IBM® SPSS® Decision Trees模組協助您更好地識別群組，發現他們之間的關係與預測未來事件的發生機率。

此模組具有高度視覺化的分類和決策樹功能。這些決策樹使您以直覺的方式發現類別資料的結果，對分類別演算法不了解的使用者，可讓您更清楚地解釋類別資料的分析結果。

IBM SPSS Decision Trees讓您探索結果，並直觀地了解您的決策樹模型如何分類。這有助於你具體的找到傳統的統計方法可能不會發現的群組與關係。此模組包括四個決策樹成長的演算法(CHAID、Exhaustive CHAID、C&RT、QUEST)。

此模組具有高度視覺化的分類和決策樹功能。這些決策樹使您以直覺的方式發現類別資料的結果，對分類別演算法不了解的使用者，可讓您更清楚地解釋類別資料的分析結果 。

IBM SPSS Decision Trees讓您探索結果，並直觀地了解您的決策樹模型如何分類。這有助於你具體的找到傳統的統計方法可能不會發現的群組與關係。此模組包括四個決策樹成長的演算法(CHAID、Exhaustive CHAID、C&RT、QUEST)。
如果您需要識別群組與小群組，使用IBM SPSS Decision Trees可應用在：

• 資料庫行銷
• 市場研究
• 信用風險評分
• 目標性的規劃
• 公共部門市場行銷

建構決策樹四個樹生長演算法，包含：

1. CHAID – 一種快速的,統計的，多元樹演算法，快速和有效率的探索資料，還有區段和側面圖與對於預期結果。
2. Exhaustive CHAID - 一個修改CHAID為每個預測檢查所有可能的分割項。
3. Classification & regression trees (C&RT) – 一個完整二元樹演算法，為分割資料和產生精確的同質子集。
4. QUEST – 一個統計的演算法為選擇變量，無偏見且快速和有效率的建構精確二元樹。