Sviluppare modelli predittivi e classificare i dati transazionali in tempo reale

IBM SPSS Modeler è un workbench di data mining versatile e avanzato, che consente alle aziende di sviluppare modelli predittivi precisi e di distribuirli rapidamente, senza competenze di programmazione.

IBM SPSS Modeler for Linux on System z integra le funzioni predittive di SPSS Modeler con le prestazioni, la sicurezza e la scalabilità della piattaforma System z. Questa combinazione consente alle organizzazioni di trarre informazioni dettagliate dall'enorme volume di applicazioni transazionali in esecuzione su DB2 for z/OS, utilizzando tali informazioni per prendere decisioni proattive migliori. Con SPSS Modeler for Linux on System z, le aziende possono creare modelli e classificare nuovi dati transazionali in tempo reale, riducendo i costi e la complessità del processo decisionale operativo.

SPSS Modeler for Linux on System z include funzioni che consentono di:

Modellazione automatizzata

Scegliere tra tre metodi di modellazione automatizzata: Auto Classifier, Auto Numeric e Auto Cluster.

Modellazione automatizzata

Analytics del testo

Acquisire concetti chiave, temi, opinioni e trend e, in definitiva, migliorare la precisione dei propri modelli predittivi.

Analytics del testo

Analytics delle entità

Con l'analytics delle entità si migliora la coerenza e l'uniformità dei dati risolvendo entità simili, anche quando le entità non condividono valori chiave.

Analytics delle entità

Analisi dei social network

Mediante l'analisi dei social network si esaminano le relazioni tra entità di tipo social e le implicazioni di tali relazioni sul comportamento di un individuo. Si rivela particolarmente utile per chi, nel settore delle telecomunicazioni e in altri settori, si preoccupi del logoramento (o abbandono).

Analisi dei social network

Implementazione

L'implementazione colma il divario tra analytics ed azione, fornendo i risultati a persone e processi sulla base di una pianificazione o in tempo reale e consente alle organizzazioni di godere pienamente dei vantaggi della predictive analytics.

Implementazione

Screeshot di IBM SPSS Modeler for Linux on System z

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Modellazione automatizzata

Scegliere tra tre metodi di modellazione automatizzata: Auto Classifier, Auto Numeric e Auto Cluster.

Modellazione automatizzata

Analytics del testo

Acquisire concetti chiave, temi, opinioni e trend e, in definitiva, migliorare la precisione dei propri modelli predittivi.

Analytics del testo

Analytics delle entità

Con l'analytics delle entità si migliora la coerenza e l'uniformità dei dati risolvendo entità simili, anche quando le entità non condividono valori chiave.

Analytics delle entità

Analisi dei social network

Mediante l'analisi dei social network si esaminano le relazioni tra entità di tipo social e le implicazioni di tali relazioni sul comportamento di un individuo. Si rivela particolarmente utile per chi, nel settore delle telecomunicazioni e in altri settori, si preoccupi del logoramento (o abbandono).

Analisi dei social network

Implementazione

L'implementazione colma il divario tra analytics ed azione, fornendo i risultati a persone e processi sulla base di una pianificazione o in tempo reale e consente alle organizzazioni di godere pienamente dei vantaggi della predictive analytics.

Implementazione
Avanti

Accedere, gestire e integrare facilmente i dati

Sviluppare e convalidare rapidamente i modelli

Gestire l'analisi del testo e i processi di data mining

Automatizzare l'esecuzione dei modelli e distribuire i risultati

Effettuare l'integrazione con applicazioni transazionali in esecuzione su IBM DB2 for z/OS

SPSS Modeler ora è dotato di Certificazione SAP

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