Какой принцип должен быть положен в основе построения дерева проблем

Обновлено: 25.06.2024

Дерево решений — метод автоматического анализа больших массивов данных. В этой статье рассмотрим общие принципы работы и области применения.

Дерево решений — эффективный инструмент интеллектуального анализа данных и предсказательной аналитики. Он помогает в решении задач по классификации и регрессии.

Правила генерируются за счет обобщения множества отдельных наблюдений (обучающих примеров), описывающих предметную область. Поэтому их называют индуктивными правилами, а сам процесс обучения — индукцией деревьев решений.

В обучающем множестве для примеров должно быть задано целевое значение, так как деревья решений — модели, создаваемые на основе обучения с учителем. По типу переменной выделяют два типа деревьев:

дерево классификации — когда целевая переменная дискретная;

дерево регрессии — когда целевая переменная непрерывная.

Развитие инструмента началось в 1950-х годах. Тогда были предложены основные идеи в области исследований моделирования человеческого поведения с помощью компьютерных систем.

Дальнейшее развитие деревьев решений как самообучающихся моделей для анализа данных связано с Джоном Р. Куинленом (автором алгоритма ID3 и последующих модификаций С4.5 и С5.0) и Лео Брейманом, предложившим алгоритм CART и метод случайного леса.

Структура дерева решений

Рассмотрим понятие более подробно. Дерево решений — метод представления решающих правил в определенной иерархии, включающей в себя элементы двух типов — узлов (node) и листьев (leaf). Узлы включают в себя решающие правила и производят проверку примеров на соответствие выбранного атрибута обучающего множества.

Простой случай: примеры попадают в узел, проходят проверку и разбиваются на два подмножества:

первое — те, которые удовлетворяют установленное правило;

второе — те, которые не удовлетворяют установленное правило.

Далее к каждому подмножеству снова применяется правило, процедура повторяется. Это продолжается, пока не будет достигнуто условие остановки алгоритма. Последний узел, когда не осуществляется проверка и разбиение, становится листом.

Лист определяет решение для каждого попавшего в него примера. Для дерева классификации — это класс, ассоциируемый с узлом, а для дерева регрессии — соответствующий листу модальный интервал целевой переменной. В листе содержится не правило, а подмножество объектов, удовлетворяющих всем правилам ветви, которая заканчивается этим листом.

Пример попадает в лист, если соответствует всем правилам на пути к нему. К каждому листу есть только один путь. Таким образом, пример может попасть только в один лист, что обеспечивает единственность решения.

Терминология

Изучите основные понятия, которые используются в теории деревьев решений, чтобы в дальнейшем было проще усваивать новый материал.

Какие задачи решает дерево решений?

Его применяют для поддержки процессов принятия управленческих решений, используемых в статистистике, анализе данных и машинном обучении. Инструмент помогает решать следующие задачи:

Классификация. Отнесение объектов к одному из заранее известных классов. Целевая переменная должна иметь дискретные задачи.

Регрессия (численное предсказание). Предсказание числового значения независимой переменной для заданного входного вектора.

Описание объектов. Набор правил в дереве решений позволяет компактно описывать объекты. Поэтому вместо сложных структур, используемых для описания объектов, можно хранить деревья решений.

Процесс построения дерева решений

Основная задача при построении дерева решений — последовательно и рекурсивно разбить обучающее множество на подмножества с применением решающих правил в узлах. Но как долго надо разбивать? Этот процесс продолжают до того, пока все узлы в конце ветвей не станут листами.

Узел становится листом в двух случаях:

естественным образом — когда он содержит единственный объект или объект только одного класса;

после достижения заданного условия остановки алгоритм — например, минимально допустимое число примеров в узле или максимальная глубина дерева.

n примеров, для каждого из которых задана метка класса Ci(i = 1..k);

m атрибутов Aj(j = 1..m), которые определяют принадлежность объекта к тому или иному классу.

Тогда возможно три случая:

Множество S — пустое множество без примеров. Для него сформируется лист, класс которого выберется из другого множества. Например, самый распространенный из родительского множества класс.

Множество S состоит из обучающих примеров всех классов Ck. В таком случае множество разбивается на подмножества в соответствии с классами. Для этого выбирают один из атрибутов Aj множества S, состоящий из двух и более уникальных значений: a1, a2, …, ap), где p — число уникальных значений признака. Множество S разбивают на p подмножеств (S1, S2, …, Sp), состоящих из примеров с соответствующим значением атрибута. Процесс разбиения продолжается, но уже со следующим атрибутом. Он будет повторяться, пока все примеры в результирующих подмножества не окажутся одного класса.

Третья применяется в большинстве алгоритмов, используемых для построения деревьев решений. Эта методика формирует дерево сверху вниз, то есть от корневого узла к листьям.

Сегодня существует много алгоритмов обучения: ID3, CART, C4.5, C5.0, NewId, ITrule, CHAID, CN2 и другие. Самыми популярными считаются:

ID3 (Iterative Dichotomizer 3). Алгоритм позволяет работать только с дискретной целевой переменной. Деревья решений, построенные на основе ID3, получаются квалифицирующими. Число потомков в узле неограниченно. Алгоритм не работает с пропущенными данными.

CART (Classification and Regression Tree). Алгоритм решает задачи классификации и регрессии, так как позволяет использовать дискретную и непрерывную целевые переменные. CART строит деревья, в каждом узле которых только два потомка.

Основные этапы построения дерева решений

Построение осуществляется в 4 этапа:

Выбрать атрибут для осуществления разбиения в данном узле.

Определить критерий остановки обучения.

Выбрать метод отсечения ветвей.

Оценить точность построенного дерева.

Далее рассмотрим каждый подробнее.

Выбор атрибута разбиения

Разбиение должно осуществляться по определенному правилу, для которого и выбирают атрибут. Причем выбранный атрибут должен разбить множество наблюдений в узле так, чтобы результирующие подмножества содержали примеры с одинаковыми метками класса или были максимально приближены к этому. Иными словами — количество объектов из других классов в каждом из этих множеств должно быть как можно меньше.

Критериев существует много, но наибольшей популярностью пользуются теоретико-информационный и статистический.

Теоретико-информационный критерий

В основе критерия лежит информационная энтропия:

где n — число классов в исходном подмножестве, Ni — число примеров i-го класса, N — общее число примеров в подмножестве.

Энтропия рассматривается как мера неоднородности подмножества по представленным в нем классам. И даже если классы представлены в равных долях, а неопределенность классификации наибольшая, то энтропия тоже максимальная. Логарифм от единицы будет обращать энтропию в ноль, если все примеры узла относятся к одному классу.

Если выбранный атрибут разбиения Aj обеспечивает максимальное снижение энтропии результирующего подмножества относительно родительского, его можно считать наилучшим.

Но на деле об энтропии говорят редко. Специалисты уделяют внимание обратной величине — информации. В таком случае лучшим атрибутом будет тот, который обеспечит максимальный прирост информации результирующего узла относительно исходного:

где Info(S) — информация, связанная с подмножеством S до разбиения, Info(Sa) — информация, связанная с подмножеством, полученным при разбиении атрибута A.

Задача выбора атрибута в такой ситуации заключается в максимизации величины Gain(A), которую называют приростом информации. Поэтому теоретико-информационный подход также известен под название «критерий прироста информации.

Статистический подход

В основе этого метода лежит использования индекса Джини. Он показывает, как часто случайно выбранный пример обучающего множества будет распознан неправильно. Важное условие — целевые значения должны браться из определенного статистического распределения.

Если говорить проще, то индекс Джини показывает расстояние между распределениями целевых значений и предсказаниями модели. Минимальное значение показателя говорит о хорошей работе модели.

Индекс Джини рассчитывается по формуле:

где Q — результирующее множество, n — число классов в нем, pi — вероятность i-го класса (выраженная как относительная частота примеров соответствующего класса).

Значение показателя меняется от 0 до 1. Если индекс равен 0, значит, все примеры результирующего множества относятся к одному классу. Если равен 1, значит, классы представлены в равных пропорциях и равновероятны. Оптимальным считают то разбиение, для которого значение индекса Джини минимально.

Критерий остановки алгоритма

Переобучение в случае дерева решений имеет схожие с нейронными сетями последствия. Оно будет точно распознавать примеры из обучения, но не сможет работать с новыми данными. Еще один минус — структура переобученного дерева сложна и плохо поддается интерпретации.

Для этого используют несколько подходов:

Ранняя остановка. Алгоритм останавливается после достижения заданного значения критерия (например, процентной доли правильно распознанных примеров). Преимущество метода — сокращение временных затрат на обучение. Главный недостаток — ранняя остановка негативно сказывается на точности дерева. Из-за этого многие специалисты советуют отдавать предпочтение отсечению ветей.

Ограничение глубины дерева. Алгоритм останавливается после достижения установленного числа разбиений в ветвях. Этот подход также негативно сказывается на точности дерева.

Задание минимально допустимого числа примеров в узле. Устанавливается ограничение на создание узлов с числом примером меньше заданного (например, 7). В таком случае не будут создаваться тривиальные разбиения и малозначимые правила.

Этими подходами пользуются редко, потому что они не гарантируют лучшего результата. Чаще всего, они работают только в каких-то определенных случаях. Рекомендаций по использованию какого-либо метода нет, поэтому аналитикам приходится набирать практический опыт путем проб и ошибок.

Отсечение ветвей

Поэтому многие специалисты отдают предпочтение альтернативному варианту — построить все возможные деревья, а потом выбрать те, которые при разумной глубине обеспечивают приемлемый уровень ошибки распознавания. Основная задача в такой ситуации — поиск наиболее выгодного баланса между сложностью и точностью дерева.

Но и тут есть проблема: такая задача относится к классу NP-полных задач, а они, как известно, эффективных решений не имеют. Поэтому прибегают к методу отсечения ветвей, который реализуется в 3 шага:

Строительство полного дерева, в котором листья содержат примеры одного класса.

Определение двух показателей: относительную точность модели (отношение числа правильно распознанных примеров к общему числу примеров) и абсолютную ошибку (число неправильно классифицированных примеров).

Удаление листов и узлов, потеря которых минимально скажется на точности модели и увеличении ошибки.

Отсечение ветвей проводят противоположно росту дерева, то есть снизу вверх, путем последовательного преобразования узлов в листья.

Извлечение правил

Иногда упрощения дерева недостаточно, чтобы оно легко воспринималось и интерпретировалось. Тогда специалисты извлекают из дерева решающие правила и составляют из них наборы, описывающие классы.

Для извлечения правил нужно отслеживать все пути от корневого узла к листьям дерева. Каждый путь дает правило с множеством условий, представляющих собой проверку в каждом узле пути.

Если представить сложное дерево решений в виде решающих правил (вместо иерархической структуры узлов), оно будет проще восприниматься и интерпретироваться.

Преимущества и недостатки дерева решений

Преимущества:

Формируют четкие и понятные правила классификации. Например, «если возраст

Да, мы справились с очень важным его этапом: мы выявили, сформулировали, структурировали и ранжировали проблемы! Но теперь нам предстоит освоение не менее трудных управленческих действий, поскольку речь идет именно о постановке задач, направленность которых позволит нам сосредоточить свою управленческую устремленность на устранении этих проблем.

И в этой нашей устремленности на результат не лишним будет напомнить уже знакомое нам изречение о необходимых знаниях выявленных проблем, а так же добавить к нему еще одно, указывающее на важность постановки задач.

Задача — это и есть цель, данная в определенных условиях. [2]

Что же такое задача? Это необходимость достижения цели в тех условиях, в которых субъекту приходится действовать.

Отсюда ясно, что основанием задачи выступает цель. Будучи тем, к чему стремится субъект, цель выражает мысленно проектируемый результат, который следует получить. Она является тем, на что направлено действие, ради чего оно совершается, его смыслом. [3]

Решение проблем предполагает выбор одного или большего числа средств (линий поведения) для достижения большего числа целей (желаемых исходов). Очевидно, что при решении проблем важно знать, каковы наши цели. [4]

Так каковы же будут наши цели на этапе анализа, который следует за выявлением проблем? Чего же мы хотим достигнуть?

И этот вопрос становится принципиально важным, поскольку многие из руководителей, проводя серьезный и критичный анализ, выбирают различные тактики последующих действий по отношению к выявленным проблемам.

Кто-то так и останавливается на этом этапе анализа, продолжая жаловаться на то, что проблем с каждым годом становится все больше и больше…

Кто-то и вовсе не обращает внимания на них, поскольку считает необходимым действовать только здесь и сейчас, оперативно выполняя указания сверху…

Конечно, мы не будем устраняться от проблем, но при этом тактика устранения проблем у нас тоже бывает разная.

Когда результат не нужен, трудно процесс сделать захватывающим.

Но даже если эти обращения на необходимость изменения проблемной ситуации в нашей образовательной организации мы, руководители, направим себе и всей управленческой команде, то чаще всего наша тактика, устремленная на борьбу с проблемами, связана с действиями, не нацеленными на устранение проблем, а только немного облегчающими положение дел в ОО.

Или наоборот, мы сразу, не имея представления о том, что мы будем делать, устремляется в область решений и ищем способы борьбы с проблемами, не представляя себе целей и содержания целенаправленных действий.

А вот успешная управленческая практика показывает нам, что наилучшим и эффективным решением в выборе тактики становится именно устремленность на результат — устранение выявленных проблем. И тогда нацеливаясь на достижение этого состояния деятельности образовательной организации, в котором будут минимизированы и устранены выявленные проблемы, мы можем приступать к постановке предстоящих нам задач.

Однако и тут нам не обойтись без трудностей и преград. А если точнее выразиться, то препятствия на пути правильной и эффективной постановки задач будут возникать у тех, кто некачественно и неэффективно завершил первый этап разработки проблем.

И вот сейчас на этапе постановки задач именно эта трудоемкая аналитическая работа в предыдущем элементе проблемно-ориентированного анализа начинает приносить свои плоды.

И мы воспользуемся этими плодами знаний проблемного поля деятельности образовательной организации для того, чтобы правильно и эффективно поставить задачи. А точнее, в постановочной части задачи определить цели, которые мы собираемся достигать.

Тот, кто нам мешает, тот нам и поможет!

Именно так, теперь то, что нам мешает — проблемы, выявленные в деятельности образовательной организации, станут основой для постановки целей в задачах, направленных на устранение проблем.

Проблема — это особый тип целеустремленного состояния.
Проблема: целеустремленное состояние, которым не удовлетворен целеустремленный индивид и в котором он испытывает сомнения относительно того, какой из доступных способов действия изменит данное состояние на удовлетворительное. [9]

Р. Акофф, Ф. Эмери

По итогам первого этапа проблемно-ориентированного анализа мы знаем, что у нас в ОО (в анализируемом объекте управления) плохо и неудовлетворительно, и теперь понимаем причины и истоки этой неудовлетворительности. Поэтому наша цель как целеустремленных управленцев заключается в том, чтобы изменить это состояние на удовлетворительное.

Рассматривая цель как целостный объект, важно установить ее структуру, графическая модель которой представляет собой древовидный граф (дерево целей). В этом случае цель декомпозируется на подцели, а число иерархических уровней определяется субъектом целеполагания, в зависимости от стоящей перед ним задачи.

Процедура структуризации цели состоит в вычленении в решаемой проблеме базовых элементов и установлении связей между ними, что позволяет формализовать проблемную ситуацию.
Процедура разработки дерева целей представляет собой длительный процесс с различными уточнениями и согласованиями, а выбор самой процедуры зависит от специалиста, решающего проблему.

1. Начинается построение дерева целей с формулирования главной из них, которая отражает в целом проблемную ситуацию.

Л. А. Трофимова и др.

Процедура разработки дерева целей представляет собой длительный процесс: …
3. Иерархичность целей обеспечивается тем, что цели нижнего уровня вытекают из вышестоящих и подчиняются им. То есть средства для достижения цели являются ее подцелями и, в свою очередь, становятся целями для следующего нижестоящего уровня иерархии.
4. Полнота декомпозиции обеспечивается тем, что на каждом уровне иерархии должен быть сформулирован полный перечень подцелей. Понятно, что каждая цель декомпозируется не менее чем на две подцели. [11]
(продолжение следует)

Процедура разработки дерева целей представляет собой длительный процесс:
…
5. Необходимо стремиться к возможности получить общую шкалу измерений для каждого уровня иерархии.
6. Цели, представленные на уровнях иерархии, должны быть гибкими и предусматривать возможность корректировок и изменений (и в процессе построения дерева целей, и в процессе изменений внешней и внутренней среды, и в процессе реализации). [11]

Критерий — (греч. kritērion мерило, средство суждения, способность различения). Мерило оценки, суждения.

Критерий — лат. criterium, от греч. kriterion, от krino, сужу. Признак для распознания истины, которым руководствуется разум в составлении о ней суждения.

Критерий — [гр. kriterion] — существенный, отличительный признак, на основании которого производится оценка, определение или классификация чего-либо. [14]

Затем уточним эти критерии достижения параметрами — конкретными показателями, с помощью которых мы сможем измерять (параметр — от греч. parametron — отмеривающий) приближение к цели.

Параметр (от др.-греч. παραμετρέω — соразмеряю) — величина, значения которой служат для различения групп элементов некоторого множества между собой. [15]

Параметр — величина, характеризующая некое свойство процесса, устройства, вещества, — то же, что и показатель. [16]

Именно поэтому при постановке задач мы не только выстраиваем ориентиры достижений, на которые мы нацеливаемся, но и представляем потенциальные ресурсы, которые будут необходимы, и которые нам в системе управления предстоит обеспечить, чтобы достичь заявленных целей.

Именно поэтому на этапе постановки задач мы не должны забывать об этой важной ресурсной составляющей, без которой мы не сможем правильно и рационально разрабатывать последующие управленческие решения, нацеленные на устранение проблемы.

Именно поэтому, разбираясь в сложных вопросах структуры задачи [17], мы намеренно акцентировали внимание на такой важной подзадаче как ресурсное обеспечение поставленной цели.

Действуя таким образом, мы сможем существенно снизить риски недостижения целей, поскольку заранее, еще на этапе постановки задач рационально и обдуманно представляем состав и объем ресурсов, которые нам будут необходимы в процессе осуществления поставленных задач. И для этого у нас, управленцев, есть определенное время (и это тоже очень важный ресурс!), в течение которого мы сможем подготовить необходимую ресурсную базу.

Более детально о том, что представляет собой ресурсообеспечение образовательной организации, мы будем говорить позже. А сейчас, во избежание невнимательного отношения на этапе постановки задачи к ее ресурсной составляющей, давайте, возвращаясь к образу дерева, представим риск неэффективного управления, который возникает в ситуациях отсутствия задач управления ресурсообеспечением деятельности ОО.

Если Вы затрудняетесь приянть решение, то, может быть, Вам поможет методика, которой со мной поделилась много лет назад коллега.

Упражнение: Дерево проблем

Это упражнение используется для анализа коренных причин проблемы и определения её основных последствий. Визуальная структура анализа может быть представлена в виде дерева.

Упражнение лучше всего проводить в малых группах, так, чтобы у каждого члена группы была возможность принять участие. Если для этого слишком мало времени, можно разделиться на две группы, чтобы первая работала над причинами, а вторая анализировала последствия.

Если Вы берете несколько проблем, каждая группа получает по одной из них. Возьмите одну проблему в качестве примера и пройдите через весь процесс перед тем, как разбиваться по группам.

1. Объясните, что такое дерево проблемы. Укажите на отдельные части дерева и объясните, что они означают:

Корни = коренные причины проблемы, и подпричины (или причины причин)

Ствол = проблема

Ветки = последствия проблемы

2. Попросите одного из участников нарисовать дерево на ватмане. Напишите название проблемы на стволе дерева. Пусть каждый участник, предлагающий причину, запишет её на карточке (стикере) и приклеит карточку к корням дерева. Если для этого не хватает времени, фасилитатор может записывать то, что говорят участники прямо на дерево. Попросите участников рассматривать социальные, экономические и политические причины, включая позиции, поведение и другие факторы.

3. Повторите аналогичный процесс в отношении последствий. Ответьте на вопрос – что произойдет, если данную проблему не решать? Лучше, если Вы будете преломлять каждую причину через проблему и приводить последствия.

Упражнение: Дерево решений

Это упражнение используется для решения коренных причин проблемы и определения задач, мероприятий, индикаторов эффективности решения задач, которые в совокупности будут способствовать решению проблемы. Визуальная структура анализа может быть представлена в виде дерева, которое зеркально отражает дерево проблем.

Упражнение проводится в тех же группах, в которых ранее анализировались причины. Если для этого слишком мало времени, можно разделиться на две группы, чтобы первая работала над задачами и мероприятиями, а вторая анализировала последствия.

1. Объясните, что такое дерево решений. Укажите на отдельные части дерева и объясните, что они означают:

Корни = задачи для решения проблемы, а также мероприятия, которые необходимо реализовать для решения данной задачи;

Ствол = решение проблемы (то, чего мы хотим достичь)

Ветки = индикаторы эффективности решения проблемы (количественные и качественные показатели)

2. Попросите одного из участников нарисовать дерево на ватмане. Напишите зеркальное отражение-решение той проблемы, которая на дереве проблем, на стволе дерева. Пусть каждый участник, предлагающий задачи для решения проблемы , запишет её на карточке (стикере) и приклеит карточку к корням дерева. Если для этого не хватает времени, фасилитатор может записывать то, что говорят участники прямо на дерево. Попросите участников предлагать задачи, зеркально отражающие причины (для конкретной причины – конкретная задача). Затем распишите мероприятия.

3. Повторите аналогичный процесс в отношении индикаторов, которые нам продемонстрируют эффективное решение задач. Индикаторы подготовьте относительно всех мероприятий по каждой задаче.

Задавайте вопросы сначала о проблеме, а потом о её решении.

Каковы наиболее серьезные последствия?

С какими причинами легче работать? С какими тяжелей? Почему?

В работе с какими из причин и последствий может помочь государство? Где могут быть полезны неправительственные организации? Что могут сделать граждане? Что можно сделать без денег? Что требует финансирования? Что требует законодательных изменений? Что требует волевого решения?

Дерево целей – широко известный термин в менеджменте. Это структурированная, построенная по иерархическому принципу (распределенная по уровням) совокупность целей экономической системы, программы, плана.

В 1957 году американский учёный Рассел Линкольн Акофф предложил методику построения дерева целей. С того времени и до сегодняшнего дня эта методика не утратила популярности и активно используется при планировании задач менеджерами и бизнесменами.

Что это такое и для чего оно нужно

Метод дерева целей считается одним из наиболее эффективных методов планирования задач. Этот метод включает в себя все общие принципы планирования, простые и лёгкие для изучения. По сути, это граф, отражающий план решения той или иной задачи.

Графическое изображение задач в таком виде помогает человеку чётко продумать план достижения намеченного. Изобразив свои планы в виде графа, человек видит с какими проблемами он столкнется и какие дополнительные ресурсы ему потребуются, чтобы достичь задуманного.

Также по графу приблизительно оценивается срок достижения целей. При таком представлении решения проблемы, становятся видны связи и зависимости одних задач от других. Сегодня методом дерева целей пользуются в научном прогнозировании менеджеры при ведении проектов, а также для планирования личных вопросов.

Как построить

Правила, используемые при построении дерева целей, весьма простые:

Принципы построения

В менеджменте приняты следующие принципы построения дерева целей:

Постановка цели предполагает, что есть некоторая проблема, которую необходимо решить. Как правило, задачи, требующие планирования, решить сходу невозможно. Потому что они достаточно сложные и требуют комплексного подхода к решению.

Бывает так, что поставленная задача не может быть решена, потому что не хватает ресурсов для её решения. Или нет возможности оценить наличие ресурсов, так как проблема слишком большая. В этом случае дерево целей хороший вариант для анализа ситуации. Учитывайте потребности и ресурсы, которые есть в вашем распоряжении, при построении дерева целей.

Используя в планировании дерево целей, формулируйте задачи конкретно. Учитывайте, что они должны быть конечными. Опишите параметры, по которым в итоге можно будет определить выполнена она или нет. Также необходимо установить время, которое нужно для выполнения поставленной задачи.

Рационально будет ставить задачи в несколько этапов. Первым этапом ставится генеральная цель. Затем для её выполнения ищутся и анализируются ресурсы. После чего, как правило, понадобится поставить подцели. Аналогично для реализации подцелей тоже ищутся ресурсы.

Таким образом, продолжается разворачивание главной задачи, пока не будет продумана вся схема её решения. Задачи уточняются и проясняются до тех пор, пока это необходимо.

Подцели должны быть достаточными для решения главного замысла, то есть если достигаются все подцели, то это приводит к решению главной задачи. Не должно получиться так, что при выполнении всех подцелей, для решения главной задачи потребуются дополнительные действия или ресурсы. Если получается так, то это говорит о том, что дерево целей было построено неверно.

Если деревом целей пользуются для организации работы бизнеса или предприятия, то структура его должна соответствовать структуре предприятия. Таким образом, чтобы каждый отдел или подразделение достигали своих стремлений, что в дальнейшем должно привести к достижению общего замысла предприятия. Это наиболее удобное построение дерева целей для систем, состоящих из нескольких элементов или предприятий.

При построении дерева целей часто используют метод декомпозиции. Суть этого метода в том, чтобы произвести разбиение главной цели высшего уровня на частные подцели. Или же в обратном порядке, из подцелей составляется план достижения замысла высшего уровня. Для решения конкретной проблемы всегда стоит выбирать вариант создания дерева целей максимально подходящий и оптимально использующий ресурсы.

Примеры построения

Разберём построение дерева целей на следующих примерах целей: поступление в ВУЗ и финансовое благополучие. Как получить дерево целей?

Пример с поступлением в ВУЗ описывает постановку главной задачи, подцелей, выделение ресурсов. А так же каким образом используются ресурсы для решения вопроса. В примере о финансовом благополучии рассматривается ещё одни вариант построения графа.

Допустим, главная задача — поступление в ВУЗ. Построение дерева целей для будущего студента требует учесть имеющиеся ресурсы и выделить подцели. Какие могут быть ресурсы для поступления в ВУЗ.

К ресурсам в этом случае относятся:

Образование, полученное в школе;
Финансовые возможности семьи;
Связи.

Учитывая имеющиеся ресурсы необходимо получить дерево целей. Для этого выделяются подцели. Они зависят от ресурсов. Например, у семьи мало финансов, нет связей, молодой человек окончил школу без медали, имеет средние оценки знания.

Получаем следующие подцели:

Наладить связи, при возможности;
Взять кредит на обучение или найти источник дополнительного заработка;
Заниматься с репетитором.

В свою очередь, эти цели могут иметь подцели. Рассмотрим на примере цели о занятиях с репетитором. Сюда нужно отнести:

Организация дополнительных доходов, чтобы оплачивать услуги репетитора;
Поиск репетитора обладающего нужными знаниями;
Выделение дополнительного времени на занятия.

Конечно в каждом конкретном случае будут свои ресурсы и варианты решения проблемы. Ведь бывают богатые родители со связями и ребенок, который плохо учится. Тогда структура всего плана поменяется очень сильно.

Так же она будет зависеть от того, в какой ВУЗ хочет поступить человек. Так как для поступления, например, в обычный малопопулярный ВУЗ, где конкурс, возможно один человек на место, это один вариант планирования. А поступление в заграничный престижный ВУЗ, это уже совсем другое. Тут дополнительно понадобяться и знание языка, и изучение возможностей проживания в другой стране во время учебы, и получение визы и многое другое.

Теперь разберём пример построения графа для создания финансового благополучия.
Начнём строить дерево целей с постановки главного замысла: финансовое благополучие.
Дерево целей можно изобразить графически, так будет более наглядно.

Условно финансовое благополучие можно достичь при исполнении трёх подцелей:

Организации пассивного дохода;
Организации активного дохода;
Везения и халявы.

Таким образом, дерево целей имеет три пункта второго уровня. Затем каждый из пунктов разбивается на подцели, которые образуют третий уровень. Например, организация активного дохода может иметь следующие пункты:

Смена места работы;
Получение дополнительного образования;
Смена профессии;
Переезд в другой город;
Самостоятельное развитие в профессиональной области;
Налаживание связей в коллективе;
Приобретение опыта.

Опять же, это всего лишь общий пример. Представления и ресурсы для организации финансового успеха у дворника, например, будут очень сильно отличаться от финансовых планов богатого бизнесмена. Для кого-то дополнительный заработок в несколько тысяч рублей будет большим успехом или приобретение скромного жилья в пригороде. А для кого-то приобретение еще одного завода станет лишь маленькой частью плана.

По аналогии граф строится дальше. Дерево целей может иметь сколько угодно подцелей на каждом уровне, кроме первого. На первом уровне всегда одно главное стремление. Важно, чтобы оно полностью описывало план решения проблемы.

Заключение

Планировать свою деятельность при помощи графа очень удобно. Это наглядный инструмент, позволяющий увидеть каким образом взаимодействуют задачи и ресурсы для их решения.

При помощи такого построения легко обнаруживаются недостающие ресурсы и появляются новые задачи, которые необходимо решить для восполнения не хватающих ресурсов.

Также при графическом изображении становится видно взаимодействия целей между собой, их зависимость друг от друга, влияние выполнения той или иной задачи на вышестоящие, её значимость в общем результате.

Граф удобно использовать не только при ведении бизнеса или планировании рабочих вопросов. Он легко трансформируется для решения личных вопросов, таких как учёба, финансы, саморазвитие и другие.

Читайте также: