决策树（Decision Tree）分析法是一种非参数的监督学习方法，常用于分类和回归分析。它通过构建一棵决策树，来描述数据的分类过程。
决策树分析法适用于既定决策的制定与评价等领域，可作为一种决策支持工具，为管理者提供决策依据。
决策树分析法主要包括以下几个步骤：
- 根据业务需求，由专业人员构建决策树；
- 采集决策树的各级变量指标数据；
- 通过决策树对采集的数据进行分类判断；
- 根据分类结果，及时调整业务决策方案。
举个例子，比如在运营电商平台时，我们需要决定某个商品是否上线销售。我们可以根据商品属性、市场需求等因素，建立一棵决策树。将已上线的商品、未上线的商品等数据采集到系统，通过决策树分析方法，将商品划分为可以上线、需要修改后上线、不能上线等不同类别。根据分类结果，可进行针对性修改，提高商品的销售效果。
总的来说，决策树分析法是一种重要的数据分析方法之一，可以帮助我们更加科学地制定决策方案，提高组织的决策水平。
