IBM SPSS Modeler 18.3 sürümündeki yeniliklere bakın

IBM SPSS Modeler 18.3 sürümündeki yeniliklere bakın Blog gönderisini okuyun

Temel özellikler

Birçok veri kaynağı için destek

SPSS Modeler, düz dosyalardan, elektronik tablolardan, önde gelen ilişkisel veritabanlarından, IBM Planning Analytics'ten ve Hadoop'tan veri okuyabilir. Kalıcı lisansımızla SPSS Modeler'ın yeteneklerini Analytic Server'a genişletebilirsiniz.

Modelleri kolayca devreye alma

Scikit-learn ve Tensorflow'dan SPSS Modeler'a, tercih ettiğiniz araçları kullanarak en popüler makine öğrenmesi çerçevelerinden modelleri kaydedin ve devreye alın: Watson Studio Desktop'taki veya Python için kullanılan herhangi bir interaktif geliştirme ortamındaki (IDE) not defterleri ve Modeler Akışları dahil.

Otomatik veri hazırlığı

SPSS Modeler, en doğru tahmine dayalı modelleme için verileri otomatik olarak en uygun biçime dönüştürür. Artık sadece birkaç tıklamayla verileri analiz edebilir, düzeltmeleri belirleyebilir, alanları eleyebilir ve yeni öznitelikler türetebilirsiniz.

Güçlü grafik motoru

İçgörülerinizi hayata geçirmek için Watson Studio Desktop ürününün güçlü grafik motorundan yararlanın. Akıllı grafik öneri aracı, onlarca seçenek arasından verileriniz için mükemmel grafiği bulur; böylece ilgi çekici görselleştirmeler kullanarak içgörülerinizi hızla ve kolayca paylaşabilirsiniz.

Görsel analiz akışları

SPSS Modeler'de, akışın bir parçası olarak veri madenciliği sürecindeki her adımı görselleştirmeye yardımcı olan, kullanımı kolay bir grafik arayüz vardır. Analistler ve iş kullanıcıları artık süreçle ilgili uzmanlık ve iş bilgilerini kolayca ekleyebilirler.

Otomatik modelleme

SPSS Modeler, tek bir çalıştırmada birden fazla modelleme yöntemini test edebilir, sonuçları karşılaştırabilir ve devreye alınacak modeli seçebilir. Böylelikle, model performansına dayalı olarak en iyi performansı gösteren algoritmayı hızla seçme olanağını elde edersiniz.

Çeşitli algoritmik yöntemler

SPSS Modeler, Python ve Spark'tan yararlanan kullanıma hazır algoritmalar da dahil, sınıflandırma, bölümleme ve ilişkilendirme algoritmalarını içeren birden fazla makine öğrenmesi tekniği sunar. Kullanıcılar R ve Python gibi dilleri kullanarak modelleme yeteneklerini genişletebilirler.

Metin analitiği

SPSS Modeler, yapısal olmayan metin verilerini analiz ederek temel kavramları, temaları, duyguları ve eğilimlerini yakalar. Artık blog içeriklerinde, müşteri geri bildirimlerinde, e-postalarda ve sosyal medya yorumlarındaki değerli içgörüleri ortaya çıkarabilirsiniz.

Coğrafi analitik

SPSS Modeler ile enlem, boylam, posta kodu ve adres gibi coğrafi verileri keşfedin. Bu bilgileri güncel ve geçmiş verilerle birleştirerek, daha iyi içgörüler oluşturabilir ve tahmine dayalı doğruluğu geliştirebilirsiniz.

Açık kaynak teknolojileri için destek

SPSS Modeler, analitiğin gücünü artırmak için R, Python, Spark ve Hadoop kullanımına olanak verir. Ayrıca, kontrolü elinizde tutarken, daha gelişmiş analitik için bu teknolojileri genişletebilir ve tamamlayabilirsiniz. SPSS Modeler Gold, Watson Studio Desktop ürününe erişim içerir. Bu da Modeler akışlarınızı Jupyter Not Defterleri ile genişletmenize olanak sağlayarak, iş kolu kullanıcılarının ve veri bilimcilerin aynı platform üzerinde işbirliği yapmalarına imkan tanır.

Makine öğrenmesi yöntemleri ve algoritmaları

SPSS Modeler, karar ağaçlarını, nöral ağları ve regresyon modellerini destekler. Artık ARMA, ARIMA ve üstel yumuşatmadan faydalanabilir; öngörücü ve aykırı değer algılaması içeren işlevleri aktarabilir; birleştirilmiş ve hiyerarşik modellerin avantajından yararlanabilir; vektör makinesi ve zamansal nedensel modellemeyi destekleyebilir; uzamsal ve zamansal tahmin için zaman serileri ve uzamsal AR kullanabilirsiniz. Çekişmeli üretici ağlar (GANS) ve pekiştirme de derin öğrenmeyi destekler.

Çok sayıda devreye alma yöntemi

IBM SPSS Modeler, sürekli lisansla verilmesinin yanı sıra IBM Watson Studio'nun bir parçası olarak kullanılabilir. Veri bilimciler Modeler Gold'u kullanarak işleri istenen saatlerde çalışacak şekilde zamanlayabilirler. BT yöneticileri, devreye alımı mevcut sistemlerle entegre ederek toplu, gerçek zamanlı veya akış seçenekleri sunabilirler.

Kullanım senaryosu: Lojistiği optimize edin ve arızaları önleyin

Sorun tanımı

  • Hataya meyilli, manuel süreçler ekipman arızalarına yol açıyor
  • Yinelenen süreçler ve işletme kayıpları çok yaygın
  • İş sürekliliği ve güvenlikle ilgili sorunlar ele alınmıyor

Çözüm açıklaması

Görsel sürükle ve bırak işlevselliğine sahip veri bilimi aracı, potansiyel bakım sorunlarının tahmin edilmesini veya güzergahın optimize edilmesini daha önce hiç olmadığı kadar kolaylaştırıyor.

→Videoyu izleyin (01:32)

Kullanım senaryosu: Yeni teklifler ve yenilikçi iş modelleri oluşturun

Sorun tanımı

  • Müşterilerin bilgiye nasıl reaksiyon göstereceğini ve nasıl davranacağını anlamak zor
  • Doğru kanallar için doğru teklifler oluşturmak zorlayıcı bir görev
  • Verileri dönüştürmek ve bilgi akışını sağlamak için çok fazla zaman harcanması, verimliliği ve inovasyonu sekteye uğratıyor

Çözüm açıklaması

SPSS Modeler ile, veri hazırlamadan makine öğrenmesi algoritmalarını uygulamaya kadar, bilgileri kullanmanın yeni yollarını keşfedin. Artık yeni teklifleri kendinize güvenerek oluşturabilir, kanal performansını artırabilir ve optimum ekip üretkenliği için iş süreçlerini optimize edebilirsiniz.

→Videoyu izleyin (03:45)

Kullanım senaryosu: Operasyonel verimlilik ve tahmin doğruluğu

Şişelere bakan kadın

Sorun tanımı

  • İşletme sermayesi sınırlı ve ambar giderleri bütçeyi aşındırıyor
  • Stoksuz kalma ve müşteri hizmetlerini olumsuz etkileme tehlikesi olmaksızın stokları azaltmak gerekiyor
  • Hatalı tahminler kötü planlamaya ve tahmini talebin karşılanamamasına neden oluyor

Çözüm açıklaması

SPSS Modeler, IBM Planning Analytics'de tahmin sürecini etkinleştirerek tedarik zinciri liderlerinin tahmin ve planlama sürecinde hata marjını azaltmasını sağlıyor. Bu yaklaşım stok düzeylerini optimize ederek ve işletme sermayesinin getirisini artırarak kuruluş genelinde operasyonel verimliğini iyileştiriyor.

→Başarı öyküsünü okuyun

Next Steps

Hemen deneyin

Başlangıç yapın