风险决策的得力工具——决策树分析法
引言：在人类社会的发展过程中，风险是我们无法避免的险象。为了在风险事件中减少负面影响，我们需要对风险进行科学合理的评估及预测，从而采取有效的风险管理措施。决策树分析法便是在个体和组织进行风险抉择时常用的方法，下面就让我们来了解一下决策树分析法。
一、决策树分析法概述
什么是决策树分析法：决策树分析法是一种通过树形图来展示决策过程和结果的方法，通过对决策树的分析可以有效的辨识出风险事件的起因和解决对策以及风险来源，其主要的作用是帮助我们分析问题及找出最优解。
决策树的构成：决策树由根节点、分支节点及叶节点组成。根节点是整个决策树的起始点，决策树的分支节点是根据根节点提出的课题，产生的问题。一般决策树构造是以二叉树结构来呈现的，也有三叉树或四叉树等多叉树的情况。决策树的叶节点是，也就是最终解决方案，由这些叶节点组成的树，便是一棵决策树。
二、决策树分析法的应用
风险评估：风险评估是决策树分析法最重要的应用，在现实社会中，企业、机构等在发展中常常会遭遇各种各样的风险。风险评估可以帮助我们防范风险，也可以在危机爆发之后帮助我们展开应对措施。
决策分析：在商业决策中，决策树分析法也有着广泛的应用。对于一些涉及到多种变量因素的情况，可以通过分析决策树的不同分支来寻找到最佳的解决方案，从而取得更大的价值。
三、决策树分析法的优势与劣势
优势
易理解：决策树图形直观，清晰，容易理解，方便进行知识的传递。
适用范围广：决策树分析法适用于众多领域的问题分析，不仅适用于定量因素分析，同样适用于定性因素分析。
方便计算：决策树分析法并不需要特别的技能，普通人亦可以进行计算，方便简单。
劣势
数据的可信性：决策树分析法的可靠性依赖于数据的可靠性，如果数据存在问题，将会导致结果的不确定性。
过程的复杂性：决策树分析法的过程往往比较复杂，涉及到的变量较多，从而会造成过程的繁琐与决策难度的提升。
数据误差：由于决策树分析法忽略了实际情况中的变化和误差，所以在某些情况下容易出现数据误差的问题。
决策树分析法是一种广泛应用于风险评估和商业决策等多个领域的方法，应用其方法可以为我们带来实际的经济价值。但是我们也要注意其缺陷，合理应用决策树分析法，不断完善其方法，才能发挥其优势，取得更大的效益。
