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借助 SPSS Modeler,您可以使用各種分析技術訪問數據源, 如數據倉庫、數據庫、Hadoop 分布或平面文件,以便從您 的數據中發現隱含的模式。這些統計技術使用歷史數據來預 測當前狀況或未來事件。這些統計技術還包括數據訪問、數 據準備、數據建模和交互可視化功能。借助準備和建模自動 化流程,該產品適用于各種分析能力。
借助 SPSS Modeler,您的分析師可利用設計用于處理簡單 的描述性分析問題、最復雜的優化問題以及這兩者之間的一 切問題的單一平臺,解決業務問題。SPSS Modeler 具有超 出當今分析師標準分析要求的功能。一系列模型以及自動建 模和數據準備、文本分析、實體分析和社交網絡分析功能, 可以幫助您處理最復雜的問題。
分類算法-根據歷史數據和技術進行預測。分段算法-利用自動聚類、異常檢測和聚類神經網絡技術 將工作人員進行分組或檢測不尋常的模式。關聯算法-發現先驗、CARMA 和序列關聯性的關聯、鏈 接或序列。時間系列和預測-隨著時間的推移,利用統計建模技術生成一個或多個系列的預測。可擴展性與 R 編程語言-應用轉型,用腳本進行分析, 并用 R 編程語言匯總或生成文本和圖形輸出。
SPSS Modeler 使數據準備自動化,以簡化流程并幫助您確 保您的數據格式為便于分析的最好格式。自動化任務包括進 行分析數據和識別修復工具,篩選字段,必要時派生新屬性, 并通過智能篩選技術提高性能。
借助 SPSS Modeler 的自動建模功能,非分析師人員無需 專業技能即可迅速構建準確的模型。此外,先進的預測建 模功能可支持專業分析人員創建最復雜的流。
借助 SPSS Modeler,您可探索與某個位置有關的各個數 據元素之間的關系并對您的數據進行地理空間分析,以發掘在圖表或表格中不可見的洞察力。通過空間挖掘,您可 利用 ESRI shape file 文件輕松挖掘地理空間數據。通過分 析空間數據和非空間數據,可以提高整個模型的準確性, 且您可以獲取對人員和事件的更深入洞察力。
借助可定制 的特定行業文本分析包,您可以對正確的上下文里的除首 字母縮寫、表情符號和俚語之外的相關術語和詞組進行分 析。交互式圖表可幫助您探索和顯示文本數據和模式,以 便進行快速分析。
借助 SPSS Modeler 的實體分析功能,您可非常輕松高效地 將身份、行為和行動數據與各自的實體實時或批量關聯起來。 您還可適時合并記錄或將它們分離開來。結果會怎樣呢?您 的組織將具有可幫助提高模型質量的關聯企業數據。
SPSS Modeler 可提供相關社交網絡分析功能,將與關系有 關的信息轉為顯示個人和團隊的社會行為的關鍵業績指標。 您可以利用這些指標來識別影響網絡中他人行為的社交領導 者。結合這些結果與其他措施,您可以創建全面的個人資料 文件,并以此作為您的預測性模型的基礎。
SPSS Modeler 架構是一個支持一系列平臺和語言的開放 式平臺。您可以在您的環境中或從云端部署 SPSS Modeler,然后 在您的現有系統中自信地用它來優化性能和處理業務問題。 通過按計劃或按要求為工作人員和流程提供結果,這種靈 活部署可彌合分析和行動之間的差距。
利用各種高級算法構建預測模型。
結合使用預測模型、業務規則和優化技術,在給定參數內通過云執行決策。
在影響點向人員和系統提供建議,改善決策和操作。
將分析結果集成到現有業務流程和運營應用中。
將 SPSS Modeler 與 IBM Cognos? Business Intelligence 集成時,在 BI 報表或儀表盤中顯示分析。
集成 IBM Cognos TM1?,以在 Cognos TM1 多維數據集中使用或顯示數據。
無論數據存儲在何處(例如,數據倉庫、數據庫、平面文件等),均可執行分析。
將 SPSS Modeler 與 IBM SPSS Analytic Server 結合使用時,可在 Hadoop 版本中分析數據。
不僅可分析結構化數據(例如,年齡、價格、產品、位置等),也可以分析非結構化數據(例如,文本、電子郵件、社交媒體數據等)。
使用統計算法和文本分析揭示數據中隱藏的洞察和模式。
使用實體分析進行實體解析和社交網絡分析,顯示個人和群體的社交行為。
通過自動化的數據準備、建模和基于 Web 的訂閱降低復雜性。
與 IBM 數據庫或其他供應商的數據庫配合使用,更快速、更高效地部署模型并評分。
通過將 SPSS Modeler 與 SPSS Statistics、Cognos Business Intelligence、Cognos TM1 和 InfoSphere? Streams 集成,實現更流暢的分析工作流程。
通過使用那些支持 IBM Pure DataTM Systems、InfoSphere Warehouse、IBM DB2? 和 Linux on IBM System z? 功能的服務器版本,最小化數據移動,并提高性能。
通過“冠軍/挑戰者”方法評估預測模型,并自動執行評估。
自動建模
從 Auto Classifier、Auto Numeric 和 Auto Cluster 三個自動建模方法中選擇。
文本分析
捕獲關鍵概念、主題、觀點和趨勢,并最終提高預測模型的準確度。
實體分析
實體分析通過解析實體(即使這些實體之間沒有任何共同的關鍵值),提高數據的連貫性和一致性。
社交網絡分析
社交網絡分析研究社交實體之間的關系,以及這些關系對個人行為的影響。對于擔心客戶流失的電信等行業特別有用。
部署
部署活動通過定時或實時向人員和流程提供結果,縮小分析和采取行動之間的差距,并使組織能夠實現其預測性分析的全部收益。
空間-時間預測
空間-時間模型的可視化。
地理空間關聯規則
直觀顯示地理空間關聯規則
地理空間源節點
新的地理空間源節點和數據準備功能支持用戶利用 ESRI 形狀文件作為預測模型的輸入。
更新時間:2018-10-12 16:30:46.000 | 錄入時間:2016-01-21 14:10:37.000 | 責任編輯:胡濤