IBM SPSS Neural Networks utilizza la modellazione dei dati non lineari per scoprire relazioni complesse e ricavare maggior valore dai tuoi dati.
Questo modulo è incluso nell'edizione SPSS Premium per i piani on-premise e nell'add-on IBM SPSS Forecasting and Decision Trees per i piani in abbonamento.
Pianifica un momento per discutere di come SPSS Neural Networks può supportare le tue esigenze aziendali.
Seleziona il percettore multistrato (MLP) o la funzione di base radiale (RBF). Entrambi utilizzano architetture feedforward. I dati si spostano solo dai nodi di input attraverso il livello nascosto di nodi fino ai nodi di output.
Le informazioni sulla rete neurale vengono visualizzate visivamente, comprese le variabili dipendenti, il numero di unità di input e di output, il numero di livelli e unità nascosti e le funzioni di attivazione.
Scegli di visualizzare i risultati in tabelle o grafici.Salva le variabili temporanee facoltative al dataset attivo.Esporta modelli in formati di file XML per assegnare un punteggio a dati futuri.
Specifica le variabili dipendenti, che possono essere di scala, categoriche o una combinazione delle due. Regola ogni procedura scegliendo come suddividere il set di dati, quale architettura utilizzare e quali risorse di calcolo applicare all'analisi.
Conferma i risultati delle reti neurali con le tecniche di statistica tradizionali. Ottieni insight più chiari in diverse aree, tra cui ricerche di mercato, database marketing, analisi finanziarie, analisi operative e assistenza sanitaria.