公司金融決策樹怎麼畫

『壹』 管理學決策樹怎麼畫

其實逛市場的話，出來總要是把他清除就可以了。

『貳』 如何畫決策樹

畫決策樹的步驟如下：

A、先畫一個方框作為出發點，又稱決策節點；
B、從出發點向右引出若干條直線，這些直線叫做方案枝；
C、在每個方案枝的末端畫一個圓圈，這個圓圈稱為概率分叉點，或自然狀態點；
D、從自然狀態點引出代表各自然狀態的分枝，稱為概率分枝；
E、如果問題只需要一級決策，則概率分枝末端畫三角形，表示終點。


例題）
假設有一項工程，施工管理人員需要決定下月是否開工。如果開工後天氣好，則可為國家創收4萬元，若開工後天氣壞，將給國家造成損失1萬元，不開工則損失1000元。根據過去的統計資料，下月天氣好的概率是0.3,天氣壞的概率是0.7。請做出決策。現採用決策樹方法進行決策
【解】第一步：將題意表格化

『叄』 關於決策樹的畫法

採納答案的方法是對的，但是數字有誤，估計是粗心了吧。

錯誤如下：

機會節點3（上午去甲）：8000×0.8+（-10000）×0.2=4400

機會節點4（下午去甲）：8000×0.7+0×0.3=5600

機會節點5（上午去乙）：10000×0.5+(-8000)*0.5=1000

機會節點6（上午去乙）：10000*0.4+0*0.6=4000

上午去甲的貨幣價值>去乙的貨幣價值 ，因為4400>1000

下午去甲的貨幣價值>去乙的貨幣價值 ，因為5600>4000

因此最佳方案為：上午下午都去甲

『肆』 某企業擬推出產一種新產品,現有三個方案可供選擇,有關資料如下表,試畫出決策樹並進行決策。

方案A的預期貨幣價值EMV=0.4*200+0.35*80+0.25*(-30)=100.5

方案B的預期貨幣價值EMV=0.4*100+0.35*40+0.25*0=54

方案C的預期貨幣價值EMV=0.4*50+0.35*40+0.25*30=41.5

每年預計收益方案A:100.5-250/6=58.8

每年預計收益方案B:54-90/6=39

每年預計收益方案C:41.5-40/6=34.8

所以應當選擇方案C.

圖在WORD中畫的，不太好，不過能說問題。符號採用美國項目管理協會規范，你可以根據企業具體標准修改。

『伍』 決策樹怎麼畫 急

word畫決策樹的步驟如下： A、先畫一個方框作為出發點，又稱決策節點； B、從出發點向右引出若干條直線，這些直線叫做方案枝； C、在每個方案枝的末端畫一個圓圈，這個圓圈稱為概率分叉點，或自然狀態點； D、從自然狀態點引出代表各自然狀態的分枝，稱為概率分枝； E、如果問題只需要一級決策，則概率分枝末端畫三角形，表示終點 。

『陸』 決策樹的圖用Viso中的哪種圖畫

viso作為office 的一款畫圖軟體 最主要的就是有現成的模板 你可以用它的流程圖現有模板展示你的決策樹@

『柒』 這種決策樹的圖形，在電腦上如何繪制出來的啊

推薦使用XMind，裡面有模板，可以繪制這種思維圖。

XMind 是一款非常實用的商業思維導圖軟體，應用全球最先進的Eclipse RCP 軟體架構，全力打造易用、高效的可視化思維軟體。

希望對你有幫助。

『捌』 決策樹怎麼畫

決策樹是一個預測模型；他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。樹中每個節點表示某個對象，而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值，而每個葉結點則對應從根節點到該葉節點所經歷的路徑所表示的對象的值。決策樹僅有單一輸出，若欲有復數輸出，可以建立獨立的決策樹以處理不同輸出。數據挖掘中決策樹是一種經常要用到的技術，可以用於分析數據，同樣也可以用來作預測。
從數據產生決策樹的機器學習技術叫做決策樹學習, 通俗說就是決策樹。
一個決策樹包含三種類型的節點： 決策節點：通常用矩形框來表示 機會節點：通常用圓圈來表示 終結點：通常用三角形來表示

『玖』 決策樹的畫法

機器學習中，決策樹是一個預測模型；他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。樹中每個節點表示某個對象，而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值，而每個葉結點則對應從根節點到該葉節點所經歷的路徑所表示的對象的值。決策樹僅有單一輸出，若欲有復數輸出，可以建立獨立的決策樹以處理不同輸出。數據挖掘中決策樹是一種經常要用到的技術，可以用於分析數據，同樣也可以用來作預測。
從數據產生決策樹的機器學習技術叫做決策樹學習, 通俗說就是決策樹。
一個決策樹包含三種類型的節點： 決策節點：通常用矩形框來表示 機會節點：通常用圓圈來表示 終結點：通常用三角形來表示
決策樹學習也是資料探勘中一個普通的方法。在這里，每個決策樹都表述了一種樹型結構，它由它的分支來對該類型的對象依靠屬性進行分類。每個決策樹可以依靠對源資料庫的分割進行數據測試。這個過程可以遞歸式的對樹進行修剪。 當不能再進行分割或一個單獨的類可以被應用於某一分支時，遞歸過程就完成了。另外，隨機森林分類器將許多決策樹結合起來以提升分類的正確率。
決策樹同時也可以依靠計算條件概率來構造。
決策樹如果依靠數學的計算方法可以取得更加理想的效果。 資料庫已如下所示：
(x, y) = (x1, x2, x3…, xk, y)
相關的變數 Y 表示我們嘗試去理解，分類或者更一般化的結果。 其他的變數x1, x2, x3 等則是幫助我們達到目的的變數。

『拾』 決策樹在word裡面怎麼畫啊！

畫圖建議不要在Word畫，Word畫圖很多功能都是沒有的，而且很麻煩，可以去下個Visio來畫。
——作為一個時不時就要畫圖的過來人的建議