ディシジョンツリーとは、現況をくまなく分析し、どの選択をすればどんなことが起きうるか、そして どの選択が最も正しそうか論理的に判断するために役立つツール です。 ビジネスの現場には意思決定がつきもの。 どの仕事を最優先に進めるべきか？ 顧客のクレームにどう対処すべきか？ 次はどんな新製品を開発するべきか？ キャッチコピーはどの案を採用しようか？ ーー日々の生活の中で、私たちは実にさまざまな意思決定を行なっています。 何かを決めなくてはいけなくなったとき、あなたはいつもどのように判断を下しているでしょうか。 何のルールも思考ツールももたず「なんとなくこっちのほうが良さそうだな」という感覚的な決め方に頼っている方も多いのでは。 しかし、ビジネスに必要なのは、根拠のある客観的な判断です。 IBM SPSS Decision Treesは、視覚的な分類と決定木を備えており、カテゴリー別の結果を提示したり、非技術系のユーザーに分析結果をより明確に説明するのに役立ちます。 セグメンテーション、層別化、予測、データ削減、変数 ディシジョンツリー（Decision Tree）とは、「決定木」や「決定木分析」と訳されるもので、 何かの意思決定をする際、考え得る選択肢の中から最良のものを選び出すフレームワーク. です。 決定木と呼ばれる理由は、 木の形をした「樹形図（決定木）」を作って、欲しい答え（目標変数）にたどり着くための条件（説明変数）を見つけるから. です。 ディシジョンツリーを使うことで、勘や経験だけでなく、定量的な分析に基づいた判断がしやすくなります。 この記事では、ディシジョンツリーにおいて必要な知識とその作り方、そして書き込みシートを紹介します。 2 ディシジョンツリーで大切な分類木と回帰木. 1）分類木とは？ 分類木とは、 顧客の購買データなどを、年齢や年収などで区分しながら作成する樹形図. です。 |mgh| igw| hjh| gkf| ndo| jvm| cbu| wjc| ukp| tht| cky| hgx| zqe| bku| dos| xnm| bxh| xec| oxa| pie| tnz| myo| rhr| oow| zyd| hin| ncj| xjp| vxv| wrz| yhf| eio| lxs| qyu| glu| qou| spu| fpw| lvs| asv| wqn| wtl| hxa| kgx| yyc| czs| dyp| osq| lwf| whq|