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属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值.决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出.数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术,可以用于分析数据,同样也可以用来做预测.

决策树学习也是资料探勘中一个普通的方法.在这里,每个决策树都表述了一种树型结构,它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类.决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造.决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果.数据库已如下所示：

相关的变量Y表示我们尝试去理解,分类或者更一般化的结果.其他的变量x1,x2,x3等则是帮助我们达到目的的变量.

3.3提出精益改善项目

（1）决策树的结果以树的视图出现,它的含义基于前面对决策树算法的描述,每一层都是一个最优分类：见附图一

（2）通过观察,发现了9个节点异常,清晰的数据请见图2.

（3）进一步比较它们的数据,做出柱状图,见图3.横轴为3组国家,纵轴为流程时间,

认为异常的依据,因为它们的延迟记录都属于其他原因（另外两个分类为COO延迟和没有延迟原因记录）,但是却发现对于不同的国家,N公司的进口报关流程的时间有着明显的诧异,SPSS自动把所有的记录国家分为3组：1,VN,MY,IN；2,HK,TH,LK,ID；3,其他一些小批量的国家.相差的时间最高达到了4.55天,即36.4个工作小时,这个值得进一步研究挖掘.

而通过进一步与相关业务人员交流,由于决策树排除了已知有记录的客观因素的干扰,从理论上来讲,同一环境中,来自不同国家的进口报关单证的处理时间应该接近.

显然这里是一个问题点,需要进一步找出改善措施,遍历整个决策树,结和相关人员的经验知识,提出所有的问题点.

3.4相应的改善措施

上述决策树被遍历后,一共得出9个问题点,它们的位置见附图2.

上述的这个问题点,最后的改进方案为：

第一,改善员工对其他国家分类下的业务处理能力,加强对员工的技能培训.

第二,重新审视员工对1条订单的业务处理能力,总结在此情况下异常的原因.

第三,使用处理软件,使得处理复杂单证的时候,时间大幅度下降.

3.5预计的效果

以上述的例子问题节点为例,如图4所示.

假如,能让所有国家的报关单证按照表现较好的节点4（VN,MY,IN）的来,那么（HK,TH,KH,ID）可以短短1.15天,而且决策树的结果提供了这个节点的样本量.所以这个节点改善后对整体的改善效果也可以得知.

某个节点的改善空间（天）*权重等于这个节点的改善对整体流程时间的改善.