SPSS ModelerおよびSPSS Modeler Subscription

多数のデータ・ソースのサポート

SPSS Modelerは、フラット・ファイル、スプレッドシート、主要なリレーショナル・データベース、IBM Planning Analytics、およびHadoopからデータを読み取れます。さらに、SQL最適化によって拡張して、データ処理をリレーショナル・データベースおよびHadoopにプッシュバックできます。永久Modelerライセンスの場合、Analytic Serverアドオンによってモデル作成とスコアリングをHadoopまたはSparkにプッシュバックでき、コードが不要になるため処理時間が短縮します。

視覚的に分かりやすい分析ストリーム

直感的なグラフィカル・インターフェースで、ストリーム内のデータ・マイニング処理の各ステップを視覚化します。分析者と業務ユーザーは専門知識と業務知識をプロセスに追加できます。

データ準備の自動化

正確な予測モデルのために、データを最適な形式に自動的に変換します。わずか数回のクリックでデータを分析して、修正を特定し、フィールドを選別して、新しい属性を導出します。

モデリングの自動化

1回の実行で複数のモデリング方法をテストして結果を比較し、実装するモデルを選択します。モデルの性能に基づき最適なアルゴリズムを素早く選択します。

幅広いアルゴリズム

分類、セグメンテーション、アソシエーションのアルゴリズム(PythonおよびSparkを活用した、すぐに使用可能なアルゴリズムを含む)など、複数の機械学習技法から選択できます。RやPythonなどの言語を使用して、モデリング機能を拡張できます。

テキスト分析

非構造化テキストを分析して、概念、テーマ、感情、傾向を収集します。ブログの内容、顧客のフィードバック、e-メール、ソーシャル・メディアのコメントから洞察を明らかにします。

地理空間分析

地理データ(緯度経度、郵便番号、住所)を探索します。現行データや履歴データと組み合わせると、より正確な洞察や予測が得られます。

オープン・ソース・テクノロジーのサポート

R、Python、Spark、Hadoopを使用して、分析のパワーを強化します。これらの技術を拡張して補完し、コントロールしながらさらに高度な分析を実行します。

複数の実装方法

モデルの価値は、幅広い実装方法によって引き出されます。Modeler Goldを使用すると、データ・サイエンティストは望ましい時間にジョブを実行するようスケジュールできます。IT管理者は、バッチ、リアルタイム、または(IBM Streamsによる)ストリーミングで実装するために、既存のシステムに統合できます。お客様は、Watson Machine Learningのサービスを使用して、SPSS Modelerプログラムをクラウド内に実装できます。

お客様導入事例

  • 予測分析がビジネスを改善する:オンライン・ビジネスを展開するグローバル企業Redcatsの事例(日本語字幕,3分40秒)

    Redcats Group
  • 会員の嗜好に合ったコンテンツ提案によるdTV 会員アクティブ化への取り組み(3分29秒)

    エイベックス通信放送株式会社
  • インターネット広告配信の最適化を支える

    株式会社マイクロアド
    導入事例を読む

技術的詳細

ソフトウェア要件

ご購入前に SPSS Modeler のオペレーティング・システム要件をご確認ください。

    ハードウェア要件

    ご購入前に SPSS Modeler のハードウェア要件をご確認ください。

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