SPSS Modeler y SPSS Modeler Subscription

Soporte a muchos orígenes de datos

Modeler puede leer datos de archivos sin formato, hojas de cálculo, las principales bases de datos relacionales, IBM Planning Analytics y Hadoop. Además, se puede ampliar con la optimización de SQL para devolver el procesamiento de datos a las bases de datos relacionales y Hadoop. En licencias perpetuas de Modeler, el complemento Analytic Server permite devolver la creación de modelos y la puntuación a Hadoop o Spark, eliminando la necesidad de codificar y acelerando el procesamiento.

Flujos de análisis visuales

Utilice una interfaz gráfica intuitiva para visualizar cada paso del proceso de minería de datos como parte de un flujo. Los analistas y usuarios de negocio pueden añadir experiencia y conocimientos empresariales al proceso de manera sencilla.

Preparación de datos automática

Transforme datos automáticamente al formato más adecuado para generar los modelos predictivos más precisos. Analice datos, identifique arreglos, oculte campos y derive nuevos atributos con solo unos clics.

Modelado automatizado

Utilice una única ejecución para probar múltiples métodos de modelado, compare los resultados y seleccione qué modelo desplegar. Elija rápidamente el mejor algoritmo en función del rendimiento del modelo.

Un rango de métodos algorítmicos

Elija entre varias técnicas de machine learning, incluyendo algoritmos de clasificación, segmentación y asociación, como los algoritmos que utilizan Python y Spark. Utilice lenguajes como R y Python para ampliar las funciones de modelado.

Análisis de texto

Capture conceptos clave, temas, opiniones y tendencias analizando datos de texto sin estructurar. Descubra información de valor oculta en contenido de los blogs, opiniones de los clientes, correos electrónicos y comentarios de redes sociales.

Análisis geoespacial

Explore datos geográficos, como la latitud y la longitud, códigos postales y direcciones. Combínelos con datos actuales e históricos para mejorar el conocimiento y la precisión predictiva.

Soporte a tecnologías de código abierto

Utilice R, Python, Spark y Hadoop para ampliar el potencial de la analítica. Amplíe y complemente estas tecnologías para obtener una analítica más avanzada, manteniendo el control.

Múltiples métodos de despliegue

El valor de los modelos se puede desbloquear a través de diversos métodos de despliegue. Con Modeler Gold, los científicos de datos pueden planificar la ejecución de trabajos en horas determinadas. Los administradores de TI pueden integrar el despliegue en los sistemas existentes para el despliegue por lotes, en tiempo real o en streaming (mediante IBM Streams). Los clientes pueden desplegar programas de SPSS Modeler en el cloud a través del servicio Watson Machine Learning Bluemix.

Caso de éxito de cliente

  • Redcats Group amplía la analítica predictiva a 17 marcas con SPSS Modeler.

    Redcats Group

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