами.

История анализа решений (da)

Философ-математик Фрэнк Рэмси начал разрабатывать концепцию субъективной вероятности в качестве показателя убеждений или неуверенности человека в 1931 году. В 1940-х годах математик Джон фон Нейман и экономист Оскар Моргенштерн разработали аксиоматическое обоснование теории полезности как средства выражения предпочтений. по неопределенным сценариям. Леонард Джимми Сэвидж, статистик, позже в начале 1950-х построил альтернативную аксиоматическую структуру для анализа решений. Полученная в результате теория ожидаемой полезности основана на полной аксиоматической структуре действий в условиях неопределенности.

Затем эти ранние теоретические прорывы были усовершенствованы и популяризированы, что привело к разработке набора методов анализа решений, которые в настоящее время широко преподаются (например, в бизнес-школах и на факультетах промышленной инженерии). В 1968 году Говард Райффа из Гарвардской школы бизнеса опубликовал короткий и легко читаемый вводный текст по этому вопросу. В 1976 году Ральф Кини и Говард Райффа развили основы теории полезности, чтобы обеспечить всеобъемлющий подход к поиску компромиссов между несколькими целями. [2] В 1977 году был опубликован ряд материалов по анализу решений профессора инженерии Рона Ховарда из Стэнфордского университета и аналитика решений Джима Мэтисона; в 1984 году он был расширен до двухтомного труда.

Общество анализа решений было основано в 1980 году как группа особых интересов в рамках Американского общества исследования операций (ORSA), которое объединилось с Институтом наук управления (TIMS) и образовало Институт исследований операций и наук управления (INFORMS). Начиная с 2004 года «Анализ решений» издается ИНФОРМС как специализированный журнал.

Как работает анализ решений?

Процесс анализа решений (DA) разделен на пять отдельных этапов.

1. Определение проблемы или возможности

Этот шаг включает в себя определение факторов, которые способствуют возникновению проблемы или возможности.

2. Определение целей

Этот шаг включает в себя определение целей, которых хочет достичь лицо, принимающее решение.

3. Разработка возможных решений

Этот шаг включает в себя разработку и оценку возможных решений проблемы или возможности.

4. Выбор лучшего решения

Этот шаг включает в себя выбор наилучшего возможного решения, основанного на целях и ограничениях.

5. Внедрение решения

Этот шаг включает в себя реализацию выбранного решения и отслеживание его хода.

Анализ решений (DA) — это полезный инструмент для лиц, принимающих решения, которые хотят рассмотреть всю соответствующую информацию и факторы проблемы во время анализа рисков или возможностей и определить наилучшее возможное решение. Важно отметить, что DA — это не серебряная пуля; это не гарантирует, что будет принято наилучшее решение. Тем не менее, это ценный инструмент, который может помочь лицам, принимающим решения, принимать обоснованные решения.

Важность процесса анализа решений

Процесс анализа решений важен, потому что он помогает гарантировать, что при принятии решения будет учтена вся необходимая информация. Это также помогает определить наилучшее возможное решение с учетом ограничений и доступных ресурсов.

Анализ решений является ценным инструментом для предприятий и организаций, поскольку он может помочь улучшить качество решений. При правильном использовании он может помочь снизить риски, связанные с принятием решений, а также сэкономить время и деньги.

Анализ решений можно использовать в различных ситуациях, в том числе:

1. Принятие инвестиционных решений
2. Выбор маркетинговой стратегии
3. Выбор нового продукта или услуги
4. Разработка бизнес-плана
5. Внесение организационных изменений
6. Оценка рисков и возможностей

Когда использовать анализ решений

Анализ решений можно использовать в различных ситуациях, в том числе:

1. Когда есть несколько целей, которые необходимо учитывать
2. Когда доступно несколько вариантов
3. Когда есть неуверенность в завтрашнем дне
4. Когда ресурсы ограничены
5. Когда последствия решения значительны

Если вы оказались в одной из таких ситуаций, то DA может оказаться для вас подходящим инструментом.

Методы анализа решений

Существует множество методов, которые можно использовать при анализе решений. Некоторые из наиболее распространенных методов включают в себя:

1. Деревья решений
2. Теория полезности
3. Моделирование
4. Линейное программирование
5. Матрицы решений
6. Эвристика и т. д.

Какой метод вы используете, будет зависеть от ситуации, в которой вы находитесь, и типа решения, которое вам нужно принять.

Деревья решений

Дерево решений — это графическое представление процесса анализа решений. Это полезный инструмент для визуализации различных шагов, связанных с принятием решения. Деревья решений могут использоваться для различных целей, в том числе:

1. Понимание различных шагов, связанных с принятием решения
2. Определение того, какие факторы являются наиболее важными при принятии решения
3. Оценка различных вариантов
4. Анализ рисков и возможностей

Деревья решений являются ценным инструментом для предприятий и организаций, поскольку они могут помочь улучшить качество решений. При правильном использовании они могут помочь снизить риски, связанные с принятием решений, а также сэкономить время и деньги.

Ожидаемое значение (EV)

Ожидаемая ценность (EV) — это статистическая концепция, которая измеряет ожидаемый результат решения. EV рассчитывается путем умножения вероятности каждого возможного исхода на значение этого исхода. Полученная сумма является ожидаемым значением.

Формула ожидаемой ценности-

Формула ожидаемого значения используется для расчета ожидаемого результата решения. Формула:

EV = (вероятность события A) x (значение события A) + (вероятность события B) x (значение события B) + …

Например, рассмотрим ситуацию, когда у вас есть возможность инвестировать либо в акцию А, либо в акцию Б. Акция А имеет 50-процентную вероятность увеличения стоимости на 10 % и 50-процентную вероятность уменьшения стоимости на 5 %. Акция B имеет 60%-й шанс увеличения стоимости на 15% и 40%-й шанс снижения стоимости на 10%.

Ожидаемые значения акций A и B:

Запас А: (0,5 х 0,1) + (0,5 х -0,05) = 0,025

Запас B: (0,6 х 0,15) + (0,4 х -0,1) = 0,045

В этом примере ожидаемая стоимость акции B выше, чем ожидаемая стоимость акции A. Это означает, что в среднем акция B является лучшей инвестицией, чем акция A.

Байесовские сети

Байесовская сеть — это графическое представление процесса анализа решений. Это полезный инструмент для визуализации различных шагов, связанных с принятием решения. Байесовские сети могут использоваться для различных целей, в том числе:

1. Понимание различных шагов, связанных с принятием решения
2. Определение того, какие факторы являются наиболее важными при принятии решения
3. Оценка различных вариантов
4. Анализ рисков и возможностей

Байесовские сети являются ценным инструментом для предприятий и организаций, поскольку они могут помочь повысить качество принимаемых решений. При правильном использовании они могут помочь снизить риски, связанные с принятием решений, а также сэкономить время и деньги.

Моделирование Монте-Карло

Моделирование Монте-Карло — это статистический метод, который используется для моделирования вероятности различных результатов. Моделирование Монте-Карло часто используется в ситуациях, когда существует неопределенность в отношении будущего.

Например, рассмотрим ситуацию, когда вы пытаетесь решить, стоит ли инвестировать в акции А. Вы считаете, что существует 50-процентная вероятность того, что акции вырастут в цене на 10 %, и 50-процентная вероятность того, что акции упадут в цене. в стоимости на 5%. Однако вы не уверены, что произойдет в будущем.

В этой ситуации вы можете использовать симуляцию Монте-Карло для моделирования возможных результатов. Результаты моделирования покажут вам вероятный исход вашего решения.

Многокритериальный анализ решений (MCDA)

Многокритериальный анализ решений (MCDA) — это метод, который используется для оценки нескольких вариантов. MCDA часто используется, когда необходимо учитывать несколько факторов и когда сложно сравнить варианты по одному критерию.

Например, рассмотрим ситуацию, когда вы пытаетесь решить, в какую акцию инвестировать. У вас есть два варианта: акция А и акция Б. Вам необходимо учитывать множество факторов, таких как ожидаемая доходность, риск и стоимость сделки. инвестиции. В этой ситуации вы можете использовать MCDA для оценки вариантов. MCDA поможет вам определить вариант, который с наибольшей вероятностью будет успешным, исходя из выбранных вами критериев.

Теория полезности

Теория полезности — это раздел анализа решений, связанный с измерением полезности. Полезность – это мера удовлетворения, которое человек получает от того или иного решения. Теория полезности с несколькими атрибутами используется для оценки ценности различных вариантов. Он также используется для сравнения полезности различных опций.

Линейное программирование

Линейное программирование — это математический метод, который используется для оптимизации линейной функции. Линейное программирование часто используется в ситуациях, когда необходимо учитывать несколько переменных и когда трудно найти лучшее решение с использованием одного критерия.

Например, рассмотрим ситуацию, когда вы пытаетесь решить, как распределить свои ресурсы. У вас есть ограниченная сумма денег, и вам нужно решить, как ее потратить. У вас также есть ограниченное количество времени, и вам нужно решить, как его использовать. В этой ситуации вы можете использовать линейное программирование для поиска оптимального решения. Линейное программирование поможет вам найти лучший способ распределения ваших ресурсов на основе выбранных вами ограничений.

Эвристика

Эвристика — это простые правила, которые можно использовать для принятия решений. Эвристика часто используется в ситуациях, когда есть неопределенность и когда сложно сравнивать варианты по одному критерию.

Например, рассмотрим ситуацию, когда вы пытаетесь решить, в какие акции инвестировать. У вас есть два варианта: акция А и акция Б. Вы не уверены, что произойдет в будущем, но у вас есть ограниченное количество времени, чтобы сделать решение. В этой ситуации вы можете использовать эвристику для принятия решения. Простая эвристика состоит в том, чтобы выбрать акции с более высокой ожидаемой доходностью.

Моделирование анализа решений

Моделирование анализа решений является ключевым компонентом науки управления и может быть использовано с большим успехом в различных ситуациях. Диаграммы влияния — это распространенный тип модели анализа решений, который используется для представления взаимосвязей между различными факторами в проблеме. Анализ решений можно использовать для помощи в принятии сложных решений, разбивая проблему на составные части и оценивая отношения между ними.

Анализ решений Реальные примеры

Некоторые из распространенных примеров использования методов анализа решений:

1. В группе принятия бизнес-стратегических решений для изучения покупательского поведения клиентов или принятия решения о запуске нового продукта.
2. В здравоохранении, чтобы выбрать наиболее эффективное лечение для пациента
3. В правительстве для разработки государственной политики
4. При принятии маркетинговых решений по множеству атрибутов для определения целевых рынков или разработки рекламных кампаний.
5. В производстве, чтобы выбрать наиболее эффективный производственный процесс
6. В логистике для разработки планов дистрибуции или выбора маршрутов транспортировки.

Заключение!

Наконец, очевидно, что анализ решений является очень полезным инструментом, который можно использовать в различных обстоятельствах. Это помогает нам принимать более обоснованные решения, принимая во внимание различные переменные и критерии.

Анализ решений — это метод, который используется для оценки нескольких вариантов. Насколько эффективен, по вашему мнению, Анализ решений в прояснении неопределенных результатов?

Каковы примеры того, когда анализ решений можно использовать для получения благоприятных конечных результатов? Пожалуйста, поделитесь своими мыслями в разделе комментариев ниже.