13.3  软件决策分析常见问题及案例分析

　　软件的决策分析关系到项目未来的发展，以下将通过两个案例来对软件决策的具体过程进行讲解和分析。

13.3.1  决策树的使用方法

　　【案例】

　　某软件公司打算开发新一代的互联网产品，有两个项目经理都非常适合作为这个项目的负责人。于是公司决定让他们按照项目需求分别制订项目计划，然后通过决策分析的方式从中选择一人来负责此项目。

　　由于该项目是研发公司自有的产品，因此与其他项目的不同之处在于项目时间上没有过于苛刻的要求，公司唯一的期望就是在合理的成本下尽快实现该产品的所有功能，并确保产品的质量。

　　本次决策主要的决策准则就是项目成本，公司希望项目经理对项目成本的可能性也进行估算，并且采用决策树模拟的方式进行评估。

　　【分析】

　　决策树（Decision Tree）一般都是自上而下来生成的。每个事件都可能引出两个或多个事件，并导致不同的结果，把这种决策分支画成图形就像树一样，故称为决策树。决策树是对候选方案进行选择的一条简捷的途径，它不仅可以帮助人们理解问题，还可以帮助人们解决问题。

　　决策树分析法是应用最广的归纳推理算法之一，它是一种逼近离散值目标函数的方法。

　　决策树分析法的优点如下：

　　● 可以生成用于理解的规则

　　● 计算量相对来说不是很大

　　● 可以处理连续和离散属性字段

　　● 决策树可以清晰地显示哪些字段比较重要

　　决策树分析法的缺点如下：

　　● 对连续性的字段比较难预测

　　● 当类别太多时，错误可能会增加得比较快

　　● 一般只是根据一个属性来分类

　　● 对全局性判断不足

　　如图13-6所示，项目经理小李制订的项目计划中有60%可能会花费80万元，30%的可能会花费85万元，最坏情况发生的概率大约是10%，这种情况下项目可能花费100万元。项目经理小璞制订的项目计划中有70%的情况会花费85万元，30%的情况会花费90万元。

　　根据决策树的分析方法，两个项目经理项目成本的期望值如下：

　　小李制订的项目计划成本期望值=80×60%+85×30%+100×10%=48+25.5+10=83.5万元

　　小璞制订的项目计划成本期望值=85×70%+90×30%=59.5+27=86.5万元

　　依据决策准则的规定，项目花费最少的获胜，因此项目经理小李获得了此项目。

图13-6  决策树分析案例