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ArbolesDecision
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Herramienta
• Es cualquier dispositivo que ayuda a ejecutar una tarea específica:
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 2
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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
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•“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
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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
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Imagen tomada de: http://www.clubseis.com.ar/wp-content/uploads/2011/11/decisiones.jpg
Decisión
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 6
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Decisión
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 7 http://smartup1.files.wordpress.com/2011/10/decisiones.jpg
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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
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Proceso de decisión
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 9
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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
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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
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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
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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
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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
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15
• 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
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16
• 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
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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](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022081404/557bbfced8b42a1c1f8b4c72/html5/thumbnails/18.jpg)
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](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022081404/557bbfced8b42a1c1f8b4c72/html5/thumbnails/19.jpg)
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
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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
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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](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022081404/557bbfced8b42a1c1f8b4c72/html5/thumbnails/22.jpg)
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
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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 24: ArbolesDecision](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022081404/557bbfced8b42a1c1f8b4c72/html5/thumbnails/24.jpg)
Ejemplo: formas de aprendizaje
Yesith Valencia MsC (e), Docente UDI 24 http://www.effective-time-management-techniques.com/images/decision-tree.gif
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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](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022081404/557bbfced8b42a1c1f8b4c72/html5/thumbnails/26.jpg)
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