Die IBM-Software Modeler Client Professional für Non-Profit-Organisationen bietet Vorhersageanalysen, mit denen Sie Datenmuster erkennen, Vorhersagegenauigkeit erreichen und die Entscheidungsfindung verbessern können. Non-Profits können damit Daten-Assets und moderne Anwendungen mit umfassenden, sofort einsatzbereiten Algorithmen und Modellen nutzen. Die Lösung bietet die zuverlässige Governance und Sicherheit, die Hybrid-Umgebungen erfordern. Bei SPSS Modeler werden in den Daten verborgene Muster und Modelle durch einen Bottom-up-Ansatz bei der Hypothesenerstellung offengelegt.
SPSS Modeler kann Daten aus unstrukturierten Dateien, Spreadsheets, großen relationalen Datenbanken, IBM Planning Analytics und Hadoop lesen. Von Scikit-learn und Tensorflow bis zu SPSS Modeler – speichern und verwenden Sie Modelle aus den gängigsten Frameworks für maschinelles Lernen mit den Tools Ihrer Wahl, darunter Notebooks und Modeler Flows in Watson Studio Desktop oder einer beliebigen IDE, die für Python verwendet wird.
SPSS Modeler konvertiert Daten automatisch in das für die präzisesten Vorhersagemodelle beste Format. Mit nur wenigen Klicks können Sie Daten analysieren, Korrekturen (Fixes) identifizieren, Felder ausschließen und neue Attribute ableiten.
- SPSS Modeler bietet eine intuitive grafische Oberfläche, mit der Sie jeden Schritt im Data-Mining-Prozess als Teil eines Datenstroms visualisieren können. Damit können Analysten und Geschäftsanwender problemlos Know-how und Geschäftswissen zum Prozess hinzufügen.
- SPSS Modeler kann in einem einzigen Durchlauf mehrere Modellierungsmethoden testen, Ergebnisse vergleichen und auswählen, welches Modell bereitgestellt werden soll. So können Sie schnell den leistungsfähigsten Algorithmus auf der Basis der Modellleistung auswählen.
- SPSS Modeler bietet verschiedene Verfahren für maschinelles Lernen, einschließlich Klassifizierungs-, Segmentierungs- und Assoziationsalgorithmen. Dazu zählen auch sofort einsatzfähige Algorithmen, die Python und Spark nutzen. Benutzer können Sprachen wie R und Python zur Erweiterung der Modellierungsfunktionen verwenden.
- SPSS Modeler erfasst Schlüsselbegriffe, Themen, Stimmungen und Trends durch die Analyse von unstrukturierten Textdaten. Damit können Sie wertvolle Erkenntnisse aus Bloginhalten, Kundenfeedback, E-Mails und Social-Media-Kommentaren gewinnen.
- Untersuchen Sie mithilfe von SPSS Modeler geografische Daten wie Breitengrad, Längengrad, Postleitzahlen und Adressen. Durch die Kombination dieser Informationen mit aktuellen und historischen Daten können Sie bessere Erkenntnisse gewinnen und die Vorhersagegenauigkeit verbessern.
SANOCURE – SPSS Statistikanwendung für Non-Profits wird Ihnen durch die in Österreich ansässige SPP Handelsges.m.b.H. zur Verfügung gestellt.
Der Bruttopreis in Höhe von 348 € enthält 20% Österreichische Mehrwertsteuer.
