Classification Tree模块基于数据挖掘中发展起来的树结构模型对分类变量或连续变量进行预测,可以方便、快速的对样本进行细分,而不需要用户有太多的统计专业知识。在市场细分和数据挖掘中有较广泛的应用。已知该模块提供了CHAID、Exhaustive CHAID和C&RT三种算法,在AnswerTree中提供的QUEST算法尚不能肯定是否会被纳入。为了方便新老用户的使用,Tree模块在操作方式上不再使用AnswerTree中的向导方式,而是SPSS近两年开始采用的交互式选项卡对话框。但是,整个选项卡界面的内容实际上是和原先的向导基本一致的,另外,模型的结果输出仍然是AnswerTree中标准的树形图,这使得AnswerTree的老用户基本上不需要专门的学习就能够懂得如何使用该模块。由于树结构模型的方法体系和传统的统计方法完全不同,贸然引入可能会引起读者统计方法体系的混乱。为此,本次编写的高级教程并未介绍该模块,而将在高级教程的下一个版本,以及关于市场细分问题的教材中对其加以详细介绍。随着自身产品线的不断完善,SPSS公司的产品体系已经日益完整,而不同产品间的互补和兼容性也在不断加以改进。在13版中,SPSS软件已经可以和其他一些最新的产品很好的整合在一起,形成更为完整的解决方案。例如,SPSS、SPSS Data Entry和新发布的SPSS Text Analysis for Surveys一起就形成了对调查研究的完整解决方案。而新增的SPSS Classification Trees模块将使得SPSS软件本身就能够针对市场细分工作提供更为完整的方法体系。界面非常友好,除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外,大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。具有第四代语言的特点,告诉系统要做什么,无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理,无需通晓统计方法的各种算法,即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法,SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。