SPSS Modeler - 数据挖掘预测性分析平台
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· 颁发 IBM SPSS Modeler 的新版本18.3
· IBM SPSS Modeler—数据挖掘、文本挖掘、预测性分析平台
·《IBM SPSS Modeler 18.0数据挖掘权威指南》 ? ? ? ??
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SPSS Modeler 是数据挖掘、预测分析平台软件,占有的图形界面和分析能力,发现结构化和非结构化数据中的趋向,使得分析师增长出产力,获得深刻相识和预测,可在云端使用。好多的组织依附IBM进行数据筹备和发现,预测分析,模型治理和部署以及机械进建以利用数据资产获利。SPSS Modeler使组织能够立即便用算法和模型使组织可能利用数据资产和现代利用法式。它合用于混合环境以满足的治理和安全性要求,并且能够在IBM Watson Studio中使用。SPSS Modeler可援手您:
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利用基于开源的,R或Python。
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使数据科学家具备技术,蕴含编程和视觉技术。
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索求一种混合步骤- 在本地以及公共或私有云中。
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从幼规F鹜,而后扩大到整个领域的受控步骤。
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SPSS Modeler产品分为三个版本:SPSS Modeler Professional 、 SPSS Modeler Premium和 SPSS Modeler Gold。注:Japanese Language Extractor 许可要求使用 SPSS Modeler Premium 版。
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主题亮点:
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接见数据源,如数据仓库、数据库、 Hadoop 散布或平面文件,以便从您的数据中发现隐含的模式
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在影响点即时向工作人员和系统提供拥有预测性、资源敏感和战术的决策
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统计或分析布景若何,让可从分析受益的人把握分析
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利用设计用于处置从的描述性分析问题到复杂的问题的单一平台, 解决业务问题
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利用数据库内机能和微幼化的数据移动, 在更短功夫内分析大量数据,同时充分利用现有 IT 投资
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利用可在大无数环境中部署并与 IBM 解决规划的盛开平台,弥合分析和行动之间的差距。
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SPSS Modeler Professional 和 Premium 版共同特点
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数据理解:
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通过自动协助创建宽泛的交互式图形。
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使用可视化链接分析查看数据中的关联。
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通过在图表上选择地域或项目并查看所选的信息来与数据进行互动;或选择用于分析的关键数据。
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从 SPSS Modeler 界面直接接见 SPSS Statistics 图形和汇报工具。
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数据筹备:
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通过 zDb2 和 IBM Classic Federation Server 接见来自 Cognos Business Intelligence、IBM Db2、Oracle、Microsoft SQL Server、Informix、IBM Netezza、mySQL (Oracle) 和 Teradata 数据源的运营数据以及大型机数据
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导入带分隔符的、固定宽度的文本文件、SPSS Statistics 文件、SPSS Data Collection 数据源、Excel、SAS 或 XML。
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从 SPSS Modeler 提供的多个数据断根选项中进行选择,删除或更换无效数据,自动填充遗漏值并削减异常值和数值。
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将自动数据筹备利用到询问和前提数据工作中,这样用步骤便可进行分析。
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从 SPSS Modeler 直接接见在 SPSS Statistics 中执行的数据治理和转换。
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使用字段过滤、定名、派生、(binning)、沉新分类、值置换和字段沉新排序。
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利用纪录选择、抽样(群集和分层抽样)、归并(内衔接、全表衔接、部门表衔接和反衔接)、排序、聚合和平衡。
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从选项中进行选择,进行数据沉组、分区和变换。
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从宽泛的字符串职能中进行选择:字符串创建、置换、搜索和匹配、空格删除和截断。
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利用 RFM 评分:聚合客户的截断,以提供近因、频率和钱币值,并将其归并在一路,天生 RFM 分析。
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将数据导出到数据库、IBM Cognos Business Intelligence 软件包、SPSS Statistics、SPSS Data Collection、带分隔符的文本文件、Excel 表格、SAS 或 XML。
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建模算法:
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异常检测 - 使用一种基于群集的算法检测不寻常的纪录
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Apriori - 带有评估职能的盛行关联发现算法
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贝叶斯网络 - 图形概率模型
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C&RT、C5.0、CHAID 和 QUEST - 决策树算法,交互树构建
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CARMA - 关联算法,多个了局
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Cox 回归 - 推算某个事务的可能产生功夫
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Decision List - 交互式规定构建算法
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Factor/PCA、Feature Selection - 数据简化算法
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K-Means、Kohonen、Two Step、Discriminant、向量机 (SVM) - 群集和宰割算法
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Logistic 回归 - 用于二进造了局
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神经网络 - 多层感知器,带有逆向传布进建法和径向根基函数网络
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回归、线性、GenLin (GLM)、广义线性混合模型 (GLMM) - 线性方程建模
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自学响应模型(SLRM) - 带增量进建职能的贝叶斯模型
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Sequence - 挨次关联算法,用于对挨次敏感的分析
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向量机(Support Vector Machine) - 建模宽泛数据集的高档算法
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功夫序列 - 天生并自动选择功夫序列预测模型
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建模和评估:
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采器拥有高档职能的宽泛数据挖掘算法,通过您的数据获得的了局。
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使用自动分类(二进造和数值)和群集职能来选择各个算法。
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使用交互式模型和方程浏览器查看高档统计输出内容。
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使用交互式模型和方程浏览器查看高档统计输出内容。通过可变性图表显示数据属性对预测了局的相对影响。
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在地理地图上可视化分析了局。
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归并多个模型(整体建模)或使用模型分析模型。
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使用 SPSS Modeler 组件扩大框架 (CLEF) 自界说算法。
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通过 SPSS Statistics ,使用 R 来扩大分析选项。
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部署:
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使用 SQL 或 PMML(预测模型的基于 XML 的尺度体式)导出模型。
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利用 IBM SPSS 合作和部署服求实现分析治理、流程自动化和部署职能。
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SPSS Modeler Premium
数据筹备:
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使用实体分析来归并或分隔纪录,从而得到更整洁的数据用于建模。
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鉴别数据中的群组,并通过 Group 分析鉴别群组。
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使用扭转(churn)信息确定扭转器可能影响的人,以便与扩散分析相结合。
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于文本的相识和筹备工作
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从文件、运行数据库和 RSS 源(即博客、web 源)提取文本数据。
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为荷兰语、英语、法语、德语、意大利语、葡萄牙语、西班牙语或日语选择本机说话提取器选项,或使用第三方翻译软件翻译险些说话的内容。
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提取于域的概想,如单项、表白式、缩写、缩略语等。
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使用复杂的说话算法和嵌入式或用户指定的说话资源推算同义词。
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按人、组织、术语、产品、地址和用户界说的类型来定名概想。
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提取非说话实体,如地址、钱币、功夫、电话号码和社会保险号。
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使用并自界说预构建的模板和库,从而进行感情分析、CRM、安全和智能、市场谍报、性命科学和 IT。
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利用常见业务利用的预打包文本分析包 (TAP),或创建自己的分析包。
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使用概想群集算法并凭据术语共现来创建群集,提供重要主题及其关联方式的一览子视图。
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使用文本分类算法并凭据内容对文本文档和纪录进行智能分组。
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在预测建模中使用高档概想选择和取缔选择职能。
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使用基于文本的可视化汇报来查问概想关系、产生率、频率和类型。
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文本链接分析:
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从荷兰语、英语、法语、德语和西班牙语文本中鉴别并提取感情成分信息(如喜欢和不喜欢)。
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鉴别人和事务或疾病和基因之间的链接与关联。
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通过URL从博客内鉴别并提取内容。
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在可部署的预测模型中概想、语义关系和链接的事务。
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通过交互式图表揭示复杂的关系,显示两个概想之间的多个语义链接。
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SPSS Modeler 服务器版
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使用数据库技术,通过数据库内挖掘在数据库中创建模型,并充分利用高机能的数据库实现。
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通过 SQL 推回职能来推动数据转换,并将建模算法直接选入到运行数据库中。
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通过 IBM SPSS Modeler Server Scoring Adapter 在数据库内对数据评分,提高机能。
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利用高机能硬件( IBM System z 机械)更快实现解决规划,通过并行执行流和多个模型实现更好的 ROI。
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通过安全套接字层 (SSL) 加密,在 SPSS Modeler 客户端和 SPSS Modeler 服务器之间安全地传输敏感数据。
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拥有 IBM InfoSphere 的数据库内挖掘算法:关联、群集、决策树、Logistic 回归、Naive Bayes、回归、序劣注功夫序列。
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拥有 IBM Netezza 的数据库内挖掘算法:Bayes Net、决策树、分群法、广义线性、K-Means、KNN、线性回归、Naive Bayes、PCA、回归树、功夫序列。
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拥有 Microsoft SQL 服务器的数据库内挖掘算法:关联规定、群集、决策树、线性回归、Naive Bayes、回归、神经网络、序列群集、功夫序列。
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拥有 Oracle 的数据库内挖掘算法:自适应贝叶斯、Apriori、人为智能 (AI)、决策树、线性模型 (GLM)、KMeans、Naive Bayes、非负矩阵分化、O-Cluster(正交分区群集)、向量机。
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SPPS Modeler Gold所的内容:
SPSS Modeler Gold扩大了SPSS Modeler Premium的职能,以提供基于服务器的预测分析建模和部署平台。SPSS Modeler GoldSPSS合作和部署服务平台,能够实现整个中关键分析资产的共享和治理,以及模型评分,与IBM产品和操作系统的等。
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