Quantitative Entscheidungsanalyse ist die Verwendung mathematischer Modelle, um Antworten auf geschäftliche Probleme zu finden. Diese Analyse ist in der Wirtschaft weit verbreitet, da viele Unternehmen Personen einstellen, um diese spezifische Aktivität durchzuführen. Einige Arten der quantitativen Entscheidungsanalyse sind deterministische, stochastische oder probabilistische Modelle. Ihr Zweck ist es, unkontrollierbare Faktoren und kontrollierbare Inputs zu verwenden, um Entscheidungen zu treffen. Unkontrollierbare Faktoren stellen in der Regel externe Elemente dar, die sich der Kontrolle des Unternehmens entziehen, während kontrollierbare Inputs diejenigen Elemente sind, die ein Unternehmen zur Herstellung von Waren und Dienstleistungen verwendet.
Deterministische Modelle funktionieren am besten, wenn ein Unternehmen weiß, dass eine Beziehung zwischen zwei Variablen besteht. Beispielsweise stehen Produktpreis und Gesamtumsatz in der Regel in einer direkten Beziehung. Daher kann ein Unternehmen ein mathematisches Modell erstellen, um zu bestimmen, wie sich eine dieser Variablen auf die andere auswirkt. Die quantitative Entscheidungsanalyse bietet viele Arten von deterministischen Modellen zur Verwendung in diesem Prozess. Ein wesentlicher Punkt für deterministische Modelle ist die Unfähigkeit, dass zufällige Variationen existieren, da Variablen direkte Beziehungen zueinander haben müssen.
Stochastische Modelle sind das Gegenteil von deterministischen Modellen in der quantitativen Entscheidungsanalyse. Unternehmen können diese Modelle verwenden, wenn in einem Problem oder einer Situation eine Reihe von Variablen vorhanden sind. In den meisten Fällen können die Variablen jeweils eigene individuelle Wertebereiche haben. Zurück zum Preis- und Verkaufsbeispiel: Ein Unternehmen kann eine breite Palette von Preisen eingeben, um deren Auswirkungen auf den Gesamtumsatz zu bestimmen. Dieses Modell kann diese mehreren Eingaben verwenden und bei der Entscheidungsfindung eine Vielzahl von Ausgaben bereitstellen.
Wahrscheinlichkeitsmodelle sind eine stochastische mathematische Form. Unternehmen verwenden in der Regel Wahrscheinlichkeiten, um die Anzahl von Ergebnissen oder möglichen Ereignissen zu bestimmen, die aus einer einzigen Vorgehensweise resultieren. Entscheidungsbäume sind eine Form eines Wahrscheinlichkeitsmodells in dieser quantitativen Entscheidungsanalyse. Ein Unternehmen skizziert ein bestimmtes Ereignis und definiert die Erfolgswahrscheinlichkeit anhand der vorhandenen Variablen. Das Anhängen von Prozentsätzen an die verschiedenen Ergebnisse bietet bei diesen Modellen mehr Unterstützung für das Entscheidungsergebnis.
Obwohl es in der quantitativen Entscheidungsanalyse einige grundlegende Modelle gibt, sind ihre Variationen endlos. Deshalb finden so viele Unternehmen diese Analyseaktivität so wertvoll. Eine geringfügige Änderung einer Formel ermöglicht es einem Unternehmen, das Modell an die Situation anzupassen. Die Verwendung dieser Modelle ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung und verbessert oft das Endergebnis. Eine qualitative Analyse kann jedoch auch erforderlich sein, um zu bestimmen, wie sich nichtmathematische Faktoren auf ein Entscheidungsergebnis auswirken.