问题需要解决，因为它们变得可用。 但通常情况下，每个后续决策都取决于前一个决策，在这种情况下，将任务系统化并预测这些或那些行动的结果几步前进就显得尤为重要。 这将帮助您使用决策树的独特方法。
构建决策树的方法
像任何树一样，决策树由“分支”和“叶子”组成。 当然，绘图技巧在这里没有用处，因为决策树是决策过程的图形化系统化，反映了替代解决方案和环境条件，以及这些替代方案的任意组合的可能的风险和收益。 换句话说，它是自动数据分析的一种有效方法（当前和替代方法），其显着性在于它的可见性。
决策树的应用
决策树是一种流行的方法，应用于我们生活中最多样化的领域：
- 行政决策树在项目管理，管理以及分析所有可能的风险方面都是有效的;
- 决策树方法已成功用于控制行业产品的质量;
- 在医学中，决策树用于诊断疾病;
- 即使分析氨基酸结构（分子生物学），决策树方法也是适用的。
如何构建决策树？
1.通常，决策树从右到左定位，不包含循环元素（只能拆分新的叶子或分支）。
2.我们首先要在未来决策树的“主干”中显示问题的结构（右）。
3.分支机构是理论上可以在特定情况下采用的替代解决方案，以及采用这些替代解决方案的可能后果。 分支源自一个点（源数据），但是“增长”直到获得最终结果。 分支的数量并不表示树的质量。 在某些情况下（如果树太“分支”），建议您甚至使用二级分支的剪辑。
分支有两种形式：
- 连接方块的虚线 - 可能的解决方案;
- 实线连接可能的最终结果的圆圈。
4.节点是关键事件，连接节点的线是实施项目的工作。 方形节点是作出决定的地方。 圆形节点是结果的外观。 因为在做出决定时，我们不能影响结果的外观，所以我们需要计算它们出现的概率。
5.此外，在决策树中，您需要显示关于工作时间，成本以及作出每项决策的可能性的所有信息;
6.在树上显示所有决策和预期结果后，进行最有利可图的分析和选择。
最常见的树模型之一是三层模型，当最初的问题是第一层可能的解决方案时，
在制定决策树时，有必要认识到情况发展变化的数量必须是可观察的，并且有一定的时间限制。 此外，该方法的有效性取决于投入该方案的信息的质量。
一个重要的优点是决策树可以与需要对结果进行专家评估的阶段的专家方法相结合。 这增加了决策树分析的质量并有助于策略的正确选择。