의사결정의 구성요소, 의사결정나무를 포함하여 의사결정의 계량적 방법에 대해 설명하시오.

소개

"의사결정의 구성요소, 의사결정나무를 포함하여 의사결정의 계량적 방법에 대해 설명하시오."에 대한 내용입니다.

목차

I.서론
II.본론
III.결론
IV.참고문헌

본문내용

자료 분석 방법으로 널리 쓰이는 데이터마이닝 기법의 하나인 의사결정나무이다. Berry and Linoff(2004)에 의하면, 데이터마이닝은 기업이 소비자 연구를 하기 위한 주요한 방법으로 기존 자료를 통해서 소비자들의 요구사항이나 선호 및 소비 성향 등을 파악하는 방법으로 쓰인다고 하였다. Tirenni etal.(2007)에 의하면, 의사결정나무 모델은 비연속적인 자료를 처리하는 능력이 뛰어나며, 이러한 자료를 처리하는 데 있어 상당한 유연성을 보인다고 하였으며, 또한 의사결정나무는 유용한 규칙을 찾는 데 있어 도움이 되며, 대상의 특성에 따른 분류를 하는 데에도 매우 유용하다. 따라서 마케팅과 생산관리 뿐만 아니라 의학 연구 등에서 자료의 분류 목적으로 의사결정나무가 매우 광범위하게 쓰이고 있다.

참고자료

· 맹준철(2011), 시간-비용 상관관계를 고려한 최적화 공정관리 의사결정 모델 개발, 고려대학교 석사논문
· 정가혜(2010), 의사결정나무를 이용한 공급사슬의 물류 효율성에 영향을 미치는 무형자산요인 분석, 서강대학교 석사논문