訪問各種類型的數(shù)據(jù)

借助 SPSS Modeler，您可以使用各種分析技術訪問數(shù)據(jù)源， 如數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)庫、Hadoop 分布或平面文件，以便從您 的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的模式。這些統(tǒng)計技術使用歷史數(shù)據(jù)來預 測當前狀況或未來事件。這些統(tǒng)計技術還包括數(shù)據(jù)訪問、數(shù) 據(jù)準備、數(shù)據(jù)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。

通過一系列技術拓寬您的分析范圍

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(yōu)化問題以及這兩者之間的一 切問題的單一平臺，解決業(yè)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(shù)據(jù)準備、文本分析、實體分析和社交網(wǎng)絡分析功能， 可以幫助您處理最復雜的問題。

一系列模型及算法

分類算法-根據(jù)歷史數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)絡技術 將工作人員進行分組或檢測不尋常的模式。關聯(lián)算法-發(fā)現(xiàn)先驗、CARMA 和序列關聯(lián)性的關聯(lián)、鏈 接或序列。時間系列和預測-隨著時間的推移，利用統(tǒng)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。

數(shù)據(jù)準備和操作

SPSS Modeler 使數(shù)據(jù)準備自動化，以簡化流程并幫助您確 保您的數(shù)據(jù)格式為便于分析的最好格式。自動化任務包括進 行分析數(shù)據(jù)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。

自動數(shù)據(jù)建模

借助 SPSS Modeler 的自動建模功能，非分析師人員無需 專業(yè)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(yè)分析人員創(chuàng)建最復雜的流。

地理空間分析

借助 SPSS Modeler，您可探索與某個位置有關的各個數(shù) 據(jù)元素之間的關系并對您的數(shù)據(jù)進行地理空間分析，以發(fā)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(shù)據(jù)。通過分 析空間數(shù)據(jù)和非空間數(shù)據(jù)，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。

文本分析

借助可定制 的特定行業(yè)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(shù)據(jù)和模式，以 便進行快速分析。

實體分析

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(shù)據(jù)與各自的實體實時或批量關聯(lián)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(lián)企業(yè)數(shù)據(jù)。

社交網(wǎng)絡分析

SPSS Modeler 可提供相關社交網(wǎng)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(yè)績指標。 您可以利用這些指標來識別影響網(wǎng)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(chuàng)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。

借助靈活部署適應您的各種需要

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(huán)境中或從云端部署 SPSS Modeler，然后 在您的現(xiàn)有系統(tǒng)中自信地用它來優(yōu)化性能和處理業(yè)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。

改善決策和成果

• 利用各種高級算法構建預測模型。

• 結合使用預測模型、業(yè)務規(guī)則和優(yōu)化技術，在給定參數(shù)內通過云執(zhí)行決策。

• 在影響點向人員和系統(tǒng)提供建議，改善決策和操作。

• 將分析結果集成到現(xiàn)有業(yè)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(shù)據(jù)集中使用或顯示數(shù)據(jù)。

從數(shù)據(jù)中提取價值

• 無論數(shù)據(jù)存儲在何處（例如，數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)庫、平面文件等），均可執(zhí)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(shù)據(jù)。

• 不僅可分析結構化數(shù)據(jù)（例如，年齡、價格、產品、位置等），也可以分析非結構化數(shù)據(jù)（例如，文本、電子郵件、社交媒體數(shù)據(jù)等）。

• 使用統(tǒng)計算法和文本分析揭示數(shù)據(jù)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(wǎng)絡分析，顯示個人和群體的社交行為。

• 通過自動化的數(shù)據(jù)準備、建模和基于 Web 的訂閱降低復雜性。

更輕松地集成到現(xiàn)有系統(tǒng)中

• 與 IBM 數(shù)據(jù)庫或其他供應商的數(shù)據(jù)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(xiàn)更流暢的分析工作流程。

• 通過使用那些支持 IBM Pure Data^TM Systems、InfoSphere Warehouse、IBM DB2? 和 Linux on IBM System z? 功能的服務器版本，最小化數(shù)據(jù)移動，并提高性能。

• 通過“冠軍/挑戰(zhàn)者”方法評估預測模型，并自動執(zhí)行評估。

SPSS Modeler截屏

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(shù)據(jù)的連貫性和一致性。

社交網(wǎng)絡分析

社交網(wǎng)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(yè)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(xiàn)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(lián)規(guī)則

直觀顯示地理空間關聯(lián)規(guī)則

地理空間源節(jié)點

新的地理空間源節(jié)點和數(shù)據(jù)準備功能支持用戶利用 ESRI 形狀文件作為預測模型的輸入。