• 作出决定并不总是容易的,特别是在我们谈论商业部门时。 为了协助统计和概率专家以及企业家和管理人员,软件提供了一种直观的应用程序,用于创建决策树,同时不忽略成本效益、公用事业价值和风险。

    决策树分析器的开发者希望创建一个任何人都可以使用的工具和愉快的用户体验,因此,他们构建了一个具有直观向导等图形界面的应用程序,引导您通过创建自己的决策树所需的所有步骤. 此外,如果你被卡住,一个视频教程和广泛的文档肯定可以帮助你。

    启动时,请选择如何开始新项目。 可以从设定标准开始考虑,直接启动决策树,或使用机器学习来确定他人如何根据数据源作出决定.

    如果你好奇的话,你应该从玩弄新的决策树开始,看看应用程序能做什么。 决策树可以由决策节点,机会节点或马尔可夫模型来启动. 从节点开始直接带您到编辑器,在那里您可以开始设计您认为合适的决定树. 右键单击菜单包含允许您在节点中编辑文本、转换、插入或删除节点的工具和选项,所有工具和选项只需几下即可。

    有趣的是分析决定标准。 此时,您可选择定期进行基于标准的分析或医疗成本效益分析。 例如,您可选择将收入最大化或成本最小化作为适用的两项标准。 第二项分析是专门为保健部门设计的,侧重于效果或成本,以帮助你作出最佳决定。

    决策树可以轻松地导出为图表图像,也可以直接导出为Excel或PDF格式,这样可以轻松地与他人分享.

    软件可以帮助您创建小或大的决策树,并提供您为决策进行透彻分析所需的工具. 医科学生会很高兴发现他们也能创造马尔可夫链条,

    在Software中还有更多可以发现的,因为它还可以进行还款建模,Cohort模拟,灵敏度分析,概率分布和蒙特卡洛模拟. 换句话说,软件是右手握有强大的工具.

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  • निर्णय लेना हमेशा आसान नहीं है, खासकर अगर हम व्यावसायिक क्षेत्र के बारे में बात कर रहे हैं। सांख्यिकी और संभावना विशेषज्ञों, साथ ही उद्यमियों और प्रबंधकों की सहायता करने के उद्देश्य से, सॉफ्टवेयर लागत प्रभावीता, उपयोगिता मूल्य और जोखिम की उपेक्षा किए बिना निर्णय पेड़ बनाने के लिए एक सहज अनुप्रयोग प्रदान करता है।

    डिसिजन ट्री एनालाइज़र के डेवलपर्स एक ऐसा उपकरण बनाना चाहते थे जिसका उपयोग किसी और सुखद उपयोगकर्ता अनुभव द्वारा किया जा सकता है और इसलिए, उन्होंने एक सहज ज्ञान युक्त विज़ार्ड जैसी जीयूआई के साथ एक आवेदन बनाया जो आपको अपने स्वयं के निर्णय पेड़ बनाने के लिए आवश्यक सभी चरणों के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। इसके अलावा, यदि आप अटक गए हैं, तो एक वीडियो ट्यूटोरियल और व्यापक प्रलेखन निश्चित रूप से आपकी मदद कर सकता है।

    लॉन्च पर, आपको यह चुनने के लिए प्रेरित किया गया है कि आपकी नई परियोजना कैसे शुरू की जाए। आप यह निर्धारित करने के लिए कि दूसरों ने डेटा स्रोत के आधार पर निर्णय कैसे किया है, निर्णय पेड़ को सीधे शुरू करने या मशीन लर्निंग का उपयोग करने के मानदंडों को निर्धारित करके शुरू कर सकते हैं।

    यदि आप उत्सुक हैं, तो आपको शायद एक नए निर्णय पेड़ के साथ खेलकर शुरू करना चाहिए ताकि यह देखने के लिए कि आवेदन क्या कर सकता है। एक निर्णय पेड़ निर्णय नोड, एक मौका नोड या मार्कोव मॉडल के साथ शुरू किया जा सकता है। एक नोड के साथ शुरू होने से आपको सीधे संपादक में ले जाता है, जहां आप निर्णय पेड़ को डिजाइन करना शुरू कर सकते हैं जैसा कि आप फिट देखते हैं। राइट-क्लिक मेनू में उपकरण और विकल्प शामिल हैं जो आपको केवल कुछ क्लिकों के साथ नोड्स में टेक्स्ट को संपादित करने, परिवर्तित करने, सम्मिलित करने या हटाने की अनुमति देते हैं।

    दिलचस्प हिस्सा निर्णय मानदंडों का विश्लेषण है। इस बिंदु पर, आप नियमित मापदंड आधारित विश्लेषण या स्वास्थ्य देखभाल में लागत प्रभावीता विश्लेषण का विकल्प चुन सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप राजस्व को अधिकतम करने या लागू करने के लिए दो मानदंडों के रूप में लागत को कम करने का विकल्प चुन सकते हैं। विशेष रूप से हेल्थकेयर क्षेत्र के लिए डिज़ाइन किया गया, दूसरा विश्लेषण आपको सर्वोत्तम निर्णय लेने में मदद करने के लिए प्रभावशीलता या लागत पर केंद्रित है।

    निर्णय पेड़ को आसानी से आरेख छवि के रूप में या सीधे एक्सेल या पीडीएफ प्रारूप में निर्यात किया जा सकता है ताकि आप आसानी से इसे दूसरों के साथ साझा कर सकें।

    सॉफ्टवेयर आपको छोटे या बड़े निर्णय पेड़ बनाने में मदद करता है और आपको निर्णय लेने के लिए गहन विश्लेषण करने के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान करता है। हेल्थकेयर छात्रों को यह पता लगाने में खुशी होगी कि वे मार्कोव श्रृंखला भी बना सकते हैं, साथ ही मार्कोव राज्यों में संलग्न पुरस्कार भी।

    सॉफ्टवेयर में खोज करने के लिए अधिक है, क्योंकि यह पेऑफ़ मॉडलिंग, कोहोर्ट सिमुलेशन, संवेदनशीलता विश्लेषण, संभावना वितरण और मोंटे कार्लो सिमुलेशन भी कर सकता है। दूसरे शब्दों में, सॉफ्टवेयर सही हाथों में एक शक्तिशाली उपकरण है।

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  • Taking decisions is not always easy, especially if we are talking about the business sector. Aiming to assist statistics and probability experts, as well as entrepreneurs and managers, the SpiceLogic Decision Tree Analyzer provides an intuitive application for creating decision trees, without neglecting cost-effectiveness, utility value and risks.

    The developers of the Decision Tree Analyzer wanted to create a tool that can be used by anyone and a pleasant user experience and, therefore, they built an application with an intuitive wizard-like GUI that guides you through all the steps needed to create your own decision tree. Moreover, if you get stuck, a video tutorial and extensive documentation can surely help you out.

    Upon launch, you are prompted to choose how to begin your new project. You can start by setting up the criteria to consider, starting the decision tree directly or using machine learning to determine how others made a decision based on a data source.

    If you are curious, then you should probably start by playing around with a new decision tree to see what the application can do. A decision tree can be started with a decision node, a chance node or a Markov model. Starting with a node takes you to the editor directly, where you can start designing the decision tree as you see fit. The right-click menu comprises tools and options that allow you to edit the text in a node, convert, insert or delete nodes, all with just a few clicks.

    The interesting part is the analysis of the decision criteria. At this point, you can opt for regular criteria-based analysis or a cost-effectiveness analysis in healthcare. For instance, you can choose to maximize revenue or minimize cost as two of the criteria to apply. Designed specifically for the healthcare sector, the second analysis focuses either on effectiveness or cost to help you make the best decisions.

    The decision tree can be exported with ease as a diagram image or directly to Excel or PDF format, so that you can easily share it with others.

    SpiceLogic Decision Tree Analyzer helps you create small or large decision trees and provides the tools you need to conduct a thorough analysis for making a decision. Healthcare students will be happy to find out that they can create Markov chains as well, with attached rewards to the Markov states.

    There is more to discover in SpiceLogic Decision Tree Analyzer, as it can also perform payoff modelling, Cohort simulations, sensitivity analysis, probability distributions and Monte Carlo simulations. In other words, SpiceLogic Decision Tree Analyzer is a powerful tool in the right hands.