Einführung in Decision Science

Entscheidungswissenschaften verstehen

Howard Friedman

Adjunct Professor at Columbia University

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Entscheidungswissenschaften verstehen

Was ist Decision Science?

 

Multidisziplinäres Feld:

  • Mathematik
  • Statistik
  • Psychologie
  • Volkswirtschaftslehre
  • Informatik

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Fundierte Entscheidungen

 

  1. Problem definieren
  2. Daten sammeln und analysieren
  3. Alternativen entwickeln und bewerten
  4. Lösung auswählen und umsetzen

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Warum perfekte Rationalität unrealistisch ist

 

Traditionelle Entscheidungs- modelle nahmen an:

  • Perfekte Rationalität
  • Vollständige Information
  • Frei von Verzerrung und Emotion

 

Begrenzte Rationalität:

  • Der Mensch hat kognitive Grenzen
  • Begrenzte Information und Zeit
  • Unterliegt Emotionen und Biases
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Datengetriebene Entscheidungen

Vorteile datengetriebener Entscheidungen:

  • Objektive Einblicke und Klarheit
  • Erkennung von Trends
  • Präzisere Prognosen, weniger Unsicherheit

Praxisbeispiel (Finanzprognosen):

  • Datenbasierte Unterstützung bei Anlageentscheidungen
  • Ziel: Wachstum und Profitabilität maximieren, Risiko minimieren

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Unbewusste Verzerrungen

  • Bestätigungsfehler: Informationen suchen, die eigene Überzeugungen stützen
  • Ankereffekt: Sich zu stark an Anfangsinformationen orientieren
  • Verlustaversion: Verluste stärker meiden als gleich hohe Gewinne anstreben
  • Verfügbarkeitsheuristik: Leicht erinnerte Ereignisse überschätzen

Decision Science hilft, diese Biases zu erkennen und zu mindern

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Deskriptive Analytik

 

  • Nutzt Datenvisualisierung und Kennzahlen
  • Erklärt, was historisch passiert ist

 

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Präskriptive Analytik

 

  • Nutzt Optimierung und Simulation
  • Empfiehlt beste Maßnahmen auf Basis historischer Analysen

 

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Decision Science bietet einen strukturierten Rahmen für fundierte Entscheidungen  

Erfolg beruht auf:

  • Klarem Verständnis des Entscheidungsprozesses
  • Erkennen und Managen menschlicher Grenzen und Biases
  • Einsatz datengetriebener Methoden zur Ergebnisverbesserung

 

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Lass uns üben!

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