SPSS Neural Networks

Machen Sie komplexere Beziehungen in Ihren Daten ausfindig

IBM SPSS Neural Networks bietet nicht lineare Datenmodellierungsprozeduren an, die es Ihnen ermöglichen, komplexere Beziehungen in Ihren Daten offenzulegen.

Mithilfe der Prozeduren in IBM SPSS Neural Networks können Sie präzisere und effektivere Vorhersagemodelle entwickeln. Das Ergebnis? Ein tieferer Einblick und verbesserte Entscheidungsprozesse.

Was ist unter einem neuronalen Netz zu verstehen?
Unter einem numerischen neuronalen Netz versteht man eine Reihe von Werkzeugen für die nicht lineare Datenmodellierung, die sich aus Eingabe- und Ausgabeschichten und ein oder zwei verdeckten Schichten zusammensetzen. Die Verbindungen zwischen den Neuronen in jeder Schicht enthalten zugewiesene Werte, die mithilfe des Schulungsalgorithmus schrittweise angepasst werden, um Fehler einzuschränken und genaue Vorhersagen zu ermöglichen.
Ergänzen Sie die konventionellen statistischen Verfahren
Die Prozeduren in IBM SPSS Neural Networks ergänzen die konventionelleren Statistikdaten in IBM SPSS Statistics Base und in dessen Modulen. Decken Sie mithilfe von neuronalen Netzen neue Verbindungen in Ihren Daten auf und bestätigen Sie Ihre Bedeutung mit konventionellen statistischen Verfahren.