Testez Decision Trees avec une version d’essai complète de SPSS
IBM SPSS Decision Trees vous permet d’identifier des groupes, de découvrir des relations entre eux et d’anticiper les événements futurs.
- Il propose une classification visuelle et des arbres de décisions pour vous aider à présenter des résultats catégoriels et à expliquer plus clairement l’analyse à un public non technique.
- Créez des modèles de discrimination pour la segmentation, la stratification, la prévision, la réduction des données et le filtrage des variables.
- Vous pouvez créer des modèles pour l’identification des interactions, le fusionnement des catégories et la discrétisation de variables continues.
Ce module est inclus dans l’édition IBM SPSS Statistics Professional pour le déploiement sur site et dans le module complémentaire IBM SPSS Forecasting and Decision trees pour les plans d’abonnement.
Prenez rendez-vous pour discuter de la manière dont SPSS Decision Trees peut répondre aux besoins de votre entreprise.
Classifie les cas en groupes ou anticipe les valeurs d’une variable cible en fonction des valeurs des variables de prédicteur. Vous permet d’anticiper ou de classer les observations futures en fonction d’un ensemble de règles de décision.
Inclut des outils de validation pour l’analyse exploratoire de classification. Vous pouvez également afficher les nœuds à l’aide de l’une des méthodes suivantes : afficher les diagrammes à barres des variables cibles, les tables ou les deux dans chaque nœud.
Comprend des graphiques d’évaluation pour permettre une représentation visuelle des tables récapitulatives des gains. Fournit un graphique de gains pour identifier les segments par contribution la plus élevée (et la plus faible).
Vous permet d’exporter des objets dans n’importe quel format de sortie SPSS Statistics. Générez des règles qui définissent les segments sélectionnés dans SQL pour noter les bases de données ou définissez la syntaxe pour noter les fichiers SPSS Statistics.
Algorithme d’arbre rapide, statistique et multidirectionnel qui explore rapidement les données et crée des segments et des profils en fonction du résultat souhaité.
Modification de l’algorithme CHAID qui examine toutes les divisions possibles pour chaque variable (indépendante) de prédicteur.
Algorithme d’arbre binaire complet qui partitionne les données et produit des sous-ensembles homogènes précis.
Algorithme statistique qui sélectionne les variables sans biais et crée des arbres binaires plus précis de façon rapide et efficace.
- Pour le déploiement sur site : achetez l’édition professionnelle.
- Pour les plans d’abonnement : achetez le module complémentaire Forecasting and Decision trees.
- Processeur : 2 GHz ou supérieur
- Affichage : 1024*768 ou supérieur
- Mémoire : 4 Go de RAM requis, 8 Go de RAM ou supérieur recommandé
- Espace disque : 2 Go et plus