Mit dem Zusatzmodul Decision Trees erstellen Sie Klassifikations- und Entscheidungsbäume direkt in SPSS. Damit erhalten Sie die Möglichkeit aus Ihren Daten Gruppen zu identifizieren, Unterschiede und Beziehungen zwischen verschiedenen Segmenten aufzudecken und diese neuen Erkenntnisse auf neue Daten anzuwenden.
Die wichtigsten Features im Überblick
Leichte Identifizierung von Segmenten, Untergruppen und Mustern durch übersichtliche Baumdiagramme.
Die Entscheidungsbäume unterteilen die Daten in Äste und Knoten zur optimalen Visualisierung von Gruppenzugehörigkeiten und deren Abgrenzungen.
Schichteneinteilung, Datenreduktion, Identifikation von Interaktionen, Verbinden von
Kategorien, Diskretisierung kontinuierlicher Variablen.
Vorhersage von zukünftigen Ereignissen.
Ergebnisse werden auch für Nicht – Statistiker verständlich abgebildet.
Schnelle Entscheidungsfindung durch Evaluationsgrafiken auf einen Blick.
Übertragung der Ergebnisse
Anwendung von Klassifikations- und Vorhersageregeln
auf bestehende und neue Daten basierend auf gefundenen Segmenten und Mustern.
Regelform in SPSS Syntax, SQL Statements oder einfacher Text.
Regelanzeige im SPSS - Viewer. Speicherung in einer externen Datei für späteren Gebrauch um Vorhersagen über einzelne oder neue Fälle zu treffen.
Direktes Schreiben der Information aus dem Baummodell in die Daten:
Segmentierung und Gruppierung der Fälle.
Erzeugen von vorhergesagten Werten und Wahrscheinlichkeiten.
Erzeugen von XML Modellen für den Gebrauch im SPSS Server.
Vier skalierbare Entscheidungsbaum-Algorithmen
Chaid von Kass (1980)
Exhaustive CHAID von Biggs, de Ville und Suen (1991)
Classifikation & Regression Trees (C&RT) von Breiman, Friedman, Olshen und Stone (1984)
QUEST von Loh und Shih (1997)
IBM SPSS Decision Trees Introductory Demo
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