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Árboles de decisión Yesith valencia Ing. Sistemas, MsC(e) [email protected]

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En esta diapositiva se describe el proceso de toma de decisiones y la herramienta: árboles de decisión

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Page 1: ArbolesDecision

Árboles de decisión Yesith valencia

Ing. Sistemas, MsC(e)

[email protected]

Page 2: ArbolesDecision

Herramienta

• Es cualquier dispositivo que ayuda a ejecutar una tarea específica:

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 2

Page 3: ArbolesDecision

Herramienta

• Es cualquier dispositivo que ayuda a ejecutar una tarea específica:

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 3

https://www.google.com.co/search?q=herramienta&hl=es-419&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ei=t0JgUYOcMvS84AO684GABQ&ved=0CAcQ_AUoAQ&biw=1366&bih=643#hl=es-419&tbm=isch&sa=1&q=cuchara&oq=cuchara&gs_l=img.3..0l10.76102.76912.0.77024.7.7.0.0.0.0.204.641.3j2j1.6.0...0.0...1c.1.8.img.jSkRW0Nt9CA&bav=on.2,or.r_cp.r_qf.&bvm=bv.44770516,d.dmg&fp=c281a58e54ba2510&biw=1366&bih=643

Page 4: ArbolesDecision

•“La indecisión es un veneno lento, nada produce, en cambio, puede convertirse en hábito; más vale fracasar por haber tomado una decisión errónea, que por no haber tomado ninguna”

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 4

Page 5: ArbolesDecision

Decisión

• “La decisión consiste en el proceso deliberado (y deliberativo) que lleva a la selección de una acción (acto, curso de acción) determinado entre un conjunto de acciones alternativas. La decisión es un proceso previo a la acción”. Pedro Pavesi, “La Decisión”

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 5 http://www.moonmentum.com/blog/wp-content/uploads/2010/05/Rojo-o-Azul.jpg

Page 6: ArbolesDecision

Imagen tomada de: http://www.clubseis.com.ar/wp-content/uploads/2011/11/decisiones.jpg

Decisión

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 6

Page 7: ArbolesDecision

Decisión

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 7 http://smartup1.files.wordpress.com/2011/10/decisiones.jpg

Page 8: ArbolesDecision

Tipo de

Decisión

Naturaleza de la decisión

Operacional Administrativa Estratégica

Estructurada Cuentas por cobrar,

Ordenes de entrada

Análisis de Presupuesto

Pronóstico a corto plazo

Reportes de personal

Análisis Hacer ó Comprar

Administración financiera,

Investigación,

Ubicación de almacenes,

Sistemas de distribución

Semi

Estructurada

Producción,

Agendamiento,

Control de inventario

Evaluación de crédito,

Preparación de presupuesto,

Distribución de la planta,

Programación de proyectos

Construir una nueva planta,

Fusiones y adquisiciones,

Planeación de nuevos productos,

Compensación de la planificación,

Planeación del aseguramiento de la

calidad

No

Estructurada

Seleccionar la portada de

una revista,

Comprar un software,

Aprobar préstamos

Negociación,

Reclutamiento y ejecución,

Comprar hardware

Planeación del desarrollo y la

investigación,

Desarrollo de nuevas tecnologías,

Planeación de la responsabilidad

social

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 8

Page 9: ArbolesDecision

Proceso de decisión

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 9

Page 10: ArbolesDecision

Toma de decisiones

Etapa de inteligencia

• Identificar y definir los objetivos organizacionales

• Identificar y clasificar el problema

• Adquirir conocimiento acorde con el ambiente

Etapa de diseño

Las tres etapas en el proceso de tomas de decisiones, según el modelo propuesto por Newell & Simon en 1972, son:

Diseñar soluciones al problema

Formular un modelo

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 10

Page 11: ArbolesDecision

Toma de decisiones

Etapa de elección

• Seleccionar de acuerdo a un criterio definido, una acción particular.

• Probar el modelo seleccionado

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 11

Page 12: ArbolesDecision

Fase de Inteligencia

Fase de Diseño

Fase de Elección

Inicio

Validación del modelo

Verificación y Pruebas de la Solución

Propuesta

Realidad Satisfactoria ?

No

Implementar La Solución

Si

Fin

Etapas en el proceso de toma de decisiones

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 12

Page 13: ArbolesDecision

Árboles de Decisión (AD)

• Es una herramienta para documentar procedimientos y decisiones

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 13

http://1.bp.blogspot.com/_xI_Tf5DS6aI/SlH_LY1414I/AAAAAAAAAA8/22MQIVRdW7E/S660/arbol_caido.jpg

Page 14: ArbolesDecision

Árboles de Decisión (AD)

• Las ramas que nacen de un nodo de decisión representan las alternativas.

• Habrá tantas ramas como alternativas haya.

• De cada nodo de decisión deben salir como mínimo dos ramas.

• Pueden existir varios nodos de decisión consecutivos.

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 14

Page 15: ArbolesDecision

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• Se desarrolla de izquierda a derecha indicando en forma secuencial todos los momentos de decisión y los momentos de acontecimiento de un evento aleatorio.

• A cada nodo, tanto de decisión como aleatorio, debe llegar una sola rama.

• De cada nodo, tanto de decisión como aleatorio, deben salir como mínimo dos ramas.

Construcción del árbol

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI

Page 16: ArbolesDecision

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• Existe una empresa que está por construir una planta de producción para los próximos 10 años.

• La opción es construir una planta grande para enfrentar una demanda sostenidamente alta o una planta pequeña y a los dos años ampliarla si la demanda fuese alta.

• Si al inicio la demanda es baja seguirá así en el futuro. Pero puede ser alta en los primeros dos años y luego reducirse por efecto de la competencia.

• La planta grande demanda más inversión inicial y posee más costos de mantenimiento que la pequeña.

Ejemplo

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI

Page 17: ArbolesDecision

17

Planta

grande

Planta

pequeña

Ventas sostenidamente altas

Venta inicial

alta

Ampliar

No

ampliar

Vtas. bajas

Venta inicial

baja

Vtas. altas

Vtas. altas

Vtas. bajas

Ventas sostenidamente bajas

Ventas iniciales altas y luego bajas

R1

R8

R2

R3

R4

R5

R6

R7

Ejemplo

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI

Page 18: ArbolesDecision

Varias formas de decir lo mismo

• Mayor que 10 mil, mayor o igual que 5 mil pero menor o igual que 10 mil, y menos de 5mil

• No menos de 10 mil, no más de 10 mil pero por lo menos de 5 mil, y no más 5 mil

Tener formas diferentes de decir la mismo cosa puede crear dificultades de comunicación

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 18

Page 19: ArbolesDecision

Características de los AD

• Es un diagrama que representa en forma secuencial condiciones y acciones; muestra el orden de las condiciones

• Se muestra la relación entre la condición y las acciones asociadas a ella.

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 19

Page 20: ArbolesDecision

Ejemplo

Volumen de pedido

Condición Acción (Descuento) más de 10 mil 30 %

de 5 mil a 10 mil 20 % Menos de 5 mil 0%

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 20

• Mayor que 10 mil, mayor o igual que 5 mil pero menor o igual que 10 mil, y menos de 5mil

• No menos de 10 mil, no más de 10 mil pero por lo menos de 5 mil, y no más 5 mil

Page 21: ArbolesDecision

Ejemplo

Volumen de pedido

Condición Acción (Descuento) más de 10 mil 30 %

de 5 mil a 10 mil 20 % Menos de 5 mil 0%

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 21

Page 22: ArbolesDecision

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 22

Ejemplo

• Datos explícitos: valor y fecha de pago, y porcentaje de descuento

• Datos implícitos: detalle de la factura, datos del proveedor

Page 23: ArbolesDecision

Ejemplo: transacciones

• Agregue aquí la primera viñeta

• Agregue aquí la segunda viñeta

• Agregue aquí la tercera viñeta

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 23 http://www.monografias.com/trabajos14/basededatos/Image523.gif

Page 25: ArbolesDecision

Ejercicio: Autorizar el pago de una factura

La factura recibida puede o no tener la firma, en caso de no tenerla, puede ocurrir que se reciba o no se reciba la mercancía, en este último caso se rechaza el pago. Si se ha recibido la mercancía el pedido podrá estar preparado para la compra, pero si no lo está, se rechaza el pago; de lo contrario puede ocurrir que el monto de la factura sea correcto, de ser así se autoriza el pago, de lo contrario se rechaza el pago.

Cuando la factura está firmada, el pedido podrá estar preparado para la compra, pero si no lo está puede ocurrir que exista autorización para la compra, pero si no existe, se rechaza el pago, de lo contrario, si el moto de la factura es correcto se autoriza el pago, de lo contrario, se rechaza el pago; Si el pedido está preparado para la compra y el monto de la factura es correcto, se autoriza el pago, de lo contrario se rechaza

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 25

Page 26: ArbolesDecision

Bibliografía

• Teoría de decisiones, Jaime Alberto Sánchez V, Facultad de administración, Politécnico Colombiano

• Árboles de decisión, Otra herramienta del modelo general, Hebe Alicia Cadaval

• Análisis y diseño de sistemas de información, James A. Senn, 2th edición

Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 26