Neuronale Netze
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Produktbildschirm, komplexe Zusammenhänge erkennen, Vorhersagemodelle verbessern
Was kann SPSS Neural Networks für Ihr Unternehmen leisten?

IBM SPSS Neural Networks nutzt die nicht lineare Datenmodellierung, um komplexe Zusammenhänge zu ermitteln und einen höheren Wert aus Ihren Daten zu ziehen.

  • Nutzen Sie die Vorteile von Mehrschicht-Perzeptron oder radialen Basisfunktionen. Sie können die Bedingungen entweder selbst festlegen – d. h. Stoppregeln für die Trainingsunterbrechung einstellen und die Netzwerkarchitektur kontrollieren – oder diese Auswahl dem Verfahren überlassen. 
  • Bestimmen Sie die Gewichtung der Variablen und legen Sie Details der Netzarchitektur fest. 
  • Wählen Sie die Art des Modelltrainings und teilen Sie die Ergebnisse mithilfe von Grafiken und Diagrammen.

Dieses Modul ist in der SPSS Premium-Edition für On-Premises-Versionen und im Add-on IBM SPSS Forecasting and Decision Trees für Abonnementpläne enthalten.

 

Vereinbaren Sie einen Termin, um zu besprechen, wie SPSS Neural Networks Sie bei Ihren Geschäftsanforderungen unterstützen kann.

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Hauptmerkmale
Nicht lineare Verfahren

Wählen Sie Mehrschicht-Perzeptron (Multilayer Perceptron, MLP) oder radiale Basisfunktion (Radial Basis Function, RBF) aus. Beide nutzen Feedforward-Architekturen. Daten bewegen sich nur von den Eingabeknoten über die verborgene Schicht der Knoten zu den Ausgabeknoten.

Netzvisualisierung

Zeigen Sie Informationen über das neuronale Netz visuell an, einschließlich der abhängigen Variablen, der Anzahl der Eingabe- und Ausgabeeinheiten, der Anzahl der verborgenen Schichten und Einheiten sowie der Aktivierungsfunktionen.

Grafische Anzeige

Wählen Sie aus, ob die Ergebnisse in Tabellen oder Diagrammen angezeigt werden sollen. Speichern Sie optionale temporäre Variablen im aktiven Dataset. Exportieren Sie Modelle im XML-Dateiformat, um zukünftige Daten zu bewerten.

Steuerung des Prozesses

Geben Sie die abhängigen Variablen an, die skaliert, kategorisiert oder eine Kombination sein können. Passen Sie jedes Verfahren an, indem Sie wählen, wie das Dataset partitioniert werden soll, welche Architektur eingesetzt werden soll und welche Berechnungsressourcen für die Analyse verwendet werden sollen.

Kombination mit anderen Verfahren

Bestätigen Sie die Ergebnisse neuronaler Netze mit traditionellen statistischen Verfahren. Verschaffen Sie sich in verschiedenen Bereichen mehr Klarheit, darunter Marktforschung, Datenbankmarketing, Finanzanalyse, operative Analyse und Gesundheitswesen.

Technische Details
Softwarevoraussetzungen
  • Für On-Premise-Versionen: Kaufen Sie die Premium-Edition.
  • Für Abonnementpläne: Kaufen Sie das Add-on „Forecasting and Decision Trees“.
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Hardwarevoraussetzungen
  • Prozessor: 2 GHz oder schneller
  • Bildschirmauflösung: 1024*768 oder höher
  • Speicher: 4 GB RAM erforderlich, 8 GB RAM oder mehr empfohlen
  • Speicherplatz: 2 GB oder mehr
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Nächste Schritte

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