การวิเคราะห์การตัดสินใจเชิงปริมาณคือการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อค้นหาคำตอบของปัญหาทางธุรกิจ การวิเคราะห์นี้ค่อนข้างบ่อยในธุรกิจโดยมีหลาย บริษัท ที่จ้างบุคคลเพื่อทำกิจกรรมนี้โดยเฉพาะ การวิเคราะห์การตัดสินใจเชิงปริมาณบางประเภทนั้นเป็นแบบจำลองที่กำหนดขึ้นแบบสุ่มหรือแบบน่าจะเป็น วัตถุประสงค์ของพวกเขาคือการใช้ปัจจัยที่ไม่สามารถควบคุมได้และปัจจัยการผลิตที่ควบคุมได้เพื่อการตัดสินใจ โดยทั่วไปปัจจัยที่ไม่สามารถควบคุมได้จะแสดงรายการภายนอกนอกการควบคุมของ บริษัท ในขณะที่ปัจจัยการผลิตที่ควบคุมได้คือรายการที่ บริษัท ใช้ในการผลิตสินค้าและบริการ
แบบจำลองที่กำหนดขึ้นจะทำงานได้ดีที่สุดเมื่อธุรกิจรู้ว่าความสัมพันธ์มีอยู่ระหว่างตัวแปรสองตัว ตัวอย่างเช่นราคาผลิตภัณฑ์และยอดขายโดยรวมมีความสัมพันธ์โดยตรง ดังนั้น บริษัท สามารถสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อตรวจสอบว่าหนึ่งในตัวแปรเหล่านี้มีผลต่อคนอื่น ๆ การวิเคราะห์การตัดสินใจเชิงปริมาณมีหลายรูปแบบกำหนดขึ้นเพื่อใช้ในกระบวนการนี้ จุดสำคัญอย่างหนึ่งของแบบจำลองที่กำหนดขึ้นคือความไม่สามารถในการเปลี่ยนแปลงแบบสุ่มที่มีอยู่ในขณะที่ตัวแปรจะต้องมีความสัมพันธ์โดยตรงกับแต่ละอื่น ๆ
แบบจำลอง Stochastic นั้นตรงกันข้ามกับแบบจำลองที่กำหนดขึ้นได้ในการวิเคราะห์การตัดสินใจเชิงปริมาณ บริษัท สามารถใช้แบบจำลองเหล่านี้ได้เมื่อมีตัวแปรหลายตัวในปัญหาหรือสถานการณ์ ในกรณีส่วนใหญ่ตัวแปรแต่ละตัวสามารถมีช่วงค่าของตนเอง กลับไปที่ตัวอย่างราคาและการขาย บริษัท อาจป้อนราคาหลากหลายเพื่อกำหนดผลกระทบต่อยอดขายโดยรวม โมเดลนี้สามารถรับอินพุตได้หลากหลายและให้เอาต์พุตที่หลากหลายเมื่อทำการตัดสินใจ
แบบจำลองความน่าจะเป็นเป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์แบบสุ่ม บริษัท มักจะใช้ความน่าจะเป็นเพื่อกำหนดจำนวนผลลัพธ์หรือเหตุการณ์ที่เป็นไปได้ที่จะเกิดขึ้นจากการกระทำเพียงครั้งเดียว ต้นไม้การตัดสินใจเป็นรูปแบบหนึ่งของแบบจำลองความน่าจะเป็นในการวิเคราะห์การตัดสินใจเชิงปริมาณ บริษัท สรุปเหตุการณ์ที่แน่นอนและกำหนดความน่าจะเป็นของความสำเร็จตามตัวแปรที่มีอยู่ เปอร์เซ็นต์การเชื่อมต่อกับผลลัพธ์ที่ต่างกันให้การสนับสนุนเพิ่มเติมสำหรับผลลัพธ์การตัดสินใจด้วยโมเดลเหล่านี้
แม้ว่าแบบจำลองพื้นฐานบางอย่างจะมีอยู่ในการวิเคราะห์การตัดสินใจเชิงปริมาณ แต่ก็ไม่มีที่สิ้นสุดกับจำนวนของรูปแบบที่เปลี่ยนแปลง นั่นคือเหตุผลที่ธุรกิจจำนวนมากพบว่ากิจกรรมการวิเคราะห์นี้มีค่ามาก การเปลี่ยนแปลงสูตรทำให้ บริษัท เปลี่ยนรูปแบบให้เหมาะสมกับสถานการณ์ได้เล็กน้อย การใช้แบบจำลองเหล่านี้ช่วยให้สามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นและมักจะปรับปรุงผลลัพธ์สุดท้าย อย่างไรก็ตามการวิเคราะห์เชิงคุณภาพอาจมีความจำเป็นเพื่อกำหนดว่าปัจจัยทางคณิตศาสตร์จะส่งผลต่อการตัดสินใจอย่างไร
