일변량 및 다변량 모델링을 사용하여 보다 복잡한 분석을 수행합니다.

범주형 결과를 예측하고 비선형 회귀 절차를 적용합니다.

대규모 데이터 세트를 쉽게 요약할 수 있습니다.

작은 표본과 희귀한 발생으로 보다 정확한 결론에 도달합니다.

원래 데이터 세트를 다시 샘플링하여 추정기의 샘플링 분포를 근사화합니다.

결측 데이터 패턴을 발견하고 요약 통계를 추정하여 결측값을 입력합니다.

보다 효율적인 분석과 보다 정확한 결론을 위해 데이터 준비를 간소화합니다.

범주형 데이터를 사용하여 결과를 예측하고 관계를 표시합니다.

기술 수준에 관계없이 시계열 예측을 구축합니다.

의사결정 트리 및 분류를 사용하여 관계를 식별하고 결과를 예측합니다.

복합 표본에 대한 통계 데이터를 분석하고 설문조사 결과를 해석합니다.

복잡한 관계를 발견하고 예측 모델을 개선합니다.

구매 결정을 더 잘 이해하고 측정합니다.

적합한 고객을 쉽게 식별하고 캠페인 결과를 개선합니다.