Excel做决策树
Excel 财务应用 解决风险型决策问题
Excel 财务应用 解决风险型决策问题风险型决策是指决策者对客观情况不甚了解，但对将要发生的各事件的概率是已知的，在依据不同概率所拟定的多个决策方案中，不论选择哪一种方案，都要承担一定的风险。
决策者往往要通过调查，根据过去的经验或者主观估计等途径来获得这些概率。
要使用决策树解决决策问题，必须要在Excel 中加载Tree plan 宏才能使用决策树，如图9-89所示。
当加载该宏之后，即可在Excel 工作界面中，添加一个【加载项】选项卡，并在该选项卡中添加Decision Tree 按钮。
图9-89 加载Tree plan接下来，我们就通过实例的应用，来学习如何使用决策树来解决风险型决策问题。
例如，某企业的一个投资项目有两个可供选择的方案，分别A 和B ，市场的供求状态存在良好、一般和差三种情况，其相应的概率为0.5、0.3和0.2。
三个方案在不同市场供求状态下的损益情况如图9-90所示，使用决策树分析应选择哪个方案？图9-90 损益情况在Excel 工作表中，选择【加载项】选项卡，单击【菜单命令】组中Decision Tree 按钮，在弹出的对话框中，单击New Tree 按钮，即可在工作表中创建决策树模型。
然后，根据已知条件分别输入方案名称，如图9-91所示。
提 示 若要加载Tree plan 宏，需要用户先下载该宏，并在【加载宏】对话框中，单击【浏览】按钮，选择该宏保存的位置，将其添加到【加载宏】对话框中，然后再进行加载。
启用单击初始矩阵图9-91 新建决策树 Excel 自动生成的决策树只是一个初始阶段的决策树，没有包含具体的分枝。
因此，还需要用户根据要分析的具体问题，创建决策树的分枝，并输入相关的数据内容。
然后，选择G15单元格，再次单击New Tree 按钮，在弹出的如图9-92所示的对话框中，分别选择Change to event node 单选按钮和Three 单选按钮，并单击OK 按钮。
如何使用Excel进行决策分析
如何使用Excel进行决策分析Excel是一种功能强大的电子表格软件，被广泛应用于数据分析和决策支持领域。
本文将介绍如何使用Excel进行决策分析，并将其分为四个章节，包括数据导入和整理、数据可视化、统计分析和决策模型的建立与应用。
第一章：数据导入和整理在使用Excel进行决策分析之前，首先需要将需要分析的数据导入到Excel中，并进行相应的整理。
Excel提供了多种导入数据的方式，如从数据库、文本文件、Web页面等导入数据。
在导入数据之后，可以使用Excel的数据筛选和排序功能对数据进行整理和筛选，以提取需要的数据进行进一步分析。
第二章：数据可视化使用Excel进行决策分析的一个重要环节是数据可视化，通过图表和图形的方式将数据进行直观的展示，以便于对数据进行理解和比较。
Excel提供了丰富的图表和图形类型，如折线图、柱状图、饼图等，可以根据不同需求选择合适的图表类型。
通过调整图表样式、添加图例和数据标签等方式，可以使图表更加清晰和美观，从而更好地展示数据。
第三章：统计分析在数据可视化的基础上，可以使用Excel进行统计分析，以帮助决策者更好地理解数据的特征和规律。
Excel提供了丰富的统计函数和工具，如平均数、标准差、相关性分析等，可以方便地进行各种统计计算和分析。
通过对数据进行统计分析，可以得出一些关键指标或结论，为决策提供依据。
第四章：决策模型的建立与应用在进行决策分析时，可以通过建立决策模型来对不同的决策选项进行评估和比较。
Excel可以通过使用内置的函数和工具，如IF 函数、目标规划、场景管理等来建立和应用决策模型。
通过设定不同的参数和条件，可以模拟不同的决策情况，评估各种决策选项的效果，从而选择最优的决策方案。
在使用Excel进行决策分析时，还需要注意以下几点：1. 数据质量的保证：在进行决策分析之前，需要确保所使用的数据质量可靠和准确，避免因数据错误而导致决策错误。
2. 模型的合理性：建立决策模型时，需要合理选择模型的假设和参数，尽量符合实际情况，以确保模型的有效性和可靠性。
如何在Excel中创建树状图
如何在Excel中创建树状图在Excel中创建树状图的方法Excel是一款功能强大的电子表格软件，除了常见的数据处理和分析功能外，它还提供了创建各种图表的能力。
本文将介绍如何在Excel中创建树状图，帮助读者展示数据的层级结构和分支关系。
1. 准备数据在开始创建树状图之前，我们首先需要准备好数据。
树状图通常用于表示层级结构，所以我们需要有包含父级和子级关系的数据。
举例来说，假设我们要展示一个公司的组织架构，数据列包括员工的姓名（A列）、职位（B列）和上级领导的姓名（C列）。
在Excel表格中，每一行代表一个员工。
2. 选择数据在准备好数据后，我们需要在Excel中选择要创建树状图的数据。
这可以通过拖动鼠标选择数据范围，或者直接输入数据的单元格范围来完成。
3. 创建树状图选择完数据后，我们可以开始创建树状图了。
在Excel的菜单栏中，依次点击“插入”->“关系”->“画图”，然后选择树状图的类型。
Excel提供了多种树状图的类型，包括“组织结构图”、“径向树状图”等。
根据数据的特点和需求，选择合适的树状图类型。
4. 格式化树状图创建树状图后，我们可以对其进行格式化，使其更加美观和易于理解。
以下是几种常用的树状图格式化方法：a. 调整布局：可以通过拖动树状图中的节点和连接线，调整树状图的布局，使其符合数据的层级关系。
b. 改变样式：Excel提供了多种树状图样式和主题，可以根据需求选择合适的样式，以使树状图更加美观。
c. 添加标签：树状图上的节点可以添加标签，用于显示节点的名称或其他相关信息。
可以通过右键点击节点，选择“编辑文本”来添加标签。
d. 高亮关键节点：如果树状图中有一些关键节点需要更加突出显示，可以使用Excel提供的格式化选项，如加粗、颜色填充等。
5. 调整布局和样式在格式化树状图后，我们还可以进一步调整布局和样式，以满足特定的需求。
例如，可以调整树状图的大小，使其适应特定的纸张大小或PPT幻灯片的比例。
Excel高级数据分析使用聚类分析和决策树算法
Excel高级数据分析使用聚类分析和决策树算法Excel是一款广泛使用的电子表格软件，它不仅可以进行常规的数据处理和计算，还提供了一系列高级数据分析工具，如聚类分析和决策树算法。
这些工具可以帮助用户深入挖掘数据背后的规律和趋势，从而做出更明智的决策。
本文将介绍如何在Excel中使用聚类分析和决策树算法进行高级数据分析。
聚类分析是一种无监督学习的方法，它通过将数据分为不同的类别来揭示数据的内在结构和模式。
在Excel中，我们可以使用“数据分析”工具来进行聚类分析。
首先，我们需要准备好待分析的数据集。
假设我们有一个包含客户购买信息的表格，其中包括客户的消费金额、购买时间等信息。
我们可以选择这些字段作为特征来进行聚类分析。
在Excel中，我们可以点击“数据”选项卡，然后选择“数据分析”工具。
在弹出的对话框中，选择“聚类”选项，并点击“确定”。
接下来，选择待分析的数据范围和输出位置，然后点击“确定”。
Excel会自动进行聚类分析，并将结果输出到指定的位置。
我们可以根据聚类结果对客户进行分类，并进一步分析每个类别的特征和行为。
决策树算法是一种基于树形结构的分类方法，它通过逐步分裂数据集来构建一个决策树模型。
在Excel中，我们可以使用“插入”选项卡的“插入统计图表”功能来创建决策树图。
首先，我们需要准备好待分析的数据集。
假设我们有一个包含房屋售价和房屋面积等信息的表格，我们可以选择这些字段作为特征来构建决策树模型。
在Excel中，我们可以点击“插入”选项卡，然后选择“插入统计图表”。
在弹出的对话框中，选择“统计”选项，并选择“树形图”。
接下来，选择待分析的数据范围和输出位置，然后点击“确定”。
Excel会自动创建决策树图，并显示每个特征的重要性和分裂规则。
我们可以根据决策树图来预测房屋售价，并进一步分析不同特征对于售价的影响程度。
综上所述，Excel提供了强大的数据分析工具，如聚类分析和决策树算法。
通过这些工具，我们可以更好地理解数据，发现其中的规律和趋势，并做出更明智的决策。
excel2016怎么使用树状图？excel树状图表的设置方法
excel2016怎么使⽤树状图？excel树状图表的设置⽅法excel2016版本中加⼊了树状图，该怎么插⼊树状图并设置样式呢？下⾯我们就来看看详细的教程。
Office 2016专业增强版 2021.11 中⽂免费正式版(附安装教程) 64位类型：办公软件⼤⼩：1.9GB语⾔：简体中⽂时间：2021-11-10查看详情⼀、制作树状图1、我们⾸先在电脑上⽤excel2016打开要编辑的表格，接着选中要编辑的表格区域。
2、接着我们点击excel2016菜单栏上“插⼊”菜单项。
3、然后在打开的插⼊⼯具栏点击“图表”右下⾓的展开按钮。
4、这时就会弹出插⼊图表的窗⼝，在窗⼝中点击“所有图表”的选项卡。
5、在打开的所有图表窗⼝中点击左侧边栏的“树状图”的菜单项。
6、然后在右侧的窗⼝中找到“树状图”的按钮。
7、这样我们就可以在excel2016编辑区域看到插⼊的树状图表了。
⼆、设置树状图样式1、选中任意的单元格数据，切换⾄【插⼊】选项卡，单击【插⼊层次结构图表】按钮，在展开的列表中单击【树状图】，如下图所⽰。
2、可看到插⼊的树状图效果，将⿏标放置在图表的右下⾓，按住⿏标左键不放拖动，即可增⼤图表的⼤⼩，如下图所⽰。
3、单击图表右上⾓的按钮，在展开的列表中单击【数据标签>其他数据标签选项】，如下图所⽰。
4、打开【设置数据标签格式】窗格，在【标签选项】选项卡下勾选【值】复选框，如下图所⽰。
继续在该选项卡下单击【分隔符】右侧的下三⾓按钮，在展开的列表中单击【（分⾏符）】，如下图所⽰。
5、可看到设置好的树状图效果，通过图表中的图块颜⾊和⼤⼩，可很容易分清⽐例关系，如下图所⽰。
以上就是excel树状图表的设置⽅法，希望⼤家喜欢，请继续关注。
如何使用Excel进行数据分析和决策支持
如何使用Excel进行数据分析和决策支持数据分析和决策支持是当今商业环境中不可或缺的重要工具。
Excel 作为一种广泛使用的电子表格软件，拥有强大的数据处理和分析功能，可以帮助我们更好地理解和利用数据。
本文将介绍如何使用Excel进行数据分析和决策支持的方法和技巧。
一、数据导入和整理在进行数据分析之前，首先需要将数据导入Excel并进行整理。
可以使用Excel的数据导入功能来将外部数据源（如数据库、文字文件等）导入到Excel中。
导入数据后，需要进行数据清洗和整理，包括去除冗余数据、处理缺失值、处理异常值等。
使用Excel的筛选、排序、删除重复值等功能可以快速完成这些操作，使数据变得更加规整和可靠。
二、数据可视化数据可视化是将数据用图形或图表的形式展示出来，便于更直观地理解和分析数据。
在Excel中，可以使用图表工具将数据可视化，如柱状图、折线图、饼图等。
选择适当的图表类型能够更好地反映数据的特征和变化趋势。
此外，可以使用Excel的条件格式功能对数据进行可视化处理，如使用颜色标识不同数值的大小、使用图标表示数据的状态等，以提高数据的可读性和易解释性。
三、数据分析工具Excel提供了多种数据分析工具，可以帮助我们快速和准确地进行各种数据分析。
其中一些常用的数据分析工具包括：1. 数据透视表：数据透视表是Excel中的一项强大工具，能够对大量数据进行动态汇总和分析。
通过数据透视表，我们可以轻松地实现数据的透视、汇总、筛选和对比，快速发现数据的关联和规律。
2. 条件筛选：利用条件筛选功能，我们可以根据特定的条件从大型数据集中筛选出需要的数据。
可以根据数值、文本、日期等多个维度进行筛选，并且可以进行多条件筛选和高级筛选，以满足各种分析需求。
3. 数据分析工具包：Excel提供了一些内置的数据分析工具，如回归分析、相关性分析、协方差分析等。
通过应用这些工具，我们可以对数据进行更深入的统计分析和建模，为决策提供更可靠的依据。
TREEPLAN使用详解
第一章安装Tree plan(以下称决策树)就是在excel中画决策树的一个加载工具。
就是由旧金山大学教授米歇尔R、米德尔顿开发,并由杜克大学Fuqua商学院的詹姆斯E、史密斯教授改良使用。
一、安装方式决策树的所有功能都在一个名为TreePlan、xla的文件中,根据您的使用情况,共有以下3种安装方式。
第1种,偶然使用如果您只就是偶然使用一次决策树,那么每次当您用的时候下载一次即可。
您也可以把TreePlan、xla文件放在一张软盘、电脑硬盘或网盘中。
直接双击“”加载第2种,选择性使用在这种场景下,您可以使用excel的加载项功能来安装决策树。
步骤如下:把TreePlan、xla保存在您电脑硬盘的某个地方。
如果您把TreePlan、xla文件保存在了excel 或office子目录文件夹里,请直接到第三步。
否则,打开excel——单击office按钮——excel选项——加载项——转到——加载项对话框,单击浏览按钮,找到TreePlan、xla,单击确定。
在加载项对话框中,可以瞧到已经有TreePlan、xla选项,选中决策树前面的方框,单击确定。
如果您为了释放内存不再用决策树了,那么在加载项对话框中,去掉决策树前面的方框中的对勾。
当您要使用的时候,选择加载项,并选中决策树即可。
如果您要从加载项中移除决策树,直接在您保存TreePlan、xla文件的地方把它删除即可。
下次当您打开excel并使用加载项时,会出现一个“未找到加载的TreePlan、xla文件,就是否从列表中删除？”的对话框,单价确定即可。
1)首先把加载宏放入如下安装文件件“D:\Program Files\MicrosoftOffice\Office15\Library‘’library 英 [ˈlaɪbrərɪ] 美 [laɪˌbrɛrɪ] n、图书馆,藏书室;文库C:\Program Files\Microsoft Office\Office15\Library2)加载:文件-选项-加载项-加载项-treeplan-转到第3种,经常使用如果您希望只要打开excel就能够使用决策树,那么就把TreePlan、xla文件保存在Excel XL Start文件夹里。
excel决策树的使用详解
excel决策树的使用详解Excel决策树的使用详解一、引言在现代社会中，决策是每个组织和个人都需要面对的重要问题。
决策树作为一种常用的决策分析工具，被广泛应用于各个领域，帮助人们做出更加明智的决策。
而Excel作为一种常见的办公软件，也提供了决策树的功能，使得决策分析更加方便和高效。
本文将详细介绍如何使用Excel决策树来进行决策分析。
二、什么是决策树决策树是一种用图形方式表示的决策模型，它以树的形式呈现出各种可能的决策路径和相应的结果。
决策树的根节点表示决策的起点，分支表示不同的决策选项，叶节点表示最终的决策结果。
通过分析和比较各个分支的决策结果，可以找到最佳的决策路径。
三、Excel决策树的使用步骤使用Excel决策树进行决策分析可以按照以下步骤进行：1. 创建决策树在Excel中，可以使用形状工具或插入图片的方式创建决策树的结构。
可以使用矩形表示决策节点，使用箭头表示决策路径。
在每个节点上，可以填写对应的决策选项或结果。
2. 添加条件和权重在每个分支节点上，可以添加条件和权重。
条件是指影响决策的因素，例如市场需求、成本等。
权重是指条件的重要程度或影响程度，可以使用0-1之间的数字表示。
根据实际情况，可以为每个分支节点添加不同的条件和权重。
3. 计算得分根据条件和权重，可以为每个分支节点计算得分。
得分是通过将条件与权重相乘后求和得到的。
得分可以帮助决策者对不同的决策路径进行评估和比较。
4. 选择最佳路径根据每个叶节点的得分，可以选择得分最高的路径作为最佳决策。
最佳路径是根据条件和权重的综合影响而确定的，可以帮助决策者做出最明智的决策。
四、Excel决策树的优势使用Excel决策树进行决策分析有以下几个优势：1. 简单易用Excel是一种常见的办公软件，几乎每个人都有接触和使用的经验。
因此，使用Excel决策树进行决策分析非常简单易用，无需学习复杂的工具和技术。
2. 灵活性强Excel提供了丰富的功能和工具，可以根据实际需求对决策树进行定制和调整。
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今天随便浏览微博，突然发现Excel也能做决策树。
立刻凌乱了。
本人真是见识浅薄了。
随即百度了一下，下了一个决策树的加载项，也就是宏，然后试着运行了一下。
发现感觉还可以，虽然比起R，spss的决策树过程稍微复杂点，但是还是很靠谱的。
你完全懂得树是如何生成的，挺靠谱的。
有人说决策树是白箱，有人说是灰箱，不同的软件实现过程有点差别。
R做决策树的包是基于Breiman（名字没拼错吧）的那本《regression tree and decision t ree》，具体的可以参考手册，R的特点就是事先数据准备好，然后按照规定的数据结构输入，调用函数，设置参数即可。
spss也是类似，只不过spss的算法选择没有R的包那么多。
excel完全是自己按照数据来画一棵决策树，自己控制树的生长，是一种不同的体验。
首先下载treeplan宏，加载之后，点击生成一棵新树。
然后根据数据的实际情况，把相应的节点改变为根节点，再生成新树枝。
这个宏的选项还不是很多，但是对于一般商业用的数据挖掘我感觉是够用了。
链接在此有兴趣的同学直接去搜相关页面，可以学一学。
再次感叹自己见识浅薄和excel的强大。
（下图来自微博）。