決策樹法是一種常用的數據挖掘和機器學習技術，也可以應用于公司戰略和風險管理中。其原理是通過構建一棵樹狀結構來表示不同決策路徑和結果，以幫助決策者做出最佳選擇。

在決策樹法中，數據被分解為不同的特征，并根據這些特征進行分支。每個分支代表一個決策點，最終的葉節點則表示最終的決策結果。通過對歷史數據的學習和分析，決策樹可以自動學習出最佳的決策規則，以幫助預測未來事件的發生或者做出最優的決策。

決策樹法的優點包括易于理解和解釋、適用于各種類型的數據、能夠處理大量的特征等。然而，決策樹法也存在一些缺點，比如容易過擬合、對數據中的噪音敏感等。

在公司戰略和風險管理中，決策樹法可以幫助公司管理層根據歷史數據和不同的決策因素做出最佳的戰略選擇，同時也可以幫助公司識別和管理潛在的風險。通過建立決策樹模型，公司可以更好地理解市場趨勢、客戶需求和競爭對手的行為，從而制定更有效的戰略和風險管理策略。