SPSS Modeler und SPSS Modeler Subscription

Unterstützung für viele Datenquellen

Modeler kann Daten aus unstrukturierten Dateien, Spreadsheets, großen relationalen Datenbanken, IBM Planning Analytics und Hadoop lesen. Darüber hinaus lässt sich die Lösung um SQL-Optimierung erweitern, um die Ausführung der Datenverarbeitung in relationalen Datenbanken und Hadoop zu ermöglichen. Für zeitlich unbegrenzte Modeler-Lizenzen ermöglicht das Analytic Server-Add-on die Ausführung von Modellerstellung und Scoring in Hadoop oder Spark, sodass kein Code mehr erforderlich ist und die Verarbeitung beschleunigt wird.

Visuelle Analyseströme

Sie können eine intuitive grafische Schnittstelle verwenden, um jeden Schritt des Data-Mining-Prozesses als Teil eines Datenstroms zu visualisieren. Analysten und Business-Anwender können auf einfache Weise Erfahrung und Geschäftswissen zum Prozess hinzufügen.

Automatische Datenaufbereitung

Konvertieren Sie Daten automatisch in das beste Format für die präzisesten Vorhersagemodelle. Mit nur wenigen Klicks können Sie Daten analysieren, Fixes identifizieren, Felder ausschließen und neue Attribute ableiten.

Automatische Modellierung

Testen Sie in einem einzigen Durchlauf mehrere Modellierungsmethoden, vergleichen Sie die Ergebnisse und wählen Sie das Modell aus, das Sie implementieren möchten. Wählen Sie schnell den leistungsfähigsten Algorithmus auf der Basis der Leistung aus.

Eine Reihe von algorithmischen Methoden

Wählen Sie aus verschiedenen Verfahren für maschinelles Lernen, einschließlich Klassifizierungs-, Segmentierungs- und Assoziationsalgorithmen. Dazu zählen auch sofort einsatzfähige Algorithmen, die Python und Spark nutzen. Verwenden Sie Sprachen wie R und Python zur Erweiterung der Modellierungsfunktionen.

Textanalyse

Erfassen Sie Schlüsselbegriffe, Themen, Stimmungen und Trends durch die Analyse von unstrukturierten Textdaten. Gewinnen Sie Informationen aus Bloginhalten, Kundenfeedback, E-Mails und Social-Media-Kommentaren.

Georäumliche Analyse

Untersuchen Sie geografische Daten wie Breitengrad, Längengrad, Postleitzahlen und Adressen. Kombinieren Sie die Ergebnisse mit aktuellen und historischen Daten, um bessere Erkenntnisse und genauere Vorhersagen zu erhalten.

Unterstützung für Open-Source-Technologien

Sie können R, Python, Spark und Hadoop verwenden, um die Leistung Ihrer Analysen zu erhöhen. Erweitern und ergänzen Sie diese Technologien, um verbesserte Analysen zu erreichen, und halten Sie dabei die Kontrolle aufrecht.

Verschiedene Bereitstellungsmodelle

Der Nutzen der Modelle lässt sich durch eine Reihe verschiedener Bereitstellungsmethoden erschließen. Mithilfe von Modeler Gold können Data-Scientists Jobs so planen, dass sie zu den gewünschten Zeitpunkten ausgeführt werden. IT-Administratoren können durch die Verknüpfung mit bestehenden Systemen die Batch-, Echtzeit- oder Streaming-Bereitstellung (über IBM Streams) ermöglichen. Kunden erhalten die Möglichkeit, SPSS Modeler-Programme mithilfe des Bluemix-Service für Watson Machine Learning in der Cloud bereitzustellen.

Kundenreferenz

  • Redcats Group erweitert Vorhersageanalyse auf 17 Marken

    Redcats Group

Jetzt kaufen und loslegen