名称:决策树分析、EMV(期望货币值)
定义:它利用了概率论的原理,并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题,用方案分枝代表可供选择的方案,用概率分枝代表方案可能出现的各种结果,经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较,为决策者提供决策依据。
要素:整个决策树由决策结点、方案分枝、状态结点、概率分枝和结果点五个要素构成。
步骤:
1、绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树,此过程本身就是对决策问题的再分析过程。
2、按从右到左的顺序计算各方案的期望值,并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。
3、对比各方案的期望值的大小,进行剪枝优选。在舍去备选方案 枝上,用“=”记号隔断。
适用过程:风险定量分析
示例:
下面以南方医院供应公司为例,看一看如何利用决策树作出合适的生产能力计划。 
  南方医院供应公司是一家制造医护人员的工装大褂的公司。该公司正在考虑扩大生产能力。它可以有以下几个选择:1、什么也不做;2、建一个小厂;3、建一个中型厂;4、建一个大厂。新增加的设备将生产一种新型的大褂,目前该产品的潜力或市场还是未知数。如果建一个大厂且市场较好就可实现$100,000的利润。如果市场不好则会导致$90,000的损失。但是,如果市场较好,建中型厂将会获得$ 60,000,小型厂将会获得$40,000,市场不好则建中型厂将会损失$10,000,小型厂将会损失$5,000。当然,还有一个选择就是什么也不干。最近的市场研究表明市场好的概率是0.4,也就是说市场不好的概率是0.6。参下图:
 
 
在这些数据的基础上,能产生最大的预期货币价值(EMV)的选择就可找到。 
 
EMV(建大厂)=(0.4)*($100,000)+(0.6)*(-$90,000)=-$14,000 
EMV(中型厂)=(0.4) *($ 600,000))+(0.6)* (-$10,000)=+$18,000 (EMV值最大)
EMV(建小厂)=(0.4)* ($40,000)+(0.6)*(-$5,000)=+$13,000 
EMV(不建厂)=$0 
 
综上所述,根据EMV标准,南方公司应该建一个中型厂。

报考须知:2017信息系统项目管理师报考指南 报名时间 考试大纲 考试教材

备考练习:2017信息系统项目管理师章节练习 每日一练 历年真题 考前密卷

加入信息系统项目管理师考友QQ群:89253946,交流学习,随时获取考试信息。

信息系统项目管理师考试备考已经开始,信管网特邀名师授课(马上免费试听),全面讲解考试重要知识点,保过班精品班直播班,为您的考证之路保驾护航。

 

决策树分析、EMV(期望货币值)的更多相关文章

  1. (转载)微软数据挖掘算法:Microsoft 决策树分析算法(1)

    微软数据挖掘算法:Microsoft 目录篇 介绍: Microsoft 决策树算法是分类和回归算法,用于对离散和连续属性进行预测性建模. 对于离散属性,该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测. ...

  2. Java数字、货币值和百分数等的格式化处理

    如果我们用下列语句输出一个数 System.out.println(123456.789); 将会在Console看到输出 123456.789 那么如何得到123,456.789这种格式化的输出呢? ...

  3. 用Excel建模进行决策树分析

    决策树(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法,最早的决策树算法是ID3,改善后得到了C4.5算法,进一步改进后形成了我们现在使用的C5.0算法,综合性能大幅提高. 算法核心: ...

  4. 【MM系列】SAP MM模块-分析采购收货完成标识

    公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[MM系列]SAP MM模块-分析采购收货完成标 ...

  5. (原创)大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 决策树分析算法)

    随着大数据时代的到来,数据挖掘的重要性就变得显而易见,几种作为最低层的简单的数据挖掘算法,现在利用微软数据案例库做一个简要总结. 应用场景介绍 其实数据挖掘应用的场景无处不在,很多的环境都会应用到数据 ...

  6. Python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析

    Python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析 今天主要讲述的内容是关于决策树的知识,主要包括以下内容:1.分类及决策树算法介绍2.鸢尾花卉数据集介绍3.决策树实现鸢尾数据集分析.希望这篇 ...

  7. 决策树之ID3、C4.5、C5.0等五大算法

    每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- C5.0决策树之ID3.C4.5.C5.0算法 ...

  8. 【Machine Learning】决策树案例:基于python的商品购买能力预测系统

    决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本 ...

  9. 用MongoDB分析合肥餐饮业

    看了<从数据角度解析福州美食>后难免心痒,动了要分析合肥餐饮业的念头,因此特地写了Node.js爬虫爬取了合肥的大众点评数据.分析数据库我并没有采用MySQL而是用的MongoDB,是因为 ...

随机推荐

  1. 数据库开发-Django ORM的多对多查询

    数据库开发-Django ORM的多对多查询 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.联合主键问题 CREATE TABLE `employees` ( `emp_no` ...

  2. Xenia and Weights(Codeforces Round #197 (Div. 2)+DP)

    题目链接 传送门 思路 \(dp[i][j][k]\)表示第\(i\)次操作放\(j\)后与另一堆的重量差为\(k\)是否存在. 代码实现如下 #include <set> #includ ...

  3. 弹性盒模型:flex多行多列两端对齐,列不满左对齐

    [1]需求: [2]解决方案: 最近遇到布局上要求item两端对齐,且最后一行在列不满的情况下要求左对齐,使用flex的justify-content: space-between;实现时发现最后一行 ...

  4. [转]Linux-虚拟网络设备-tun/tap

    转: 原文:https://blog.csdn.net/sld880311/article/details/77854651 ------------------------------------- ...

  5. Alpha冲刺(6/10)——2019.4.29

    所属课程 软件工程1916|W(福州大学) 作业要求 Alpha冲刺(6/10)--2019.4.29 团队名称 待就业六人组 1.团队信息 团队名称:待就业六人组 团队描述:同舟共济扬帆起,乘风破浪 ...

  6. wordpress更新出现Briefly unavailable for scheduled maintenance. Check back in a minute.

    今天ytkah在更新wordpress插件时出现了Briefly unavailable for scheduled maintenance. Check back in a minute.查找了相关 ...

  7. SQL中的trim函数

    Oracle TRIM函数是很常见的函数,下面对Oracle TRIM函数的语法作了详尽的阐述说明,希望可以让您对Oracle TRIM函数有更深的认识. 如果提到Oracle TRIM函数,最简单的 ...

  8. Linux配置静态IP以及解决配置静态IP后无法上网的问题

    式一.图形界面配置

  9. django-用户浏览记录添加及商品详情页

    视图函数views.py # /goods/商品id class DetailView(View): '''详情页''' def get(self, request, goods_id): '''显示 ...

  10. Git学习笔记--实践(三)

    文中红色的文字(标为:## 插曲)是在Git学习/实践过程中,我个人遇到的一些问题,每个“## 插曲”之后,都有相应的解决方案. 一.创建版本库 版本库又名仓库,英文名repository,可简单的理 ...