SPSS Decision Trees

Identifiez les groupes et prévoyez les résultats facilement

IBM SPSS Decision Trees vous aide à mieux identifier les groupes, à découvrir les relations existant entre ces groupes et à prévoir des événements futurs.

Ce module comporte des arbres de classification et de décision hautement visuels. Ces arbres vous permettent de présenter les résultats catégoriels (ou qualitatifs) de manière intuitive et de les expliquer plus clairement à un public non initié.

  • IBM SPSS Decision Trees vous permet d'explorer les résultats et de déterminer visuellement comment fonctionne votre modèle, ce qui vous aide à découvrir des sous-groupes et des relations spécifiques susceptibles d'échapper à des outils statistiques plus traditionnels. Le module inclut quatre algorithmes bien établis pour la constitution d'arbres (US).
  • Utilisez IBM SPSS Decision Trees si vous avez besoin d'identifier des groupes et des sous-groupes. Vous disposez des applications suivantes :
  • Marketing avec bases de données
  • Etudes de marché
  • Niveau de risque de crédit
  • Ciblage de programmes
  • Marketing dans le secteur public

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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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