1. 什么叫多属性决策

解：数学区间是指某一范围。分类有全开区间、全闭区间、半开半闭区间、半闭半开区间。

全开区间：表示符号为( )，指不包括端点的区间，例如(2，4)，表示实数范围内大于2小于4范围内的实数；

全闭区间：表示符号为[ ]，指包括端点的区间，例如[2，4]，表示实数范围内大于等于2小于等于4范围内的实数；

半开半闭区间：表示符号为( ]，指不包括最小数据的端点，而包括最大数据的端点的区间，例如(2，4]，表示实数范围内大于2小于等于4范围内的实数；

半闭半开区间：表示符号为[ ），指包括最小数据的端点，而不包括最大数据的端点的区间，例如[2，4)，表示实数范围内大于等于2小于4范围内的实数.

2. 什么是多属性决策

针对水利工程方案评价的多属性、多指标、决策人员多的特点，结合信息熵和熵权法来确定多属性群决策中各评价指标的权重和决策者的权重，将多个不同量纲的属性统一到同一量纲下分析计算得出最优结论，最后通过实例分析表明该模型能合理确定各指标权重并为水利工程方案优选提供了科学依据。

3. 多属性决策研究综述

决策树的分裂准则

一、ID3决策树——以信息增益为准则来选择划分属性的决策树

二、C4.5决策树——以信息增益率为准则来选择划分属性的决策树

三、CART决策树——以基尼指数为准则来选择划分属性的决策树

在具体介绍决策树的分类准则之前，首先了解信息熵和条件熵的定义：

信息熵——度量样本集合纯度最常用的一种指标

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4. 什么叫多属性决策模型

利益分析是在某项决策中评估不同方案的优缺点以及可能带来的影响。下面介绍六种利益分析方法：

1. 成本-效益分析：这种方法比较投资成本和预期收益，以确定是否值得实施该项目。

2. 风险-收益分析：这种方法考虑到每个方案的潜在风险和预期收益，从而确定最佳决策。

3. 回报分析：这种方法比较各个项目的预期回报率，同时考虑到相关成本。

4. 敏感性分析：这种方法通过调整参数值，确定该参数对决策结果的影响程度，以便更好地了解不同方案中存在的风险和机会。

5. 模拟分析：这种方法使用模型或仿真工具创建各种情境，以便更好地了解决策可能带来的影响。

6. 多属性决策模型：这种方法将多个因素纳入考虑范围，并为每个方案打出单独的综合得分来进行比较。

5. 多属性决策模型实例

多因素关联决策原则是指消费者为商品的各种属性规定了一个最低的可接受水平，只有这些属性都达到规定水平时，该商品才可以接受。

比如：在选用护肤品的时候，要考虑要保湿效果的、抗过敏的、价格再50到80元之间的、规格是100ML的综合这些因素，符合的就留下，不符合的就排除。

6. 多属性决策的要素

要素一：确定问题的性质，如果问题是经常发生的，那就通过一项建立规则或原则的决策。我们平常遇到的问题主要有四大类：经常性的问题、在特殊情况下会发生的问题、首次出现的经常性事件、真正偶然的特殊事件。针对前三类问题，都可以建立一整套原则，并根据原则去处理。

因此，有效的决策者需要花费不少时间来确定问题的属性，做出恰当的决策。如果类别错了，其决策必为错误的决策。

要素二：了解决策该达成什么样的目的，在什么条件下可以达成。把决策的边界条件说的越清晰精细，决策就越有效，越能解决问题。

要素三：研究能够解决问题的决策，而不是能被人接受的决策。在决策的时候，人总有采取折中办法的倾向，如果无法分辨正确的折衷和错误的折衷就会走向错误。第一种折中类似于半片面包总比没有面包好，这种折中仍然是符合边界条件的，因为面包本是为了充饥，半片面包仍然是面包。第二种折衷类似于与其要回半个死孩子，不如保全婴儿性命，将婴儿送给对方好。

做决策时，如果老是考虑如何才能被他人接受，又怕他人反对，那就是完全浪费时间，而且永远不会得出正确的决策。

要素四：细化决策行动。如果没有明确的行动指令以及行动方案，一切决策都是零。若要细化决策为行动，首先要明确：谁应该了解这项决策？应该采取什么行动？谁采取行动？这些行动应如何进行才能使执行的人有所遵循？其次，要建立一项信息反馈制度，对决策所预期的成果做实际的印证。

7. 什么叫多属性决策方法

补偿策略是指消费者将产品在优势属性上的积极评价，与在劣势属性上的消极评价，相互补偿，是一种综合考虑某品牌的各种属性的决策方法。

补偿策略为产品提供可弥补缺陷的机会

8. 多属性决策分析例题

多因素关联决策原则是指消费者为商品的各种属性规定了一个最低的可接受水平，只有这些属性都达到规定水平时，该商品才可以接受。

比如：在选用护肤品的时候，要考虑要保湿效果的、抗过敏的、价格再50到80元之间的、规格是100ML的综合这些因素，符合的就留下，不符合的就排除。

9. 多属性决策的基本步骤

树的建立步骤：引入包、数据的获取与处理、获取名称与类别标记——>选择样本最多的类作为类别标记——>重点来了，计算信息熵——>子数据集构建——>计算信息增益——>选择最优属性——>建立决策树。这些步骤搞懂了，基本就理解了决策树的原理。

10. 多属性决策的优缺点

无论是个人生活还是职业生涯，决策都是我们人生中不可缺少的部分。我们每个人每天都会面临很多的决策 ，小到今天中午的午餐吃什么？大到我应该继续留在北上广还是回老家？只是有时候对于过于简单的决策，我们都没有意识到是在做一个决策罢了。

对于一个管理者而言，决策就更为重要，我们甚至可以说“决策是管理的本质”。既然决策对于管理者而言如此重要，那么作为管理者的你对自己的决策风格了解吗？如果你还不是很了解，就跟着我一起探寻答案吧。

不同的管理者会有不同的决策风格，这种风格会受到我们思维方式的影响。

思维方式反映了两个方面：

1、你倾向于使用的信息来源：是更倾向于外部数据和事实，还是更倾向于内部感受和直觉；

2、你倾向于处理信息的方式：是更倾向于线性的方式，也就是理性的，有逻辑的，经过分析的，还是更倾向于非线性方式，也就是直觉的，有创造力的，有洞察力的。

据此就形成了线性思考模式和非线性思考模式：

线性思维模式的人偏向于采用外部的数据和事实，并通过理性和逻辑思考处理信息，用以指导决策和行动；

非线性思维模式的人偏向于采取内部的感受和直觉，运用内在洞察力、感受和直觉处理信息，用以指导决策和行动。

这两种思维模式带来的决策风格是完全不同的，线性思维模式的人可能更多地偏向于理性决策，而非线性思维模式的人更偏向于直觉决策，这两者并没有高下之分，各有利弊。

理性决策貌似更符合我们对于一个优秀管理者的想象，他们会考虑所有的备选方案，选择最好的决策。这种情况看似完美，实则很难实现，因为管理者会受到他们处理信息能力的限制，不可能做到完全理性，而且也会受到组织文化、内部政策、权力等因素的影响。

直觉决策能够一定程度地补充理性决策的不足，同时在面向未来的，创新的，无数据和事实依据的，不确定性的决策条件下，直觉决策会更加有效。

作为管理者识别自己的决策风格是至关重要的，这样就能够做到有意识的扬长弊端，提高自身决策效率和质量，从而提升自己的管理绩效。