它可以為您的業務做什麼

IBM® SPSS® Decision Trees 可讓您識別群組,探索它們之間的關係,並預測未來事件。 它以視覺化分類與決策樹為特徵,協助您向非技術對象呈現類別結果,並更清楚說明分析。 為分段、分層、預測、資料縮減和變數篩選建立分類模型。 此外,您也可以建立用於互動識別、種類合併及離散化連續變數的模型。

此模組列於內部部署用SPSS Statistics Professional Edition,也列於訂閱計畫用預測與決策樹狀結構附加元件。

功能焦點

樹狀分類模型

它會將案例分組,或是根據預測變數的值來預目標變數的值。讓您根據一組決策規則來預測或分類未來觀察。

驗證與分析

提供探索性分類分析的驗證工具。您也可以使用下列其中一種方法來檢視節點: 顯示每一個節點中目標變數、表格或兩者的長條圖。

評估功能

包括評估圖形,以啟用增益摘要表格的視覺化呈現。 提供增益圖,以最高(及最低)貢獻識別區段。

匯出功能

讓您將物件匯出成任何的 SPSS Statistics 輸出格式。產生規則,以在 SQL 中定義所選區段以評分資料庫,或定義語法以評分 SPSS Statistics 檔案。

CHAID 演算法

快速、統計的多方式樹狀結構演算法,可快速探索資料,並在想要的結果上建置區段和設定檔。

Exhausted CHAID 演算法

CHAID 演算法的修改版,它可以檢測每個預測(獨立)變數的所有可能分割。

存取完整功能清單

瀏覽此模組中的完整功能清單,並比較所有 SPSS Statistics 版本中包含的功能。

分類和迴歸樹演算法

完整的二元樹演算法,它會將資料分割,並產生精確的同質子集。

QUEST 演算法

可選擇無偏誤變數並迅速有效率建立準確二元樹的統計演算法。

產品影像

技術詳細資料

軟體需求

  • 對於內部部署:請購買專業版
  • 對於訂閱方案:購買預測和決策樹附加元件

硬體需求

  • 處理器:2 GHz 或更快
  • 顯示器:1024*768 或更高
  • 記憶體:需要 4 GB RAM,建議 8 GB RAM 或更多
  • 磁碟空間:2 GB 或以上容量

排程時間討論 SPSS Decision Trees 如何支援您的商業需求。

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Next Steps

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