SPSS Modeler 和 SPSS Modeler Subscription

支持诸多数据源

Modeler 可以读取来自平面文件、电子表格、主要关系数据库、IBM Planning Analytics 以及 Hadoop 的数据。此外,它还可以利用 SQL Optimization 实现扩展,将数据处理回退到关系数据库和 Hadoop 中。对于永久许可的 Modeler,Analytic Server 附加组件允许将模型创建和评分回退到 Hadoop 或 Spark,避免编码的需要,并加快处理速度。

直观分析流

使用直观的图形界面在流中呈现数据挖掘流程的每个步骤。分析人员和业务用户可以轻松地在流程中添加专业知识和业务知识。

自动数据准备

自动将数据转变为最佳格式,提供最准确的预测模型。只需点击几次即可分析数据、识别修订、筛选字段并衍生新的属性。

自动建模

只需运行一次即可测试多种建模方法、比较结果并选择要部署的模型。基于模型性能快速选择最高性能的算法。

一系列算法方法

从多种机器学习技术中进行选择,包括分类、分段和关联算法(包括使用 Python 和 Spark 的开箱即用算法)。使用 R 和 Python 等语言来扩展建模功能。

文本分析

通过分析非结构化文本数据捕获关键概念、主题、观点和趋势。发现博客内容、客户反馈、电子邮件和社交媒体评论中隐藏的洞察。

地理空间分析

研究地理数据,例如纬度和经度、邮政编码以及地址。将其与当前数据和历史数据相结合,获得更深入的洞察并提高预测准确性。

支持开源技术

使用 R、Python、Spark 和 Hadoop 来增强分析能力。扩展并补充这些技术,进而在保持控制的同时实现更高级的分析。

多种部署方法

可以通过各种部署方法来释放模型的价值。使用 Modeler Gold,数据研究员可以安排作业如期运行。IT 管理员可以将部署集成到现有系统中,实现批处理、实时或流式(通过 IBM Streams)部署。客户可以通过 Watson Machine Learning IBM Cloud 服务在云端部署 SPSS Modeler 程序。

客户成功案例

  • Redcats Group 将预测性分析扩展至 17 个品牌

    Redcats Group

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