Crie e treine um modelo de machine learning sem codificação.

Crie e treine um modelo de machine learning sem codificação. Inicie o laboratório prático

Recursos principais

Suporte para muitas origens de dados

O SPSS Modeler pode ler dados de arquivos simples, de planilhas, de bancos de dados relacionais grandes, do IBM Planning Analytics e do Hadoop. É possível estender os recursos do SPSS Modeler para enviar por push o processamento de dados com o complemento do SQL Optimization (assinatura) ou com o Analytic Server (licença permanente).

Fluxos de análise visual

O SPSS Modeler fornece uma interface gráfica intuitiva para a visualização de cada etapa do processo de mineração de dados como parte de um fluxo. Agora, analistas e usuários corporativos podem agregar conhecimentos específicos e de negócios facilmente ao processo.

Preparação de dados automática

O SPSS Modeler transforma os dados automaticamente no melhor formato para obter os modelos preditivos mais precisos.Agora, são necessários somente alguns cliques para você analisar os dados, identificar as correções, analisar os campos e extrair os novos atributos.

Modelagem automatizada

O SPSS Modeler pode testar diversos métodos de modelagem, comparar resultados e selecionar qual modelo implementar em uma única execução. Isso permite que você escolha rapidamente o melhor algoritmo de desempenho com base no desempenho do modelo.

Uma gama de métodos algorítmicos

O SPSS Modeler oferece diversas técnicas de machine learning, com algoritmos de classificação, de segmentação e de associação, incluindo algoritmos prontos para uso que utilizam Python e Spark. Agora, os usuários podem utilizar linguagens como R e Python para estender os recursos de modelagem.

Análise de texto

O SPSS Modeler captura conceitos importes, temas, impressões e tendências analisando dados de textos não estruturados. Agora, é possível descobrir insights valiosos no conteúdo do blog, no feedback do cliente, em e-mails e em comentários de redes sociais.

Análise Geoespacial

Explore dados geográficos, como latitude e longitude, códigos de endereçamento postal (CEPs) e endereços usando o SPSS Modeler. Combinando essas informações com os dados atuais e antigos, é possível gerar melhores insights e melhorar a precisão preditiva.

Suporte para tecnologias de software livre

O SPSS Modeler permite o uso de R, Python, Spark e Hadoop para aumentar o poder da análise. Também é possível estender e complementar essas tecnologias para obter análises mais avançadas e manter o controle.

Métodos e algoritmos de machine learning

O SPSS Modeler suporta árvores de decisão, redes neurais e modelos de regressão. Agora, é possível aproveitar o ARMA, o ARIMA e a suavização exponencial, transferir as funções com os preditores e a detecção de valores discrepantes, beneficiar-se de modelos hierárquicos e de combinação, suportar a modelagem causal temporal e de máquina vetorial, além de implementar séries temporais e AR espacial para obter previsões espaço-temporais.As redes de adversários geradores (GANs) e a aplicação também permitem o deep learning.

Diversos métodos de implementação

O IBM SPSS Modeler também está disponível como parte do IBM Watson Studio, e também como uma oferta permanente. Usando o Modeler Gold, os cientistas de dados podem programar tarefas para execução nos horários desejados. Os administradores de TI podem integrar a implementação em sistemas existentes para lote, tempo real ou streaming.

Caso de uso: Conquiste e mantenha os clientes

Descrição do problema

  • Prever a perda de clientes é difícil.
  • Criar as ofertas ideais é um desafio.
  • Correlacionar equipe, produtos e outros fatores com a aquisição de clientes é ineficiente.

 

Descrição da solução

Com o IBM SPSS® Modeler, as empresas estão satisfazendo os clientes, construindo as ofertas ideais e alinhando as necessidades de negócios ao reduzir o tempo entre a ideia, a experimentação e a produção.

Veja mais estudos de caso

Caso de uso: Otimize a logística e evite falhas

Optimize logistics and prevent failures

Descrição do problema

  • Esforço manual propenso a erros e que leva a falhas do equipamento.
  • Os processos duplicados e os desperdícios operacionais são muito comuns.
  • A continuidade dos negócios e as preocupações com a segurança não estão sendo atendidas.

 

Descrição da solução

A previsão de possíveis problemas de manutenção ou a otimização de rotas é facilitada com a ferramenta visual de arrastar e soltar da ciência de dados.

Saiba mais

Caso de uso: Construa novas ofertas e modelos de negócios inovadores

Descrição do problema

  • Entender como os clientes estão reagindo e agindo com relação às informações é difícil.
  • A criação de ofertas ideais para os canais ideais é um desafio.
  • O tempo gasto com a criação de scripts de fluxo de informações e com a manipulação de dados impedem a eficiência e a inovação.

 

Descrição da solução

Desde a preparação de dados até a aplicação de algoritmos de machine learning, o SPSS Modeler permite novas maneiras de explorar informações. Agora, é possível criar novas ofertas com confiança, impulsionar o otimizar de canais e otimizar processos de negócios para obter a produtividade ideal da equipe.

Assista ao vídeo

Caso de uso: Eficiência operacional e precisão de previsão

Operational efficiency and forecast accuracy

Descrição do problema

  • O capital de giro é escasso e os custos de armazenamento estão consumindo o orçamento.
  • Há uma necessidade de reduzir o estoque sem arriscar ficar sem estoque ou impactar o atendimento ao cliente.
  • Previsões imprecisas levam a um mau planejamento e à incapacidade de atender à demanda prevista

Descrição da solução

O SPSS Modeler orienta o processo de previsão no Planning Analytics, permitindo que os líderes da cadeia de suprimentos reduzam a margem de erro no processo de previsão e de planejamento. Essa abordagem otimiza os níveis de estoque e aumenta o retorno sobre o capital de giro disponível para os negócios, melhorando a eficiência operacional em toda a empresa.

Veja o estudo de caso

Next Steps

Compre agora e comece a usar