决策方法可分为以下几类，涵盖不同分析维度和应用场景：
定性决策方法
依赖决策者的经验、直觉和判断，通过头脑风暴、德尔菲法、名义小组技术等非量化手段进行决策。 - 典型方法 ：头脑风暴法（激发创意）、德尔菲法（专家共识）、SWOT分析法（优势劣势机会威胁分析）。
定量决策方法
通过数学模型和统计数据进行分析，包括线性规划、决策树、期望值模型、现值分析等。 - 典型方法 ：线性规划（优化资源分配）、决策树模型（评估概率收益）、蒙特卡洛模拟（概率统计模拟）。
混合决策方法
结合定性与定量分析，例如灰色系统理论、模糊决策理论等，适用于复杂多变的决策环境。
传统计算工具
如Excel表格、SPSS统计软件等，适用于数据分析和简单模型计算。
计算机与网络工具
包括数据库管理系统、人工智能算法（如机器学习）、仿真软件等，提升数据处理和决策效率。
风险决策方法
用于处理不确定性，常用决策树、蒙特卡洛模拟、帕累托法则等。 - 示例 ：通过决策树分析市场需求概率，计算各方案的期望收益。
群体决策方法
通过民主投票、集体讨论等方式，如德尔菲法、头脑风暴小组等，综合多方意见。 - 优势 ：增强决策的合理性和接受度，但需注意群体思维偏差。
战略决策方法
如波士顿矩阵、SWOT分析法，用于企业长期战略规划。
避免认知偏见 ：运用批判性思维，警惕过度自信、确认偏误等。
结合情境选择 ：确定型问题用线性规划，风险型用决策树，不确定型用乐观/悲观准则。
持续优化 ：通过反馈循环调整决策，例如使用A/B测试验证方案效果。
以上方法可根据具体问题场景灵活组合应用，实际决策中往往需要多维度分析共同支撑。
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