IBM SPSS Decision Trees
分類木と決定木(デシジョン・ツリー)を使用して、グループと関係を識別し、結果を予測できます。この機能は、フル機能の SPSS トライアル版でテストしてください。
SPSS Statisticsを無料で試す 料金体系はこちら
製品画面、グループと関係を識別するための分類
SPSS Decision Trees がビジネスにもたらすもの

IBM SPSS Decision Treesを使用すると、グループを識別し、グループ間の関係を発見し、将来のイベントを予測できます。視覚的な分類と意思決定ツリーが特徴で、カテゴリ別の結果を提示し、技術者以外の聴衆に分析をより明確に説明するのに役立ちます。セグメンテーション、階層化、予測、データ削減、変数スクリーニングのための分類モデルを作成します。また、相互作用の識別、カテゴリの結合、連続変数の離散化のためのモデルを作成することもできます。

このモジュールは、オンプレミスの SPSS Statistics Professional エディションと、サブスクリプション プランの予測およびデシジョン ツリー アドオンに含まれています。

SPSS Decision Treesがビジネス ニーズをどのようにサポートできるかについて話し合う時間を計画してください。

データ・マイニングと知識発見のタスクにデシジョン・ツリーを使用することの長所と短所を説明します

主要な機能
ツリー分類モデル

ケースをグループに分類するか、予測子変数の値に基づいてターゲット変数の値を予測します。一連の決定ルールに基づいて、将来のオブザベーションを予測または分類できるようにする。


検証と分析

探索的分類分析用の検証ツールが含まれています。また、いくつかの方法のいずれかを使用してノードを表示することもできます。各ノードにターゲット変数、テーブル、またはその両方の棒グラフを表示します。


評価機能

ゲイン集計表を視覚的に表現するための評価グラフを含む。最も高い (および最も低い) 寄与度によってセグメントを識別するためのゲイン グラフを提供します。

エクスポート機能

オブジェクトを任意の SPSS Statistics 出力形式にエクスポートできます。SQL で選択したセグメントを定義するルールを生成してデータベースをスコアリングするか、SPSS Statistics ファイルをスコアリングする構文を定義します。


CHAID アルゴリズム

データを迅速に探索し、望ましい結果に関してセグメントとプロファイルを構築する、高速で統計的な多元ツリー アルゴリズム。


使い尽くされた CHAID アルゴリズム

各予測子 (独立) 変数について考えられるすべての分割を検査する CHAID アルゴリズムの修正。


機能の完全なリストにアクセスする

このモジュールの機能の完全なリストを確認し、すべての SPSS Statistics エディションに含まれる機能を比較してください。

データ・シートを読む

分類および回帰ツリー アルゴリズム

データを分割し、正確で同種のサブセットを生成する包括的なバイナリ ツリー アルゴリズム。


QUESTアルゴリズム

バイアスなしで変数を選択し、より正確な二分木を迅速かつ効率的に構築する統計アルゴリズム。


技術的な詳細
ソフトウェア要件
  • オンプレミスの場合:プロフェッショナル・エディションを購入する
  • サブスクリプション プランの場合: 予測およびデシジョン ツリーのアドオンを購入します。
ソフトウェア要件の完全なリストを表示

ハードウェア要件
  • プロセッサー:2 GHz以上
  • ディスプレイ:1024*768以上
  • メモリ:4 GBのRAMが必要、8 GB以上のRAMを推奨
  • ディスク・スペース:2GB以上
ハードウェア要件の完全なリストを表示
次のステップ
SPSS Statistics無料評価版を試す 製品と価格の比較
その他の参考情報 資料 コミュニティー