Abonnement à SPSS Modeler et SPSS Modeler

Soutien pour de nombreuses sources de données

Modeler peut lire des données à partir de fichiers à plat, de tableurs, de bases de données relationnelles majeures, d'IBM Planning Analytics et de Hadoop.De plus, il peut être amélioré grâce à l'optimisation SQL visant à contenir le traitement de données dans des bases de données relationnelles et dans Hadoop. Pour les licences Modeler perpétuelles, le module d'extension Analytic Server permet à la création de modèles et au pointage d'être contenus dans Hadoop ou Spark, éliminant le besoin de coder et d'accélérer le temps de traitement.

Flots d'analyse visuelle

Utilisez une interface graphique intuitive pour visualiser chaque étape du processus d'exploration des données en tant qu'élément d’un flux. Les analystes et les utilisateurs d'affaires peuvent ajouter sans difficulté de l'expertise et des connaissances au processus.

Préparation automatique des données

Transformez automatiquement des données au meilleur format pour obtenir les modèles prédictifs les plus précis. Analysez des données, identifiez des correctifs, filtrez des zones et découvrez de nouveaux attributs, de quelques clics seulement.

Modélisation automatisée

En une seule passe, mettez à l'essai de multiples méthodes de modélisation, comparez des résultats et choisissez le modèle à déployer. Choisissez rapidement l'algorithme le plus performant, à partir des performances de modèle.

Une gamme de méthodes algorithmiques

Choisissez entre de multiples techniques d'apprentissage automatique, dont des algorithmes de classification, de segmentation et d'association, y compris les algorithmes prêts à l'emploi exploitant Python et Spark. Utilisez des langages comme R et Python pour étendre les fonctions de modélisation.

Analytique textuelle

Capturez des concepts, thèmes, sentiments et tendances clés en analysant des données texte non structurées. Découvrez des infos dans le contenu de blogues, les commentaires de clients, les courriels et les commentaires sur médias sociaux.

Analyse géospatiale

Explorez des données géographiques comme la latitude, la longitude, les codes postaux et les adresses. Combinez ces données et des données actuelles et historiques pour obtenir de meilleures informations et améliorer la précision prédictive.

Compatibilité avec les technologies à code source libre

Utilisez R, Python, Spark et Hadoop pour amplifier le pouvoir de votre analytique. Étendez et étoffez ces technologies pour obtenir des fonctions d'analyse plus évoluées tout en maintenant le contrôle.

Méthodes de déploiement multiples

La valeur des modèles peut être déverrouillée par une variété de méthodes de déploiement. En utilisant Modeler Gold, les analystes scientifiques des données peuvent planifier des tâches à exécuter aux moments désirés. Les administrateurs TI peuvent intégrer le déploiement dans des systèmes existants afin de réaliser un déploiement par lots, en temps réel ou par flots de données (par les flux IBM). Les clients peuvent déployer les programmes SPSS Modeler dans le nuage au moyen du service Watson Machine Learning Bluemix.

Étude de cas de client

  • Redcats Group étend l'analyse prédictive à 17 marques avec SPSS Modeler

    Redcats Group

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