Introduzione al decision-making

Svelare la Decision Science

Akshay Swaminathan

PD Soros Fellow at Stanford University School of Medicine

Decision Science in pratica

La Decision Science impatta molti ambiti:

Business: decidere quali prodotti lanciare
Sanità: sviluppare piani di cura personalizzati

In questo video vedremo:

Strumenti e tecniche per decisioni data-driven
Metodi per risolvere problemi complessi
Framework per un approccio sistematico al decision-making

Applicare i framework decisionali

Offerta di lavoro

Scenario:

Lavoro A: stipendio più alto, richiede trasferimento
Lavoro B: stipendio più basso, miglior equilibrio vita-lavoro

Sfida decisionale:

Istinto vs valutazione strutturata
Analisi sistematica di pro e contro

Alberi decisionali

Albero decisionale

Un framework decisionale a struttura ad albero

Applicabile a molti problemi
Può includere probabilità e incertezze
Offre una rappresentazione visiva della decisione

Valore atteso

Valore atteso

Valore atteso: calcola l’esito medio considerando le probabilità
Esempio: investire in una startup
- Successo: ritorni elevati
- Fallimento: perdita economica
- Il valore atteso chiarisce la convenienza complessiva
Importanza negli alberi decisionali:
- Permette decisioni informate e ottimizzate

Teoria dei giochi

Analizza le interazioni strategiche
Gli esiti dipendono dalle decisioni di più individui
Usata in economia, politica, biologia

Serve a capire come si decide in contesti competitivi

A/B test

Approccio sperimentale che confronta gli esiti tra gruppi
Assegna i partecipanti in modo casuale a condizioni diverse
Usato in marketing, web design, sviluppo prodotto

Utile per testare quale opzione ha più probabilità di riuscire

Passiamo alla pratica !

Svelare la Decision Science

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