決定木は、データの集合を表現したり分類や法則化を助ける数学的手法、計算手法であるともいえる。データは次のような形式のレコードである。
種類.
例.
決定木を例で見てみる。
ある有名なゴルフクラブの経営者が、
客の来場状況について悩みを抱えている。
客が殺到する日があり、そういう日はクラブの従業員が足りない。
逆に客がまったく来ない日もあり、そんな日は従業員は非常に暇である。
週間天気予報に基づいて、客がいつゴルフクラブにやってくるのかを予測し、
従業員の勤務体制を最適化したい。
つまり、人がゴルフをやりたくなる理由を知りたい。
天気（晴れ／曇／雨）、気温（度）、湿度(%)，風（強い／弱い）、客のゴルフクラブ日、その客が来たかどうか。
問題を解決するために、決定木を作った。
上図のとおり、木の形をした閉路を含まない有向グラフである。
最も上の節点は全データを表す。
この決定木の作り方を述べる。
分類木を自動生成するアルゴリズム（詳細は述べない）があり、それを上の表に示すデータに適用すると、従属変数である「ゴルフをするか」を説明する最も良い方法は、変数「天気」を用いることだという結果が得られる。「天気」の値によって表を並べ替えると、下表のとおりになる。
晴れの日にゴルフをするグループ、曇の日にゴルフをするグループ、そして雨が降っていてもゴルフをするグループもいることが分かった。
ここで、変数「気温」
の値の昇順に表を並べ替えると、こうなる。
最初に「天気」で分類することは適切な判断といえる。
全データをまず「天気」で分類すると、最初の結論として、天気が曇なら人は必ずゴルフをし、
雨の日であっても熱狂的な人はゴルフをするということが分かる。
したがって、問題の答えは、この分類木によって端的に次のとおりになる。
晴れていてじめじめした日や風の強い雨の日にはゴルフをしに来る人はほとんどいないので、
従業員のほとんどを休ませるとよい。
それ以外の、多くの人がゴルフをすると思われる日には、仕事を手伝ってくれる臨時従業員を雇う。
このように、決定木は複雑なデータの表現を簡単な構造に変換するのに役立つ。
沿革.
この会社は設立当初から数々の買収や合併を経験してきた。
さらにはブレードサーバのラインもあり、Linuxサポートをオプションとして行っていた。
こぼれ話.