모든 기능을 갖춘 SPSS 평가판으로 Decision Trees를 테스트하세요.
IBM SPSS Decision Trees를 사용하면 그룹을 식별하고 그룹 간의 관계를 파악하며 향후 이벤트를 예측할 수 있습니다.
- 시각적 분류 및 의사 결정 트리 기능을 통해 범주형 결과를 제시하고 기술 지식이 없는 사용자에게 분석 내용을 보다 명확하게 설명할 수 있습니다.
- 세분화, 계층화, 예측, 데이터 축소 및 변수 선별을 위한 분류 모델을 생성합니다.
- 상호 작용 식별, 카테고리 병합 및 연속 변수 이산화를 위한 모델도 생성할 수 있습니다.
이 모듈은 온프레미스용 IBM SPSS Statistics Professional 에디션과 구독 요금제에 대한 IBM SPSS Forecasting 및 Decision Trees 추가 기능에 포함되어 있습니다.
일정을 예약하여 SPSS Decision Trees가 비즈니스 요구 사항을 어떻게 지원할 수 있는지 논의해 보세요.
사례를 그룹으로 분류하거나 예측 변수의 값을 기반으로 대상 변수의 값을 예측합니다. 일련의 의사 결정 규칙을 기반으로 미래의 관측치를 예측하거나 분류할 수 있습니다.
탐색 분류 분석을 위한 검증 도구가 포함되어 있습니다. 또한 각 노드에서 대상 변수의 막대형 차트나 표 또는 둘 모두를 표시하여 노드를 볼 수도 있습니다.
평가 그래프를 포함하여 수익 요약 표를 시각적으로 표현할 수 있습니다. 기여도가 가장 높은(또는 가장 낮은) 세그먼트를 식별할 수 있는 수익 차트를 제공합니다.
오브젝트를 모든 SPSS Statistics 출력 형식으로 내보낼 수 있습니다. SQL에서 선택한 세그먼트를 정의하는 규칙을 생성하여 데이터베이스의 점수를 매기거나 구문을 정의하여 SPSS Statistics 파일의 점수를 매길 수 있습니다.
데이터를 빠르게 탐색하고 원하는 결과와 관련하여 세그먼트 및 프로필을 구축하는 빠른 통계적 다방향 트리 알고리즘입니다.
각 예측 변수(독립) 변수에 대해 가능한 모든 분할을 검사하는 CHAID 알고리즘을 수정한 것입니다.
데이터를 분할하고 정확한 동종 하위 집합을 생성하는 포괄적인 이진 트리 알고리즘입니다.
편향 없이 변수를 선택하고 보다 정확한 이진 트리를 빠르고 효율적으로 구축하는 통계 알고리즘입니다.
- 온프레미스의 경우: Professional 에디션을 구매하세요.
- 요금제 구독의 경우: Forecasting 및 Decision Trees 추가 기능(add-on)을 구매하세요.
- 프로세서: 2 GHz 이상
- 화면 해상도: 1024*768 이상
- 메모리: 4GB RAM 필요, 8GB RAM 이상 권장
- 디스크 공간: 2GB 이상