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Características principales de SPSS Modeler

Soporte a muchos orígenes de datos

SPSS Modeler puede leer datos de archivos sin formato, hojas de cálculo, las principales bases de datos relacionales, IBM Planning Analytics y Hadoop.Puede ampliar las funcionalidades de SPSS Modeler para devolver datos procesados con el complemento SQL Optimization (suscripción) o Analytic Server (licencia perpetua).

Flujos de análisis visuales

SPSS Modeler proporciona una interfaz gráfica intuitiva para ayudar a visualizar cada paso del proceso de minería de datos como parte de un flujo. Ahora, los analistas y usuarios de negocio pueden añadir experiencia y conocimientos empresariales al proceso de manera sencilla.

Preparación de datos automática

SPSS Modeler transforma automáticamente los datos al mejor formato para generar los modelos predictivos más precisos. Ahora puede analizar datos, identificar arreglos, ocultar campos y derivar nuevos atributos con solo unos clics.

Modelado automatizado

SPSS Modeler puede probar múltiples métodos de modelado, comparar los resultados y seleccionar qué modelo desplegar en una única ejecución. Esto le permite elegir rápidamente el mejor algoritmo en función del rendimiento del modelo.

Un rango de métodos algorítmicos

SPSS Modeler ofrece varias técnicas de machine learning, incluyendo algoritmos de clasificación, segmentación y asociación, como los algoritmos que utilizan Python y Spark. Los usuarios ahora pueden utilizar lenguajes como R y Python para ampliar las funciones de modelado.

Analítica de textos

SPSS Modeler captura conceptos clave, temas, opiniones y tendencias mediante el análisis de datos de texto sin estructurar. Ahora puede descubrir información de valor oculta en contenido de los blogs, opiniones de los clientes, correos electrónicos y comentarios de redes sociales.

Analítica geoespacial

Explore datos geográficos, como la latitud y la longitud, códigos postales y direcciones utilizando SPSS Modeler. Al combinar esta información con los datos actuales e históricos, puede generar mejores conocimientos e incrementar la precisión predictiva.

Soporte a tecnologías de código abierto

SPSS Modeler permite el uso de R, Python, Spark y Hadoop para ampliar el potencial de la analítica. También puede ampliar y complementar estas tecnologías para obtener una analítica más avanzada, manteniendo el control.

Modelos de regresión y algoritmos de machine learning

SPSS Modeler da soporte a árboles de decisiones, redes neuronales y modelos de regresión. Ahora puede aprovechar ARMA, ARIMA y el suavizado exponencial; transferir funciones con predictores y detección de valores atípicos; beneficiarse de modelos jerárquicos y de conjunto; obtener soporte para el modelado causal temporal y máquina de vectores; y emplear series temporales y espaciales de realidad aumentada para la predicción espaciotemporal. Las redes de confrontación generativas (GAN) y el refuerzo también habilitan deep learning.

Múltiples métodos de despliegue

IBM SPSS Modeler también está disponible como parte de IBM Watson Studio, así como la oferta perpetua. 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.

Caso de uso: Adquiera y retenga clientes

Descripción del problema

  • Prever el abandono de clientes es difícil.
  • Crear las ofertas adecuadas es exigente.
  • La correlación del personal, los productos y otros factores con la adquisición de clientes es ineficiente.

 

Descripción de la solución

Con IBM SPSS® Modeler, las empresas satisfacen a los clientes, creando las ofertas adecuadas y alineando las necesidades de negocio, además de reducir el tiempo que se tarda en pasar de la idea a la experimentación, y luego a la producción.

Lea más casos prácticos

Caso de uso: Optimice la logística y evite fallos

Optimize logistics and prevent failures

Descripción del problema

  • Tareas manuales, propensas a errores que conducen a fallos del equipo.
  • Los procesos duplicados y los residuos operativos son demasiado comunes.
  • Las preocupaciones sobre la seguridad y continuidad del negocio no se cumplen.

 

Descripción de la solución

La predicción de posibles problemas de mantenimiento o la optimización de rutas es más fácil que nunca con la herramienta de ciencia de datos con función de arrastrar y soltar visual.

Más información

Caso de uso: Cree nuevas ofertas y modelos de negocio innovadores

Descripción del problema

  • Comprender cómo los clientes reaccionan y actúan sobre la información es difícil.
  • Crear las ofertas adecuadas para los canales correctos es exigente.
  • Dedicar demasiado tiempo peleándose con los datos y creando scripts del flujo de información frena la eficiencia y la innovación.

 

Descripción de la solución

Desde la preparación de datos hasta la aplicación de algoritmos de machine learning, SPSS Modeler habilita nuevas formas de explotar la información. Ahora puede crear nuevas ofertas con total confianza, impulsar el rendimiento de los canales y optimizar los procesos de negocio para optimizar la productividad del equipo.

Vea el vídeo

Caso de uso: Eficiencia operativa y precisión de las previsiones

Operational efficiency and forecast accuracy

Descripción del problema

  • El capital circulante es escaso y los costes de almacenamiento se están comiendo el presupuesto
  • Es necesario reducir los niveles de stock sin riesgo de desabastecimiento ni impacto sobre el servicio al cliente
  • Las previsiones imprecisas conducen a una planificación deficiente y a la imposibilidad de satisfacer la demanda

Descripción de la solución

SPSS Modeler dirige el proceso de previsión en Planning Analytics, permitiendo a los líderes de la cadena de suministro reducir el margen de error en el proceso de previsión y planificación. Este enfoque optimiza los niveles de stock e incrementa el rendimiento del capital circulante disponible para el negocio, mejorando la eficiencia operativa en toda la empresa.

Lea el caso de éxito

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