Quot;Дерево цілей підприємства" та його застосування

“Дерево цілей” – наочне графічне зображення підпорядкованості та взаємозв'язку цілей, що демонструє розподіл загальної (генеральної) мети або місії на підцілі, завдання та окремі дії.

“Дерево рішень” – це спосіб зображення правил в ієрархічній, послідовній структурі, де кожному об'єкту відповідає єдиний вузол, що дає рішення. Під правилом розуміється логічна конструкція, представлена у вигляді “якщо…, то…”.

Для відображення цілей навіть дуже простої організації треба використовувати комплексний підхід, тобто створити систему цілей.

Основною ідеєю побудови “дерева цілей” є декомпозиція, тобто метод розкриття структури системи, при якому за однією ознакою її поділяють на окремі складові. Метод декомпозиції має на меті пов'язати генеральну мету зі способами її досягнення.

Головним правилом побудови “дерева цілей” є повнота редукції. Для реалізації цього правила необхідно дотримуватись таких вимог: мета вищого рівня є орієнтиром для розробки цілей нижчого рівня; цілі нижчого рівня є способами досягнення мети вищого рівня, причому сукупність цих цілей повинна зумовлювати досягнення початкової мети. При побудові дерева цілей слід ураховувати як вертикальну, так і горизонтальну координацію цілей.

Побудова “дерева рішень” – це один із популярних аналітично-графічних методів прийняття рішень, який передбачає схематичне зображення проблеми прийняття рішення.

“Дерево рішень” являє собою структуровану, побудовану за ієрархічним принципом сукупність цілей системи, в якій виділені головна мета (“верхівка дерева”), підлеглі їй цілі першого, другого і т.д. порядку цілі (“гілки дерева”). Слідуючи вздовж побудованих гілок і використовуючи розрахункові значення ймовірностей, оцінюється кожен шлях і вибирається менш ризикований. Дерево рішень дає керівникові можливість урахувати різні напрями дій, співвіднести з ними фінансові результати, скорегувати їх у відповідності з визначеною ймовірністю. Концепція очікуваного значення є невід’ємною частиною даного методу.

Моделювання завдання за допомогою побудови “дерева рішень” передбачає вибір з декількох альтернативних варіантів, коли кожен з них залежить від результату випробувань попереднього, суб'єктивних і об'єктивних оцінок результату непередбачуваних подій.

Метод "дерева рішень" орієнтований на отримання відносно стійкої структури цілей. Для досягнення стійкості при побудові первинного варіанта структури потрібно враховувати закономірності цілеутворення й використовувати принципи формування ієрархічних структур.

При застосуванні цього методу до вибірки даних створюється ієрархічна структура класифікуючих правил типу "якщо..., то...”, що має вигляд дерева.

Часто при побудові дерева рішень виникають складні дерева, які “переповнені даними”, мають багато вузлів і гілок. Такі “гіллясті” дерева досить важко зрозуміти. До того ж гіллясте дерево, що має багато вузлів, розбиває множину на все більшу кількість підмножин, що складаються з все меншої кількості об'єктів.

Набагато краще мати дерево, що складається з малої кількості вузлів, яким би відповідала велика кількість об'єктів. Для розв'язання цієї проблеми часто застосовується відсікання гілок. Спрощуючи вже побудоване дерево, відсікаються або замінюються піддеревом ті гілки, які не призведуть до зростання помилки.

У більшості практичних завдань ця методика дає позитивні результати, що дозволяє говорити про правомірність її використання.

Незважаючи на те, що базові концепції методу автоматичного аналізу даних сформувалися в середині XX ст., досі дерева рішень застосовуються набагато рідше, ніж вони того заслуговують.

У загальному випадку використання даного методу передбачає виконання наступних кроків:

1) для кожного моменту часу t визначають проблему та всі можливі варіанти подальших подій;

2) відкладають на дереві відповідну проблемі вершину й вихідні з неї дуги;

3) кожній вихідній дузі приписують її грошову й імовірнісну оцінки;

4) виходячи із значень всіх вершин і дуг, розраховують імовірне значення критерію чистого дисконтованованого доходу (ЧДД);

5) проводять аналіз імовірнісних розподілів отриманих результатів.

Серед незаперечних достоїнств дерев рішень можна виділити:

швидкий процес представлення даних у сферах, де експерту важко формалізувати свої знання;

інтуїтивно зрозумілу класифікаційну модель;

високу точність класифікації;

можливість побудови непараметричних моделей.

Внаслідок цих і багатьох інших причин дерева рішень є важливим інструментом в роботі кожного фахівця, що займається аналізом даних.