Wprowadzenie do podejmowania decyzji

Odczarowanie nauki o decyzjach

Akshay Swaminathan

PD Soros Fellow at Stanford University School of Medicine

Decision Science w praktyce

Decision Science ma wpływ na wiele dziedzin:

Biznes: Ocena szans sukcesu nowych produktów
Ochrona zdrowia: Tworzenie spersonalizowanych planów leczenia

W tym filmie omówimy:

Narzędzia i techniki podejmowania decyzji opartych na danych
Metody skutecznego rozwiązywania złożonych problemów
Podejścia systematyzujące proces decyzyjny

Stosowanie ram decyzyjnych

Scenariusz:

Oferta A: wyższe wynagrodzenie, wymaga przeprowadzki
Oferta B: niższe wynagrodzenie, lepsza równowaga praca–życie

Wyzwanie decyzyjne:

Intuicja kontra systematyczna ocena
Analiza zalet i wad

Drzewa decyzyjne

Strukturalne podejście decyzyjne w formie drzewa

Zastosowanie do różnorodnych problemów
Możliwość uwzględnienia prawdopodobieństw i niepewności
Wizualna reprezentacja procesu decyzyjnego

Wartość oczekiwana

Wartość oczekiwana: Oblicza średni wynik z uwzględnieniem prawdopodobieństw
Przykład: Inwestycja w startup
- Sukces: znaczne zyski
- Niepowodzenie: strata finansowa
- Wartość oczekiwana pokazuje ogólną opłacalność inwestycji
Znaczenie w drzewach decyzyjnych:
- Umożliwia podejmowanie świadomych, optymalnych decyzji

Teoria gier

Analizuje interakcje strategiczne
Wyniki zależą od decyzji wielu uczestników
Stosowana w ekonomii, polityce, biologii

Pomaga zrozumieć, jak jednostki decydują w sytuacjach konkurencyjnych

Testy A/B

Eksperymentalne porównanie wyników między grupami
Losowe przypisanie uczestników do różnych warunków
Powszechnie stosowane w marketingu, web designie, tworzeniu produktów

Służą do sprawdzenia, który wybór ma większe szanse powodzenia

Czas na ćwiczenia!

Odczarowanie nauki o decyzjach

Preparing Video For Download...