了解 IBM SPSS Modeler 18.3 的新功能

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主要特性

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。您可以将 SPSS Modeler 的功能扩展至带有永久许可证的 Analytic Server。

简化模型部署

从 Scikit-learn 和 Tensorflow 到 SPSS Modeler,使用您选择的工具从最受欢迎的机器学习框架中保存和部署模型:包括 Watson Studio Desktop 中的笔记本和 Modeler 流程或任何用于 Python 的 IDE。

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。

强大的图形引擎

利用 Watson Studio Desktop 的强大图形引擎,生动展示所获得的洞察。智能图表推荐器可从数十种选项中找到适合您数据的理想图表,因此您可以使用引人注目的可视化工具,快速轻松地分享您的洞察。

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。SPSS Modeler Gold 支持访问 Watson Studio Desktop,这让您可以使用 Jupyter Notebooks 扩展 Modeler 流,从而使业务用户和数据研究员能够在同一平台上进行协作。

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: 优化物流并防止故障

问题描述

  • 容易出错的手动流程导致设备故障
  • 流程重复,操作引起的浪费过多
  • 无法满足业务连续性,无法解决安全问题

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。

→观看视频 (01:32)

用例: 构建新产品和创新业务模型

问题描述

  • 难以了解客户对信息的反应和相应行动
  • 为恰当的渠道创建恰当的产品具有挑战性
  • 用于整理数据和编写信息流脚本的时间过多,阻碍效率提升和创新能力

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,您可以自信地创建新产品、提高渠道性能并优化业务流程,实现最佳团队生产力。

→观看视频 (03:45)

用例: 运营效率和预测准确性

看着瓶子的女士

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 IBM Planning Analytics 的预测流程,使供应链领导者在预测和规划过程中减少误差。 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。

→阅读成功案例

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