비즈니스에서 활용하는 방법

IBM® SPSS® Decision Trees는 그룹을 식별하고 그룹 간의 관계를 발견하며 향후 이벤트를 예측할 수 있도록 하는 데 사용되는 제품입니다. 여기에는 시각적 분류 및 의사결정 트리가 포함되어 범주형 결과를 제공할 수 있으며 기술적 지식을 갖추지 못한 사람에게 분석을 보다 명확하게 설명할 수 있습니다. 세분화, 계층화, 예측, 데이터 축소, 변수 검사를 위한 분류 모델을 생성합니다. 또한 상호작용 식별, 카테고리 병합, 연속 변수의 이산화에 대한 모델을 생성할 수 있습니다.

이 모듈은 온프레미스용 SPSS Statistics Professional Edition과 구독형 예측 및 의사결정 트리에 포함됩니다.

주목할 기능

트리 분류 모델

예측 변수 값에 따라 대상 변수의 값을 예측하거나 사례를 그룹별로 분류합니다. 이를 통해 사용자는 의사결정 규칙 세트를 기반으로 향후 관측 값을 예측하거나 분류할 수 있습니다.

유효성 검증 및 분석

탐구 분류 분석에 사용되는 유효성 검증 툴이 포함되어 있습니다. 다양한 방법으로 노드를 볼 수도 있습니다. 각 노드에서 대상 변수의 막대형 차트, 테이블, 또는 둘 다 볼 수 있습니다.

평가 기능

평가 그래프가 있어 이득 요약 테이블을 시각적으로 확인할 수 있습니다. 기여도가 가장 높은 순과 가장 낮은 순으로 세그먼트를 식별하기 위한 이득 도표를 제공합니다.

내보내기 기능

SPSS Statistics 출력 형식으로 오브젝트를 내보낼 수 있습니다. SQL에서 선택한 세그먼트를 정의하여 데이터베이스를 스코어링하거나 SPSS Statistics 파일을 스코어링하기 위한 구문을 정의하는 규칙을 생성합니다.

CHAID 알고리즘

데이터를 신속하게 탐색하고 원하는 결과에 따라 세그먼트와 프로파일을 구축하는 빠르고 통계적인 다차원 트리 알고리즘입니다.

Exhausted CHAID 알고리즘

CHAID 알고리즘의 변형으로서 각 예측(독립) 변수의 모든 가능한 분할을 검사합니다.

전체 기능 목록 확인

이 모듈의 전체 기능 목록을 탐색하고 모든 SPSS Statistics Edition에 포함된 기능을 비교해보세요.

분류 및 회귀 트리 알고리즘

포괄적인 2진 트리 알고리즘으로서 데이터를 파티셔닝하고 균일한 품질의 정확한 서브세트를 생성합니다.

QUEST 알고리즘

편향되지 않는 변수를 선택하는 통계 알고리즘이며 더 정확한 2진 트리를 빠르고 효율적으로 구축합니다.

제품 이미지

기술 요구사항

소프트웨어 요구사항

  • 온프레미스의 경우: Professional Edition 구매
  • 구독 플랜의 경우: 예측 및 의사결정 트리의 추가 기능 구매

하드웨어 요구사항

  • 프로세서: 2GHz 이상
  • 디스플레이: 1024x768 이상
  • 메모리: 4GB RAM 필요, 8GB RAM 이상 권장
  • 디스크 공간: 2GB 이상

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