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Universidad de Montemorelos

Facultad de Ciencias Empresariales y Jurídicas

ENSAYO ARBOL DE DECISIONES

Trabajo presentado en cumplimiento parcial de la clase Análisis de Decisiones

Por: Robert Trujillo Mancilla Septiembre 2018

Conforme aumenta la complejidad del ser vivo, aumenta también la complejidad de sus decisiones y la forma en que éstas se toman. Así, pasamos de una toma de decisiones guiada instintivamente, a procesos de toma de decisiones que deben estar guiados por un pensamiento racional en el ser humano. Durante las actividades de Gerencia y administración a menudo se presentan diversos problemas o se plantean nuevos objetivos que requerirán de la toma de decisiones, estas decisiones en algunos momentos serás trascendentales para el éxito de la empresa por lo que la elección equivocada podrá perjudicar en gran magnitud a la empresa. La toma de decisiones equivale a la implantación de estrategias a seguir para lograr un objetivo, es así que requerirán de la elección adecuada de estrategias y medidas dentro de la empresa, básicamente es una resolución de problemas, y como tal, se debe buscar la mejor alternativa, aplicar un diagnóstico adecuado y realizar una búsqueda minuciosa, para elegir la mejor alternativa basados en un proceso de ramificación. Este proceso de ramificación es el árbol de decisiones que permite estimar alternativas ante la solución de problemas, es allí donde la Técnica del Árbol de Decisiones se hará importante dentro de la Gerencia financiera. Un árbol de decisión es una forma gráfica y analítica de representar todos los eventos (sucesos) que pueden surgir a partir de unadecisión asumida en cierto momento. Nos ayudan a tomar la decisión “más acertada”, desde un punto de vista probabilístico, ante un abanico de posibles decisiones. Permite desplegar visualmente un problema y organizar el trabajo de cálculos que deben realizarse. El árbol de decisión representa en forma secuencial condiciones y acciones; muestra qué condiciones se consideran en primer lugar, en segundo lugar y así sucesivamente. Este método permitemostrar la relación que existe entre cada condición y el grupo de acciones permisibles asociado con ella. Un árbol de decisión sirve para modelar funciones discretas, en las que el objetivo es determinar el valor combinado de un conjunto de variables, y basándose en el valor de cada una de ellas, determinar la acción a ser tomada. Los árboles de decisión son normalmente construidos a partir de ladescripción de la narrativa de un problema.

USO DE ARBOLES DE DECISIONES

El desarrollo de árboles de decisión beneficiado analista en dos formas. Primero que todo, la necesidad de describir condiciones y acciones llevan a los analistas a identificar de manera formal las decisiones que actualmente deben tomarse. De esta forma, es difícil para ellos pasar por alto cualquier etapa del procesode decisión, sin importar que este dependa de variables cuantitativas o cualitativas. Los árboles también obligan a los analistas a considerar la consecuencia de las decisiones. Se ha demostrado que los árboles de decisión son eficaces cuando es necesario describir problemas con más de una dimensión o condición. También son útiles para identificar los requerimientos de datos críticos que rodeanal proceso de decisión, es decir, los árboles indican los conjuntos de datos que la gerencia requiere para formular decisiones o tomar acciones. El analista debe identificar y elaborar una lista de todos los datos utilizados en el proceso de decisión, aunque el árbol de decisión no muestra todo los datos. Si los árboles de decisión se construyen después de completar el análisis de flujo dedatos, entonces es posible que los datos críticos se encuentren definidos en el diccionario de datos (el cual describe los datos utilizados por el sistema y donde se emplean). Si únicamente se usan árboles de decisiones, entonces el analista debe tener la certeza de identificar con precisión cada dato necesario para tomar la decisión.

Referencias Bonsón P. Enrique; Escobar R. Tomás; Martín Z. Mª del Pilar. SISTEMAS DE INDUCCIÓN DE ÁRBOLES DE DECISIÓN: UTILIDAD EN EL ANÁLISIS DE CRISIS BANCARIAS (Online) Grupo de Inteligencia Artificial en Contabilidad y Administración de Empresas. Universidad de Huelva. Disponible en http://ciberconta.unizar.es/docencia/intelig Cardona H. Paola A.; “APLICACIÓN DE ÁRBOLES DE DECISIÓN EN MODELOS DE RIESGO CREDITICIO”. Revista Colombiana de Estadística Volumen 27 Nº2. Págs. 139 - 151. Bogotá Diciembre 2004. Domínguez H. Luis e. MINIMIZACIÓN DEL RIESGO CREDITICIO MEDIANTE LA EVALUACIÓN DE LA SOLICITUD DEL CLIENTE. La Paz, Febrero 2006. Gestiopolis.com. LA TÉCNICA DEL ÁRBOL PARA LA TOMA DE DECISIONES (Online), Argentina 2007, disponible en http://www.gestiopolis.com/administracionestrategia/estrategia/toma-dedecisiones-tecnica-del-arbol.htm