비즈니스에 이렇게 활용하세요

IBM SPSS Neural Networks는 비선형 데이터 모델링을 사용해 복합 관계를 발견함으로써 데이터로부터 더 큰 가치를 창출할 수 있습니다. 친숙한 IBM SPSS Statistics 인터페이스를 통해 MLP(Multilayer Perceptron) 또는 RBF(Radial Basis Function) 프로시저를 활용합니다. 트레이닝 중지 규칙이나 네트워크 아키텍처를 제어하거나 프로시저를 선택할 수 있도록 조건을 설정합니다. 어떠한 프로그래밍도 필요가 없습니다. 변수 가중치에 영향을 미칩니다. 네트워크 아키텍처의 세부사항을 지정합니다. 모델 트레이닝 유형을 선택합니다. 그래프 및 차트와 함께 결과를 다른 사용자와 공유합니다.

관계 발견

더 많은 관계를 발견할 수 있는 MLP와 속도가 빠른 RBF 중에서 선택합니다. 둘 다 학습 데이터에 대해 작동하고 해당 지식을 전체 데이터 세트 또는 새로운 데이터에 적용합니다.

프로세스 제어

척도 변수, 범주형 변수 또는 이 둘의 조합으로 종속 변수를 지정합니다. 데이터 세트를 분할하는 방법, 적용할 아키텍처와 계산 리소스를 선택하여 조정합니다.

인사이트 개선

IBM SPSS Statistics Base를 다른 통계 프로시저 또는 기법과 결합해 사용하여 기존 통계 기법으로 얻은 결과를 확인합니다.

주요 기능

  • 비선형 프로시저
  • 네트워크 시각화
  • 그래픽 표시
  • 프로세스 제어
  • 다른 프로시저와 결합

제품 이미지

비선형 프로시저
비선형 프로시저
네트워크 시각화
네트워크 시각화
그래픽 표시
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