Testen Sie Decision Trees mit einer voll ausgestatteten SPSS-Testversion
Mit IBM SPSS Decision Trees können Sie Gruppen identifizieren, Beziehungen zwischen ihnen aufdecken und zukünftige Ereignisse vorhersagen.
- Die visuellen Klassifikations- und Entscheidungsbäume helfen Ihnen, kategoriale Ergebnisse zu präsentieren und Analysen für eine nicht-technische Zielgruppe besser zu erklären.
- Erstellen Sie Klassifikationsmodelle zur Segmentierung, Schichtung, Vorhersage, Datenreduktion und zum Variablenscreening.
- Sie können Sie Modelle für die Identifizierung von Interaktionen, die Zusammenführung von Kategorien und die Diskretisierung stetiger Variablen erstellen.
Dieses Modul ist in der IBM SPSS Statistics Professional Edition für On-Premises-Installationen und im Add-on IBM SPSS Forecasting and Decision Trees für Abonnementpläne enthalten.
Vereinbaren Sie einen Termin, um zu besprechen, wie SPSS Decision Trees Sie bei Ihren Geschäftsanforderungen unterstützen kann.
Klassifiziert Fälle in Gruppen oder sagt die Werte einer Zielvariablen auf der Grundlage der Werte von Prädiktorvariablen voraus. Damit können Sie zukünftige Beobachtungen auf der Grundlage einer Reihe von Entscheidungsregeln vorhersagen oder klassifizieren.
Enthält Validierungstools für die explorative Klassifikationsanalyse. Sie können die Knoten auch mit einer von mehreren Methoden betrachten: Zeigen Sie Balkendiagramme der Zielvariablen, Tabellen oder beides in jedem Knoten an.
Enthält Auswertungsdiagramme für die visuelle Darstellung von Tabellen mit Zuwachszusammenfassungen. Bietet ein Zuwachsdiagramm zur Identifizierung von Segmenten mit dem höchsten (und niedrigsten) Beitrag.
Ermöglicht den Export von Objekten in jedes SPSS Statistics-Ausgabeformat. Erstellen Sie Regeln, die ausgewählte Segmente in SQL definieren, um Datenbanken zu bewerten, oder definieren Sie eine Syntax, um SPSS Statistics-Dateien zu bewerten.
Ein schneller, statistischer Mehrweg-Baumalgorithmus, der Daten schnell untersucht und Segmente und Profile für das gewünschte Ergebnis erstellt.
Eine Änderung des CHAID-Algorithmus, der alle möglichen Abzweigungen für jede vorhersehbare (unabhängige) Variable untersucht.
Ein umfassender Binärbaum-Algorithmus, der Daten partitioniert und genaue homogene Subsets erzeugt.
Ein statistischer Algorithmus, der Variablen ohne systematische Fehler auswählt und schnell und effizient genauere Binärbäume erstellt.
- Für On-Premises: Kaufen Sie die Professional Edition.
- Für Abonnementpläne: Kaufen Sie das Add-on „Forecasting and Decision Trees“.
- Prozessor: 2 GHz oder schneller
- Bildschirmauflösung: 1024*768 oder höher
- Speicher: 4 GB RAM erforderlich, 8 GB RAM oder mehr empfohlen
- Speicherplatz: 2 GB oder mehr