Microsoft 决策树算法是由 Microsoft SQL Server Analysis Services 提供的分类和回归算法，用于对离散和连续属性进行预测性建模。
对于离散属性，该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测。它使用这些列的值（也称之为状态）预测指定为可预测的列的状态。具体地说，该算法标识与可预测列相关的输入列。例如，在预测哪些客户可能购买自行车的方案中，假如在十名年轻客户中有九名购买了自行车，但在十名年龄较大的客户中只有两名购买了自行车，则该算法从中推断出年龄是自行车购买情况的最佳预测因子。决策树根据朝向特定结果发展的趋势进行预测。
对于连续属性，该算法使用线性回归确定决策树的拆分位置。
如果将多个列设置为可预测列，或输入数据中包含设置为可预测的嵌套表，则该算法将为每个可预测列生成一个单独的决策树。
示例
Adventure Works Cycles 公司的市场部希望标识以前的客户的某些特征，这些特征可能指示这些客户将来是否有可能购买其产品。AdventureWorks2008R2 数据库存储描述其以前客户的人口统计信息。通过使用 Microsoft 决策树算法分析这些信息，市场部可以生成一个模型，该模型根据有关特定客户的已知列的状态（如人口统计或以前的购买模式）预测该客户是否会购买产品。
下面我们进入主题，通过简单的过程配置我们来实现整个数据挖掘的过程，依次步骤如下：
