IBM SPSS Modeler 18.3의 새로운 기능 알아보기

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주요 기능

많은 데이터 소스 지원

SPSS Modeler는 플랫 파일, 스프레드시트, 주요 관계형 데이터베이스, IBM Planning Analytics and Hadoop에서 데이터를 읽을 수 있습니다. 영구 라이센스로 SPSS Modeler의 기능을 Analytic Server로 확장할 수 있습니다.

손쉬운 모델 배치

Scikit-learn 및 Tensorflow에서 SPSS Modeler에 이르기까지, 자신이 선택한 툴을 사용하여 가장 유명한 머신 러닝 프레임워크에서 모델을 저장하고 배치합니다. Python에 사용되는 Watson Studio Desktopor 및 IDE의 노트북 및 모델러 플로우를 포함합니다.

자동 데이터 준비

SPSS Modeler는 가장 정확한 예측 모델링을 위해 데이터를 최상의 형식으로 자동 변환합니다. 이제 몇 번만 클릭하여 데이터를 분석하고, 수정사항을 식별하고, 필드를 선별하고, 새 속성을 파생할 수 있습니다.

강력한 그래픽 엔진

Watson Studio Desktop의 강력한 그래픽 엔진을 활용하여 인사이트에 활력을 불어 넣습니다. 스마트 차트 권장안이 수십 개의 옵션 중에서 데이터에 대한 완벽한 차트를 찾으므로, 사용자는 강력한 시각화를 사용하여 손쉽고 빠르게 인사이트를 공유할 수 있습니다.

시각적 분석 스트림

SPSS Modeler는 데이터 마이닝 프로세스의 모든 단계를 스트림의 일부로 시각화할 수 있는 직관적인 그래픽 인터페이스를 제공합니다. 분석가 및 비즈니스 사용자가 전문 지식과 비즈니스 지식을 프로세스에 쉽게 추가할 수 있습니다.

자동화된 모델링

SPSS Modeler를 사용하여 여러 모델링 방법을 테스트하고, 결과를 비교하고, 단일 실행에서 배치할 모델을 선택할 수 있습니다. 따라서 모델 성능을 기반으로 가장 적합한 알고리즘을 빠르게 선택할 수 있습니다.

다양한 알고리즘 메소드

SPSS Modeler는 Python과 Spark를 활용하는 즉시 사용 가능한 알고리즘 등과 같은 분류, 분석 방식, 연관 알고리즘을 포함하여 다양한 머신 러닝 기법을 제공합니다. R, Python 등의 언어를 사용하여 모델링 기능을 확장할 수 있습니다.

텍스트 분석

SPSS Modeler는 비정형 텍스트 데이터를 분석하여 핵심 개념, 테마, 정서 및 트렌드를 파악합니다. 블로그 콘텐츠, 고객 피드백, 이메일 및 소셜 미디어 댓글에서 중요한 인사이트를 찾아낼 수 있습니다.

지리적 분석

SPSS Modeler를 사용하여 위도 및 경도, 우편번호, 주소와 같은 지리적 데이터를 찾아보세요. 그러한 정보를 현재 및 히스토리 데이터와 결합하여 더 나은 인사이트를 생성하고 예측의 정확도를 높일 수 있습니다.

오픈 소스 기술 지원

SPSS Modeler에서 R, Python, Spark 및 Hadoop을 사용하여 분석 능력을 향상시킬 수 있습니다. 또한 제어를 유지하면서도 추가 고급 분석을 위해 이러한 기술을 확장 및 보완할 수도 있습니다. SPSS Modeler Gold에는 Watson Studio Desktop에 대한 액세스가 포함되어 있으며, 이를 통해 LOB(Line of Business) 사용자와 데이터 사이언티스트가 동일한 플랫폼에서 협업할 수 있도록 해주는 Jupyter Notebooks로 모델러 스트림을 확장할 수 있습니다.

머신 러닝 방법 및 알고리즘

SPSS Modeler는 의사결정 트리, 신경망 및 회귀 모델을 지원합니다. ARMA, ARIMA 및 지수 평활법, 예측 변수 및 이상값 감지를 사용하는 전달 함수, 앙상블과 계층 모델의 이점, 벡터 지원 머신(Support Vector Machine) 및 임시 인과 관계 모델링을 활용하고, 시공간 예측에 시계열 및 공간 AR을 사용할 수 있습니다. 생성적 적대 신경망(GAN)과 보강(reinforcement)도 딥 러닝을 지원합니다.

다양한 배치 방법

IBM SPSS Modeler는 IBM Watson Studio의 일부 또는 영구 오퍼링으로도 제공됩니다. Modeler Gold를 활용하면 데이터 사이언티스트는 원하는 시간에 작업이 실행되도록 스케줄링할 수 있습니다. IT 관리자는 일괄처리, 실시간 또는 스트리밍 배치를 위해 기존 시스템에 배치를 통합할 수 있습니다.

유스케이스: 물류를 최적화하고 고장 방지

문제점 설명

  • 오류 발생이 용이한 수동 프로세스는 장비 장애를 유발합니다.
  • 중복 프로세스 및 운영 낭비가 일반적입니다.
  • 비즈니스 연속성 및 보안 문제가 충족되지 않습니다.

솔루션 설명

시각적인 드래그앤드롭 데이터 사이언스 툴을 사용하여 매우 편리하게 유지보수와 관련된 잠재적 문제를 예측하거나 경로를 최적화할 수 있습니다.

→동영상 보기(01:32)

유스케이스: 새로운 오퍼링 작성 및 비즈니스 모델 혁신

문제점 설명

  • 정보에 대한 고객들의 반응과 행동 방식을 파악하기가 어렵습니다.
  • 올바른 채널에 맞는 올바른 오퍼링의 작성이 어렵습니다.
  • 데이터 처리와 정보 플로우의 스크립팅에 너무 많은 시간을 쏟으면 효율성과 혁신이 저해됩니다.

솔루션 설명

데이터 준비부터 머신 러닝 알고리즘 적용에 이르기까지 SPSS Modeler는 새로운 정보 활용 방법을 제공합니다. 이제는 신규 오퍼링을 자신있게 구축하고, 채널 성능을 향상시키며, 최적의 팀 생산성을 위해 비즈니스 프로세스를 최적화할 수 있습니다.

→동영상 보기(03:45)

유스케이스: 운영 효율성 및 예측의 정확성

병을 보고 있는 여자

문제점 설명

  • 운용 자본이 부족하고 창고 비용에 예산이 많이 소요됩니다.
  • 결품이 발생하거나 고객 서비스에 영향을 주지 않고 재고를 줄여야 합니다.
  • 부정확한 예측으로 인해 올바른 계획을 세울 수 없고 예상 수요를 충족시킬 수 없습니다.

솔루션 설명

SPSS Modeler는 IBM Planning Analytics의 예측 프로세스를 구동함으로써, 공급망 리더가 예측 및 계획 프로세스에서 오차의 한계를 줄일 수 있도록 지원합니다. 이 접근법은 재고 수준을 최적화하고 비즈니스의 운전자본 수익률을 증가시켜서 엔터프라이즈 전반의 운영 효율성을 높입니다.

→사례연구 읽기

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