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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.

Die SPSS Programmfamilie wird häufig im wissenschaftlichen Bereich eingesetzt, findet aber auch in Unternehmen, beispielsweise in der Marktforschung, Anwendung. SPSS Statistics ist eine integrierte Produktfamilie, die den gesamten Analyseprozess von der Planung über die Datenerfassung und Analyse bis zur Berichterstellung und Implementierung abdeckt. Innerhalb der SPSS-Software-Produktfamilie wird bei SPSS Statistics für die Hypotheseprüfung Ihrer Daten ein Top-down-Ansatz verfolgt. Mit diesem Tool, das sehr viel effektiver als Spreadsheets, Datenbanken oder andere mehrdimensionale Standardtools ist, können Sie Ihre Daten schneller und detaillierter analysieren.

Das Softwarepaket, das Sie über Stifter-helfen zu Sonderkonditionen erhalten, ist ein kombiniertes Paket bestehend aus den Analysefunktionen des Base-Pakets sowie den statistischen Verfahren des Standard-Pakets, die Sie benötigen, um die Zuverlässigkeit Ihrer Analysen zu erhöhen und zu präziseren Schlussfolgerungen zu gelangen. Das Standard-Paket beinhaltet alle Funktionen des Base-Pakets plus Module für Regression, erweiterte Statistiken und benutzerdefinierte Tabellen.

Leistungsmerkmale Basis-Paket:

• einfache Hypothesentests
• Bootstrapping
• Clusteranalyse
• Datenaufbereitung, Grafiken und Diagramme
• deskriptive Statistiken
• Erweiterung der Programmierbarkeit
• ROC-Analyse
• Statistische Verfahren
• Unterstützung für R/Python

Leistungsmerkmale Standard-Paket:

• 2-stufige Regression nach der Methode der kleinsten Quadrate
• Bayessche Statistiken
• benutzerdefinierte Tabellen
• verallgemeinerte lineare Mischmodelle
• verallgemeinerte lineare Modellierung
• logistische Regression
• loglineare Analyse
• multivariate Analyse
• nicht lineare Analyse
• Analyse mit Messwiederholung
• Überlebensanalyse
• gewichtete Regression nach der Methode der kleinsten Quadrate