Árvores de decisão: Definição, tipos e exemplos

Você sabe como as empresas conseguem tantas variáveis em uma única decisão? Ou como elas identificam com precisão transações fraudulentas? As árvores de decisão são a resposta para tudo isso. Basicamente, as árvores de decisão dividem as decisões em partes mais observáveis e gerenciáveis, fornecendo a estrutura para análise de dados e insights sobre suas decisões.

O que é uma árvore de decisão?

Uma árvore de decisão é um diagrama usado como ferramenta de análise de dados para aprimorar o processo de tomada de decisão.

A razão para a analogia da estrutura de árvore é que os nós consistem em raízes, galhos e folhas, que representam a decisão ou problema inicial, diferentes opiniões ou testes e resultados e classificações finais, respectivamente.

As árvores de decisão são ferramentas simples e poderosas que segmentam decisões complexas em partes menores e gerenciáveis. Isso permite a visualização fácil da análise de dados usada para fazer previsões precisas, permitindo assim o planejamento estratégico em muitas áreas diversificadas.

Quando usar uma árvore de decisão

Não há um momento ou situação específica para usar uma árvore de decisão. É uma ferramenta simples que pode ajudá-lo a lidar com a maioria das situações, até mesmo problemas cotidianos. No entanto, algumas situações em que a árvore de decisão seria um procedimento de inferência apropriado incluem:

⏰Quando as explicações e a interpretabilidade dos resultados são a principal preocupação

⏰Ao usá-lo na tarefa de classificação (identificar e-mails de spam e transações fraudulentas)

⏰Ao fazer uma análise de regressão

⏰Ao preparar um modelo preditivo

⏰Ao descobrir relações não-lineares 

⏰Ao transformar insights em ações

Casos de uso de árvores de decisão

As árvores de decisão são ferramentas versáteis que podem ser usadas em vários domínios, como saúde, educação, finanças, marketing e recursos humanos. Aqui estão dois casos de uso comuns:

1. Previsão de rotatividade

As árvores de decisão no mundo dos negócios são usadas especialmente para oferecer produtos ou serviços baseados em assinatura. O evento de rotatividade ocupa seu lugar como nó inicial; em seguida, são criados ramos para listar os fatores que podem causar a rotatividade. 

Além disso, dados estatísticos como satisfação do cliente, comunicação da empresa com os clientes, taxa de compra do usuário e número de clientes regulares e abandonados são colocados nos ramos apropriados da sua árvore. Quando a árvore de decisão estiver completa, padrões de rotatividade surgirão. Então, são feitas sugestões para medidas de prevenção da rotatividade.

2. Diagnóstico médico

Na área da saúde, é possível diagnosticar pacientes simplesmente usando uma árvore de decisão. Você coloca a altura, peso, idade, histórico, sintomas, resultados de testes, etc., do paciente nos ramos para fazer isso. Em seguida, você faz previsões criando ramos de probabilidade. Por fim, você compara as probabilidades, determina sua decisão final e diagnostica o paciente.

Como criar uma árvore de decisão (passo a passo)

Criar uma árvore de decisão é um processo bastante simples. Você pode usar programas de tecnologia ou simplesmente desenhar com uma caneta no papel. Se assumirmos que você tem um objetivo de pesquisa específico ou problema e que seus dados já foram coletados, você pode criar uma árvore de decisão em três etapas.

1. Desenhando o nó inicial: Primeiro, selecione o atributo mais importante que afeta sua decisão, que será seu nó raiz. Comece a criar ramos com base no atributo do nó raiz e divida os dados que você preparou antes. Continue rotulando os ramos conforme você os cria.

2. Expanding nodes: Crie ramos que incluam diferentes decisões considerando os próximos passos dos ramos que você rotulou. Esses ramos representam probabilidades e resultados definitivos. Você deve desenhar dois deles de maneiras diferentes para facilitar a interpretação posterior.

3. Alcançando nós finais: Continue fazendo o passo dois até que não precise adicionar novos ramos. Então, cada um desses ramos terminará com um nó de resultado. Isso é necessário para facilitar a comparação entre os nós de resultado e realizar a avaliação.

Exemplos de árvores de decisão

Aqui estão dois casos de exemplo para lhe dar uma ideia de como criar nós em uma árvore de decisão típica. Embora os exemplos aqui sejam no campo da pesquisa de mercado, você pode pensar neles como um modelo de árvore de decisão e adaptá-los ao seu próprio campo de trabalho.

Exemplo #1

Uma empresa de jogos tem como objetivo lançar um novo tipo de jogo no mercado. No entanto, eles querem encontrar o público-alvo do jogo colocando os dados que coletam em nós em uma árvore de decisão para chegar a uma decisão final.

Nó raiz: Idade

Ramo 1: Menores de 18 anos

Nó interno: Preferência de plataforma de jogos

Ramo a: PC

Nó folha: Interesse em jogos de sandbox

Ramo b: Mobile

Nó folha: Interesse em jogos casuais

Ramo 2: Idade 18-30

Nó interno: Histórico de experiência em jogos

Ramo a: Jogos de role-play

Nó folha: Interesse em jogos de role-play online

Ramo b: Jogos de estratégia

Nó folha: Baixo interesse em geral

Exemplo #2

Uma empresa de roupas quer aprender sobre os hábitos de compra de seus clientes para fornecer um melhor atendimento.

Nó raiz: Frequência de compras

Ramo 1: Compradores frequentes

Nó interno: Tipos de produtos comprados

Ramo a: Camisetas

Nó folha: Aumento de preços, especialmente no verão

Ramo b: Calças jeans

Nó folha: Aumento de preços, especialmente no outono

Ramo 2: Compradores raros

Nó interno: Tipos de produtos comprados

Ramo a: Bolsas

Nó folha: Aumento de preços, especialmente na primavera

Ramo b: Casacos

Nó folha: Aumento de preços, especialmente no inverno

Prós e contras do uso da árvore de decisão

As árvores de decisão têm vantagens e desvantagens, como é o caso de qualquer ferramenta analítica. Saber quais são essas vantagens e desvantagens ajuda a decidir quando e como implementar efetivamente uma árvore de decisão em vários cenários.

Vantagens e desvantagens do uso de árvores de decisão

➕Simples e fácil de entender: As árvores de decisão não exigem expertise, portanto, são fáceis de usar ao tomar uma decisão.

➕Ser visual facilita a interpretação: Facilita a compreensão graças à sua visualidade ao compartilhar informações com outras pessoas.

➕Tipos de dados qualitativos ou quantitativos podem ser examinados: Examinar dois tipos de dados diferentes oferece uma oportunidade de análise mais abrangente.

➖Fazer mudanças leva a mudanças em massa: É sensível a variações de dados; tenha cuidado ao fazer mudanças significativas.

➖Pode haver viés na seleção de recursos: Certos ramos e recursos podem se tornar especialmente proeminentes, moldando inadvertidamente a tomada de decisão.

➖Se os dados forem de baixa qualidade, o esquema também será de baixa qualidade: Se a etapa de coleta de dados estiver incompleta ou incorreta, você não obterá um resultado eficiente.

Perguntas frequentes sobre árvores de decisão

Você pode dar uma olhada nas perguntas frequentes abaixo para ler respostas a perguntas diretamente relacionadas às árvores de decisão.

Pontos chave a serem lembrados

Em suma, as árvores de decisão oferecem um método visual simples no processo de tomada de decisão. Elas podem ser utilizadas em técnicas de análise de dados mais complexas para melhorar a estabilidade. Elas são capazes de representar dados qualitativos e quantitativos para que possam ser usadas em muitas disciplinas diferentes. 

Embora tenha algumas desvantagens, como instabilidade, é uma ferramenta que sempre continuará sendo usada com sua simplicidade e usabilidade. Este artigo explica exemplos de árvores de decisão com soluções para que você agora esteja informado e possa agir. Agora é a sua vez.