定量的意思決定分析とは何ですか？

定量的意思決定分析とは、数学的モデルを使用してビジネス上の問題に対する答えを見つけることです。 この分析はビジネスでは非常に一般的であり、多くの企業がこの特定の活動を完了するために個人を雇用しています。 いくつかのタイプの定量的意思決定分析には、決定論的モデル、確率モデル、または確率モデルがあります。 その目的は、制御不能な要因と制御可能な入力を使用して決定を下すことです。 制御不能な要因は通常、企業の管理外の外部アイテムを表しますが、制御可能な入力は、企業が商品やサービスの生産に使用するアイテムです。

確定的モデルは、2つの変数の間に関係が存在することがビジネスでわかっている場合に最適に機能します。 たとえば、製品の価格と総売上高は通常、直接的な関係があります。 したがって、企業は数学モデルを作成して、これらの変数の一方が他方にどのように影響するかを判断できます。 定量的意思決定分析は、このプロセスで使用するための多くのタイプの決定論的モデルを提供します。 決定論的モデルの重要なポイントの1つは、変数が互いに直接関係している必要があるため、ランダムな変動が存在しないことです。

確率的モデルは、定量的意思決定分析における決定論的モデルの反対です。 問題や状況にさまざまな変数が存在する場合、企業はこれらのモデルを使用できます。 ほとんどの場合、変数はそれぞれ独自の値の範囲を持つことができます。 価格と販売の例に戻ると、会社は全体的な販売への影響を判断するために幅広い価格を入力する場合があります。 このモデルは、これらの複数の入力を受け取り、意思決定時にさまざまな出力を提供できます。

確率モデルは確率的な数学的形式です。 通常、企業は確率を使用して、単一のアクションコースから生じる結果または考えられるイベントの数を決定します。 決定木は、この定量的決定分析における確率モデルの形式です。 会社は特定のイベントの概要を説明し、存在する変数に基づいて成功の確率を定義します。 さまざまな結果に割合を付けると、これらのモデルの決定結果に対するサポートが強化されます。

定量的意思決定分析にはいくつかの基本モデルが存在しますが、それらのバリエーションの数に終わりはありません。 そのため、非常に多くの企業がこの分析活動を非常に価値があると感じています。 数式を少し変更すると、会社は状況に合わせてモデルを変更できます。 これらのモデルを使用すると、より良い意思決定が可能になり、多くの場合最終結果が改善されます。 ただし、非数学的な要因が決定結果にどのように影響するかを決定するために、定性分析も必要になる場合があります。