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Evaluation
Identification, recherche de
segments et prévision
Le module SPSS Arbre de décisions crée des arbres de classification et de décision directement dans SPSS pour identifier des groupes, découvrir des relations et prédire les événements futurs. En créant des arbres visuels, vous pouvez présenter les résultats d’une manière intuitive - de façon à pouvoir expliquer plus clairement les résultats à des publics non techniciens.
Des diagrammes extrêmement explicites permettent de présenter des résultats catégoriques de façon intuitive, expliquant ainsi plus clairement les résultats catégoriques pour des publics non techniciens. Avec ces arbres, vous explorez les résultats et vous déterminez visuellement la façon dont vos modèles évoluent. Les résultats visuels peuvent vous aider à trouver des sous-segments et des relations spécifiques que vous n’auriez pas découvert avec des statistiques plus traditionnelles. Parce que les arbres de classification subdivisent les données en segments et en noeuds, vous pouvez facilement voir l’endroit où un segment se fractionne et se termine.
Vous pouvez utiliser SPSS Decision Trees dans toute une variété d’applications :
Database marketing
Marketing de base de données
- Choisissez une variable de réponse pour segmenter votre base de clients (par exemple, répondants/non-répondants d'un mailing test ; client à profil élevé, moyen et faible ; ou prospects ayant prolongé leur contrat contre celles qui ne l’ont pas prolongé).
- Profilez des segements en fonction d’autres attributs tels que la démographie ou l’activité client.
- Personnalisez de nouvelles promotions pour mettre l’accent sur un sous-segements spécifique, pour réduire les coûts et améliorer le retour sur investissements (ROI).
Etude de marché
- Réalisez des enquêtes de satisfaction sur les clients, les employés ou les nouvelles recrues.
- Choisissez une variable mesurant la satisfaction (par exemple sur une échelle de 1 à 5).
- Profilez les niveaux de satisfaction en fonction de réponses à d’autres questions.
- Modifiez les facteurs qui peuvent affecter la satisfaction, tels que l’environnement de travail ou la qualité du produit.
Notation du risque de crédit
- Déterminez les segments de risque (élevé, moyen ou faible).
- Profilez les segments de risque en fonction des informations client, par exemple, l’activité du compte.
- Offrez la ligne de crédit appropriée en fonction du client et du groupe de risque.
Ciblage de programmes
- Choisissez une variable avec un résultat désiré par opposition à un résultat non désiré
- Révélez les facteurs qui mèneront au succès en fonction des informations du postulant.
- Personnalisez de nouveaux programmes pour satisfaire les besoins de davantage de personnes
Marketing dans le secteur public
- Choisissez une variable de réponse pour segmenter votre base de clients (par exemple postulants d'université potentiels ayant effectivement soumis une demande par comparaison avec ceux qui ne l’ont pas fait).
- Profilez des groupes en fonction d’autres attributs tels que la démographie ou l’activité client.
- Personnalisez de nouvelles promotions pour mettre l’accent sur un sous-groupe spécifique, pour réduire les coûts et améliorer le retour sur investissements (ROI).
SPSS Decision Trees peut être installé en tant que logiciel client uniquement, mais, pour de meilleures performances et afin d'assurer son évolutivité, vous pouvez également l'utiliser dans une configuration client/serveur, avec SPSS Statistics Server.
Quatre algorithmes d’arbre de décision
SPSS Decision Trees inclut quatre algorithmes de développement. Trouvez la meilleure adéquation pour vos données en essayant différents algorithmes ou laissez SPSS Arbres de décision, suggérer l’algorithme le plus approprié.
- CHAID — Un algorithme statistique d’arbre à plusieurs critères de classification qui explore les données rapidement et construit des segments et des profils en fonction du résultat souhaité.
- Exhaustive CHAID — Une modification de CHAID qui examine toutes les subdivisions possibles de chaque variable (indépendante) de prédicteur
- Arbre de classification et de régression (C&RT) — Un algorithme d’arbre binaire complet qui partitionne les données et produit des sous-ensembles homogènes précis
- QUEST — Un algorithme statistique qui sélectionne les variables sans distorsion et construit des arbres binaires précis, rapidement et efficacement.
Une fois le ou les arbres de classification générés, vous pouvez aller plus loin dans vos données et obtenir davantage d’informations en identifiant un sous-ensemble particulier de données dans cet arbre, puis exécuter une analyse supplémentaire sur ce groupe.
Segmenter et grouper les observations directement dans les données
Dans la mesure où vous créez des arbres de classification directement dans SPSS, vous pouvez utiliser les résultats pour segmenter et grouper les observations directement dans les données – sans jamais quitter l’environnement SPSS. Vous pouvez également générer des règles de sélection ou de classification/prédiction sous forme de syntaxe SPSS, déclarations SQL ou texte simple. Affichez ces règles dans le Viewer et enregistrez les dans un fichier externe pour utilisation ultérieure afin de faire des prédictions sur des observations spécifiques et nouvelles.
* Ce module était précédemment appelé SPSS Arbre de Décision.
