Verbessern Sie die Modellgenauigkeit mit unstrukturierten Daten.

IBM Software
Business Analytics
IBM® SPSS® Modeler Premium
Verbessern Sie die
Modellgenauigkeit mit
unstrukturierten Daten.
Highlights
•
Schneller Zugriff auf strukturierte Daten,
Text, web- und Umfragedaten sowie
deren Vorbereitung und Integration
•
Schnelles Identifizieren und Extrahieren
von Stimmungen aus Text in über 30
Sprachen
•
Erweiterter Zugriff auf in bestehenden
Systemen (z. B. Mainframes)
gespeicherten Text dank Unterstützung
für Datenspeicher IBM Classic Federation
Server und zDB2®
•
Verbesserte Sichtbarkeit mit umfassender
Kundenübersicht und der
Exportmöglichkeit nach Cognos® 8
Business Intelligence direkt über die
Benutzeroberfläche
•
Zusätzliche Bereitstellungsoptionen dank
zLinux, SuSE Linux Enterprise Server und
Einbindung in IBM Smart Analytics
System for Power
Mit IBM SPSS Modeler können Sie hervorragende Ergebnisse
erzielen, indem Sie bei Ihren Geschäftsentscheidungen auf
vorausschauende Intelligenz vertrauen. Mit vorausschauender
Intelligenz können effizientere Strategien erstellt werden, da
Unternehmen nicht nur Trends bewerten, d. h. Benchmark-Werte für
Ergebnisse, Pläne und Leistung ermitteln, sondern auch zukünftige
Entwicklungen berücksichtigen können, also wahrscheinliche
Ergebnisse bewerten und verstehen, wie sich das Zusammenspiel
einzelner Faktoren auf diese Ergebnisse auswirkt.
Dank leistungsstarker, bewährter Analysetechniken, mit denen Sie
einen tiefen Einblick in Ihre Kunden oder Auftraggeber erhalten, lösen
Sie mit Modeler jedes Geschäftsproblem schneller. Da der größte Teil
der Daten jedoch in unstrukturierter Form bzw. als Text vorliegt – z. B.
in Kommentaren, Dateien oder im web – liefert die Modellierung mit
strukturierten Daten vermutlich nur ein unvollständiges Bild Ihrer
Geschäftsprozesse und -ergebnisse.
Mit IBM SPSS Modeler Premium eröffnet sich für Unternehmen die
Möglichkeit zur Nutzung vorausschauender Intelligenz in allen Arten
von Daten. Dies schließt nicht nur die Analyse strukturierter
numerischer Daten ein, sondern auch Informationen aus
unstrukturierten Daten wie webaktivitäten, Bloginhalten,
Kundenfeedback, E-Mails, Artikeln usw., durch die Beziehungen
zwischen Konzepten und Stimmungen erkannt und höchst genaue
Vorhersagemodelle erstellt werden können.
Steigern Sie die Produktivität, Qualität und
Genauigkeit
Innerhalb der interaktiven, visualisierungsbasierten Umgebung von
Modeler Premium ist sowohl Textanalyse als auch Data Mining
möglich. In der intuitiven grafischen Benutzeroberfläche sehen Sie
jeden Schritt des Data Mining-Prozesses als Teil eines „Streams“. Die
Textanalyseverfahren sind unkompliziert und effizient, wobei Ihnen
interaktive Diagramme bei der Untersuchung und Anzeige der Textdaten und Muster zur sofortigen Analyse wie auch leistungsstarke
Klassifizierungs- und Kategorisierungstechniken zur Umwandlung von
Text in Analysebestand helfen.
Dank der Verbesserungen in der neuesten Version können die Einsatzmöglichkeiten für Textanalysen in Ihrem Unternehmen noch einfacher
erweitert werden.
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IBM SPSS Modeler Premium
Von der visuellen Benutzeroberfläche von IBM SPSS Modeler aus können Sie
auf einfache Weise auf Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen und
diese integrieren, einschließlich Daten beliebiger Datenbanken, Tabellen
oder Flatfiles – wie IBM® SPSS® Statistics, SAS® und Microsoft® Excel®Dateien – sowie auf Daten, die als Text vorliegen bzw. Daten aus web
2.0-Quellen (z. B. RSS-Feeds) und IBM® SPSS® Data Collection-Produktdateien – sowie Cognos® 8 Business Intelligence. Darüber hinaus ist
dank der Unterstützung für IBM Classic Federation Server und zDB2® eine
Nutzung der Daten in bestehenden Systemen möglich. Keine andere Data
Mining-Lösung bietet eine vergleichbare Vielseitigkeit.
Die leistungsstarken Automatisierungstools von IBM SPSS Modeler
Premium, einschließlich der automatisierten Datenaufbereitung und
der automatischen Modellierung, vereinfachen die Vorbereitung der
Daten für die Analyse, die Auswahl eines geeigneten Modells auf Basis
versteckter Datenmuster und die rasche Ausgabe konsistenter und
genauer Ergebnisse. Branchenspezifische Textanalysepakete und
-vorlagen beschleunigen den Analyseprozess und garantieren äußerst
präzise Ergebnisse. Leistungsstarke NLP-(Natural Language
Processing)-Funktionen helfen bei der Strukturierung von Texten in
hierarchische Kategorien, die automatisch in Vorhersagemodelle
integriert werden.
Die Lösung unterstützt den CRoss-Industry Standard Process für Data
Mining (CRISP-DM), mit dessen Hilfe sich Analysten auf das Lösen von
Geschäftsproblemen anstelle der Programmierung konzentrieren
können. Einzelprojekte lassen sich mit dem CRISP-DM-Projektmanager
effizient verwalten.
Neue Funktionen in Modeler Premium 14.1
Die Verbesserungen in dieser Version von Modeler Premium
ermöglichen die Nutzung der vorausschauenden Intelligenz für eine
größere Gruppe von Unternehmen und geben ihnen die Möglichkeit
für eine zielgenauere und agilere Planung und bessere tägliche
Entscheidungen, da die Unternehmen eine deutlich differenziertere
Sichtweise auf sich, die eigene Unternehmensumgebung, die Kunden
und andere Interessengruppen erhalten. Folgende neue Funktionen
sind verfügbar:
•
Cognos-Integration. Analysten können nun direkt über die Cognos
8 Business Intelligence-Software auf strukturierte Daten zugreifen.
Die Cognos-Software dient der Organisation und ermöglicht eine
umfassende und einheitliche Betrachtung der Informationen für
unternehmensweite Entscheidungsprozesse. Dank der ergänzenden
Analysefunktionen von Modeler können Unternehmen schnell und
zuverlässig die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ergebnisse bewerten.
Mit Modeler können außerdem Ergebnisse in die Cognos 8 Business
Intelligence geschrieben werden. Aus einer Kundenübersicht steht
vorausschauende Intelligenz zur Verfügung, in der strukturierte und
unstrukturierte Daten kombiniert sind, die Geschäftsanwender und
sämtlichen Informationsgruppen nutzen können, die auf CognosDashboards vertrauen.
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IBM SPSS Modeler Premium
•
•
•
Verbesserte Funktionalität von InfoSphere™ Warehouse und
IBM DB2®. Organisationen, die ein InfoSphere-Datawarehouse
nutzen, können nun die vollständigen Data Mining-Algorithmen
direkt in Modeler verwenden. Damit profitieren die Benutzer von
einer intuitiven, grafischen Benutzeroberfläche, ohne dass dadurch die
Data Mining-Leistung beeinträchtigt wird. Zu den unterstützten
Algorithmen zählen ab sofort die logistische Regression, Naïve Bayes,
Zeitreihen und die radiale Basisfunktion (RBF).
Mining mit Mainframe-Daten. Mainframe-Computer umfassen im
Allgemeinen eine Fülle von Daten über die betriebliche Entwicklung
eines Unternehmens. Da nun mit Modeler direkt auf Daten in Systemen
zugegriffen werden kann, die das Betriebssystem IBM System z® nutzen,
können Unternehmen ermitteln, welche Auswirkungen in der Vergangenheit aufgetretene Ereignisse auf die Zukunft haben. Auf diese Weise
können sie die aktuellen Aktivitäten noch genauer analysieren, sich
ändernde Betriebsbedingungen bewerten und ihre Planung auf der
Grundlage einer zuverlässigen vorausschauenden Intelligenz aufstellen.
Unterstützung für Linux® unter System z. Die Ausführung von
Linux unter System z bietet viele Vorteile für Unternehmen, die
komplexe Informationssysteme vereinfachen und zugleich die
heutigen Anforderungen in Bezug auf Sicherheit, Transparenz und
Kostenkontrolle einhalten möchten. IBM SPSS Modeler Professional wird nun in diesen Umgebungen unterstützt.
Durch die in Modeler Premium 14 hinzugekommenen Verbesserungen
können noch bessere Erkenntnisse aus Textdaten extrahiert werden:
•
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•
•
Mit den neuen branchenspezifischen Textanalysepaketen und -vorlagen
für Finanz-, Versicherungs- und Werbetexte sowie Emoticons und
Slang erhalten Sie schnellere und genauere Ergebnisse.
Erstellen Sie hierarchische Kategorisierungsstrukturen zur logischeren
und detailgenaueren Einteilung von Konzepten.
Importieren Sie vordefinierte Kategorien einschließlich hierarchischer
Kategorien, Anmerkungen und Schlüsselwortdeskriptoren und
exportieren Sie sie in Excel.
Speichern Sie hierarchische Kategorien für die Weiterverarbeitung
mittels einer verbesserten semantischen Netzgruppierungstechnik für
die Kategorienerstellung.
Extrahieren Sie Texte insbesondere bei großen Datensätzen schneller
und genauer durch neue branchensensible semantische Netze und eine
effizientere Hardwarenutzung.
Definieren Sie Regeln mittels des verbesserten Editors für
Textlinkregeln und testen Sie diese vor der Anwendung auf Ihre
Daten an Beispieltexten.
Untersuchen Sie ein breiteres Spektrum an Daten.
Nur Modeler Premium bietet die Möglichkeit des direkten Zugriffs auf
Text-, web- und Umfragedaten sowie die Integration dieser zusätzlichen
Datentypen in Ihre Vorhersagemodelle. Sie erhalten dadurch
nützlichere Empfehlungen und bessere Ergebnisse.
Die interaktive Text Mining-Workbench spart Ihnen Zeit und Mühe
und bietet gleichzeitig einen Wettbewerbsvorteil. Im Unterschied zu
anderen Analysetools benötigen Sie für deren Einsatz keine linguisti3
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IBM SPSS Modeler Premium
schen Vorkenntnisse. Sie können Konzeptwörterbücher mithilfe des
Ressourceneditors, einer integrierten Ressource zur Verwaltung der
Textextraktion, einfach für einen bestimmten Domänenbereich
anpassen. Damit können Sie dann relevante Konzepte und Assoziationen schneller finden.
Direkt über die Hauptsymbolleiste von Modeler können Sie auch
angepasste Vorlagen und Bibliotheken für spezielle Geschäftsanforderungen erstellen und diese wertvollen Ressourcen in andere Produkte
und Anwendungen wie IBM® SPSS® Text Analytics for Surveys
übernehmen. Die linguistischen Ressourcen in Modeler Premium
unterstützen eine Reihe von Industrien und Anwendungen, z. B.
Stimmungsanalyse, CRM, Sicherheit und Überprüfung, Marktinformationen, Biowissenschaften (Genomik und MESH) sowie IT.
Wählen Sie aus einer unvergleichlichen Vielzahl
an Techniken aus
IBM SPSS Modeler bietet eine Reihe erweiterter Data Mining-Techniken,
die den Anforderungen jeder Data Mining-Anwendung entgegenkommen.
Hierzu gehören die folgenden Data Mining-Algorithmen:
•
•
•
Klassifizierungsalgorithmen – Ermöglichen Vorhersagen auf Basis
historischer Daten mittels Techniken wie Entscheidungsbaum,
Neuronale Netze, Logistische Regression, Zeitreihen, Support
Vector Machines, Cox Regression und mehr. Bieten eine
automatische Klassifizierungsmodellierung mit binären und
numerischen Ergebnissen und vereinfachen dadurch die
Modellerstellung.
Segmentierungsalgorithmen – Fassen Personen mittels
automatischem Clustering, Erkennung von Anomalien und
Clustering neuronaler Netze in Gruppen zusammen oder erkennen
damit ungewöhnliche Muster. Wenden mittels automatischer
Klassifizierung mehrere Algorithmen in einem Schritt an – die
Auswahl der richtigen Technik dürfte Ihnen damit kein
Kopfzerbrechen mehr bereiten.
Assoziationsalgorithmen – Erkennen Assoziationen, Links und Sequenzen mittels Apriori, CARMA und sequentieller Assoziationstechniken.
Mittels eines bewährten linguistischen NLP-Extraktionsprozesses
extrahiert Modeler Premium Schlüsselkonzepte aus verschiedenen
Typen unstrukturierter Daten und gruppiert sie in Kategorien. Extrahierte
Konzepte, Meinungen und Kategorien werden dann mit strukturierten
Daten kombiniert und auf Vorhersagemodelle angewendet, um
wertvolle Erkenntnisse zu Aktionen, Verhaltensweisen, Mustern und
Assoziationen zu gewinnen.
TLA-(Textlinkanalyse-)Technologien helfen bei der Identifizierung und
Extraktion von Stimmungen und Meinungen aus Texten in verschiedenen Sprachen einschließlich Niederländisch, Englisch, Deutsch, Italienisch, Japanisch, Portugiesisch und Spanisch. In der englischen Version
gibt es außerdem eine Schnittstelle zur Unterstützung von DrittanbieterÜbersetzungsoptionen.
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IBM SPSS Modeler Premium
Optimieren Sie Ihre aktuellen
Informationstechnologien
Durch die offene und skalierbare Architektur von IBM SPSS Modeler
Premium wird Ihre vorhandene IT-Infrastruktur optimal genutzt. Diese
Architektur integriert sich problemlos in Ihr vorhandenes System, und
zwar sowohl beim Zugriff auf Daten als auch beim Bereitstellen der
Ergebnisse, so dass Datenkonvertierungen in und aus proprietären
Formaten entfallen. Techniken wie datenbankinterne Modellierung,
Multithreading, Clustering und integrierte Algorithmen helfen darüber
hinaus bei der Konservierung Ihrer Ressourcen und tragen zur schnelleren Bereitstellung von Ergebnissen und zur Reduzierung der ITGesamtkosten bei.
Unterstützen Sie Data Mining im gesamten
Unternehmen
IBM SPSS Modeler Premium ist bestens geeignet für die Analyse
der in kleinen und mittelständischen Unternehmen produzierten
Datenmengen. Unternehmen mit größeren Datenmengen oder
komplexeren Data Mining-Anforderungen sollten IBM SPSS Modeler
Premium Server verwenden. In einer Client-/Serverarchitektur
können mehrere Analysten gleichzeitig mit Modeler Server arbeiten,
ohne die Computerressourcen allzu sehr zu beanspruchen. Die
Unternehmensversion unterstützt datenbankinternes Data Mining
auf führenden Informationsplattformen und verarbeitet auch große
Datenmengen überaus effizient. Darüber hinaus bietet Modeler Server
zusätzliche Bereitstellungsoptionen, mit denen Sie die Vorteile von
Data und Text Mining über geografische und funktionale Grenzen
hinweg nutzen und die Ergebnisse den Entscheidungsträgern schnell
bereitstellen können.
Für zusätzliche IT-Effizienz sorgt die Tatsache, dass Modeler Premium
Server ab sofort auch auf IBM System z-Hardware installiert werden
kann, auf der ein Linux-Betriebssystem aufgeführt wird. Dank der
verbesserten Computerleistung und der Möglichkeit zur Simultanverarbeitung verschiedener Workloads können mit diesen System z-Umgebungen größere Datenmengen mit geringerem Zeitaufwand analysiert und zugleich die heute geltenden Anforderungen in Bezug auf
Leistung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit berücksichtigt werden.
Darüber hinaus bietet IBM SPSS Modeler Server zusätzliche
Bereitstellungsoptionen, mit denen Sie die Vorteile von Data und Text
Mining über geografische und funktionale Grenzen hinweg nutzen und
die Ergebnisse den Entscheidungsträgern schnell bereitstellen können.
Verwenden Sie beispielsweise als Unterstützung für die Verwaltung
Ihres Analysebestands und die Automatisierung analytischer Prozesse
Modeler Premium mit IBM® SPSS® Collaboration and Deployment
Services. Mit den Erkenntnissen aus Textdaten erhalten Sie auch in
IBM SPSS Decision Management-Anwendungen präzisere Ergebnisse
– zum Beispiel lassen sich in Echtzeit oder per Stapelverarbeitung
durchgeführte Bewertungen verbessern, Anrufern EchtzeitEmpfehlungen geben oder die Verarbeitung von
Versicherungsansprüchen beschleunigen.
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IBM SPSS Modeler Premium
Funktionen
Datenverständnis
•
•
•
•
Erstellen Sie mit automatischer
Unterstützung ein breites Spektrum
interaktiver Diagramme.
Erkennen Sie mithilfe der visuellen
Linkanalyse die Assoziationen in
Ihren Daten.
Interagieren Sie mit Daten durch
Auswahl von Diagrammbereichen
oder einzelnen Diagrammelementen
und Anzeigen der zugehörigen
Informationen; oder wählen Sie
Schlüsseldaten für die Analyse aus.
Greifen Sie direkt aus der ModelerOberfläche auf die Diagramm- und
Berichtstools von IBM SPSS
Statistics zu.
Datenaufbereitung
•
•
•
•
•
•
•
Greifen Sie von verschiedenen
Datenquellen aus (Cognos® 8 Business
Intelligence, IBM DB2®, Oracle®,
Microsoft SQL Server™, Informix®,
Neoview, Netezza, mySQL (Sun) und
Teradata) auf Betriebsdaten zu bzw. auf
Mainframe-Daten dank der Unterstützung für zDB2 und IBM Classic
Federation Server.
Importieren Sie Textdateien mit
Trennzeichen und fester Breite,
Statistics-Dateien, SAS, Data
Collection-Datenquellen oder XML.
Verwenden Sie die große Auswahl an
Datenbereinigungsoptionen von
Modeler, wie Entfernen oder
Ersetzen ungültiger Daten, automatisches Einfügen fehlender Werte oder
die Verminderung von Ausreißern
und Extremen.
Bereiten Sie Ihre Daten automatisch
für die Analyse in einem Schritt auf.
Exportieren Sie Daten in Textdateien
mit Trennzeichen oder in Excel,
Statistics, SAS, Cognos 8 Business
Intelligence und operationale
Datenbanken.
Verwenden Sie Funktionen wie
Feldfilter, Benennung, Ableitung,
Binning, Neukategorisierung,
Ersetzen von Werten und Neuanordnung von Feldern.
Wenden Sie Funktionen wie Daten-
•
•
•
•
satzauswahl, Stichproben (einschließlich geclusterten und geschichteten
Stichproben), Zusammenführung
(einschließlich Inner Joins, Full Outer
Joins, Partial Outer Joins und
Anti-Joins), Verkettung sowie
Sortierung, Aggregation und Ausgleich an.
Wählen Sie verschiedene Optionen
für die Datenrestrukturierung,
-aufteilung und -vertauschung aus.
Wählen Sie aus einer großen
Auswahl an Zeichenkettenfunktionen aus: Erstellung, Ersetzung,
Suche und Abgleich, Leerstellenentfernung und Kürzung.
Greifen Sie direkt in Modeler auf die
Datenverwaltung und die in Statistics
durchgeführten Umformungen zu.
Wenden Sie RFM-Bewertungen an:
Aggregieren Sie Kundentransaktionen, um Recency-Frequency-Monetary-Bewertungen zu ermitteln, und
fassen Sie diese Werte zur Erstellung
einer vollständigen RFM-Analyse
zusammen.
•
•
•
•
•
•
Textspezifische Untersuchungsund Vorbereitungsfunktionen
•
•
•
•
•
•
Extrahieren Sie Textdaten aus Dateien,
operationalen Datenbanken und
RSS-Feeds (d. h. Blogs, web-Feeds).
Wählen Sie Extraktionsoptionen für
verschiedene Muttersprachen wie
Niederländisch, Englisch, Französisch, Deutsch, Italienisch, Portugiesisch, Spanisch oder Japanisch aus
oder übersetzen Sie mit Drittanbieter-Übersetzungssoftware aus nahezu
jeder Sprache ins Englische.
Extrahieren Sie domänenspezifische
Konzepte wie Uniterms, Ausdrücke,
Abkürzungen, Akronyme und mehr.
Berechnen Sie Synonyme mithilfe
von komplexen linguistischen
Algorithmen und integrierten oder
benutzerdefinierten linguistischen
Ressourcen.
Geben Sie Konzepte nach Person,
Organisation, Term, Produkt,
Standort und anderen benutzerdefinierten Typen an.
Extrahieren Sie nichtlinguistische
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Elemente wie Adressen, Währungen,
Zeitangaben, Telefonnummern und
Sozialversicherungsnummern.
Verwenden Sie vordefinierte oder
angepasste Vorlagen und Bibliotheken
für Stimmungsanalyse, CRM, Sicherheit und Überwachung, Marktdaten,
Biowissenschaften und IT.
Verwenden Sie vordefinierte Textanalysepakete (TAPs) für gängige
Geschäftsanwendungen oder erstellen
Sie eigene TAPs.
Erstellen Sie Cluster auf Basis von
Begriffskookkurrenzen mithilfe von
Konzeptcluster-Algorithmen, die
einen Überblick über Hauptthemen
und ihre Zusammenhänge liefern.
Gruppieren Sie Textdokumente und
Datensätze mithilfe von Textklassifizierungsalgorithmen intelligent auf
Basis des Inhalts.
Aktivieren Sie für die Vorhersagemodellierung die erweiterte Konzeptauswahl bzw. -abwahl.
Verwenden Sie textbasierte und
visuelle Berichte zur Untersuchung
von Konzeptbeziehungen sowie zur
Untersuchung des Vorkommens, der
Häufigkeit und des Typs von
Konzepten.
Textlinkanalyse
•
•
•
•
•
Identifizieren und extrahieren Sie
Stimmungen (z. B. Vorlieben und
Aversionen) aus Text in Niederländisch, Englisch, Französisch, Deutsch
und Spanisch.
Identifizieren Sie Links und Assoziationen beispielsweise zwischen
Menschen und Ereignissen oder
Krankheiten und Genen.
Identifizieren und extrahieren Sie
Inhalte aus URLs in Blogs.
Nehmen Sie Meinungen, semantische
Beziehungen und verknüpfte Ereignisse in bereitstellbare Vorhersagemodelle auf.
Decken Sie komplexe Beziehungen
durch interaktive Diagramme auf, die
mehrere semantische Links zwischen
zwei Konzepten darstellen.
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Modellierung und Auswertung
Nutzen Sie die große Auswahl und die
vielfältigen erweiterten Funktionen der
Data Mining-Algorithmen, um
optimale Ergebnisse aus Ihren Daten
zu gewinnen.
IBM SPSS Modeler Premium
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Verwenden Sie interaktive Modellund Gleichungsbrowser und zeigen
Sie erweiterte statistische Ergebnisse
an.
Zeigen Sie die relative Auswirkung
von Datenattributen auf die vorhergesagten Ergebnisse mithilfe von
Wichtigkeitsdiagrammen für
Variablen an.
Kombinieren Sie mehrere Modelle
(Ensemble-Modellierung) oder
verwenden Sie ein Modell zur
Analyse eines zweiten Modells.
Verwenden Sie automatische Klassifizierung (binär und numerisch) und
Clustering statt Auswahl einzelner
Algorithmen.
Verwenden Sie zur Einbindung
benutzerdefinierter Algorithmen das
Component-Level Extension
Framework (CLEF) von Modeler.
Nutzen Sie durch die Integration von
Statistics R zur Erweiterung der
Analyseoptionen.
•
•
•
•
•
•
•
•
Integrierte Modellierungsalgorithmen:
•
•
•
•
•
C&RT, C5.0, CHAID & QUEST –
Entscheidungsbaum-Algorithmen mit
interaktiver Baumerstellung
Entscheidungsliste – Interaktiver
Regelerstellungsalgorithmus
K-Means, Kohonen, Two-Step,
Discriminant, Support Vector
Machine (SVM) – Clustering- und
Segmentierungsalgorithmen
Faktor/PCA, Funktionsauswahl – Datenreduzierungsalgorithmen
Regression, Linear, GenLin (GLM)
– Lineare Gleichungsmodellierung
•
•
Selbstlernendes Antwortmodell
(SLRM) – Bayesisches Modell mit
inkrementellem Lernen
Zeitreihen – Generierung und
automatische Auswahl von
Zeitreihen-Vorhersagemodellen
Neuronale Netze – Mehrschichtige
Perzeptronen mit der Lernmethode
„Backpropagation“ und radialen
Basisfunktionsnetzen
Support Vector Machine – Erweiterter Algorithmus mit präziser Leistung
für große Datensätze
Bayesische Netze – Grafische,
probabilistische Modelle
Cox Regression – Berechnung der
vermutlichen Eintrittszeit eines
Ereignisses
Anomalienerkennung – Erkennung
außergewöhnlicher Datensätze mittels
eines clusterbasierten Algorithmus
KNN – Nächste-Nachbar-Modellierung und Bewertungsalgorithmus
Apriori – Häufig verwendeter
Assoziationserkennungsalgorithmus
mit erweiterten
Auswertungsfunktionen
CARMA – Assoziationsalgorithmus,
der mehrere Sukzedenzien
unterstützt
Sequenz – Sequentieller
Assoziationsalgorithmus für
auftragskritische Analysen
Unterstützung für datenbankinterne
Mining-Algorithmen für IBM
InfoSphere: Entscheidungsbaum,
Assoziation, Sequenz, Regression,
Logistische Regression, Clustering,
Naïve Bayes, Zeitreihen und Radiale
Basisfunktion (RBF)
Unterstützung für datenbankinterne
Mining-Algorithmen für Microsoft
SQL Server: Entscheidungsbaum,
Assoziationsregeln, Lineare
Regression, Clustering,
Sequenzclustering, Naïve Bayes,
7
•
Zeitreihen und Neuronale Netze
Unterstützung für datenbankinterne
Mining-Algorithmen für Oracle:
Entscheidungsbaum, GenLin (GLM),
O-Cluster (Orthogonal Partitioning
Clustering), KMeans, Apriori, MDL
(Minimum Description Length),
Support Vector Machine, Naïve
Bayes, Adaptive Bayes, NMF (NonNegative Matrix nFactorization) und
AI (Artificial Intelligence)
Bereitstellung
•
•
Exportieren Sie Modelle mit SQL
oder PMML (XML-basiertes
Standardformat für Vorhersagemodelle).
Nutzen Sie Collaboration and
Deployment Services für ein innovatives Analysemanagement, die
Prozessautomatisierung und die
Bereitstellung.
Modeler Server (optional)
•
•
•
•
Verwenden Sie datenbankinternes
Data Mining zur Erstellung von
Modellen in der Datenbank mittels
führender Datenbanktechnologien
und nutzen Sie so Ihre leistungsstarken Datenbankimplementierungen.
Nutzen Sie SQL-Pushbacks für die
Durchführung von Datenumwandlungen und wählen Sie Modellieralgorithmen direkt in den operationalen Datenbanken aus.
Nutzen Sie Ihre leistungsstarke
Hardware einschließlich IBM System
z-Maschinen, optimieren Sie Ihre
Lösungszeiten und erreichen Sie eine
höhere Kapitalrendite durch die
parallele Ausführung von Streams
und mehreren Modellen.
Übertragen Sie sensible Daten mittels
SSL-Verschlüsselung (Secure Sockets
Layer) sicher zwischen Modeler
Client und Modeler Server.
Informationen zu IBM Business Analytics
Die Software IBM Business Analytics liefert umfassende, einheitliche und
korrekte Informationen, denen Entscheidungsträger zum Verbessern der
Unternehmensleistung vertrauen. Ein umfassendes Portfolio aus
Geschäftsvorteilen, fortgeschrittener Analytik, finanziellen Vorteilen und
Strategiemanagement sowie Analyseanwendungen bietet Ihnen sofort
klare und umsetzbare Einblicke in die aktuelle Leistung und gibt Ihnen
die Möglichkeit, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.
Als Teil dieses Portfolios unterstützt IBM SPSS Predictive Analytics
Software Organisationen, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und proaktiv
auf Basis dieser Erkenntnisse zu handeln, um bessere Geschäftsergebnisse zu
erzielen. Kunden aus den Bereichen Wirtschaft, öffentlicher Verwaltung und
Lehre verlassen sich weltweit auf IBM SPSS Technologie als Wettbewerbsvorteil zur Kundengewinnung, -bindung und Erhöhung der Kundenumsätze
bei gleichzeitiger Betrugsreduzierung und Risikominimierung. Durch die
Integration von IBM SPSS Software in ihre täglichen Prozesse werden
Organisationen zur Predictive Enterprise – sie sind dadurch in der Lage
Entscheidungen zu treffen und zu automatisieren, um die Geschäftsziele zu
erreichen und einen messbaren Wettbewerbsvorteil zu gewinnen. Für mehr
Informationen besuchen Sie bitte www.ibm.com/spss/de.
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Mai 2010
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sind, wenn Sie zum ersten Mal in diesen Informationen vorkommen, weist dies
darauf hin, dass es sich zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieser Informationen um
in den USA eingetragene Marken oder Marken nach Gewohnheitsrecht von IBM
handelt. Solche Marken können auch in anderen Ländern eingetragene Marken oder
Marken nach Gewohnheitsrecht sein. Eine aktuelle Liste der Marken von IBM
finden Sie im Internet unter „Copyright and trademark information“ (www.ibm.
com/legal/copytrade.shtml).
SPSS ist eine Marke von SPSS, Inc., an IBM Company, die in vielen
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Bereiten Sie bitte auf
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IMD14302DEDE-02