Los arboles de decision constituyen un metodo de segmentacion, que trata de resolver los problemas de discriminacion en una poblacion segmentando de forma progresiva la muestra para obtener finalmente una clasificacion fehaciente en grupos homogeneos, segun la variable de interes denominada variable de segmentacion. Los arboles de decision constituyen una tecnica predictiva ya que la segmentacion de la poblacion se realiza segun los valores de la variable de interes que juega el papel de variable dependiente del modelo predictivo subyacente en el arbol. La asignacion de un elemento poblacional a un segmento se realiza de acuerdo a los valores de determinadas variables medidas sobre el que constituyen las variables independientes del modelo. Este libro profundiza en los siguientes temas: Introduccion y caracteristicas de los arboles de decision Tipos de arboles de decision: CHAID, CART, QUEST, C4.0 y C5.0 Arboles de decision con SPSS Arboles de decision y analisis de riesgos Entorno de SAS ENTERPRISE MINER para el trabajo con arboles de decision Arboles de decision con SAS ENTERPRISE MINER Entorno de IBM SPSS MODELER. Trabajo con arboles de decision Arboles de decision con SPSS CLEMENTINE Valoracion de modelos de arboles. Comparacion con otros modelos Graficos de ganancias clasificacion, dispersion y curvas ROC Combinacion de modelos de arboles con otros modelos"