Close

Transformeer teamwerk met Confluence. Ontdek waarom Confluence de hub voor contentsamenwerking is voor alle teams. Probeer het gratis

Wat is een beslissingsboom en hoe maak je er een aan?

Onderwerpen zoeken

Goede beslissingen nemen is moeilijk, vooral als je meerdere opties en onzekere resultaten hebt. Beslissingsbomen geven je een duidelijke manier om keuzes en de mogelijke gevolgen ervan in kaart te brengen, zodat je met vertrouwen slimmere beslissingen kunt nemen.

In dit artikel bespreken we wat beslissingsbomen zijn, hoe ze werken en hoe je je eigen beslissingsbomen kunt aanmaken. Of je nu gegevens analyseert of gewoon een complexe zakelijke beslissing probeert te nemen, beslissingsbomen kunnen je geheime wapen zijn om onzekerheid te doorbreken.

Wat is een beslissingsboom?

Een beslissingsboom is een diagram in de vorm van een omgekeerde boom dat de verschillende keuzes en mogelijke uitkomsten van een beslissing laat zien. Deze is in wezen een leidraad voor besluitvorming, waarbij elke vertakking een keuze vertegenwoordigt die je moet maken.

Elke beslissingsboom bestaat uit drie hoofdonderdelen:

  • Knooppunten: dit zijn punten waarop beslissingen worden genomen of resultaten worden getoond.
  • Vertakkingen: deze verbinden knooppunten en vertegenwoordigen de beschikbare keuzes of resultaten.
  • Bladeren: dit zijn de eindresultaten aan het einde van elk pad.

Met deze eenvoudige structuur zijn complexe beslissingen gemakkelijker te begrijpen en te communiceren. In tegenstelling tot ingewikkelde algoritmen of compacte spreadsheets, tonen beslissingsbomen je denkproces op een manier die bijna iedereen kan volgen.

Waar wordt een beslissingsboom voor gebruikt?

Beslissingsbomen zijn niet alleen theoretische hulpmiddelen; ze hebben praktische toepassingen op vele gebieden, waaronder:

  • Classificatie: beslissingsbomen categoriseren gegevens in verschillende groepen. Een e-mailservice kan bijvoorbeeld een beslissingsboom gebruiken om berichten te sorteren in 'spam' of 'geen spam' op basis van specifieke kenmerken.
  • Regressie: beslissingsbomen kunnen continue waarden voorspellen, zoals inschatten hoeveel een klant zou kunnen uitgeven op basis van zijn browsegeschiedenis.
  • Analyse van zakelijke beslissingen: bedrijven gebruiken beslissingsbomen om opties te evalueren bij het lanceren van nieuwe producten, het betreden van nieuwe markten of het nemen van investeringsbeslissingen.

Je zult zien dat beslissingsbomen worden gebruikt voor klantsegmentatie (om te bepalen welke klanten waarschijnlijk reageren op specifieke aanbiedingen), medische diagnoses (waarmee artsen aandoeningen uit kunnen sluiten op basis van symptomen) en goedkeuringen van leningen (om te beslissen hoe waarschijnlijk het is dat een aanvrager zijn lening terugbetaalt).

Wanneer multifunctionele teams voor complexe beslissingen staan, bieden beslissingsbomen een gemeenschappelijke taal die iedereen kan begrijpen.

Hoe beslissingsbomen werken

Beslissingsbomen splitsen complexe beslissingen op in een reeks eenvoudigere keuzes. Het proces begint met een enkele vraag op het bovenste knooppunt en vertakt zich vervolgens op basis van mogelijke antwoorden.

Bij elk knooppunt stelt de boom een vraag over een specifiek kenmerk van je gegevens. Bijvoorbeeld: 'Is de klant ouder dan 30 jaar?' of 'Heeft deze persoon het afgelopen jaar een betaling gemist?' De antwoorden bepalen welke vertakking je moet volgen.

De wiskundige formule achter dit proces omvat concepten als:

  • Splitsen: gegevens verdelen in subsets op basis van functiewaarden
  • Onzuiverheidsmetingen: berekenen hoe gemengd de gegevens op elk knooppunt zijn
  • Beslissingspaden: de volgorde van beslissingen die tot een bepaald resultaat leidt

Het doel is om splitsingen aan te maken die de gegevens het meest effectief in betekenisvolle groepen verdelen. Goede beslissingsbomen maken al vroeg de meest informatieve splitsingen, waarbij de gegevens bij elke beslissing zo netjes mogelijk worden gescheiden.

Typen beslissingsbomen

Beslissingsbomen zijn er in verschillende soorten, elk geschikt voor specifieke doeleinden:

  • Classificatiebomen: deze modellen voorspellen categorieën of klassen, zoals of een transactie frauduleus of legitiem is.
  • Regressiebomen: deze voorspellen continue numerieke waarden, zoals de huizenprijs of de bloeddruk van een patiënt.

Sommige beslissingsbomen gebruiken binaire splitsingen (ja-/nee-vragen), terwijl andere multiway-splitsingen gebruiken (vragen met meerdere mogelijke antwoorden). Populaire modellen zijn onder meer CART (classificatie- en regressiebomen, Classification and Regression Trees), die binaire splitsingen gebruikt om eenvoudige maar krachtige bomen te bouwen.

Het type beslissingsboom dat je kiest, hangt af van je specifieke behoeften en het soort gegevens waarmee je werkt. Strategische planning heeft vaak baat bij meerdere boomtypen om verschillende aspecten van een zakelijke beslissing te analyseren.

Voor- en nadelen van beslissingsbomen

Zoals elke tool hebben beslissingsbomen hun sterke punten en beperkingen.

De voordelen zijn onder andere:

  • Interpreteerbaarheid: iedereen kan de logica volgen. Je hebt geen opleiding in statistiek nodig.
  • Minimale gegevensvoorbereiding: ze werken met zowel numerieke als categorische gegevens zonder veel voorbewerking.
  • Veelzijdigheid: ze kunnen verschillende soorten problemen en gegevens aan.
  • Visuele duidelijkheid: de boomstructuur maakt complexe beslissingen gemakkelijker te begrijpen.
  • Verwerkt ontbrekende waarden: veel algoritmen kunnen onvolledige gegevens omzeilen.

Een aantal beperkingen zijn:

  • Overfitting: zonder de juiste beperkingen kunnen bomen te complex worden en slecht presteren met nieuwe gegevens.
  • Instabiliteit: kleine wijzigingen in gegevens kunnen soms leiden tot totaal verschillende bomen.
  • Voorkeur voor kenmerken met veel niveaus: bomen kunnen te veel belang hechten aan variabelen met verschillende categorieën.
  • Beperkte precisie voor bepaalde problemen: sommige complexe relaties kunnen niet goed worden vastgelegd in de boomstructuur.


Door deze compromissen te begrijpen, kun je beslissen hoe je beslissingsbomen wilt gebruiken en wanneer andere methoden misschien geschikter zijn. Bij effectieve besluitvorming moet je vaak weten welke tool bij welke situatie past.

Een beslissingsboom aanmaken

Het aanmaken van een effectieve beslissingsboom omvat vijf belangrijke stappen. Of je nu gespecialiseerde software gebruikt of er een met de hand tekent: door dit proces te volgen bouw je een beslissingsboom die je besluitvorming echt verbetert.

Het probleem en het doel definiëren

Bepaal welke beslissing je moet nemen. Probeer je het gedrag van klanten te voorspellen? Een probleem te diagnosticeren? Te kiezen tussen investeringsopties?

Wees specifiek over:

  • Welke vraag je probeert te beantwoorden
  • Wat je doelvariabele is (wat je probeert te voorspellen of te beslissen)
  • Welke inputs deze uitkomst kunnen beïnvloeden


Deze duidelijkheid zorgt ervoor dat je beslissingsboom het juiste probleem aanpakt. Tijdens brainstormsessies ontdekken teams vaak dat ze verschillende problemen aan het oplossen zijn. Met een beslissingsboom moet iedereen zich afstemmen op welke vraag er precies moet worden beantwoord.

Je gegevens verzamelen en voorbereiden

Voor goede beslissingen zijn goede gegevens nodig. Verzamel informatie die:

  • Relevant is voor je beslissing
  • Zo compleet mogelijk is
  • Nauwkeurig en up-to-date is

Schoon je gegevens op door ontbrekende waarden te verwerken, fouten te corrigeren en consistent te formatteren. Misschien moet je categorische variabelen (zoals kleuren of klanttypen) numeriek coderen. De kwaliteit van je beslissingsboom is direct gekoppeld aan de kwaliteit van je gegevens.

Veel teams gebruiken platforms voor kennisuitwisseling om deze informatie te verzamelen en te ordenen, vooral wanneer er input van meerdere afdelingen nodig is.

Het beste kenmerk kiezen om te splitsen

Hier komt de wetenschap om de hoek kijken. Je moet bepalen welke factor je gegevens het meest effectief in zinvolle groepen verdeelt.

Beslissingsboomalgoritmen gebruiken maatregelen zoals:

  • Gini-onzuiverheid: meet hoe vaak een willekeurig gekozen element verkeerd wordt gelabeld
  • Informatiewinst: berekent hoeveel onzekerheid wordt verminderd door een bepaald kenmerk op te splitsen
  • Chi-kwadraattest: bepaalt of er een significant verband is tussen categorische variabelen

Het doel is om de splitsing te vinden die de duidelijkste scheiding tussen de uitkomsten aanmaakt. Met tools zoals het DACI-framework kunnen teams evalueren welke factoren van invloed moeten zijn op belangrijke beslissingen.

De gegevensset opsplitsen

Als je eenmaal het beste kenmerk hebt geïdentificeerd, verdeel je gegevens op basis van de waarden van die functie. Elke splitsing zou je dichter bij een duidelijke beslissing moeten brengen.

Laten we eens kijken naar een voorbeeld van een beslissingsboom: als je beslist welke projecten je prioriteit wilt geven en je hebt vastgesteld dat de impact op het bedrijf de belangrijkste factor is, kun je projecten opsplitsen in groepen op basis van impactniveaus:

  • Hoge impact (strategische doelen)
  • Gemiddelde impact (operationele verbeteringen)
  • Weinig impact (functies die fijn zijn om te hebben)


Elke vertakking zou je dichter bij een beslissing over de prioritering van projecten moeten brengen. Met effectieve procesmapping kan gevisualiseerd worden hoe deze splitsingen voor verschillende wegen naar beslissingen zorgen.

Het proces herhalen

Ga door met het splitsen van elke vertakking met behulp van de best beschikbare kenmerken voor die subset van gegevens. Blijf doorgaan totdat je een stopvoorwaarde hebt bereikt, zoals:

  • Maximale boomdiepte bereikt
  • Alle voorbeelden in een knooppunt behoren tot dezelfde klasse
  • Verder splitsen zou de resultaten niet significant verbeteren
  • Minimumaantal voorbeelden per blad is bereikt

Onthoud dat hoe dieper je boom is, hoe complexer en mogelijk overfit hij wordt. Balanceer details met veralgemeenbaarheid voor de beste resultaten.

Best practices voor het gebruik van beslissingsbomen

Volg deze bewezen praktijken om het meeste uit je beslissingsboommaker te halen:

  • Snoeien voor prestaties: net zoals tuinders bomen snoeien voor een betere groei, 'snoeien' datawetenschappers beslissingsbomen door 'takken' te verwijderen die de voorspellingen niet significant verbeteren. Dit vermindert overfitting en maakt het model betrouwbaarder op basis van nieuwe gegevens.
  • Ontbrekende waarden op de juiste manier behandelen: in plaats van gegevens met ontbrekende waarden weg te gooien, kun je strategieën gebruiken zoals surrogaatsplitsingen (met gecorreleerde variabelen als vervanging) of ontbrekende waarden langs beide paden sturen en het gemiddelde nemen van de resultaten.
  • Klassenverdelingen balanceren: als je zeldzame gebeurtenissen voorspelt, zorg er dan voor dat je boom niet elke keer de meest voorkomende uitkomst voorspelt. Technieken zoals het oversamplen van minderheidsklassen of het gebruik van gewogen statistieken kunnen helpen.
  • Valideren met nieuwe gegevens: test je beslissingsboom altijd op gegevens die nog niet eerder zijn gezien om er zeker van te zijn dat deze goed generaliseert.

Deze praktijken helpen ervoor te zorgen dat je beslissingsbomen echt inzicht geven in plaats van alleen je trainingsgegevens te onthouden. Sterke tools voor projectsamenwerking kunnen teams helpen om deze praktijken consequent te implementeren.

Effectieve beslissingsbomen aanmaken met Confluence

Visuele tools kunnen de manier waarop je beslissingsbomen bouwt en deelt aanzienlijk verbeteren. Met Confluence-whiteboards kun je eenvoudig beslissingsbomen aanmaken, verfijnen en eraan samenwerken.

Met online whiteboards in Confluence kun je:

  • Teken beslissingsbomen die iedereen kan zien en begrijpen
  • Werk in realtime samen terwijl teams beslissingspunten verfijnen
  • Voeg context en ondersteunende documentatie direct naast je boom toe
  • Deel je beslissingslogica met belanghebbenden in de hele organisatie

Deze aanpak zorgt ervoor dat je beslissingsbomen niet alleen theoretische oefeningen zijn, maar ook praktische tools zijn die tot betere resultaten leiden. Het visuele karakter van beslissingsbomen maakt ze ideaal voor teamsamenwerking, zodat iedereen complexe beslissingen in één oogopslag kan begrijpen.

Klaar om betere beslissingsbomen te bouwen die tot slimmere keuzes leiden? Gebruik de gratis sjabloon voor de beslissingsboom

Misschien vind je dit ook leuk

Sjabloon voor strategische planning

Bepaal je bedrijfsstrategie en presenteer deze aan het uitvoerend team en de raad van bestuur.

OKR-sjabloon

Gebruik deze doeltreffende sjabloon om meetbare, ambitieuze mijlpalen te stellen.

Maak snellere contentsamenwerking voor elk team mogelijk met Confluence

Hierna
Samenwerken aan projecten