Utwórz i wytrenuj model uczenia maszynowego bez programowania.

Utwórz i wytrenuj model uczenia maszynowego bez programowania. Rozpocznij praktyczne szkolenie

Najważniejsze cechy

Obsługa wielu źródeł danych

Oprogramowanie SPSS Modeler odczytuje dane z plików tekstowych, arkuszy kalkulacyjnych, najpopularniejszych relacyjnych baz danych, oprogramowania IBM Planning Analytics i dystrybucji Hadoop. Ponadto rozwiązanie SPSS Modeler można rozbudować o funkcje optymalizacji języka SQL dostępne w postaci dodatku (w modelu subskrypcyjnym) i produktu Analytic Server (oferowanego w ramach licencji bezterminowej).

Strumienie do analiz wizualnych

Intuicyjny interfejs graficzny oprogramowania SPSS Modeler pozwala zwizualizować każdy etap eksploracji danych w postaci części strumienia. Analitycy i użytkownicy biznesowi mogą łatwo włączać wiedzę specjalistyczną i biznesową do tego procesu.

Automatyczne przygotowywanie danych

Rozwiązanie SPSS Modeler automatycznie transformuje dane do najlepszego formatu w celu zbudowania jak najwierniejszego modelu predykcyjnego. Do analizy danych, identyfikacji poprawek, odsiewania zmiennych i wyliczania nowych atrybutów wystarcza zaledwie kilka kliknięć.

Zautomatyzowane modelowanie

Oprogramowanie SPSS Modeler testuje wiele metod modelowania, porównuje wyniki i wskazuje najodpowiedniejszy model do wdrożenia w pojedynczym przebiegu. Umożliwia to szybki wybór najefektywniejszego algorytmu na podstawie wydajności modelu.

Szeroka gama metod algorytmicznych

Użytkownik rozwiązania SPSS Modeler ma do wyboru wiele technik uczenia maszynowego, w tym klasyfikację, segmentację i gotowe algorytmy analizy związków zrealizowane w technologiach Python i Spark. Użytkownicy mogą dodatkowo wzbogacić możliwości modelowania przy użyciu takich języków programowania, jak R czy Python.

Analizy tekstu

Rozwiązanie SPSS Modeler dokumentuje kluczowe pojęcia, tematy, informacje o sentymentach i trendach dzięki analizie nieustrukturyzowanych danych tekstowych. Umożliwia wydobywanie wartościowych spostrzeżeń z treści blogów, opinii klientów, wiadomości e-mail i komentarzy użytkowników w mediach społecznościowych.

Analizy geoprzestrzenne

Oprogramowanie SPSS Modeler umożliwia eksplorację danych geograficznych, takich jak szerokość i długość geograficzna, kody pocztowe czy adresy. Połączenie ich z bieżącymi i historycznymi danymi pozwala uzyskiwać bardziej szczegółowe informacje i zwiększać dokładność analiz predykcyjnych.

Wsparcie dla technologii Open Source

Rozwiązanie SPSS Modeler pozwala wykorzystywać technologie takie jak R, Python, Spark czy Hadoop do potęgowania możliwości analiz. Użytkownik może rozszerzać i uzupełniać funkcje wymienionych technologii w celu uzyskania jeszcze bardziej zaawansowanych analiz, nad którymi sprawuje pełną kontrolę.

Techniki i algorytmy uczenia maszynowego

Rozwiązanie SPSS Modeler obsługuje drzewa decyzyjne, sieci neuronowe i modele regresji. Użytkownik może używać modelu ARMA, modelu ARIMA i wygładzania wykładniczego oraz funkcji przenoszenia działających w oparciu o predyktory i wykrywanie anomalii. Może wykorzystywać modele zespolone i hierarchiczne, algorytm SVM (Support Vector Machine) i techniki modelowania przyczynowego szeregów czasowych, a także szeregi czasowe i wizualizacje przestrzenne AR do predykcji przestrzenno-czasowych. Ponadto sieci GAN (Generative Adversarial Network) i dodatkowe rozwiązania umożliwiają korzystanie z technik uczenia głębokiego.

Różne opcje wdrożenia

Oprogramowanie IBM SPSS Modeler wchodzi w skład rozwiązania IBM Watson Studio, ale jest także oferowane w postaci licencji bezterminowej. Edycja Modeler Gold pozwala analitykom wielkich zbiorów danych ustalać harmonogramy uruchamiania zadań przetwarzania. Administratorzy IT mogą zintegrować wdrożenie z istniejącymi systemami w celu przetwarzania analiz w trybie wsadowym, w czasie rzeczywistym lub strumieniowo.

Przykład zastosowania: zdobywanie i utrzymywanie klientów

Problem

  • Trudności z przewidywaniem odchodzenia klientów.
  • Wyzwania związane ze stworzeniem właściwej oferty.
  • Nieefektywne korelowanie zatrudnienia, produktów i innych czynników ze skutecznością pozyskiwania klientów.

 

Rozwiązanie

Dzięki oprogramowaniu IBM SPSS® Modeler przedsiębiorstwa mogą zapewniać klientom satysfakcjonującą obsługę poprzez tworzenie właściwych ofert i korelację potrzeb biznesowych przy jednoczesnym ograniczaniu czasu, jakiego wymaga przejście od pomysłu do fazy testów i następującego po niej etapu produkcji.

Przeczytaj więcej opisów wdrożeń

Przykład zastosowania: optymalizacja procesów logistycznych i zapobieganie awariom

Optimize logistics and prevent failures

Problem

  • Obarczone dużym ryzykiem błędu czynności wykonywane ręcznie, często skutkujące awariami sprzętu.
  • Zbyt częste powielanie procesów i straty operacyjne.
  • Nierozwiązana kwestia ciągłości biznesowej i bezpieczeństwa.

 

Rozwiązanie

Przewidywanie potencjalnych problemów technicznych lub optymalizowanie tras jeszcze nigdy nie było tak proste. To zasługa wizualnego narzędzia analitycznego, które działa na zasadzie „przeciągnij i upuść”.

Dowiedz się więcej

Przykład zastosowania: tworzenie nowych ofert i innowacyjnych modeli biznesowych

Problem

  • Brak wiedzy na temat zachowań i działań klientów w odpowiedzi na dane informacje.
  • Trudności z tworzeniem ofert dopasowanych do specyfiki poszczególnych kanałów.
  • Nadmierna czasochłonność porządkowania danych i opracowywania skryptów przepływu informacji ogranicza wydajność i innowacyjność.

 

Rozwiązanie

Rozwiązanie SPSS Modeler oferuje innowacyjne możliwości eksploatacji informacji — od przygotowywania danych po zastosowywanie algorytmów uczenia maszynowego. Pozwalają one tworzyć nowe oferty, udoskonalać interakcje w kanałach, zwiększać wydajność i optymalizować działania biznesowe tak, aby zespół osiągał optymalną produktywność.

Obejrzyj wideo

Przykład zastosowania: efektywność operacyjna i trafność prognoz

Operational efficiency and forecast accuracy

Problem

  • Kapitał obrotowy jest niski, a koszty obsługi hurtowni zbytnio obciążają budżet.
  • Konieczność zredukowania zapasów w sposób niezagrażający brakami magazynowymi lub uszczerbkiem na jakości obsługi klientów.
  • Nietrafne prognozy prowadzą do błędnego planowania i niemożności sprostania przewidywanemu zapotrzebowaniu.

Rozwiązanie

Oprogramowanie SPSS Modeler Planning Analytics podnosi skuteczność prognoz, dzięki czemu osoby zarządzające łańcuchem dostaw są obarczone mniejszym ryzykiem popełnienia błędu podczas prognozowania i planowania. Proponowana przez to rozwiązanie strategia optymalizuje poziomy zapasów i zwiększa zwrot z inwestycji w kapitał obrotowy. A to pozwala udoskonalać wydajność operacyjną w całym przedsiębiorstwie.

Przeczytaj opis wdrożenia

Next Steps

Kup teraz i postaw pierwszy krok