spss决策树分析 spss决策树分析结果解读

SPSS的决策树分析是以树状图为基础的分类模型，它将个体分成若干个小组，或者依据自变量的数值推测出因变量的相关信息，在数据处理任务中占据重要地位。决策树分析不仅能够生成数据的理解准则，还可以处理连续的种类和字段，并且还能够广泛应用与小数集中。那么下面就来介绍spss决策树分析，spss决策树分析结果解读。

一、spss决策树分析

一般来说，SPSS决策分析有三个步骤，分别是数据集准备，设置决策树参数，分析解读数据结果，下面来详细介绍操作步骤。

步骤一：数据集准备

数据集准备是使用SPSS处理和分析数据的首要步骤，在这里以超市销售数据为例来向大家展示。这里的指标包括超市的季度和月份，以及对应时间内超市投入的广告费用，获得的客流量以及广告额。我们将这些相关数据输入进SPSS后，使用软件来进行数据分析。

图一：将相关需要处理的数据输入软件

步骤二：决策树参数配置

1、在软件的菜单栏中点击【分析】，随后在【分类】中找到【决策树】并点击，点击后便会打开决策树窗口。

图二：在软件分类界面中找到决策树

2、点击进入决策树窗口。

图三：进入决策树界面中

3、进入后设置自变量与因变量，在这里将广告费用与客流量设置到自变量中，将销售额设置到因变量中。将指标设置完成后，【生长法】选择CHAID（卡方自动交互检测），这种统计方式是数学统计中的常用方法，利用卡方统计量计算出数据的优先级。

4、点击【验证】界面，在验证界面中设置好默认的验证属性。

图四：设置默认验证属性

5、将验证属性设置完成后，设置输出的条件，在这里仍然选择默认选项。

图五：设置默认的条件属性

6、依次设置好保存与选项界面的相关信息，为例方便观察，在保存界面中可将所有的自变量都勾选保存。

步骤三：分析解读数据结果

通过以上SPSS的数据录入操作步骤，点击【输出】，下面就可以等待数据处理结果了。

二、spss决策树分析结果解读

上面介绍了SPSS决策树的使用操作步骤，下面就以具体数据信息为例，向大家解读这些数据。

在点击【确定】后，软件便会自动分析相关数据，分析完成后便会以SPSS文档查看器的方式来呈现数据分析内容。

图六：完成SPSS数据分析

可以在右边的工具栏看到，在数据查看器中，有模型摘要，树形图，节点的增益需要以及风险的分析内容。接下来具体分析。

1、模型摘要

模型摘要包括了自变量，因变量和分析结果，在本例中，我们将超市的客流量以及广告投入量作为自变量输入，目的是为了分析客流量与广告投入与超市销售额的相关关系，经过筛选后，这个数据模型有重要作用。

2、节点的增益摘要

增益摘要是表示增益多少的直接数据，而在这里呈现了具体月份以及收益的均值，表示超市在受到客流量以及广告投入费用的影响下，能够获得的销售额均值，均值越大则代表超市收益越多。

图七：节点增益摘要状况

3、风险状况

风险状况是查看模型效果的数据之一，从风险表格中可以看出数据的估算值以及标准误差，估算值是依据输入的因变量求和得到，而标准误差则是具体的因变量数据与估算值直接的差值，一般来说，标准误差值越小，数据风险也就越小。

图八：风险值估算状况

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