人有所不为，然后才能有所作为。
-孟子

1.为什么用决策树分析？

当项目需要做出决策、选择解决方案或确定是否存在风险时，决策树（decisionmakingtree）提供了一种形象化的、基于数据分析和论证的科学方法，这种方法通过严密地逻辑推导和逐级逼近地数据计算，从决策点开始，按照所分析问题的各种发展的可能性不断产生分枝，并确定每个分支发生的可能性大小以及发生后导致的货币价值多少，计算出各分枝的损益期望值，然后根据期望值中最大者（如求极小，则为最小者）作为选择的依据，从而为确定项目、选择方案或分析风险做出理性而科学的决策。

2.决策树分析的作用是什么？
决策树分析清楚地显示了项目中所有可选行动计划、行动计划之间的关系、行动计划的后果、后果的可能性和每个计划的损益预期；
使复杂的决策问题简单、清晰、合理；
用数据说话，形成科学的决策，避免经验和想象力造成的错误。

3.怎么用？
（1）决策树包含决策点，通常用正方形或正方形表示，决策者必须做出选择；机会点，用圆圈表示，通常表示机会存在。首先画一个框架作为起点，称为决策点；
(2)从决策点向右引出几条支线(树枝线)，每条支线代表一个方案，称为方案枝；
(3)在每个方案枝的末端画一个圆圈，称为状态点；
(4)估计每个方案的概率，并在该方案的分支上注明，称为概率枝；
（5)估计每个方案发生后产生的损益值,收益用正值表示,损失用负值表示；
(6)计算每个方案的期望价值和期望价值=损益值x
(7)如果问题只需要一级决策，在概率枝末端画△表示终点，并写下每个自然状态的损益值； (8)如果是多级决策，则使用决策点□代替终点△重复上述步骤，继续绘制决策树，如图1所示。(9)计算决策期望，决策期望=所有由此产生的决策方案的预期价值之和；
(10)根据决策期望做出决策。


图1决策树
4．举例：
承包商向项目投标，计划采取两种策略：一是投标高标，中标机会为0.二、不中标的机会为0.8.另一种是低标，中标和不中标的机会是0.5.如果投标失败，投标准备费将损失5万元。根据下表数据，用决策树做决定。