SPSS Modeler e SPSS Modeler Subscription

Supporto per diverse sorgenti di dati

Modeler può leggere i dati da file di testo, fogli di calcolo, i principali database relazionali, IBM Planning Analytics e Hadoop. Inoltre, può essere esteso con l'aggiunta di SQL optimization per riportare l'elaborazione dei dati nei database relazionali e Hadoop. Per licenze Modeler perpetue, il componente aggiuntivo Analytic Server consente di riportare le procedure di creazione di modelli e valutazione in Hadoop o Spark, eliminando la necessità del codice e velocizzando i tempi di elaborazione.

Flussi di analisi visiva

Utilizza un'interfaccia grafica intuitiva per visualizzare ogni fase nel processo di data mining come parte di un flusso. Gli analisti e gli utenti di business possono facilmente aggiungere al processo esperienza e conoscenze di business.

Preparazione dei dati automatica

Trasforma automaticamente i dati nel formato migliore, per modelli predittivi della massima precisione. Analizza dati, individua correzioni, rimuovi campi dallo schermo e ricava nuovi attributi, con pochi clic.

Modellazione automatizzata

Utilizza una singola esecuzione per sottoporre a test più metodi di modellazione, confrontare i risultati e selezionare il modello da implementare. Scegli rapidamente l'algoritmo con le migliori prestazioni, in base alle prestazioni del modello.

Una vasta gamma di metodi algoritmici

Scegli tra più tecniche di apprendimento automatico, tra cui algoritmi di associazione, segmentazione e classificazione, inclusi gli algoritmi pronti all'uso sfruttando Python e Spark. Utilizza linguaggi quali R, Python e Spark per estendere le funzionalità di modellazione.

Analytics del testo

Attraverso l’analisi di dati non strutturati, puoi cogliere i concetti, i temi, le opinioni e le tendenze chiave, analizzando dati di testo non strutturati. Ricava insight dal contenuto di blog, dai feedback dei clienti, dalle e-mail e dai commenti sui social media.

Analytics geospaziale

Esamina i dati geografici, quali latitudine e longitudine, codici di avviamento postale e indirizzi. Li combina con dati attuali e cronologici per insight più validi e una maggiore precisione delle previsioni.

Supporto per tecnologie open source

Utilizza R, Python, Spark e Hadoop per potenziare l'analytics. Estendi e completa queste tecnologie per un advanced analytics più complessa, mantenendo al tempo stesso il controllo.

Metodi di implementazione multipli

Il valore dei modelli può essere sbloccato attraverso vari metodi di implementazione. Utilizzando Modeler Gold, i data scientist possono pianificare le attività da eseguire quando più lo desiderano. Gli amministratori IT possono integrare l'implementazione nei sistemi esistenti per implementazione streaming (attraverso IBM Streams), batch o real-time. I clienti possono implementare i programmi SPSS Modeler nel cloud attraverso il servizio Watson Machine Learning Bluemix.

Case study del cliente

  • Redcats Group estende la predictive analytics a 17 brand con SPSS Modeler

    Redcats Group