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1968年经典之作：拉法的简明指南如何引爆决策分析？
决策分析（Decision Analysis, DA）是指一系列哲学、方法学和专业实践，旨在以正式的方式解决重要的决策问题。它包含许多程序、方法和工具，用以识别、明确表示并正式评估决策的主要方面。这些方法能够推荐最佳的行动方案，并将决策的正式表示形式及其相应的建议转化为决策者及其他相关利益关系人的洞见。
在历史上，1931年，数学哲学家法兰克·拉姆齐（Frank Ramsey）开创了主观概率的概念，为个人的信念或不确定性提供了表示。这一思想在40年代由数学家约翰·冯·诺依曼（John von Neumann）和经济学家奥斯卡·摩根斯坦（Oskar Morgenstern）进一步发展，形成了效用理论的公理基础。
这些基本的理论发展让决策分析的方法得以进一步规范与普及，如今已广泛教授于商学院及工业工程系所中。 1968年，决策理论家霍华德·拉法（Howard Raiffa）发表了一本简明的入门书籍，使决策分析更为人熟知。随着1976年拉夫与拉法将效用理论拓展至多目标决策方法论，这一领域的学术研究迅速增长。
在实务上，决策分析方法自1950年代晚期以来，已被广泛应用于支持商业和公共政策决策。特别是在制药和石油天然气行业，由于这两个行业经常需要进行高风险的大型投资决策，决策分析的应用更是再所难免。决策分析作为一种跨学科的领域，融汇了数学、哲学、经济学、统计学及认知心理学等多种学科的元素，却又因此历来被视为运筹学（Operations Research）的一个分支。这一领域的重要性，在于它为决策者提供了科学的量化方法以及有效的决策框架。
一个有效的决策分析模型可以将不确定性通过概率表示，并通过效用函数来描绘决策者对风险的态度。
决策分析的流程始于所谓的「寻找框架」（Framing），这一过程专注于开发机会声明、边界条件、成功度量、决策层级结构以及策略表。虽然有时人们认为决策分析总是需依赖定量方法，事实上许多决策也可使用定性工具来完成，例如价值聚焦思考，而不必依赖成熟的数学模型。
在一个质量优于数量的决策分析过程中，透过图解工具如影响图（Influence Diagram）或决策树（Decision Tree），决策者可视觉化他们的选择及其潜在结果，这不仅增进了理解，也为后续的量化模型奠定基础。
决策分析不仅限于商业领域，其实它的应用范围广泛，包括环境管理、医疗保健、能源开发、法律诉讼及纠纷解决等多个领域。在这样一个多元而系统化的决策分析体系中，持续进行研究、开发和实验以提高其实用性及应用场景至关重要。
学生和决策者们发现，量化算法在时机允许的情况下，能够提供超过直觉的结果，这证明了决策分析的长期有效性。
然而，随着时间的推进，决策者也不能完全依赖形式化的决策分析。有时在面临时间压力的情况下，直觉与专业经验或许更具有实效。尽管如此，当决策者能够将时间投入到决策分析中，经过训练和反馈后，他们的判断偏误仍然有可能得到缓解。如何在决策过程中取得定量分析与直觉经验的平衡？
