전체집단을 몇개의 소집단으로 분류하고 예측하는 의사결정트리모형은 나무구조에 의한 시각적 표현이 가능하여 설명과 이해가 쉽고, 특정 변수에 의한 영향 파악이 가능한 장점이 있다. 특히 고위험군을 예측하는데 유용하다.
데이터 마이닝 기법 중 의사결정트리 모형은 의사결정규칙(decision rule)을 나무구조로 표현하여 전체 집단을 몇 개의 소집단으로 분류(classification)하고 예측(prediction)을 수행하는 분석 방법이다. 분류와 예측의 과정이 나무구조에 의한 추론규칙(induction rule)에 의해 시각적으로 표현되기 때문에, 연구자가 그 과정을 쉽게 이해하고 설명이 가능하며 어떤 변수가 특정 상태의 분류에 영향을 많이 주는지 쉽게 파악이 가능한 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라 고위험군을 예측하는 데도 유용하다(최종후 등, 2000; 이광재 등, 2015). 즉, 집단 프로파일링으로 대상 집단의 특성에 대한 보다 정확한 분석이 가능하고, 관련 대상 집단을 보다 구체적으로 분류, 예측 및 정책 개발 기반을 제공한다(이대웅 등, 2016; 유광민 등, 2016).