spss决策树分析优缺点 spss决策树为什么没有生成树形图

SPSS决策树分析是在树状图的分析基础上构建的一种数据处理模型，它可以根据自变量的值来预测出因变量的变化趋势，并且分析得出数据之间的相互关联关系，还可以得出数据的风险状况，但是SPSS决策树在数据分析中同样也有优缺点，那么下面就来给大家介绍SPSS决策树分析优缺点，SPSS决策树为什么没有生成树形图。

一、SPSS决策树分析优缺点

优点：

1、便于理解和解释数据，树形图的结构可视化程度较高，便于展示内容。

2、需要训练的数据较少，其他的数据分析工具软件学习时间较长，并且在使用时多数要将处理数据规范化。典型例子是构建虚拟变量。

3、支持多种形式的数据分析模型，利于建立分析模板。

图一：SPSS中的数据分析模型

4、能够处理数值型数据和分类数据，其他的技术通常只能专门分析某一种数据集。而SPSS在处理数据集的同时，还可以解决多输出的问题。

图二：SPSS数据分析工具栏

5、在SPSS中可以通过数值统计测试来验证该模型，这为解释验证该模型的可靠性提供可能。

图三：决策树生成的数据分析表

6、SPSS在数据处理时对缺失值不敏感，处理效率高。

缺点：

1、决策树模型容易产生一个复杂的数据分析模型，复杂模型对于数据的泛化性较差。而数据的拟合，在决策树的运算模式下，会呈现出过度精确的结果，导致无法对样本数据进行准确分析。因此，决策树在处理拟合数据时就会存在缺陷。

2、决策树在数据处理中可能是不稳定的，因为在数据输入时，微小变化就会导致完全不同的决策树生成。

综合以上内容，SPSS决策树是高效处理数据的重要工具，在数据处理时能够自动对数据进行整合分析，并且处理多输出的问题，但是在处理泛化数据时，SPSS决策树就存在模型上的处理缺陷了。

二、spss决策树为什么没有生成树形图

上面介绍了SPSS决策树的优缺点，下面就来介绍SPSS决策树在使用中为什么没有生成树形图的相关情况。

一般来说，SPSS决策树未生成树形图，最主要的原因是系统模型的使用字体与树形图的字体不一致。而在使用SPSS做聚类分析时，会出现未生成树形图的情况，以下是正确的步骤。

1、首先在SPSS软件中输入相关数据指标，随后在工具栏中的分析界面找到并点击【系统聚类】。

图四：选择进入系统聚类界面

2、随后在聚类界面中设置数据分析图的相关指标，以及自变量状况。

图五：在系统聚类分析中设置变量数据

3、点击确定后，系统便会自动生成数据分析图。

图六：得到数据分析图

4、在编辑界面中点击搜索框，进入字体选择界面，在字体界面中，勾选使用Tahoma字体，勾选完成后。重新加载数据，就可以在数据分析界面中生成树状图了。

图七：得到树形图的相关数据

图八：勾选树形图需要的字体

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