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Funzioni principali

Supporto per diverse origini dati

SPSS Modeler può leggere i dati da file di testo, fogli di calcolo, i principali database relazionali, IBM Planning Analytics e Hadoop. È possibile estendere le funzionalità di SPSS Modeler ad Analytic Server con la nostra licenza di durata illimitata.

Flussi di analisi visiva

SPSS Modeler fornisce un'interfaccia grafica intuitiva che consente di visualizzare ogni fase nel processo di data mining come parte di un flusso. Ora gli analisti e gli utenti di business possono facilmente aggiungere al processo esperienza e conoscenze di business.

Preparazione dei dati automatica

SPSS Modeler trasforma automaticamente i dati nel formato migliore per una modellazione predittiva più accurata. Ora servono solo pochi clic per analizzare i dati, identificare le correzioni, escludere i campi e ricavare nuovi attributi.

Modellazione automatizzata

SPSS Modeler può testare più metodi per la modellazione, confrontare i risultati e selezionare il modello da implementare in una sola esecuzione. Ciò consente di scegliere rapidamente l'algoritmo con le migliori prestazioni, in base alle prestazioni del modello.

Una vasta gamma di metodi algoritmici

SPSS Modeler offre molteplici tecniche di machine learning, tra cui algoritmi di associazione, segmentazione e classificazione, inclusi gli algoritmi pronti all'uso che sfruttano Python e Spark. Gli utenti ora possono utilizzare linguaggi come R e Python per estendere le funzionalità di modellazione.

Analytics del testo

SPSS Modeler cattura i concetti, i temi, le opinioni e le tendenze chiave, analizzando dati di testo non strutturati. Ora puoi ricavare gli insight dal contenuto di blog, dai feedback dei clienti, dalle email e dai commenti sui social media.

Analytics geospaziale

Esamina i dati geografici, quali latitudine e longitudine, codici di avviamento postale e indirizzi utilizzando SPSS Modeler. Combinando queste informazioni con i dati correnti e storici è possibile generare migliori insight e migliorare la precisione predittiva.

Supporto per tecnologie open source

SPSS Modeler consente l'uso di R, Python, Spark e Hadoop per amplificare la potenza dell'analytics. Puoi anche estendere e integrare queste tecnologie per analytics più avanzata, mantenendo al tempo stesso il controllo.

Metodi e algoritmi di machine learning

SPSS Modeler supporta gli alberi decisionali, le reti neurali e i modelli di regressione. Ora puoi sfruttare il livellamento esponenziale, ARMA e ARIMA; trasferire funzioni con predittori e rilevamento di valori anomali; sfruttare gli assiemi e i modelli gerarchici; supportare modellazione causale temporale e macchina vettoriale; e utilizzare serie temporali e AR spaziale per la previsione spaziotemporale. Anche le GAN (generative adversarial network) e il rafforzamento favoriscono il deep learning.

Metodi di implementazione multipli

IBM SPSS Modeler è disponibile anche come parte di IBM Watson Studio, così come l'offerta illimitata. 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 distribuzione in streaming, in batch o in tempo reale.

Caso di utilizzo: Ottimizza la logistica e previeni i fallimenti

Optimize logistics and prevent failures

Descrizione del problema

  • I processi manuali favoriscono gli errori e portano a malfunzionamenti delle apparecchiature.
  • Processi duplicati e perdite di funzionalità sono troppo comuni.
  • Le richieste di business continuity e di sicurezza non vengono soddisfatte.

 

Descrizione della soluzione

Prevedere potenziali problemi di manutenzione o ottimizzare i percorsi non è mai stato più facile con questo strumento di data science basato sul trascinamento e rilascio visivo.

Ulteriori informazioni  (01:32)

Caso di utilizzo: Crea nuove offerte e modelli di business innovativi

Descrizione del problema

  • Comprendere in che modo i clienti reagiscono e agiscono sulle informazioni è difficile.
  • Creare le offerte giuste per i canali giusti è impegnativo.
  • Impiegare troppo tempo nella scelta dei dati e nella creazione di script del flusso delle informazioni inibisce l'efficienza e l'innovazione.

 

Descrizione della soluzione

Dalla preparazione dei dati all'applicazione di algoritmi di machine learning, SPSS Modeler presenta nuovi modi di sfruttare le informazioni. Ora puoi creare con fiducia nuove offerte, migliorare le prestazioni del canale e ottimizzare i processi di business per ottenere la massima produttività del team.

Guarda il video  (03:46)

Caso di utilizzo: Efficienza operativa e precisione previsionale

Operational efficiency and forecast accuracy

Descrizione del problema

  • Il capitale di esercizio è scarso e i costi di magazzino esauriscono il budget
  • Esiste la necessità di ridurre la merce in magazzino senza rischiare di rimanere senza scorte o di influenzare il servizio ai clienti
  • Previsioni imprecise portano a una pianificazione scadente e all'incapacità di soddisfare la domanda prevista

Descrizione della soluzione

SPSS Modeler guida il processo previsionale in Planning Analytics, consentendo agli addetti alla supply chain di ridurre il margine di errore nel processo di previsione e pianificazione. Questo approccio ottimizza i livelli delle scorte e aumenta il rendimento del capitale di esercizio disponibile per il business, migliorando l'efficienza operativa in tutta l'azienda.

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