- Çözümler
- Şablonlar
- Entegrasyonlar
- Fiyatlandırma
- Kurumsal
- Kaynaklar
4 dakikalık okuma
Şirketlerin tek bir karar alırken bu kadar çok değişkeni nasıl yönettiğini biliyor musunuz? Ya da hileli işlemleri nasıl doğru bir şekilde tanımladıklarını? Karar ağaçları bu sorulara vereceğimiz tek yanıttır. Karar ağaçları temel olarak kararları daha gözlemlenebilir ve yönetilebilir parçalara bölerek veri analizi için çerçeve oluşturur ve kararlarınıza ilişkin içgörü sağlar.
Karar ağacı nedir?
Karar ağacı, karar verme sürecini geliştirmek için kullanılan bir diyagramdır.
Ağaç yapısı benzetmesinin nedeni, düğümlerin kökler, dallar ve yapraklardan oluşmasıdır. Bu, sırasıyla ilk karar veya sorunu, farklı görüşleri veya testleri ve nihai sonuçları ve sınıflandırmaları temsil eder.
Karar ağaçları, karmaşık kararları daha küçük, yönetilebilir parçalara ayıran güçlü ve basit araçlardır. Bu araç , doğru tahminler yapmak için kullanılan veri analizinin görselleştirilmesine ve buna göre birçok farklı alan için strateji belirlemenize olanak tanır.
Karar ağacını ne zaman kullanmalısınız?
Karar ağacını kullanmak için belirli bir zaman veya durum yoktur. Bu, hemen hemen her durumda size yardımcı olabilecek basit bir araçtır; hatta günlük sorunlarla bile başa çıkmanıza yardımcı olur. Ancak karar ağacını uygun bir çıkarım prosedürü olarak kullanabileceğiniz bazı durumlar şunlardır:
⏰Sonuçların açıklanması ve yorumlanmasının önemli olduğu durumlarda,
⏰Sınıflandırma görevinde kullanılırken (spam e-postaları ve sahte işlemleri tanımlama),
⏰Regresyon analizi yaparken,
⏰Tahmine dayalı analiz modeli hazırlarken,
⏰Doğrusal olmayan ilişkiler keşfedilirken,
⏰İlhamları eylemlere dönüştürürken.
Karar ağaçlarının kullanım alanları
Karar ağaçları çok yönlü araçlardır ve sağlık, eğitim, finans, pazarlama ve insan kaynakları gibi çeşitli alanlarda kullanılabilir. İşte karar ağaçlarının iki yaygın kullanım alanı:
1. Kayıp müşteri tahmini
İş dünyasında karar ağaçları özellikle abonelik tabanlı ürün veya hizmetler sunmak için kullanılır. Kayıp müşteri olayı başlangıç düğümü olarak alınır; daha sonra kayıp müşteri oluşturabilecek faktörleri listelemek için dallar oluşturulur.
Ayrıca, müşteri memnuniyeti, şirketin müşterilerle iletişimi, kullanıcı satın alma oranı ve düzenli ve kayıp müşteri sayısı gibi istatistiksel veriler uygun dallara yerleştirilir. Karar ağacı tamamlandığında, kayıp müşteri modelleri ortaya çıkacaktır. Son olarak, müşteri kaybını önlemek için önlemler önerilir.
2. Tıbbi teşhis
Sağlık alanında, hastaları yalnızca bir karar ağacı kullanarak teşhis etmek mümkündür. Bunun için hastanın boyu, kilosu, yaşı, geçmişi, semptomları, test sonuçları vb. dallara yerleştirilir. Ardından, olasılık dalları oluşturarak tahminler yapılır. Son olarak, olasılıklar karşılaştırılır, nihai karar belirlenir ve hastalık teşhis edilir.
Karar ağacı nasıl oluşturulur?
Bir karar ağacı oluşturmak oldukça basit bir süreçtir. Bunun için teknolojik programları kullanabilir ya da kağıt üzerine kalemle çizim yapabilirsiniz. Belirli bir araştırma amacınız veya sorununuz olduğunu ve verilerinizin zaten toplandığını varsayarsak, üç adımda bir karar ağacı oluşturabilirsiniz.
1. Başlangıç düğümünü çizme: İlk olarak, kararınızı etkileyen en önemli özelliği seçin; bu kök düğümünüz olacaktır. Kök düğüm özelliğine dayalı olarak dallar oluşturmaya başlayın ve önceden hazırladığınız verileri bölmeye devam edin. Oluşturduğunuz dalları etiketleyerek devam edin.
2. Dalları genişletme: Sonraki adımları dikkate alarak farklı kararları içeren dallar oluşturun. Bu dallar olasılıkları ve kesin sonuçları temsil eder. İleride yorumlamayı kolaylaştırmak için bunlardan ikisini farklı şekillerde çizin.
3. Son düğümlere ulaşma: Yeni dallar eklemeye gerek kalmayana kadar ikinci adımı sürdürün. Bu dalların her biri bir sonuç düğümü ile sona erecektir. Bu, sonuç düğümleri arasındaki karşılaştırmayı kolaylaştırmak ve değerlendirme yapmak için gereklidir.
Karar ağacı örnekleri
İşte size tipik bir karar ağacında düğümlerin nasıl oluşturulacağı hakkında fikir verecek iki örnek. Buradaki örnekler pazar araştırması alanında olsa da bunları bir karar ağacı şablonu olarak düşünebilir ve kendi çalışma alanınıza uyarlayabilirsiniz.
Örnek #1
Bir oyun şirketi, piyasaya yeni bir oyun türü sürmeyi hedefliyor. Ancak, son bir karara ulaşmak için topladıkları verileri bir karar ağacındaki düğümlere yerleştirerek oyunun hedef kitlesini bulmak istiyor.
Kök düğüm: Yaş
Dal 1: 18 yaş altı
İç düğüm: Oyun Platform Tercihi
Dal a: PC
Yaprak düğüm: Sandbox oyunlarına ilgi
Dal b: Mobil
Yaprak düğüm: Günlük oyunlara ilgi
Dal 2: 18-30 yaş arası
İç düğüm: Oyun deneyimi geçmişi
Dal a: Role-play oyunları
Yaprak düğüm: Çevrim içi role-play oyunlarına ilgi
Dal b: Strateji oyunları
Yaprak düğüm: Genel olarak düşük ilgi
Örnek #2
Bir giyim şirketi, müşterilerinin satın alma alışkanlıklarını öğrenerek onlara daha iyi hizmet sunmak istiyor.
Kök düğüm: Alışveriş Sıklığı
Dal 1: Sürekli alıcılar
İç düğüm: Satın alınan ürün türleri
Dal a: Tişörtler
Yaprak düğüm: Özellikle yaz aylarında artan oranlar
Dal b: Kot pantolonlar
Yaprak düğüm: Özellikle sonbaharda artan oranlar
Dal 2: Nadir alıcılar
İç düğüm: Satın alınan ürün türleri
Dal a: Çantalar
Yaprak düğüm: Özellikle ilkbaharda artan oranlar
Dal b: Kabanlar
Yaprak düğüm: Özellikle kış aylarında artan oranlar
Karar ağacı kullanmanın avantajları ve dezavantajları
Her analitik araçta olduğu gibi karar ağaçlarının da avantajları ve dezavantajları vardır. Bunların neler olduğunu bilmek, çeşitli senaryolarda bir karar ağacının ne zaman ve nasıl etkili bir şekilde uygulanacağına karar vermeye yardımcı olur.
Karar ağacı kullanmanın avantajları ve dezavantajları
➕Basit ve anlaşılır: Karar ağaçları uzmanlık gerektirmediği için onları bir karar verme sürecinde kullanmak kolaydır.
➕Görsel olması yorumlamayı kolaylaştırır: Görselliği sayesinde anlamayı kolaylaştırır.
➕Nitel veya nicel veri türleri incelenebilir: İki farklı veri türünün incelenmesi daha kapsamlı bir analiz imkanı sağlar.
➖Değişiklikler kitle değişikliklerine yol açar: Veri değişkenlerine duyarlıdır; önemli değişiklikler yaparken dikkatli olun.
➖Özellik seçiminde ön yargı olabilir: Bazı dallar ve özellikler belirgin hale gelebilir, yanlışlıkla karar verme sürecini etkileyebilir.
➖Veri kalitesi düşükse, şema da düşük kalitededir: Veri toplama adımınız eksik veya yanlışsa, verimli bir sonuç elde edemezsiniz.
Karar ağaçlarıyla ilgili sıkça sorulan sorular
Karar ağaçlarıyla ilgili sorularınıza yanıt bulmak için aşağıdaki sıkça sorulan sorulara göz atabilirsiniz.
Bir karar ağacı, bir diyagram olarak kullanılan ağaç benzeri bir yapıdır. Temel olarak, amaçları ve karar verme sürecinin doğası gereği farklı olan birkaç tür karar ağacı vardır. Bunlar arasında sınıflandırma ağaçları ve regresyon ağaçları bulunur. Sınıflandırma ağaçları, sonuç değişkeni kategorik olduğunda kullanılır. Verileri belirli gruplara ayırır, örneğin bir işlemin meşru mu yoksa sahte mi olduğunu belirler.
Öte yandan regresyon ağaçları, sonuç değişkeni sürekli olduğunda kullanılır. Sayısal değerlerin tahminine yardımcı olur. Bu özellikle, çeşitli girdi faktörlerine dayanarak satış gelirlerini tahmin etmek gibi durumlarda kullanışlıdır. Her iki tür karar ağacı da verileri analiz etmek için açık ve yapılandırılmış bir yöntem sunar. Bilinçli karar verme için kullanılabilirler.
Bir karar ağacı, bir şirketin yeni bir ürün veya hizmet piyasaya sürmenin iyi bir fikir olup olmadığına karar vermek için kullandığı bir araç olabilir. Bu tür bir örnekte, kök düğüm ilk karar veya sorudur. "Ürün veya hizmeti piyasaya sürüyor muyuz?" İç düğümler ise bu karar veya sorun etrafındaki faktörlerdir. Bu aşamada özellikle, pazar araştırması, ürün/hizmet üretim ve tedarik maliyetleri ve müşteri memnuniyeti gibi faktörler listelenir.
Bu iç düğümler ayrıca farklı sonuçlar gösterebilir. "Üretim maliyetleri düşük" veya "Müşteri memnuniyeti yüksek" gibi dallar mevcut olabilir. Son kararlar yaprak düğümlerinde bulunur. "Ürünü iptal etmek", "Ürünü hemen piyasaya sürmek" veya "Ürünü gecikmeli olarak piyasaya sürmek" gibi kararlarla ağaç tüm karar yapısını ortaya çıkararak tüm faktörleri kolayca değerlendirmenizi sağlar.
Bir karar ağacı üç ana daldan oluşur: kök düğüm, iç düğümler ve yaprak düğümleri.
- Ağacın kök düğümü, ilk kararı simgeler ve tüm veri kümesini temsil eder.
- İç düğümler, aynı zamanda karar düğümleri olarak da bilinir, farklı kararlar veya özellik testlerini temsil eder ve daha fazla dallanma sağlar.
- Yaprak düğümleri ise (aynı zamanda terminal düğümleri olarak da bilinir) nihai sonucu veya tahmini temsil eder.
Bu bağlamda, karar ağacının her bir dalı, karmaşık kararları daha basit ve yönetilebilir bileşenlere bölerek düzenli ve sistemli bir şekilde karar almaya yardımcı olur.
Özet
Sonuç olarak, karar ağaçları karar verme sürecinde basit bir görsel yöntem sunar. Kararlılığı arttırmak için daha karmaşık veri analizi tekniklerinde kullanılabilirler. Nitel ve nicel verileri temsil etme yeteneğine sahiptirler; böylece birçok farklı disiplinde kullanılabilirler.
Kararsızlık gibi bazı dezavantajları olsa da basitliği ve kullanılabilirliği ile her zaman yararlanılabilecek bir araçtır. Bu yazıda bilgilenmeniz ve harekete geçebilmeniz için karar ağacı örnekleri çözümleriyle birlikte anlatılmaktadır. Şimdi bir karar ağacı oluşturma sıra sizde.
Atakan tarih, sosyoloji ve psikoloji gibi çeşitli alanları araştırmayı sever. Bildiği diller arasında İngilizce ve Korece bulunmaktadır. Veri analizi, veri tipleri ve yöntemleri konularında uzmanlığı bulunmaktadır.
