Teste Árvores de Decisão com uma avaliação do SPSS completa
O IBM SPSS Decision Trees permite que você identifique grupos, descubra relacionamentos entre eles e preveja eventos futuros.
- Conta com classificação visual e árvores de decisão para ajudar você a apresentar resultados categóricos e explicar mais claramente a análise para públicos não técnicos.
- Crie modelos de classificação para segmentação, estratificação, previsão, redução de dados e triagem de variáveis.
- Você pode criar modelos para identificação de interações, fusão de categorias e discretização de variáveis contínuas.
Este módulo faz parte da versão IBM SPSS Statistics Professional para instalações no local e no complemento IBM SPSS Forecasting e Decision Trees para os planos de assinatura.
Agende um horário para discutir como o SPSS Decision Trees podem dar suporte às suas necessidades de negócios.
Classifica casos em grupos ou prevê valores de uma variável de destino com base em valores de variáveis preditoras.Permite que você preveja ou classifique observações futuras com base em um conjunto de regras de decisão.
Inclui ferramentas de validação para análise de classificação exploratória. Você também pode visualizar nós usando um dos vários métodos: mostrar gráficos de barras de variáveis de destino, tabelas ou ambos em cada nó.
Inclui gráficos de avaliação para permitir a representação visual das tabelas de sumarização de ganhos.Fornece um gráfico de ganhos para identificar segmentos por contribuição mais alta (e mais baixa).
Permite que você exporte objetos para qualquer formato de saída do SPSS Statistics.Gere regras que definem segmentos selecionados em SQL para pontuar bancos de dados ou definir sintaxe para pontuar arquivos do SPSS Statistics.
Um algoritmo de árvore multidirecional rápido e estatístico que explora dados rapidamente e cria segmentos e perfis relativos ao resultado desejado.
Uma modificação do algoritmo CHAID que examina todas as divisões possíveis para cada variável preditora (independente).
Um algoritmo de árvore binária abrangente que particiona dados e produz subconjuntos homogêneos precisos.
Um algoritmo estatístico que seleciona variáveis sem viés e constrói árvores binárias mais precisas de forma rápida e eficiente.
- Para uso no local: adquira a edição Professional.
- Para planos de assinatura: adquira os complementos Forecasting e Decision Trees.
- Processador: 2 GHz ou mais rápido
- Exibição: 1024*768 ou superior
- Memória: 4 GB de RAM necessários, 8 GB de RAM ou mais recomendados
- Espaço em disco: 2 GB ou mais