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决策树分析法是一种机器学习算法，它将大量复杂的信息分类，形成一颗有限且清晰的结构，可以用图解的形式表示，是一种直观、易懂、便于操作的方式。决策树分析法基本方法是：首先将所有的数据根据一系列的条件，比如数据处理规则、数据中的相关关系等，分类组成多个部分，根据每部分的内容将其与其他部分进行比较，并用决策树模型表示出来。在这种情况下，每一个分支都代表着一个有利于判断的决定因素，即每一个分支的内容都代表着一个条件；而每一个叶节点都代表着一个推出的结果，即最终所要计算出的结果。

决策树分析法的优点有：可以较为准确地分析复杂的业务问题；使用决策树比较容易探索变量之间的相互关系；使用决策树可以充分展示变量信息；可以更加准确地比较变量的相互影响；可以快速而有效地进行多次学习。

决策树并不能解决所有问题，它的局限性在于它不能处理复合特征、模糊特征、非结构化数据等，其中不能解决复合特征的问题是决策树分析法的最大缺陷，它只能接受简单变量的情况。

拓展知识：决策树可以结合其他技术实现更多的功能。比如神经网络技术，可以与决策树进行联合使用，用神经网络技术对复合特征进行分析，然后再将分析结果和决策树相结合，从而使用决策树分析法可以处理复合变量的情况。此外，决策树可以结合其他统计分析技术，比如卡方检验，来解决模糊特征的问题；还可以结合文本挖掘技术来处理非结构化数据。