Neuerungen in IBM SPSS Modeler 18.3 anzeigen
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Call Out
Von der Datenexploration per Drag-and-Drop bis zum maschinellen Lernen
SPSS Modeler ist eine führende Lösung für Visual Data Science und Machine Learning (ML), mit der Unternehmen die Zeit bis zur Wertschöpfung beschleunigen können, indem sie operative Aufgaben für Data-Scientists beschleunigen. Unternehmen weltweit nutzen die Lösung für Datenaufbereitung und -erkennung, Vorhersageanalyse, Modellmanagement und -bereitstellung sowie ML, um Datenressourcen gewinnbringend zu nutzen.
SPSS Modeler ist auch in IBM Cloud Pak for Data verfügbar, einer containerisierten Daten- und KI-Plattform, mit der Sie Vorhersagemodelle überall erstellen und ausführen können - in jeder Cloud und vor Ort. IBM Cloud Pak for Data as a Service ermöglicht die Ausführung von SPSS Modeler in der Public Cloud.
- Nutzen Sie Open-Source-basierte Innovation, darunter R oder Python.
- Unterstützen Sie Data-Scientists unabhängig von ihrem Kenntnisstand – programmatisch und visuell.
- Nutzen Sie einen Hybrid-Ansatz – in einer On-Premises-Umgebung und in einer Public oder Private Cloud.
- Fangen Sie klein an und bauen Sie Ihre Lösung zu einer unternehmensweiten, kontrollierten Implementierung aus.
Erstellen und führen Sie KI-Modelle in jeder Cloud oder vor Ort aus.
Geschäftlicher Nutzen
Go-Live in Tagen statt Wochen oder Monaten
Nutzen Sie Data-Science- und Machine-Learning-Algorithmen auf der Basis einer grafischen Benutzeroberfläche.
Höhere Produktivität von Data-Science-Teams
Unterstützen Sie Programmierer, Benutzer ohne Programmierkenntnisse und Analysten.
Sichere Skalierung
Fangen Sie klein an und erweitern Sie Ihre Implementierung mit auf Unternehmen abgestimmter Sicherheit und Governance.
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Produktnews: IBM SPSS Modeler
Neuerungen in IBM SPSS Modeler 18.3
Einführung von SPSS Modeler 18.3, Collaboration & Deployment Services 8.3 und Analytic Server 3.3
SPSS Modeler-Produkttour
Prognostizieren Sie die Abwanderung von Kunden und schulen Sie ein Modell für maschinelles Lernen, um die Leistung mit der neuen SPSS Modeler-Benutzerschnittstelle zu bewerten.
Interaktiver ROI-Rechner für SPSS Modeler
Finden Sie mit dem von Forrester im Auftrag von IBM entwickelten ROI-Rechner heraus, wie sich SPSS Modeler auf Data-Science-Projekte, Produktivität und Kosten auswirkt.
Mögliche Einsparungen ermitteln (Link führt zu Seite außerhalb von IBM)
ROI-Studie: Forrester Total Economic Impact von SPSS Modeler
In dieser Studie erfahren Sie, wie Data-Science mit SPSS Modeler den ROI von Unternehmen deutlich steigern kann.
Datenblatt: SPSS Modeler
Erfahren Sie, wie SPSS Modeler Kunden dabei hilft, die Zeit bis zur Wertschöpfung mit einer Visual Data Science- und Machine Learning-Lösung zu beschleunigen.
Gartner Peer Insights Customers' Choice
Erfahren Sie, warum IBM den Titel „Gartner Peer Insights Customers' Choice for Data Science and Machine Learning Platforms" des Jahres 2020 erhalten hat.
Kundenreferenzen
Besserer Kundenservice
Erfahren Sie, wie Banca Alpi Marittime mit einer KI-gestützten Genehmigungsengine auf Basis von IBM SPSS Modeler den Kundenservice verbesserte und Kosten einsparte.
Umfassendere Erkenntnisse über Kunden
Die Redcats Group erzielte unter Verwendung von Vorhersageanalyse in einer Big-Data-Umgebung einen Marketing-ROI von 122 %. Erfahren Sie mehr!
Steigerung der Werksleistung
Lesen Sie, wie die Kyocera Corporation mit SPSS Modeler durch Reduzierung von Fehlern eine Leistungssteigerung von 6 % erreichte.
Produktabbildungen
Modeler Stream
Datenoptimierung und Profilerstellung – Datenprüfung
Add-on für die Textanalyse
Datenvisualisierung
Lösungen von Partnern
Houston Analytics
Verwendet SPSS Modeler zur Erstellung, Bündelung und Automatisierung von Analyseprozessen, um Lösungen bereitzustellen, mit denen Benutzer von KI profitieren – ohne Code.
Quebit Consulting
Kombiniert seine Vorhersage-Engine Euclid mit SPSS Modeler zur Verbesserung der Genauigkeit und als Basis seiner Bedarfsplanungslösung Galileo.
data.world
Das Unternehmen nutzt die neue „data.world“-Erweiterung mit SPSS Modeler zum Exportieren von Dateien zwischen data.world und SPSS Modeler.