决策树分析方法
决策树分析方法
采用Bagging、Boosting等集成学习方法，结合多个决策树模 型的预测结果，提高整体模型的泛化能力。
尝试不同算法
对比不同决策树算法（如ID3、C4.5、CART等）在相同数据集 上的表现，选择最适合当前问题的算法。
05
决策树分析的实战应用
信用风险评估
风险分层
决策树分析可以将客户按照信用风险进行分层，有助于银行、金 融机构等更好地管理风险。
特征选择
通过对客户的各种特征进行分析，决策树可以找出对信用风险影响 最大的特征，提高评估准确性。
自动化评估
决策树模型可以自动对新客户进行信用风险评估，提高工作效率。
医疗诊断辅助
症状分析
通过对病人的症状进行决策树分析，可以辅助医 生进行疾病诊断，提高诊断准确性。
疾病预测
决策树模型可以根据病人的历史数据和遗传信息 ，预测病人未来患病的风险。
构建决策树
1 2 3
选择划分属性
根据某种策略（如信息增益、基尼指数等）选择 最优划分属性，将数据集划分为若干子集。
递归构建子树
对每个子集重复上述划分过程，直到满足停止条 件（如叶子节点样本数小于阈值、划分属性已用 完等）。
剪枝处理
为防止过拟合，可采用预剪枝（在构建过程中提 前停止）或后剪枝（在构建完成后删除部分子树 ）进行简化。
治疗方案选择
根据病人的具体情况，决策树分析可以帮助医生 选择最合适的治疗方案。
营销策略制定
市场细分
决策树分析可以对市场进行细分，找出不同客户群体的特点和需求 ，提高营销策略的针对性。
产品推荐
通过分析客户的购买历史和兴趣爱好，决策树可以为客户提供个性 化的产品推荐。
营销效果评估
如何利用决策树进行数据分析(Ⅲ)
在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为了企业决策和发展的重要手段。
而在数据分析中，决策树是一种常用的数据挖掘方法，它广泛应用于各行各业的数据分析中。
决策树是一种预测模型，能够用于对数据进行分类和预测。
下面我们将详细介绍如何利用决策树进行数据分析。
1. 决策树的基本原理决策树是一种树形结构，它通过一系列的问题对数据进行分类和预测。
在决策树中，每个节点代表一个特征，每条边代表一个可能的取值，而每个叶节点代表一个类别或者数值。
决策树的生成过程是一个递归的过程，通过选择最优的特征和划分数据集，不断地生成决策树，直到满足某种停止条件为止。
2. 决策树的应用场景决策树广泛应用于分类和预测问题。
在商业领域中，可以利用决策树对客户进行分类，预测客户的购买行为和偏好；在医疗领域中，可以利用决策树对患者的病情进行分类和预测；在金融领域中，可以利用决策树对贷款申请进行风险评估等。
总之，只要是需要对数据进行分类和预测的场景，都可以考虑使用决策树进行数据分析。
3. 决策树的优点决策树具有直观、易于理解和解释的优点，能够生成清晰的规则，便于业务人员理解和应用。
此外，决策树能够处理各种类型的数据，包括数值型数据和分类型数据，不需要对数据进行过多的预处理。
另外，决策树能够自动选择特征和划分数据集，具有一定的鲁棒性，对缺失值和噪声数据的处理能力较强。
最重要的是，决策树的训练和预测过程速度较快，适合处理大规模的数据集。
4. 决策树的缺点决策树的缺点主要体现在两个方面：一是容易出现过拟合的问题，特别是在处理复杂的数据集时；二是对于连续型数据的处理能力较弱，通常需要对连续性特征进行离散化处理。
此外，决策树对数据的不稳定性比较敏感，数据分布的微小变化可能导致生成不同的决策树，因此需要进行集成学习或者剪枝等处理来提高决策树的性能。
5. 决策树的建模流程决策树的建模流程一般包括以下几个步骤：首先，选择合适的特征和目标变量；然后，对数据集进行划分，一部分用于训练模型，一部分用于测试模型，可以采用交叉验证的方法进行模型评估；接着，通过选择合适的划分策略和停止条件，生成决策树；最后，对生成的决策树进行剪枝或者集成学习等处理，提高模型的性能。
第四节决策树方法
第四节决策树方法第四节决策树方法一决策树结构利用决策树形图进行决策分析的方法称为决策树分析法。
当决策涉及多方案选择时，借助由若干节点和分支构成的树状图形，可形象地将各种可供选择的方案、可能出现的状态及其概率，以及各方案在不同状态下的条件结果值简明地绘制在一张图标上，以便讨论研究。
决策树形图的优点在于系统地、连贯地考虑各方案之间的联系，整个决策分析过程直观易懂、清晰明了。
决策树形图可分为单阶段决策树和多阶段决策树。
单阶段决策树是指决策问题只需进行一次决策活动，便可以选出理想的方案。
单阶段决策树一般只有一个决策节点。
如果所需决策的问题比较复杂，通过一次决策不能解决，而是要通过一系列相互联系的决策才能选出最满意方案，这种决策就称为多阶段决策。
多阶段决策的目标是使各次决策的整体效果达到最优。
决策树分析法是进行风险型决策分析的重要方法之一。
该方法将决策分析过程以图解方式表达整个决策的层次、阶段及其相应决策依据，具有层次清晰、计算方便等特点，因而在决策活动中被广泛运用。
决策树基本模型决策树又称决策图，是以方框和圆圈及节点，并由直线连接而形成的一种像树枝形状的结构图。
单阶段决策树如图所示：决策树所用图解符号及结构：（1）决策点：它是以方框表示的节点。
一般决策点位于决策树的最左端，即决策树的起点位置，但如果所作的决策属于多阶决策，则决策树图形的中间可以有多个决策点方框，以决策树“根”部的决策点为最终决策方案。
（2）方案枝：它是由决策点起自左而右画出的若干条直线，每条直线表示一个备选方案。
方案枝表示解决问题的途径，通常是两枝或两枝以上。
（3）状态节点：在每个方案枝的末端画上一个“○”并注上代号叫做状态节点。
状态节点是决策分枝的终点，也是表示一个备选方案可能遇到的自然状态的起点。
其上方的数字表示该方案的期望损益值。
（4）概率枝：从状态节点引出的若干条直线叫概率枝，每条直线代表一种自然状态及其可能出现的概率（每条分枝上面注明自然状态及其概率）。
决策树分析方法
不确定型决策分析
总结词
决策树分析方法在不确定型决策中具有重要应用价值 ，能够帮助决策者在缺乏足够信息或数据的情况下进 行科学决策，提高决策的灵活性和适应性。
详细描述
不确定型决策是指在缺乏足够信息或数据的情况下进 行的决策，通常需要根据主观判断和经验来进行决策 。决策树分析方法通过构建决策树来模拟不同情况下 的可能结果，并评估每种可能结果的优劣，从而为不 确定型决策提供一种科学的方法。该方法适用于缺乏 足够信息或数据的复杂情况，能够综合考虑多种可能 情况下的最优解，提高决策的准确性和可靠性。
VS
详细描述
通过构建决策树模型，对投资项目的各种 可能结果和对应的概率进行评估，同时考 虑各种因素对项目的影响，从而制定出更 加科学合理的投资策略。
案例二：市场预测分析
总结词
决策树分析方法在市场预测中具有较高的实 用价值，能够有效地对市场趋势进行分析和 预测。
详细描述
通过建立决策树模型，对市场数据进行分类 和回归分析，对市场的未来趋势进行预测， 为企业的市场策略制定提供科学依据。
根据问题定义和关键因素，建立决策框架， 包括决策的步骤、可能的结果以及对应的行 动方案。
确定决策变量
收集数据
收集与决策相关的数据，包括历史数据、市场数 据、专家意见等。
分析数据
对收集到的数据进行清洗、整理和分析，以确定 关键的决策变量。
选择变量
选择与决策目标密切相关的变量，并确定它们的 权重和影响。
特点
决策树具有结构简单、直观易懂、能够清晰地表达各个决策变量之间的关系以及决策路径等优点。
决策树分析方法的优缺点
优点 直观易懂，易于理解和分析。 能够清晰地表达复杂的决策过程和变量之间的关系。
决策树分析方法
客户流失的预测
总结词
采用决策树分析方法对客户流失进行预测，帮助企业了解可能导致客户流失的关键因素，从而制定相应的客户 保持策略。
详细描述
通过对企业历史数据的深入挖掘和分析，利用决策树算法构建一个客户流失预测模型。该模型可以识别出那些 具有较高流失风险的客户，并为企业提供相应的解决策略，如针对这些客户提供更加个性化的服务和优惠，加 强客户关系维护等。
集成学习方法
深度学习
将决策树与其他机器学习方法集成，如随机 森林、梯度提升等，可以提高预测性能和可 解释性。
利用深度学习技术改进决策树的训练和优化 过程，提高模型的表示能力和预测精度。
特征选择和表示学习
可解释性和透明度
发展更有效的特征选择和表示学习方法，以 更好地捕捉数据中的复杂模式和关系。
研究提高决策树可解释性的方法，如决策树 剪枝、可视化技术等，以满足用户对模型透 明度的需求。
决策树在回归问题中的应用
适用场景
决策树在回归问题中也有广泛应用，如预测房屋售价、股票价格等连续值。
实例
在预测房屋售价场景中，决策树可以通过对房屋属性进行划分，并赋予各个属性 不同的权重，最终得出房屋售价的预测值。
决策树在时间序列预测中的应用
适用场景
决策树可以应用于时间序列预测问题中，如股票价格、气候 预测等。
决策树的计算过程
数据准备
收集和准备需要分析的数据集 ，对数据进行清洗、预处理和 规范化等操作，使其符合决策
树算法的要求。
特征选择
选择与目标变量相关性较高的 特征作为节点，并计算每个特 征的信息增益、基尼指数等指 标，为决策树的建立提供依据
。
树的建立
根据选择出的特征，从根节点 开始，按照一定的顺序将数据 集划分成若干个子集，然后为 每个子集生成新的分支，如此 递归地构建出整个决策树。
工程管理中的决策分析方法
工程管理中的决策分析方法工程管理是指通过科学的计划、组织、指导、控制和评价等一系列管理活动，以达到工程项目高效、高质量、低成本的目标。
而决策分析方法则是在工程管理的过程中，帮助管理者做出决策的一种工具和技巧。
本文将介绍几种常用的决策分析方法，以及它们在工程管理中的应用。
一、成本效益分析法成本效益分析法是一种通过对项目投资成本与预期效益进行对比的方法，来评估项目的经济可行性的方法。
在工程管理中，成本效益分析法通常用于评估不同方案的经济效益，以决定选择最具有经济效益的方案。
它可以通过对项目的投资成本、运营成本、预期收益等进行综合分析，从而选取对项目最有利的方案。
二、风险评估与管理风险评估与管理是在工程管理中常见的决策分析方法之一。
工程项目通常伴随着各种各样的风险，如技术风险、市场风险、财务风险等。
通过对这些风险进行评估和管理，可以帮助管理者预测和规避潜在的风险，从而提高项目的成功率。
风险评估与管理方法包括风险识别、风险分析、风险评估、风险应对和风险监控等环节。
三、决策树分析法决策树分析法是一种常用的决策分析方法，它通过将决策问题转化为树状图形的形式，帮助管理者清晰地展示各种决策选项之间的关系和影响，从而辅助决策者做出最佳决策。
在工程管理中，决策树分析法常用于分析和比较不同方案的风险和效益，以选取最优方案。
四、灰色关联分析法灰色关联分析法是一种多因素决策分析方法，它通过对多个因素之间的关联关系进行分析，来评估各种方案的适用性和优劣。
在工程管理中，灰色关联分析法通常用于评估工程项目不同方案的综合性能。
它可以综合考虑各种因素的权重和关联程度，从而帮助管理者选择最合适的方案。
五、网络计划技术网络计划技术是一种用图形表示工程项目各个活动之间的关系和顺序，以确定项目进度和资源需求的方法。
其中，常用的网络计划技术包括关键路径法（CPM）和程序评审技术（PERT）等。
这些技术通过绘制活动网络图，确定项目的关键路径和关键活动，以及进行时间、资源和成本的调度和控制，从而帮助管理者合理安排工程项目的执行。
决策树
10
年度损益值
单位/万元
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• 解：决策分析步骤： • （1）绘制决策树，如图 所示： • （2）计算各方案的期望损益值。
•
•
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• 节点②：[100×0.7+(-30) ×0.3]×10-280=330 节点② × × 万元） （万元） • 节点③：[45×0.7+10×0.3]×10-150=195（万 节点③ × × × （ 元） • 将以上计算结果填入决策树的相应节点② 将以上计算结果填入决策树的相应节点②、③ 处上方，表示两个方案可获得的经济效果。 处上方，表示两个方案可获得的经济效果。 • （3）剪枝决策。通过对两个方案的最终期望收益 ）剪枝决策。 值比较可知， 值比较可知，对生产线进行全部改造的方案更加 合理。它在10年期可使企业收回 年期可使企业收回280万元的投资， 万元的投资， 合理。它在 年期可使企业收回 万元的投资 并获利330万元，经济效果明显优于生产线的部 万元， 并获利 万元 分改造方案，因而， 分改造方案，因而，最佳决策方案应为全部改造 生产线方案。在决策树上应剪去A2部分改造生产 生产线方案。在决策树上应剪去 部分改造生产 线方案枝，保留A1全部改造生产线方案枝。 线方案枝，保留 全部改造生产线方案枝。 全部改造生产线方案枝
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多阶段决策
• 多阶段决策是指在一个决策问题中包含着 两个或两个以上层次的决策， 两个或两个以上层次的决策，即在一个决 策问题的决策方案中又包含着另一个或几 个决策问题。 个决策问题。只有当低一层次的决策方案 确定之后，高一层次的决策方案才能确定。 确定之后，高一层次的决策方案才能确定。 因此， 因此，处理多阶决策问题必须通过依次的 计算、分析和比较， 计算、分析和比较，直到整个问题的决策 方案确定为止。 方案确定为止
决策树原理
决策树原理
决策树原理是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。
一、何为决策树法
决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较，从而获得最优方案的风险型决策方法。
图论中的树是连通且无回路的有向图，入度为0的点称为树根，出度为0的点称为树叶，树叶以外的点称为内点。
决策树由树根（决策节点）、其他内点（方案节点、状态节点）、树叶（终点）、树枝（方案枝、概率枝）、概率值、损益值组成。
二、决策树法的原理
决策树法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。
决策树分析法是常用的风险分析决策方法。
该方法是一种用树形图来描述各方案在未来收益的计算。
比较以及选择的方法，其决策是以期望值为标准的。
人们对未来可能会遇到好几种不同的情况。
每种情况均有出现的可能，人们现无法确知，但是可以根据以前的资料来推断各种自然状态出现的概率。
在这样的条件下，人们计算的各种方案在未来的经济效果只能是考虑到各种自然状态出现的概率的期望值，与未来的实际收益不会完全相等。
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资本分析
增长比率
2020/4/22
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分析过程
❖ 由概要指标开始分析 ❖ 鉴别差异 ❖ 分析差异的原因 ❖ 考虑所有的影响要素 ❖ 深究细节 ❖ 确定问题的根本原因
2020/4/22
12
目录
v 概念和作用 v 决策树体系结构 v 决策树运用基本要素 v 决策树运用示例 v 决策树运用示例分析结论
25
盈利分析细化─利息收入率下降原因
本季度
上季度
平均盈利资产对平均资产比率
v 盈利性资产比率下降：本期比同类型、比上期 v 资产组合出现了什么变化？
2020/4/22
26
盈利分析细化─贷款利息收入边际分析
Current Quarter Previous Quarter
国内贷款 利息收入
国外贷款 利息收入
示计算结果：一般并列显示被分析行和同类型行当 期、上期和前三年末数据，进行横、纵向比较
2020/4/22
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概要指标一览表─数据展示形式
本组概要情况
盈利能力分析 指标对平均资 产百分比
时间点 平均资产 净收入 同类型银行数
该银行 同类型 百分比排名
边际分析 指标对各类平 均资产百分比
贷款分析 指标对各类平 均资产百分比
净收入
净利息收入
以上各项是对收入的影响要素
2020/4/22
4
决策树结构简图
净收入
2020/4/22
+净利息收入 +非利息收入 -非利息支出
为便于建立数量关系和 比较，所有指标都是对 平均资产的比率，后续 树枝的指标一般为比率
-准备金
各树枝细化。以净 利息收入为例
+银行账户净收入
+交易账户净收入
+其他净收入
2020/4/22
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分析示例
❖ 逐项介绍分析方法
➢ 以净利息收入分析为主线，介绍逐步深入分析过 程
➢ 汇总各项数据分析，探究影响要素与程度 ➢ 得到总体分析结果 ➢ 提出有待进一步了解的问题
2020/4/22
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盈利的决策树分析法
─简化的概要指标框架
净收入
净利息收入
非利息收入
利息收入 利息支出
2020/4/22
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盈利分析细化─利息支出率下降原因
本季度
上季度
短期非核心负债对总资产比率
v 短期较高成本负债下降减少了利息支出
2020/4/22
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盈利分析细化─沿树枝不断深入…
v 可以沿着盈利树枝深入探究利息收入率和支出 率下降的影响要素以及影响程度
v 所以指标的合理设计是关键点
2020/4/22
关要素的数量变化，探求各要素变化的原因以及影 响程度 ❖ 同样的方法也可运用于银行其他情况的分析
2020/4/22
2
目录
v 概念和作用 v 决策树体系结构 v 决策树运用基本要素 v 决策树运用示例 v 决策树运用示例分析结论
2020/4/22
3
决策树结构初识 (网址：)
5
-适用所得税
决策树分枝示例─利息收入与支出
利息收入
净利息收入
利息支出
2020/4/22
6
决策树分枝示例─利息支出
存款类利息 支出
利息支出
其他付息负 债利息支出
2020/4/22
7
决策树分枝示例─完全净利息收入树枝
净利息收入
利息收入
存款类利息支系
2020/4/22
❖ 百分比排名高或低不表示状态的好坏
2020/4/22
19
盈利分析─对百分比排名认识
本季度
上季度
2020/4/22
该银行的百分比排名
20
盈利分析比较过程─对当期盈利分析
本季度
上季度
第一步 第二步 第三步
初步判断：处于平均水平
2020/4/22
21
分析结论一─对当期盈利分析
❖ 计算数据显示该银行的盈利比率为1.28%， 同类型银行的平均数为1.29%，表明该银行 居于同类型银行的中间位置
目录
v 概念和作用 v 决策树体系结构 v 决策树运用基本要素 v 决策树运用示例 v 决策树运用示例分析结论
2020/4/22
1
概念和作用
❖ 决策树分析是数量分析方法 ❖ 决策树是一种树状结构，其分析由树根节点开始逐
层展开，每一分支树枝前后节点具有数量逻辑关系 ❖ 提供快捷、口径一致的分析模式 ❖ 适用于对银行盈利能力数量分析，根据影响指标相
非利息支出
贷款拨备
2020/4/22
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盈利分析─对银行本期数据认识
本季度
上季度
(税后)
该银行税后净收益
对平均资产的比率
2020/4/22
16
平均数
❖ 同类型银行总合的平均数，是去除头尾各5％ 的银行，而进行平均的结果
2020/4/22
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盈利分析─对同类型银行平均数认识
本季度
上季度
2020/4/22
利息支出
其他付息负 债利息支出
8
目录
v 概念和作用 v 决策树体系结构 v 决策树运用基本要素 v 决策树运用示例 v 决策树运用示例分析结论
2020/4/22
9
运用基础
❖ 按资产规模对被分析机构分组，这是进行横向比较 的很重要的基础
❖ 设计分析指标，确定相关指标之间的数量关系 ❖ 构造指标的层次关系，用以分析各要素的影响程度 ❖ 计算机系统实现指标计算，并以易于阅读的方式列
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拨备分析─准备金树枝分析
本季度
上季度
从数据看拨备比率远低于平均水平，会影响收入比率，原因？
该银行税后净收益 对平均资产的比率
同类银行平均税后净收 益对平均资产的比率 18
百分比排名
❖ 百分比排名(The percentile ranking，PCT)： 对于被分析银行一项指标的比率，低于该比 率的银行数量的百分比
❖ 例子：该银行净收益率为1.28%，PCT为51， 表示在同类型银行中，有49%的银行高于该 银行1.28%的比率，而有51%低于该指标。
❖ 该银行的百分比排名为51，表示在同类型银 行中，有49%高于该行的1.28%比率，而有 51%低于该比率
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盈利分析比较过程─与前期比较分析
本季度
上季度
比较结论：比前期提高
2020/4/22
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分析结论二─对前期比较分析
❖ 自身比较，该银行盈利比率由0.99%提高到 1.28%
❖ 与同类型银行比较，该银行的百分比排名由 上期的33提高到51，在同类银行中的盈利能 力有所增强
❖ 这种状况的原因？需要进一步分析：沿树枝 细化分析
2020/4/22
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盈利分析细化─对净利息收入分析
本季度
上季度
利息收入率降低，但支出下降幅度更大，使净利息收入率提高0.23百分
20点20/，4/2同2 类行提高0.15百分点。利息收入率与支出率下降的原因？