Данная статья представляет собой обзор метода дерево решений и его применение в сфере управленческой деятельностей. Метод дерево решений является мощным инструментом машинного обучения, который может быть эффективно использован для принятия управленческих решений, прогнозирования результатов бизнес-процессов, выявления ключевых факторов успеха и оптимизации стратегических процессов, а также снижению таких личностных факторов, как психологические барьеры руководителя. В статье рассматриваются основные принципы работы метода, его применение в управленческом анализе, а также способы улучшения качества моделей деревьев решений. Автор, используя общенаучные и специальные методы, приводит пример простой, но эффективной системы использования метода дерево решений в различных сферах управления, что делает эту статью полезным ресурсом для менеджеров и аналитиков, заинтересованных в применении современных методов анализа данных для улучшения управленческих решений. В заключении сделаны выводы о целесообразности использования метода дерева решений, на основе которого может быть создана масштабируемая система принятия управленческих решений с применением универсального несложного алгоритма обучения технологий искусственного интеллекта и внедренная в стратегическое управление компанией.
This article is an overview of the decision tree method and its application in the field of management activities. The decision tree method is a powerful machine learning tool that can be effectively used for making managerial decisions, predicting the results of business processes, identifying key success factors and optimizing strategic processes, as well as reducing personal factors such as the manager’s psychological barriers. The article discusses the basic principles of the method, its application in management analysis, as well as ways to improve the quality of decision tree models. The author, using general scientific and special methods, provides an example of a simple but effective system for using the decision tree method in various areas of management, which makes this article a useful resource for managers and analysts interested in applying modern data analysis methods to improve managerial decisions. In conclusion, findings are drawn about the advisability of using the decision tree method, on the basis of which a scalable management decision-making system can be created using a universal, simple learning algorithm for artificial intelligence technologies and can be implemented in the company’s strategic management.