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7.2.3　決策樹是如何起作用的

決策樹（decision trees）在分析僱用、營銷、投資、購買設備、定價和其他類似的分級決策時是一種非常行之有效的方法。之所以稱為決策樹，是因為當用圖形表示這種方法時，看上去就像一株有許多枝幹的樹一樣。典型的決策樹包括期望值分析，這種方法為每一可能的結果分配概率，並計算每一決策路徑的收益。

圖7-2列出邁克·弗林（Mike Flynn）所面臨的決策，他是巴諾連鎖書店（Barnes＆Noble bookstore chain）中西部地區負責店址選擇的主管。邁克管理著一個專家小組，他們負責分析潛在的店址並向中西部地區總裁建議店址選擇。公司在克利夫蘭和俄亥俄州的店的租賃合同即將到期，而房主決定不再續簽。邁克和他的團隊需要向地區總裁提出一個新的選址建議。

邁克的團隊在北阿姆斯特德（North Olmsted）的購物中心附近找到了一個非常好的地址。購物中心所有者給他提供了兩個備選方案：一個是12000平方英尺（和他現在的相同），另外一個大一點，20000平方英尺。邁克最初需要做出的決策是推薦大一點的還是小一點的地方。如果他選擇大一點的地方，在經濟環境好時，他預計商店會獲得320000美元的利潤，在經濟環境差時，大商店高的運營成本意味著只能獲得50000美元的利潤。小一點的商店他預計在經濟環境好時會獲得240000美元的利潤，而在經濟環境差時會獲得30000美元的利潤。

圖　7-2　租賃一個大的或小的零售店的決策樹和期望值

從圖7-2中你可以看出，大一點的商店期望值是239000美元，小一點的商店的期望值是207000美元。根據這些結果，邁克打算推薦租賃大一點的商店。但是如果邁克想要考慮最初租賃小一點的商店，然後在經濟發展加快時進行擴張，這時情況會變成怎樣？他可以擴展決策樹，加入這第二個決策節點。他計算了三種情形：沒有擴張、增加4000平方英尺 [1] 和增加8000平方英尺。按照決策節點1的方法，他也可以計算擴展了的決策樹枝幹的潛在利潤和不同選擇的期望值。

[1] 1平方英尺=0.093平方米。