SPSS Decision Trees

Gruppen leicht erkennen und Ergebnisse vorhersagen

Mithilfe von IBM SPSS Decision Trees können Sie Gruppen besser erkennen, Beziehungen zwischen ihnen entdecken und zukünftige Ereignisse prognostizieren.

Dieses Modul bietet visuelle Klassifizierungs- und Entscheidungsbäume. Mithilfe dieser Bäume können Sie kategorische Ergebnisse auf intuitive Weise präsentieren, sodass Sie nicht-technischen Zielgruppen kategorische Analysen noch besser erklären können.

  • IBM SPSS Decision Trees ermöglicht die Untersuchung von Ergebnissen und eine visuelle Ermittlung der Baumebenen. Dies hilft Ihnen, spezielle Untergruppen und Beziehungen zu finden, die Sie mit traditionelleren Statistiken möglicherweise nicht aufgedeckt hätten. Das Modul umfasst vier bewährte Algorithmen für den Baumaufbau (US).
  • Setzen Sie IBM SPSS Decision Trees ein, wenn Sie Gruppen und Untergruppen erkennen müssen. Mögliche Anwendungen sind:
  • Datenbank-Marketing
  • Marktforschung
  • Kreditrisikobewertung
  • Programmausrichtung
  • Marketing im öffentlichen Sektor

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Choose from four established tree-growing algorithms and discover hidden relationships in your data.

Diagram.
IBM SPSS Decision Trees diagrams,
tables and graphs are easy to interpret.
Use the highly visual trees to discover
relationships that are currently hidden in
your data. Use tree model results to score
cases directly in IBM SPSS Statistics.IBM SPSS Decision Trees provides specialized tree-building techniques for classification – entirely within the IBM SPSS Statistics environment. It includes four established tree-growing algorithms:

  • CHAID – A fast, statistical, multi-way tree algorithm that explores data quickly and efficiently, and builds segments and profiles with respect to the desired outcome

  • Exhaustive CHAID – A modification of CHAID, which examines all possible splits for each predictor

  • Classification and regression trees (C&RT) – A complete binary tree algorithm, which partitions data and produces accurate homogeneous subsets

  • QUEST – A statistical algorithm that selects variables without bias and builds accurate binary trees quickly and efficiently

With four algorithms, you have the ability to try different types of tree-growing algorithms and find the one that best fits your data.

Because you create classification trees directly within IBM SPSS Statistics, you can conveniently use the results to segment and group cases directly within the data. Additionally, you can generate selection or classification/prediction rules in the form of IBM SPSS Statistics syntax, SQL statements or simple text (through syntax).

You can display these rules in the Viewer and save them to an external file for later use to make predictions about individual and new cases. If you'd like to use your results to score other data files, you can write information from the tree model directly to your data or create XML models.

To enhance the power of IBM SPSS Decision Trees, we recommend using it with IBM SPSS Statistics Base.

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