无需编码即可创建和训练机器学习模型。

无需编码即可创建和训练机器学习模型。 开启实践实验室

主要功能

支持诸多数据源

SPSS 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。您可以扩展 SPSS Modeler 的功能,以使用 SQL Optimization 附加组件(订购)或 Analytic Server(永久许可证)回推数据处理。

直观分析流

SPSS Modeler 提供直观的图形界面,帮助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

SPSS Modeler 自动将数据转变为最佳格式,从而做出最准确的预测建模。现在只需点击几次,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

SPSS Modeler 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。支持您基于模型性能快速选择最高性能的算法。

一系列算法方法

SPSS Modeler 提供多种机器学习技术,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)。用户现在可以使用 R 和 Python 等语言来扩展建模功能。

文本分析

SPSS Modeler 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。现在,您可以发现博客内容、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

使用 SPSS Modeler 研究地理数据,例如纬度和经度、邮政编码以及地址。通过将这些信息与当前数据和历史数据相结合,您可以生成更深入的洞察并提高预测准确性。

支持开源技术

SPSS Modeler 支持使用 R、Python、Spark 和 Hadoop 来增强分析能力。您还可以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。

机器学习方法和算法

SPSS Modeler 支持决策树、神经网络和回归模型。现在,您可以利用 ARMA、ARIMA 和指数平滑法;借助预测变量和界外值检测传输函数;受益于整体模型和分层模型;支持向量机和时间因果建模;使用时间序列和空间 AR 进行时空预测。生成对抗网络 (GAN) 与强化也支持深度学习。

多种部署方法

IBM SPSS Modeler 可作为 IBM Watson Studio 的一部分提供,同时也作为永久产品提供。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、实时或流式部署。

用例:获取和留住客户

问题描述

  • 客户流失率难以预测。
  • 创建正确的产品方面挑战重重。
  • 在将人员配置、产品和其他因素与客户获取相关联方面效率低下。

 

解决方案描述

借助 IBM SPSS® Modeler,企业可以满足客户需求,构建正确的产品并调整业务需求,同时缩短从构思到实验再到生产所需的时间。

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用例:优化物流并防止故障

Optimize logistics and prevent failures

问题描述

  • 容易出错的手动操作可能会导致设备故障。
  • 重复流程和操作浪费十分常见。
  • 业务连续性和安全性问题未得到满足。

 

解决方案描述

使用可视化拖放数据科学工具,预测潜在维护问题或优化路线从未如此简单。

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用例:构建新产品和创新业务模型

问题描述

  • 难以了解客户如何对信息做出反应并采取行动。
  • 在为正确的渠道创建正确的产品方面面临挑战。
  • 花费过多时间来处理数据和编写信息流脚本,影响了工作效率并且阻碍创新。

 

解决方案描述

从数据准备到应用机器学习算法,SPSS Modeler 支持以全新方法来利用信息。现在,您可以满怀信心地创建新产品,推动提升渠道绩效,优化业务流程,实现最出色的团队工作效率。

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用例:运营效率和预测准确性

Operational efficiency and forecast accuracy

问题描述

  • 营运资金稀缺,仓库成本消耗预算
  • 有必要在不影响库存或客户服务的前提下缩减库存
  • 不准确的预测会导致规划不善,并且无法满足预期的需求

解决方案描述

SPSS Modeler 推动了 Planning Analytics 中的预测流程,从而令供应链领导者能够减少预测和规划过程中的误差。此方法可以优化库存水平并增加可用的营运资本回报,从而提高整个企业的运营效率。

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