Minh họa định lượng Decision Lab

Decision Lab

Chọn phương án khi có nhiều tiêu chí và nhiều bất định

Ra quyết định định lượng không phải là tìm câu trả lời đúng mà là làm rõ các đánh đổi. Mọi công cụ ở đây đều có phần phân tích độ nhạy, vì kết luận đổi theo trọng số bạn chọn nhiều hơn theo dữ liệu — và biết điều đó quan trọng hơn con số cuối cùng.

Độ nhạykèm ở mọi công cụ

6 công cụ chạy thật

Mỗi công cụ nhận tham số của bạn, tính bằng đúng công thức của lĩnh vực đó, và trả kết quả kèm điều kiện khiến kết quả sai.

Tất cả công cụ
Decision Tree hoạt động

Giá trị kỳ vọng theo nhánh

Giá trị kỳ vọng và tiêu chí maximin

Mở
AHP hoạt động

Trọng số từ so sánh cặp

w = trung bình nhân theo dòng · CR = CI/RI, chấp nhận khi < 0.10

Mở
TOPSIS hoạt động

Xếp hạng đa tiêu chí

Khoảng cách tới phương án lý tưởng

Mở
Cost–Benefit hoạt động

NPV, BCR, thời gian hoàn vốn

NPV, BCR, hoàn vốn và độ nhạy chiết khấu

Mở
Scenario Analysis hoạt động

Kịch bản và giá trị kỳ vọng

EV, độ lệch chuẩn và xác suất lỗ

Mở
Game Theory hoạt động

Cân bằng Nash trò chơi 2×2

Cân bằng Nash: không ai cải thiện được bằng cách đơn phương đổi

Mở
Reports hoạt động

Xuất báo cáo PDF/Excel

Gom nhóm, thống kê và xuất CSV dán được vào Excel

Mở
API hoạt động

REST + Python SDK

POST /api/v1/tools/<slug> · Content-Type: application/json

Mở
Documentation hoạt động

Tài liệu kỹ thuật

Tìm trong toàn bộ công thức và nguồn của nền tảng

Mở

Phương pháp nền

Decision TreeAHPTOPSISSensitivity AnalysisGame TheoryExpected Utility