什麼是決策分析 (DA)？ 定義、方法和重要性
已發表: 2022-12-18決策分析 (DA) 是一種結構化的決策方法，涉及識別和評估導致問題或機會的因素，然後開發和評估可能的解決方案。
決策分析 (DA) 可用於就個別行動方案做出決策或比較多個選項。 對於想要考慮問題或機會中的所有相關因素並確定最佳解決方案的決策者來說，它是一個有用的工具。
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什麼是決策分析 (DA)？
定義：決策分析 (DA) 被定義為分析和評估不同行動方案的潛在結果，以便選擇最佳方案的過程。 決策分析的目標是在給定約束和可用資源的情況下，確定對問題或機會最有利的解決方案。
決策分析是一種制定關鍵業務決策的方法，涉及使用定量、可視化和系統化技術。 決策分析採用多種工具以及心理學、經濟原理和管理理論。 決策分析是一種強大的工具，可用於正式評估問題的重要方面並製定最佳處理策略。
了解決策分析
決策分析 (da) 是一種分析所有相關數據以協助決策過程的方法，它結合了心理學、管理方法、培訓和經濟學的要素。 它經常用於評估包含大量變量和許多潛在結果或目標的決策。 尋求進行風險管理、資本投資或戰略業務決策的個人或團隊可能會使用這種方法。
決策分析旨在保證決策是在考慮了所有相關信息和備選方案的情況下做出的。 例如，一家公司可能會用它來做出數百萬美元的投資決策，或者個人可以用它來計劃他們的退休儲蓄。 決策分析的基本原理可用於解決範圍廣泛的問題，從復雜的業務環境到簡單的日常問題。
決策分析的歷史（da）
1931 年，數學哲學家 Frank Ramsey 開始發展主觀概率的概念，作為個人信念或不確定性的代表。在 1940 年代，數學家 John von Neumann 和經濟學家 Oskar Morgenstern 開發了效用理論的公理基礎，作為表達偏好的一種方式在不確定的情況下。 統計學家倫納德·吉米·薩維奇 (Leonard Jimmie Savage) 後來在 1950 年代初期構建了另一種用於決策分析的公理結構。 由此產生的預期效用理論基於一個完整的公理結構，用於在不確定的情況下進行製造。
這些早期的理論突破隨後得到提煉和推廣，最終發展出一套現在被廣泛教授的決策分析技術（例如，在商學院和工業工程系）。 1968 年，哈佛商學院的霍華德·雷法 (Howard Raiffa) 就該主題發表了一篇簡短易讀的介紹性文字。 1976 年，拉爾夫·基尼 (Ralph Keeney) 和霍華德·拉法 (Howard Raiffa) 進一步發展了效用理論的基礎，為在多個目標之間進行權衡提供了一種綜合方法。 [2] 斯坦福大學工程學教授朗·霍華德和決策分析師吉姆·馬西森的決策分析讀物集於1977年出版； 這在 1984 年擴展為兩卷本作品。
決策分析協會成立於 1980 年，是美國運籌學協會 (ORSA) 內的一個特殊興趣小組，與管理科學研究所 (TIMS) 合併形成了運籌學與管理科學研究所 (INFORMS)。 從2004年開始，《決策分析》作為專業期刊由INFORMS出版。
決策分析如何運作？
決策分析 (da) 過程分為五個不同的步驟
1. 定義問題或機會
此步驟涉及確定導致問題或機會的因素。
2. 確定目標
此步驟涉及確定決策者想要實現的目標。
3. 制定可能的解決方案
此步驟涉及開發和評估問題或機會的可能解決方案。
4.選擇最佳解決方案
此步驟涉及根據目標和約束選擇最佳解決方案。
5.實施解決方案
此步驟涉及實施所選解決方案並監控其進度。
決策分析 (da) 對於希望在風險分析或機會期間考慮問題中的所有相關信息和因素並確定最佳解決方案的決策者來說是一個有用的工具。 重要的是要注意 DA 不是靈丹妙藥； 它不能保證做出最佳決定。 但是，它是一個有價值的工具，可以幫助決策者做出明智的決定。
決策分析過程的重要性
決策分析過程很重要，因為它有助於確保在做出決策時考慮所有相關信息。 考慮到限制條件和可用資源，它還有助於確定最佳解決方案。
決策分析是企業和組織的寶貴工具，因為它可以幫助提高決策質量。 如果使用得當，它可以幫助降低與決策相關的風險，還可以幫助節省時間和金錢。
決策分析可用於多種情況，包括：
- 做出投資決定
- 選擇營銷策略
- 選擇新產品或服務
- 制定商業計劃
- 進行組織變革
- 評估風險和機會
何時使用決策分析
決策分析可用於多種情況，包括：
- 當有多個目標需要考慮時
- 當有多個選項可用時
- 當對未來有不確定性時
- 當資源有限時
- 當決定的後果很重要時
如果您發現自己處於其中一種情況，那麼 DA 可能是適合您的工具。
決策分析方法
有多種方法可用於決策分析。 一些最常見的方法包括：
- 決策樹
- 效用論
- 模擬
- 線性規劃
- 決策矩陣
- 啟發式等
您使用哪種方法取決於您所處的情況，以及您需要做出的決定類型。
決策樹
決策樹是決策分析過程的圖形表示。 它是可視化決策所涉及的不同步驟的有用工具。 決策樹可用於多種目的，包括：
- 了解做出決定所涉及的不同步驟
- 確定哪些因素對做出決定最重要
- 評估不同的選擇
- 分析風險和機遇
決策樹是企業和組織的寶貴工具，因為它們可以幫助提高決策質量。 如果使用得當，它們可以幫助降低與決策相關的風險，還可以幫助節省時間和金錢。
期望值（EV）
期望值 (EV) 是衡量決策預期結果的統計概念。 EV 的計算方法是將每個可能結果的概率乘以該結果的值。 結果總和是預期值。
期望值公式-
期望值公式用於計算決策的預期結果。 公式是：
EV =（事件 A 的概率）x（事件 A 的價值）+（事件 B 的概率）x（事件 B 的價值）+ …
例如，假設您可以選擇投資股票 A 或股票 B。股票 A 有 50% 的機會價值上漲 10%，有 50% 的機會價值下跌 5%。 股票 B 有 60% 的機會增值 15%，有 40% 的機會貶值 10%。
股票 A 和股票 B 的預期值為：
股票 A：(0.5 x 0.1) + (0.5 x -0.05) = 0.025
股票 B：(0.6 x 0.15) + (0.4 x -0.1) = 0.045
在這個例子中，股票 B 的預期價值高於股票 A 的預期價值。這意味著，平均而言，股票 B 是比股票 A 更好的投資。
貝葉斯網絡
貝葉斯網絡是決策分析過程的圖形表示。 它是可視化決策所涉及的不同步驟的有用工具。 貝葉斯網絡可用於多種用途，包括：
- 了解做出決定所涉及的不同步驟
- 確定哪些因素對做出決定最重要
- 評估不同的選擇
- 分析風險和機遇
貝葉斯網絡是企業和組織的寶貴工具，因為它們可以幫助提高決策質量。 如果使用得當，它們可以幫助降低與決策相關的風險，還可以幫助節省時間和金錢。
蒙特卡洛模擬
蒙特卡洛模擬是一種統計技術，用於模擬不同結果的概率。 蒙特卡洛模擬通常用於未來不確定的情況。
例如，考慮這樣一種情況，您正在嘗試決定是否投資股票 A。您認為該股票價值上漲 10% 的可能性為 50%，該股票下跌的可能性為 50%價值增加 5%。 但是，您不確定將來會發生什麼。
在這種情況下，您可以使用 Monte Carlo 模擬來模擬可能的結果。 模擬的結果將向您展示您的決定的可能結果。
多標準決策分析 (MCDA)
多標準決策分析 (MCDA) 是一種用於評估多個選項的技術。 當需要考慮多個因素時，以及難以使用單一標準比較選項時，通常會使用 MCDA。
例如，考慮這樣一種情況，您正在嘗試決定投資哪隻股票。您有兩種選擇：股票 A 和股票 B。您需要考慮多個因素，例如預期回報、風險和投資成本投資。 在這種情況下，您可以使用 MCDA 來評估選項。 MCDA 將根據您選擇的標準幫助您確定最有可能成功的選項。
效用論
效用理論是決策分析的一個分支，與效用的測量有關。 效用是衡量一個人從特定決定中獲得的滿意度的量度。 多屬性效用理論用於評估不同選項的價值。 它還用於比較不同選項的效用。
線性規劃
線性規劃是一種用於優化線性函數的數學技術。 線性規劃通常用於需要考慮多個變量，並且難以使用單一準則找到最佳解決方案的情況。
例如，考慮您正在嘗試決定如何分配資源的情況。 你的錢是有限的，你需要決定如何花錢。 您的時間也是有限的，您需要決定如何使用它。 在這種情況下，您可以使用線性規劃來找到最優解。 線性規劃將幫助您根據您選擇的約束找到分配資源的最佳方式。
啟發式
啟發式是可用於做出決策的簡單規則。 啟發式方法通常用於存在不確定性以及難以使用單一標準比較選項的情況。
例如，考慮這樣一種情況，您正在嘗試決定投資哪隻股票。您有兩種選擇：股票 A 和股票 B。您不確定未來會發生什麼，但您的時間有限決定。 在這種情況下，您可以使用啟發式方法做出決定。 一個簡單的啟發式方法是選擇具有更高預期回報的股票。
決策分析建模
決策分析建模是管理科學的重要組成部分，可以在各種情況下發揮巨大作用。 影響圖是一種常見的決策分析模型，用於表示問題中不同因素之間的關係。 決策分析可用於通過將問題分解為其組成部分並評估它們之間的關係來幫助做出複雜的決策。
決策分析現實世界的例子
使用決策分析方法的一些常見例子是
- 在業務戰略決策小組中，研究客戶購買行為或決定新產品的發布
- 在醫療保健中，為患者選擇最有效的治療方法
- 在政府中，制定公共政策
- 在營銷多屬性決策中，確定目標市場或設計促銷活動
- 在製造中，選擇最高效的生產工藝
- 在物流方面，制定配送計劃或選擇運輸路線。
結論！
最後，很明顯，決策分析是一種非常有用的工具，可以在多種情況下使用。 它通過考慮各種變量和標準幫助我們做出更好的判斷。
決策分析是一種用於評估多個選項的技術。 您認為決策分析在澄清不確定結果方面的效果如何？
什麼時候可以使用決策分析來找到有利的最終結果的一些例子？ 請在下面的評論部分分享您的想法。