决策树分析的步骤
决策树分析方法？
决策树分析方法？
决策树分析法是指分析每个决策或事件（即自然状态）时，都引出两个或多个事件和不同的结果，并把这种决策或事件的分支画成图形，这种图形很像一棵树的枝干，故称决策树分析法。
决策树法的几个关键步骤是：
（1）画出决策树，画决策树的过程也就是对未来可能发生的各种事件进行周密思考、预测的过程，把这些情况用树状图表示出来。先画决策点，再找方案分枝和方案点。最后再画出概率分枝。
（2）由专家估计法或用试验数据推算出概率值。并把概率写在概率分枝的位置上。
（3）计算益损期望值，从树梢开始，由右向左的顺序进行。用期望值法计算。若决策目标是盈利时，比较各分枝，取期望值最大的分枝，其他分枝进行修剪。
决策树分析方法？
决策树，是一种通过图示罗列解题的有关步骤以及各步骤发生的条件与结果的一种方法。决策树不仅可以帮助人们理解问题，还可以帮助人们解决问题。
决策树一般是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
决策树法的过程讲解？
决策树法的几个关键步骤是：
(1)画出决策树，画决策树的过程也就是对未来可能发生的各种事件进行周密思考、预测的过程，把这些情况用树状图表示出来．先画决策点，再找方案分枝和方案点．最后再画出概率分枝。
(2)由专家估计法或用试验数据推算出概率值．并把概率写在概率分枝的位置上。
(3)计算益损期望值，从树梢开始，由右向左的顺序进行．用期望值法计算．若决策目标是盈利时，比较各分枝，取期望值最大的分枝，其他分枝进行修剪。
spss决策树分析？
spss决策树分析方法：
1.首先，我们打开SPSS，导入测试数据。依次点击：文件-打开-数据，导入测试数据即可。
2.然后，我们对变量设置度量标准（名义、刻度或者序号），缺省值的度量为刻度。
3.接着，依次点击菜单栏上的分析-分类-树（注意这里会弹出决策树定义变量属性提醒对话框）。
4.在图示对话框中，我们点击【确定】对数模型定义，点击【定义变量属性】是为模型变量设置测量级别或定义标签。
5.我们单击确定进入下一步，从左侧的变量框内分别选出因变量和自变量，并拖入右侧的框内。选择增长方法和设置输出、验证、条件和保存。
6.设置完成后，单击确定，即可得到分类树的结果，包括模型汇总，树形图表等（这些需要在上一步的选项中设置才会显示）