IBM SPSS 의사 결정 트리를 사용하면 결과를 탐색하고 모델이 어떻게 흐르는지 시각적으로 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 보다 전통적인 통계를 사용하여 발견하지 못할 수 있는 특정 하위 그룹 및 관계를 찾을 수 있습니다. 이 모듈에는 4개의 설정된 트리 성장 알고리즘이 포함되어 있습니다. IBM SPSS 의사 결정 트리는 IBM SPSS 통계 환경 내에서 전적으로 분류를 위한 특수 트리 구축 기술을 제공합니다. 여기에는 그룹 및 하위 그룹을 식별해야 하는 경우 IBM SPSS 의사 결정 트리를 사용하는 네 가지 설정된 트리 성장 알고리즘이 포함되어 있습니다. 응용 프로그램에는 다음이 포함됩니다: IBM SPSS 의사 결정 트리 모듈을 사용하면 그룹을 더 잘 식별하고, 그룹 간의 관계를 검색하고, 향후 이벤트를 예측할 수 있습니다. 의사 결정 트리 분석은 대상과 가장 밀접한 관련이 있는 예측 변수를 나타내기 때문에 인기 있는 모델입니다. 의사 결정 트리의 목적은 일련의 이벤트를 모델링하고 결과에 미치는 영향을 살펴보는 것입니다. 이 유형의 모델은 다양한 시나리오를 기반으로 조건부 확률 집합을 계산합니다. IBM SPSS 의사 결정 트리 다이어그램, 테이블 및 그래프는 쉽게 해석할 수 있습니다.

고도로 시각적인 트리를 사용하여 현재 데이터에 숨겨져 있는 관계를 검색합니다(왼쪽). 트리 모델 결과를 사용하여 IBM SPSS 통계에서 직접 사례를 점수매기. 이것은 학생 등록을 정확하게 예측하는 데 도움이되는 변수를 보여주는 간단한 의사 결정 트리였습니다. 예측 분석은 교육, 소매, 의료 및 금융을 포함한 다양한 산업에 적용될 수 있습니다. 실행을 클릭하고 두 번 클릭하여 테이블 출력을 봅니다. 프로세스의 다음 단계는 형식 노드를 사용하여 데이터를 읽는 것입니다. 형식 노드는 측정 수준, 데이터 값, 역할 및 누락된 값 정의등 각 필드에 대한 메타데이터 및 데이터 속성을 지정합니다. 스크린 샷에서 필드 등록이 우리의 목표임을 알 수 있습니다. 이 블로그에서는 CHAID 분석을 사용하여 간단한 예측 모델을 만드는 방법과 의사 결정 트리 결과를 해석하는 방법을 자세히 설명합니다. 이 예제에서는 두 가지 범주예가 있는 학생 등록을 예측합니다. 전자책 “데이터와의 대화”에서 현재 BI 인프라가 무엇이고 기존 접근 방식과 관련된 문제를 배웁니다. 조직에 대한 데이터의 가치를 극대화하고 최신 분석 플랫폼을 통해 경쟁 우위를 확보하는 방법을 통해 사용자 경험이 얼마나 중요한지 확인합니다.

모든 것이 잘되면 황금 덩어리를 얻을 것이다. 너겟을 두 번 클릭하여 결과를 확인합니다. 소스 탭에서 시작하여 통계 파일 노드에서 끌어와서 로컬 컴퓨터에서 .sav 파일을 가져옵니다.