Video: Data Science Careers, or, how to land a 6-figure Wall Street job 2025
Ein Entscheidungsbaum ist ein Ansatz zur Vorhersageanalyse, der Ihnen bei Entscheidungen helfen kann. Nehmen Sie zum Beispiel an, Sie müssen sich entscheiden, ob Sie eine bestimmte Geldsumme in eines von drei Geschäftsprojekten investieren wollen: ein Lebensmittelgeschäft, ein Restaurant oder einen Buchladen.
Ein Geschäftsanalyst hat für jede dieser Geschäftsideen die Rate des Scheiterns oder Erfolges als Prozentsatz und den Gewinn ermittelt, den Sie jeweils erzielen würden.
| Unternehmen | Erfolgsrate | Ausfallrate |
|---|---|---|
| Lebensmittel-Lkw | 60 Prozent | 40 Prozent |
| Restaurant | 52 Prozent | 48 Prozent < Buchhandlung |
| 50 Prozent | 50 Prozent | Unternehmen |
| Gewinn (USD) | Verlust (USD) | Lebensmittelwagen |
|---|---|---|
| 20, 000 | -7, 000 < Restaurant | 40, 000 |
| -21, 000 | Buchhandlung | 6, 000 |
| -1, 000 |
|
Aus den vergangenen statistischen Daten können Sie einen Entscheidungsbaum wie unten gezeigt erstellen. |
erwarteten Werts
für jede Alternative - ein nummerierter Rang, der Ihnen hilft, den besten auszuwählen. Der Erwartungswert wird so berechnet, dass er alle möglichen Ergebnisse für eine Entscheidung enthält. Die Berechnung des erwarteten Werts für die Food-Truck-Geschäftsidee sieht wie folgt aus:
Erwarteter Wert des Lebensmittel-Lkw-Geschäfts = (60 Prozent x 20, 000 (USD)) + (40 Prozent * -7, 000 (USD)) = 9, 200 (USD) > Hier spiegelt der Erwartungswert den durchschnittlichen Gewinn aus der Investition in ein Food-Truck-Geschäft wider. In diesem Szenario - natürlich mit hypothetischen Zahlen zu arbeiten - wenn Sie versuchen, mehrmals in Nahrungsmittel-LKW-Geschäfte zu investieren (unter den gleichen Umständen jedes Mal), wird Ihr durchschnittlicher Gewinn 9, 200 (USD) pro Geschäft betragen.
Dementsprechend können Sie die erwarteten Werte eines Restaurantgeschäfts und eines Buchladens auf folgende Weise berechnen:Erwarteter Wert des Restaurantgeschäfts = (52 Prozent x 40, 000 (USD)) + (48 Prozent * - 21, 000 (USD)) = 10, 720 (USD)
Erwarteter Buchhandelswert = (50 Prozent x 6, 000 (USD)) + (50 Prozent * -1, 000 (USD)) = 2, 500 (USD)
Der erwartete Wert eines Restaurantgeschäfts stellt eine Prognose dar, wie viel Gewinn Sie (im Durchschnitt) erzielen würden, wenn Sie mehrmals in ein Restaurantgeschäft investiert hätten. Daher wird der erwartete Wert zu einem der Kriterien, die Sie bei Ihrer geschäftlichen Entscheidungsfindung berücksichtigen. In diesem Beispiel könnten die erwarteten Werte der drei Alternativen dazu führen, dass Sie Investitionen in das Restaurantgeschäft bevorzugen.
Entscheidungsbäume können auch verwendet werden, um Klassifizierungsregeln (wie die im früheren Beispiel des Online-Uhrenspeichers erwähnten) zu visualisieren.
Ein Entscheidungsalgorithmus erzeugt einen Entscheidungsbaum, der Klassifikationsregeln repräsentiert. Im Watch-Store-Beispiel möchten Sie vorhersagen, ob ein bestimmter Kunde eine Uhr in Ihrem Geschäft kaufen wird. der Entscheidungsbaum ist im Wesentlichen ein Flussdiagramm: Jeder
-Knoten
des Entscheidungsbaums repräsentiert ein in der Datenmatrix identifiziertes Attribut. Die Blätter des Baums sind die vorhergesagten Entscheidungen.
Dieser Entscheidungsbaum sagt voraus, ob ein Kunde eine bestimmte Uhr im Online-Shop kaufen kann. Die Knoten in diesem Entscheidungsbaum repräsentieren einige der Attribute, die Sie analysieren. Jede ist ein Ergebnis - Kundeninteresse an Uhren, Kundenalter und Kundengehalt. Wenn Sie das Modell auf einen neuen Kunden X anwenden, können Sie einen Pfad vom Stamm des Baums bis zum Blatt eines Entscheidungsbaums (ja oder nein) verfolgen, das angibt und abbildet, wie sich der Kunde gegenüber der beworbenen Uhr verhalten würde.
