ディシジョンツリー分析は、データ項目間の関係を樹木ベースで表示する分析手法で、分類や予測を行う場合などに使用されます。樹木ベースの分析では、一連の説明変数から一定のルールに基づき適切なものを選択、順次データセットをサブグループに分岐させます。

　ここでは第一階層で顧客全体を年収で分類し、3つのグループに分岐表示しています。ノード1（年収1万6100ドル以下）はノード2（年収1万6100から1万8000ドル）、ノード3（年収1万8000ドルより多い）に比べて、T（購入）の比率が高いことが分かります。このノード1をさらに男女（M／F）で分類したのが第二階層の分岐で、ノード4とノード5に分類されています。

　この場合、年収で1万6100ドル以下の男性であるノード4が、Tの割合の一番高い（全体で14.5％に対しノード4は83.3％）ことから、ターゲットセグメントと考えられます。