Savez-vous comment les entreprises parviennent à intégrer autant de variables dans une seule décision ? Ou comment elles identifient avec précision les transactions frauduleuses ? Les arbres de décision sont la réponse à tout cela. En gros, les arbres de décision décomposent les décisions en parties plus observables et gérables, fournissant ainsi le cadre pour l'analyse des données et des informations sur vos décisions en conséquence.
Qu'est-ce qu'un arbre de décision ?
Un arbre de décision est un diagramme utilisé comme outil d'analyse de données pour améliorer le processus de prise de décision.
La raison de l'analogie avec l'arbre est que les nœuds sont composés de racines, de branches et de feuilles, qui représentent la décision ou le problème initial, les différentes opinions ou tests, et les résultats et classifications finaux, respectivement.
Les arbres de décision sont des outils puissants et simples qui segmentent les décisions complexes en parties plus petites et gérables. Cela permet une visualisation facile de l'analyse des données utilisée pour faire des prédictions précises, ce qui permet une stratégie dans de nombreux domaines diversifiés en conséquence.
Quand utiliser un arbre de décision
Il n'y a pas de moment ou de situation spécifique pour utiliser un arbre de décision. C'est un outil simple qui peut vous aider à faire face à la plupart des situations, même les problèmes quotidiens. Cependant, certaines situations pour lesquelles l'arbre de décision serait une procédure d'inférence appropriée incluent :
⏰Lorsque les explications et l'interprétabilité des résultats sont une préoccupation principale
⏰Lors de son utilisation sur la tâche de classification (identification des e-mails indésirables et des transactions frauduleuses)
⏰Lors de la réalisation d'une analyse de régression
⏰Lors de la préparation d'un modèle prédictif
⏰Lors de la découverte de relations non linéaires
⏰Lors de la transformation des insights en actions
Cas d'utilisation des arbres de décision
Les arbres de décision sont des outils polyvalents pouvant être utilisés dans différents domaines tels que santé, éducation, finance, marketing et ressources humaines. Voici deux cas d'utilisation courants :
1. Prédiction de la rétention
Les arbres de décision dans le monde des affaires sont utilisés en particulier pour offrir des produits ou services par abonnement. L'événement de rétention prend sa place en tant que nœud initial ; ensuite, des branches sont créées pour répertorier les facteurs pouvant causer la rétention.
De plus, des données statistiques telles que satisfaction client, communication de l'entreprise avec les clients, taux d'achat des utilisateurs et nombre de clients réguliers et abandonnés sont placées dans les branches appropriées de votre arbre. Lorsque l'arbre de décision est complet, des schémas de rétention émergeront. Ensuite, des suggestions sont faites pour prendre des mesures afin de prévenir la rétention.
2. Diagnostic médical
Dans le domaine de la santé, il est possible de diagnostiquer les patients simplement en utilisant un arbre de décision. Vous placez la taille, le poids, l'âge, l'historique, les symptômes, les résultats des tests, etc. du patient dans les branches pour cela. Ensuite, vous faites des prédictions en créant des branches de probabilité. Enfin, vous comparez les probabilités, déterminez votre décision finale et diagnostiquez le patient.
Comment créer un arbre de décision (étape par étape)
Créer un arbre de décision est un processus assez simple. Vous pouvez utiliser des programmes technologiques ou simplement dessiner avec un stylo sur du papier. Si nous supposons que vous avez un objectif de recherche spécifique ou un problème et que vos données ont déjà été collectées, vous pouvez créer un arbre de décision en trois étapes.
1. Dessiner le nœud initial : Tout d'abord, sélectionnez l'attribut le plus important affectant votre décision, qui sera votre nœud racine. Commencez à créer des branches en fonction de l'attribut du nœud racine et divisez les données que vous avez préparées auparavant. Continuez en étiquetant les branches au fur et à mesure que vous les créez.
2. Noeuds d'expansion: Créez des branches qui incluent différentes décisions en considérant les prochaines étapes des branches que vous avez étiquetées. Ces branches représentent des probabilités et des résultats définitifs. Vous devriez en dessiner deux de manière différente afin qu'il soit plus facile de les interpréter plus tard.
3. Atteindre les nœuds finaux: Continuez à faire l'étape deux jusqu'à ce que vous n'ayez plus besoin d'ajouter de nouvelles branches. Ensuite, chacune de ces branches se terminera par un nœud de résultat. Cela est nécessaire pour faciliter la comparaison entre les nœuds de résultat et pour effectuer l'évaluation.
Exemples d'arbre de décision
Voici deux exemples pour vous donner une idée de comment créer des nœuds dans un arbre de décision typique. Bien que les exemples ici soient dans le domaine de la recherche de marché, vous pouvez les considérer comme un modèle d'arbre de décision et les adapter à votre propre domaine de travail.
Exemple n°1
Une entreprise de jeux vidéo vise à sortir un nouveau type de jeu sur le marché. Cependant, ils veulent trouver le public cible du jeu en plaçant les données qu'ils collectent dans des nœuds dans un arbre de décision pour prendre une décision finale.
Nœud racine: Âge
Branche 1: Moins de 18 ans
Nœud interne: Préférence de plate-forme de jeu
Branche a: PC
Nœud feuille: Intérêt pour les jeux sandbox
Branche b: Mobile
Nœud feuille: Intérêt pour les jeux occasionnels
Branche 2: Âge 18-30
Nœud interne: Histoire de l'expérience de jeu
Branche a: Jeux de rôle
Nœud feuille: Intérêt pour les jeux de rôle en ligne
Branch b: Jeux de stratégie
Noeud feuille: Faible intérêt en général
Exemple #2
Une entreprise de vêtements souhaite en savoir plus sur les habitudes d'achat de ses clients afin de leur fournir un meilleur service.
Noeud racine: Fréquence d'achat
Branche 1: Acheteurs fréquents
Noeud interne: Types de produits achetés
Branche a: T-shirts
Noeud feuille: Taux augmentés, surtout en été
Branche b: Jeans
Noeud feuille: Taux augmentés, surtout en automne
Branche 2: Acheteurs rares
Noeud interne: Types de produits achetés
Branche a: Sacs
Noeud feuille: Taux augmentés, surtout au printemps
Branche b: Manteaux
Noeud feuille: Taux augmentés, surtout en hiver
Avantages et inconvénients de l'utilisation de l'arbre de décision
Les arbres de décision ont des avantages et des inconvénients, comme c'est le cas avec tout outil analytique. Savoir ce qu'ils sont aide à décider quand et comment mettre en œuvre efficacement un arbre de décision dans différents scénarios.
Avantages et inconvénients de l'utilisation des arbres de décision
➕Simple et facile à comprendre: Les arbres de décision ne nécessitent aucune expertise, ils sont donc faciles à utiliser lors de la prise de décision.
➕Tre visuel facilite l'interprétation: Il facilite la compréhension grâce à sa visualité lors du partage d'informations avec d'autres personnes.
➕Les types de données qualitatives ou quantitatives peuvent être examinés: Examiner deux types de données différents offre une opportunité d'analyse plus complète.
➖Apporter des modifications entraîne des changements massifs: Il est sensible aux variations de données; faites attention lorsque vous apportez des changements importants.
➖Il peut y avoir un biais dans la sélection des caractéristiques: Certaines branches et caractéristiques peuvent devenir particulièrement importantes, influençant ainsi involontairement la prise de décision.
➖Si les données sont de mauvaise qualité, le schéma est également de mauvaise qualité: Si votre étape de collecte de données est incomplète ou incorrecte, vous n'obtiendrez pas un résultat efficace.
Questions fréquemment posées sur les arbres de décision
Vous pouvez jeter un coup d'œil aux FAQ ci-dessous pour lire des réponses aux questions directement liées aux arbres de décision.
Un arbre de décision est une structure en forme d'arbre utilisée comme diagramme. Il existe principalement plusieurs types d'arbres de décision, distingués par leur objectif et la nature du processus de prise de décision. Ceux-ci incluent les arbres de classification et les arbres de régression. Les arbres de classification sont utilisés lorsque la variable de résultat est catégorique. Il classe les données en groupes distincts, tels que déterminer si une transaction est légitime ou frauduleuse.
D'autre part, les arbres de régression sont utilisés lorsque la variable de résultat est continue. Il aide à prédire des valeurs numériques. Cela est particulièrement utile pour la prévision, telle que prédire le chiffre d'affaires en fonction de divers facteurs d'entrée. Les deux types d'arbres de décision offrent une méthode claire et structurée pour analyser les données. Ils peuvent être utilisés pour prendre des décisions éclairées.
Un arbre de décision peut être un outil qu'une entreprise utilise pour décider si le lancement d'un nouveau produit ou service est une bonne idée. Dans un tel exemple, le nœud racine est la première décision ou question prise. "Allons-nous lancer le produit ou le service?" Les nœuds internes sont les facteurs entourant cette décision ou ce problème. En particulier, des facteurs tels que la recherche de marché, les coûts de production et d'approvisionnement du produit/service et la satisfaction client sont répertoriés.
Ces nœuds internes peuvent également se ramifier et montrer différents résultats. Il peut y avoir des branches telles que "Les coûts de production sont faibles" ou "La satisfaction client est élevée." Enfin, les décisions finales se trouvent dans les nœuds feuilles. Avec des décisions telles que "Annuler le produit," "Lancer le produit immédiatement" ou "Lancer le produit avec un retard," l'arbre révèle toute la structure de décision, vous permettant d'évaluer facilement tous les facteurs.
Un arbre de décision se compose de trois branches principales : le nœud racine, les nœuds internes et les nœuds feuilles.
- Le nœud racine de l'arbre symbolise la décision initiale et représente l'ensemble des données.
- Ensuite, il y a les nœuds internes, également appelés nœuds de décision, qui représentent différentes décisions ou tests d'attributs, et qui mènent à d'autres branches.
- Enfin, il y a les nœuds feuilles, également appelés nœuds terminaux, qui représentent le résultat final ou la prédiction.
À cet égard, chaque branche de l'arbre de décision aide à prendre des décisions de manière organisée et systématique en décomposant des décisions complexes en composants plus simples et gérables.
Points clés à retenir
Dans l'ensemble, les arbres de décision offrent une méthode visuelle simple dans le processus de prise de décision. Ils peuvent être utilisés dans des techniques d'analyse de données plus complexes pour améliorer la stabilité. Ils sont capables de représenter des données qualitatives et quantitatives afin qu'ils puissent être utilisés dans de nombreuses disciplines différentes.
Bien qu'il présente certains inconvénients, tels que l'instabilité, c'est un outil qui continuera toujours à être utilisé avec sa simplicité et sa facilité d'utilisation. Cet article explique des exemples d'arbres de décision avec des solutions afin que vous puissiez maintenant être informé et agir. C'est à vous de jouer maintenant.
- Qu'est-ce qu'un arbre de décision ?
- Quand utiliser un arbre de décision
- Cas d'utilisation des arbres de décision
- Comment créer un arbre de décision (étape par étape)
- Exemples d'arbre de décision
- Avantages et inconvénients de l'utilisation de l'arbre de décision
- Questions fréquemment posées sur les arbres de décision
- Points clés à retenir
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