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1968年經典之作：拉法的簡明指南如何引爆決策分析？
決策分析（Decision Analysis, DA）是指一系列哲學、方法學和專業實踐，旨在以正式的方式解決重要的決策問題。它包含許多程序、方法和工具，用以識別、明確表示並正式評估決策的主要方面。這些方法能夠推薦最佳的行動方案，並將決策的正式表示形式及其相應的建議轉化為決策者及其他相關利益關係人的洞見。
在歷史上，1931年，數學哲學家法蘭克·拉姆齊（Frank Ramsey）開創了主觀概率的概念，為個人的信念或不確定性提供了表示。這一思想在40年代由數學家約翰·馮·諾依曼（John von Neumann）和經濟學家奧斯卡·摩根斯坦（Oskar Morgenstern）進一步發展，形成了效用理論的公理基礎。
這些基本的理論發展讓決策分析的方法得以進一步規範與普及，如今已廣泛教授於商學院及工業工程系所中。1968年，決策理論家霍華德·拉法（Howard Raiffa）發表了一本簡明的入門書籍，使決策分析更為人熟知。隨著1976年拉夫與拉法將效用理論拓展至多目標決策方法論，這一領域的學術研究迅速增長。
在實務上，決策分析方法自1950年代晚期以來，已被廣泛應用於支持商業和公共政策決策。特別是在製藥和石油天然氣行業，由於這兩個行業經常需要進行高風險的大型投資決策，決策分析的應用更是再所難免。決策分析作為一種跨學科的領域，融匯了數學、哲學、經濟學、統計學及認知心理學等多種學科的元素，卻又因此歷來被視為運籌學（Operations Research）的一個分支。這一領域的重要性，在於它為決策者提供了科學的量化方法以及有效的決策框架。
一個有效的決策分析模型可以將不確定性通過概率表示，並通過效用函數來描繪決策者對風險的態度。
決策分析的流程始於所謂的「尋找框架」（Framing），這一過程專注於開發機會聲明、邊界條件、成功度量、決策層級結構以及策略表。雖然有時人們認為決策分析總是需依賴定量方法，事實上許多決策也可使用定性工具來完成，例如價值聚焦思考，而不必依賴成熟的數學模型。
在一個質量優於數量的決策分析過程中，透過圖解工具如影響圖（Influence Diagram）或決策樹（Decision Tree），決策者可視覺化他們的選擇及其潛在結果，這不僅增進了理解，也為後續的量化模型奠定基礎。
決策分析不僅限於商業領域，其實它的應用範圍廣泛，包括環境管理、醫療保健、能源開發、法律訴訟及糾紛解決等多個領域。在這樣一個多元而系統化的決策分析體系中，持續進行研究、開發和實驗以提高其實用性及應用場景至關重要。
學生和決策者們發現，量化算法在時機允許的情況下，能夠提供超過直覺的結果，這證明了決策分析的長期有效性。
然而，隨著時間的推進，決策者也不能完全依賴形式化的決策分析。有時在面臨時間壓力的情況下，直覺與專業經驗或許更具有實效。儘管如此，當決策者能夠將時間投入到決策分析中，經過訓練和反饋後，他們的判斷偏誤仍然有可能得到緩解。如何在決策過程中取得定量分析與直覺經驗的平衡？
