도 1 a 에서 도시 한 바 와 같이 , DM 발송 에서 는 긍정 적 인 반응 을 보일 만 한 고객 들 을 예측 하 는 것 을 목적 으로 한다 . 우선 , 통신 업체 의 질문 에 대한 고객 의 반응 이 ' 예 ' 로 응답 한 고객 들 과 ' 아니 오 ' 로 응답 한 고객 들 을 특성 에 따라 분류 한다 . 데이터 는 ' 직업 ', ' 성별 ', ' 나이 ' 라는 3 가지 의 속성 과 특성 에 해당 하 는 ' 응답 ' 으로 구성 되 고 , 전체 고객 의 수 는 10 개 이 며 , 이 중 3 명 의 고객 이 ' 아니 오 ', 7 명 이 ' 예 ' 라고 응답 했 다 . 결정 트리 는 각 속성 들 이 고객 들 을 분류 하 는 데 영향 을 미치 는 정도 를 측정 한 후 , 그 중 에서 가장 영향력 이 있 는 속성 을 선정 하 여 루트 노드 로 지정 한다 . 이 예 에서 는 ' 직업 ' 이 라는 속성 이 루트 노드 로 지정 되 었 으며 , 고객 들 은 해당 속성 의 값 에 따라 ' 회사원 ', ' 자영업 ', ' 무직 ' 이 라는 3 개 의 가지 로 분리 된다 . 여기 에서 고객 의 직업 이 ' 자영업 ' 인 경우 ' 성별 ' 과 ' 나이 ' 에 상관없이 ' 예 ' 라고 응답 한다는 첫 번 째 규칙 을 발견 할 수 있 다 . 반면 전체 10 명 의 고객 들 중 에서 직업 이 ' 회사원 ' 인 가지 에 속한 고객 의 수 는 5 명 이 며 , 이 가운데 2 명 이 ' 아니 오 ', 3 명 이 ' 예 ' 라고 응답 했 다 . 결정 트리 는 이 5 명 의 고객 을 계속 분류 하 기 위해 트리 를 확장 시키 며 , 이때 가장 큰 영향력 을 미치 는 속성 이 ' 나이 ' 라는 것 을 찾아내 어 내부 노드 로 지정 한다 . 분리 의 기준 이 되 는 값 은 35 세 로 정한다 . 특히 나이 가 35 세 이하 인 2 명 고객 모두 는 ' 아니 오 ' 라고 응답 했 는데 , 이 를 근거 로 직업 이 ' 회사원 ' 이 고 나이 가 ' 35 세 ' 이하 인 고객 은 ' 아니 오 ' 라고 응답 한다는 두 번 째 규칙 이 도출 된다 . 이 와 같 은 방법 으로 트리 를 확장 한 결과 총 4 가지 의 분류 규칙 이 만들 어 졌 다 . 도 1 b 에서 도시 한 바 와 같이 , 이제 회사원 이 고 , 나이 가 33 세 인 남성 고객 에게 DM 을 발송 하 면 어떻게 반응 할 것 인가 를 판단 해 보 면 , 위 의 규칙 에 따라 ' 아니 오 ' 라고 응답 하 라 것 이 라고 예측 할 수 있 다 . 따라서 이러 한 고객 은 DM 발송 대상자 명단 에서 제외 하 는 것 이 비용 과 노력 절감 차원 에서 유리 할 것 이 다 .