비즈니스에 이렇게 활용하세요

IBM SPSS Decision Trees는 그룹을 더욱 잘 식별하고 이들 사이의 관계를 발견하며 향후 이벤트를 예측하도록 도와줍니다. 이 제품은 가시성이 뛰어난 분류 및 의사결정 트리를 통해 범주별로 결과를 표시할 수 있고 비기술자에게도 분석 결과를 더욱 명확하게 설명할 수 있습니다. 모듈을 사용하면 세분화, 계층화, 예측, 데이터 감소 및 변수 심사, 상호 작용 식별, 범주 병합과 연속 변수 구분을 위한 분류 모델을 작성할 수 있습니다.

시각적인 트리를 사용하여 관계 발견

데이터를 브랜치 및 노드로 표시하는 가시성 높은 트리를 작성하여 결과를 탐색하고 모델의 흐름 방식을 결정할 수 있습니다.

네 가지 트리 확장 알고리즘 중에서 선택

CHAID, Exhaustive CHAID, C&RT 또는 QUEST와 같은 다양한 알고리즘을 사용해 보고 데이터에 가장 적합한 알고리즘을 찾으세요.

데이터 심층 분석

트리 다이어그램과 그룹에 대한 추가 분석을 통해 특정 서브세트를 확인함으로써 더 많은 인사이트를 얻습니다.

새 변수 작성

트리로부터 얻은 정보를 터미널 노드 번호, 예측 값 또는 예측 확률과 같은 새 변수에 저장하세요.

주요 기능

  • 트리 분류 모델
  • 유효성 검증 및 분석
  • 평가 기능
  • 내보내기 기능
  • CHAID 알고리즘
  • Exhausted CHAID 알고리즘
  • 분류 및 회귀 트리 알고리즘
  • QUEST 알고리즘

클라우드 보안 및 개인정보 보호정책

제품 이미지

트리 분류 모델
트리 분류 모델
유효성 검증 및 분석
유효성 검증 및 분석
평가 기능
평가 기능
내보내기 기능
내보내기 기능
CHAID 알고리즘
CHAID 알고리즘
Exhausted CHAID 알고리즘
Exhausted CHAID 알고리즘
분류 및 회귀 트리 알고리즘
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