决策树分析是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。

适用于对不确定性投资方案期望收益的定量分析。

实施步骤：

绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。

按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。

对比各方案的期望值的大小，将期望值小的方案(即劣等方案)剪掉，所剩的最后方案为最佳方案。

决策树

一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件(即自然状态)都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图。

选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。

从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条“规则”。

决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。

对每个节点的衡量：

1)通过该节点的记录数

2)如果是叶子节点的话，分类的路径

3)对叶子节点正确分类的比例

有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。