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1 IBM SPSS Modeler Professional Treffen Sie bessere Entscheidungen mit vorausschauender Intelligenz. Highlights Einfacher Zugriff auf strukturierte Daten und problemlose Aufbereitung und Modellierung der Daten mithilfe dieser intuitiven, visuellen Data Mining-Workbench Weitere Verbesserung der Vorteile von durch die Integration der Lösungen Cognos Business Intelligence und InfoSphere Warehouse Analyse von Daten in bestehenden Systemen dank Unterstützung für IBM Classic Federation Server und zdb2 Schnelle Erstellung und Validierung von Modellen mit den fortschrittlichsten statistischen Funktionen und automatischen Lerntechniken Effiziente Bereitstellung von Erkenntnissen und Vorhersagemodellen Zusätzliche Bereitstellungsoptionen dank zlinux, SuSE Linux Enterprise Server und Einbindung in IBM Smart Analytics System for Power Data Mining zeigt Unternehmen ein klares Bild der aktuellen Bedingungen und ermöglicht ihnen einen vorausschauenden Blick auf zukünftige Ereignisse. * ist eine Data Mining-Workbench zur Analyse strukturierter numerischer Daten, mit der Ergebnisse modelliert und Vorhersagen für Unternehmensentscheidungen mit vorausschauender Intelligenz ermöglicht werden. 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. Die neuste Version von ermöglicht eine verbesserte Integration der IBM-Lösungen Cognos 8 Business Intelligence und InfoSphere Warehouse, sodass die Benutzer von einer optimalen Lösung eines einzelnen Anbieters profitieren können, die sowohl die Speicherung und Verwaltung der Daten als auch die Bereitstellung vorausschauender Intelligenz für Entscheidungsträger umfasst. Auf diese Weise können die unzähligen Unternehmen weltweit, die für die Überwachung ihrer Vitaldaten auf Cognos- Anwendungen vertrauen, vorausschauende Intelligenz in ihre Berichte und Dashboards einbinden für einen besseren Überblick in Bezug auf zukünftige Entwicklungen und die Chance, besser von den entstehenden Möglichkeiten profitieren zu können. Die Einsatzmöglichkeiten für vorausschauende Intelligenz sind zukünftig noch größer, da die - Software nun auch in Mainframe-Computerumgebungen gehostet werden kann. Weitere Informationen zu diesen Verbesserungen finden Sie auf Seite 2.

2 Geschäftsvorteile: Unternehmen aller Art haben die Vorteile von IBM SPSS Modeler Professional für sich erkannt: Unternehmen können Kunden für sich gewinnen, deren Loyalität stärken, Kundenfluktuationen kosteneffizienter minimieren und Risiken reduzieren Organisationen im öffentlichen Sektor können die Zahl der Arbeitskräfte prognostizieren, die Programmeffizienz bewerten und proaktiv auf Fragen der öffentlichen Sicherheit reagieren Bildungseinrichtungen können sich um die Verwaltung der Studierenden kümmern, Lernleistungen verbessern und zahlreiche andere betriebliche Aufgaben berücksichtigen Vereinfachen Sie den Data Mining-Prozess. IBM SPSS Modeler wird weltweit von Analysten und Geschäftsbenutzern gleichermaßen gern genutzt. Mit seinen Funktionen zur automatisierten Datenaufbereitung und Modellierung erhalten auch Laienanalysten schnell und problemlos genaue Modelle, ohne dass sie sich in die Welt der Analyse einarbeiten müssen, während professionelle Analysten die Vorteile der erweiterten Datenaufbereitungs- und Modellierungsfunktionen dieser Software nutzen können. In der intuitiven grafischen Benutzeroberfläche von IBM SPSS Modeler können Benutzer jeden Schritt des Data Mining-Prozesses als Teil eines Streams visualisieren. Durch die Interaktion mit diesen Streams können Analysten und Geschäftsbenutzer Hand in Hand zusammenarbeiten und dem Data Mining-Prozess Geschäftsinformationen hinzufügen. Data Miner können sich ohne sich mit technischen Aufgaben wie dem Schreiben von Code beschäftigen zu müssen allein auf die Gewinnung neuer Erkenntnisse konzentrieren. Sie sind dadurch in der Lage, die Analyse eher intuitiv anzugehen, die Daten genauer zu untersuchen und noch mehr verborgene Beziehungen zu entdecken. Von dieser visuellen Benutzeroberfläche aus können Sie auf einfache Weise auf Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen und diese integrieren, einschließlich IBM SPSS Data Collection**-Produkten und Daten beliebiger Datenbanken, Tabellen oder Flatfiles einschließlich IBM SPSS Statistics**, SAS und Microsoft Excel - Dateien und wie zuvor erwähnt haben Sie nun von Cognos 8 Business Intelligence aus direkten Zugriff auf die Daten. Keine andere Data Mining-Lösung bietet eine vergleichbare Vielseitigkeit. Die leistungsstarken Automatisierungstools von IBM SPSS Modeler, wie die automatisierte Datenaufbereitung und die automatische 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. Neue Funktionen in Modeler Professional 14.1 Die Verbesserungen in dieser Version von Modeler Professional 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: * wurde früher PASW Modeler genannt. ** IBM SPSS Data Collection und IBM SPSS Statistics wurden früher PASW Data Collection und PASW Statistics genannt. 2

3 Integration mit Cognos. Analysten können ab sofort direkt von ihrer Cognos 8 Business Intelligence-Umgebung in der Modeler- Benutzeroberfläche auf ihre 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 unter Verwendung der gewohnten unternehmensweiten Datenanzeige schnell und zuverlässig die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ergebnisse bewerten. Mit Modeler ist es außerdem möglich, die Ergebnisse in die Cognos 8 Business Intelligence zu schreiben und somit eine vorausschauende Intelligenz für Geschäftsbenutzer und sämtliche Informationsgruppen zur Verfügung zu stellen, die auf Cognos als Informationsportal für Unternehmensanalysen vertrauen. Verbesserte Integration von InfoSphere und 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). Weitere DB2-Zugriffsmöglichkeiten wie Komprimierung oder Aufteilung gewährleisten eine optimale und unkomplizierte Nutzung umfangreicher Datenquellen für Unternehmen. Mining mit Mainframe-Daten. Mainframe-Computer umfassen im Allgemeinen eine Fülle von Daten über die betriebliche Entwicklung eines Unternehmens. Mit der Unterstützung von zdb2 und IBM Classic Federation Server können die 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. Server wird nun in diesen Umgebungen unterstützt. Binden Sie mehr Datentypen ein, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Unsere Kunden haben festgestellt, dass sich die Genauigkeit von Vorhersagemodellen mit der Anzahl der eingeschlossenen Datentypen erhöht je mehr Datentypen verfügbar und integrierbar, desto nützlicher die Empfehlungen und Ergebnisse. 3

4 Wenn Ihr Unternehmen große Mengen an Textdaten sammelt, ermöglicht Ihnen die interaktive Text Mining-Workbench von IBM SPSS Modeler Premium die Extraktion von Konzepten und Meinungen aus jeder Art von Text zum Beispiel aus operationalen Quellen, Callcenter-Notizen, Kunden- s, Presseartikeln, Blogs, RSS-Feeds und mehr. Der direkte Zugang auf Umfragedaten in IBM SPSS Data Collection-Produkten erleichtert die Integration demografischer Informationen sowie die Integration von Informationen zu Meinungen und Verhaltensweisen in Ihre Modelle wodurch sich Ihr Blick auf die Personen und Unternehmen, mit denen Sie zu tun haben, vervollständigt. 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 Algorithmen: Klassifizierungsalgorithmen Ermöglichen Vorhersagen auf Basis historischer Daten mittels Techniken wie Entscheidungsbaum, Neuronale Netze, Logistische Regression, Zeitreihen, Support Vector Machine, Cox Regression und mehr. Bieten eine automatische Klassifizierungsmodellierung mit binären und numerischen Ergebnissen und vereinfachen dadurch die Modellerstellung. Business Understanding Data Understanding Data Preparation Deployment Data Modeling Evaluation Der in diesem Diagramm gezeigte CRISP-DM-Prozess ermöglicht die Implementierung effizienter Data Mining-Projekte, die messbare Geschäftsergebnisse erzielen. 4

5 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 vereinfacht sich somit deutlich. Assoziationsalgorithmen Erkennen Assoziationen, Links und Sequenzen mittels Apriori, CARMA und sequentieller Assoziationstechniken. Optimieren Sie Ihre aktuellen Informationstechnologien Durch die offene und skalierbare Architektur von Modeler 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 datenbankinternes Mining, Multithreading, Server-Clustering und SQL-Pushback helfen darüber hinaus bei der Konservierung Ihrer Ressourcen und tragen zur schnelleren Bereitstellung von Ergebnissen und zur Reduzierung der IT-Gesamtkosten bei. Folgen Sie einem bewährten, wiederholbaren Verfahren Modeler unterstützt in jeder Phase des Data Mining-Prozesses den De-facto-Industriestandard CRoss-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Statt für jedes Projekt einen neuen Prozess entwickeln zu müssen, kann sich Ihr Unternehmen also ganz auf die Lösung von Geschäftsproblemen konzentrieren. Einzelne Modeler-Projekte lassen sich mit dem CRISP-DM-Projektmanager effizient verwalten. Stellen Sie die Vorhersagemodellierung im gesamten Unternehmen bereit. IBM SPSS Modeler 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 Server verwenden. In einer Client-/Serverarchitektur können mehrere Datenanalysten gleichzeitig mit Modeler Server arbeiten, ohne die Computerressourcen allzu sehr zu beanspruchen. Sie können auf führenden Informationsplattformen die Vorteile des datenbankinternen Data Mining nutzen und effizient große Datenmengen verarbeiten. Darüber hinaus bietet Modeler Server zusätzliche Bereitstellungsoptionen, mit denen Sie die Vorteile des Data Mining über geografische und funktionale Grenzen hinweg nutzen und die Ergebnisse den Entscheidungsträgern schnell bereitstellen können. 5

6 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 in Modeler auf statistische Diagramme und Berichtstools zu. Datenaufbereitung Greifen Sie von verschiedenen Datenquellen aus (Cognos 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, 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 Business Intelligence und operationale Datenbanken. Exportieren Sie Daten in Textdateien mit Trennzeichen oder in Excel, Statistics, SAS und operationale Datenbanken. Verwenden Sie Funktionen wie Feldfilter, Benennung, Ableitung, Binning, Neukategorisierung, Ersetzen von Werten und Neuanordnung von Feldern. Wenden Sie Funktionen wie Datensatzauswahl, Stichproben, Zusammenführung, 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. RFM-Bewertung: Aggregieren Sie Kundentransaktionen, um Recency- Frequency-Monetary-Bewertungen zu ermitteln, und fassen Sie diese Werte zur Erstellung einer vollständigen RFM-Analyse zusammen. Modellierung und Auswertung Setzen Sie erweiterte Data Mining- Algorithmen ein, um aus Ihren Daten optimale Ergebnisse zu erzielen. 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-Modelle) oder verwenden Sie ein Modell zur Analyse eines zweiten Modells. Verwenden Sie die automatische (binäre und numerische) Klassifizierung sowie automatisches Clustering statt 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 6

7 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 für große Datensätze Bayesische Netze Grafische, probabilistische Modelle Cox Regression Berechnung der vermutlichen Eintrittszeit eines Ereignisses Anomalienerkennung Clusterbasierter Algorithmus für die Erkennung außergewöhnlicher Ergebnisse 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, 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 (Non- Negative Matrix nfactorization) und AI (Artificial Intelligence) Bereitstellung Exportieren Sie Modelle mit SQL oder PMML (XML-basiertes Standardformat für Vorhersagemodelle). Nutzen Sie IBM SPSS 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. 7

8 Informationen zu IBM Die Software IBM 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 Copyright IBM Corporation 2010 IBM Corporation Route 100 Somers, NY Eingeschränkte Rechte für Mitarbeiter der US-Regierung Benutzung, Duplizierung und Veröffentlichung beschränkt durch GSA ADP Schedule-Vertrag mit IBM Corp. Hergestellt in den USA Mai 2010 Alle Rechte vorbehalten IBM, das IBM Logo, ibm.com, WebSphere, InfoSphere und Cognos sind Marken oder eingetragene Marken der International Business Machines Corporation in den USA und/oder anderen Ländern. Wenn diese oder andere eingetragene Markenbegriffe von IBM mit einem Markenzeichen ( oder TM) gekennzeichnet 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 Gerichtsbezirken weltweit eingetragen ist. Weitere Unternehmens-, Produkt- und Servicenamen können Marken anderer Hersteller sein. Bereiten Sie bitte auf -Software IMD14303DEDE-02

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