管理信息系统决策树决策表例题

管理信息系统决策树是一种用于帮助决策者进行复杂决策的工具，它通过将问题分解为更小的、可管理的部分来简化决策过程。决策树通常包括决策节点（表示选择）、状态节点（表示不同的情况或结果）和概率节点（表示每个决策的结果及其发生的概率）。

以下是一个使用决策树进行决策的示例：

假设你是一家软件公司的项目经理，你负责开发一个新的移动应用。这个应用需要满足两个主要目标：提高用户满意度和增加销售额。为了实现这些目标，你需要决定如何分配资源。

1. 决策节点：

• 目标A：提高用户满意度
• 目标B：增加销售额

2. 状态节点：

• 情况1：应用功能完善，用户体验良好
• 情况2：应用功能不完善，用户体验差
• 情况3：应用功能完善，用户体验一般
• 情况4：应用功能不完善，用户体验差
• 情况5：应用功能完善，用户体验好
• 情况6：应用功能不完善，用户体验一般
• 情况7：应用功能完善，用户体验好
• 情况8：应用功能不完善，用户体验一般
• 情况9：应用功能完善，用户体验好
• 情况10：应用功能不完善，用户体验一般

3. 概率节点：

• 情况1：用户满意度提高的概率为0.8
• 情况2：用户满意度提高的概率为0.6
• 情况3：用户满意度提高的概率为0.4
• 情况4：用户满意度提高的概率为0.2
• 情况5：用户满意度提高的概率为0.5
• 情况6：用户满意度提高的概率为0.3
• 情况7：用户满意度提高的概率为0.7
• 情况8：用户满意度提高的概率为0.4
• 情况9：用户满意度提高的概率为0.6
• 情况10：用户满意度提高的概率为0.5

根据以上信息，我们可以构建一个决策树如下：

```

决策树

目标A: 提高用户满意度

情况1: 用户满意度提高的概率为0.8

情况2: 用户满意度提高的概率为0.6

情况3: 用户满意度提高的概率为0.4

情况4: 用户满意度提高的概率为0.2

情况5: 用户满意度提高的概率为0.5

情况6: 用户满意度提高的概率为0.3

情况7: 用户满意度提高的概率为0.7

情况8: 用户满意度提高的概率为0.4

情况9: 用户满意度提高的概率为0.6

情况10: 用户满意度提高的概率为0.5

目标B: 增加销售额

情况1: 销售额增加的概率为0.8

情况2: 销售额增加的概率为0.6

情况3: 销售额增加的概率为0.4

情况4: 销售额增加的概率为0.2

情况5: 销售额增加的概率为0.5

情况6: 销售额增加的概率为0.3

情况7: 销售额增加的概率为0.7

情况8: 销售额增加的概率为0.4

情况9: 销售额增加的概率为0.6

情况10: 销售额增加的概率为0.5

```

在这个决策树中，我们可以看到每个决策节点代表一个可能的选择，而每个状态节点代表一个特定情况下的结果。概率节点则提供了每个决策结果发生的概率。通过比较不同决策的结果和概率，你可以做出最合适的选择。