Treffen Sie bessere Entscheidungen mit vorausschauender Intelligenz

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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 Schnelle Erstellung und Validierung von Modellen mit den fortschrittlichsten statistischen Funktionen und automatischen Lerntechniken Unterstützung des gesamten Data Mining-Prozesses durch eine große Auswahl an Tools auf Basis der CRISP-DM-Methodologie Effiziente Bereitstellung von Erkenntnisund Vorhersagemodellen nach Zeitplan oder in Echtzeit Data Mining zeigt Unternehmen ein klares Bild der aktuellen Bedingungen und ermöglicht ihnen einen vorausschauenden Blick auf zukünftige Ereignisse. Mit kann Ihr Unternehmen Data Mining an verschiedensten Datentypen durchführen. Durch die aufschlussreichen Analysen erhalten Sie einen tiefen Einblick in Ihre Kunden oder Auftraggeber. Diese umfassende Data Mining-Workbench bietet leistungsstarke Funktionen der Datenaufbereitung, Visualisierung und Vorhersagemodellierung, mit denen Sie jede geschäftliche Herausforderung schneller und mit präziseren Ergebnissen lösen. Modeler wird weltweit von Analysten und Geschäftsbenutzern gleichermaßen gern genutzt. Mit seinen einmaligen Funktionen erhalten auch ungeübte Analysten schnell und problemlos genaue Modelle, ohne dass sie sich in die Welt der Analyse einarbeiten müssen, während professionelle Analysten die Vorteile der erweiterten Funktionen der Vorhersage-modellierung dieser Software nutzen können. Vereinfachen Sie den Data Mining-Prozess In der intuitiven grafischen Benutzeroberfläche von Modeler können Benutzer jeden Schritt des Data Mining-Prozesses als Teil eines Streams visualisieren. Durch die Interaktion mit Streams können Analysten und Geschäftsbenutzer Hand in Hand zusammenarbeiten und dem Data Mining-Prozess Geschäftsinformationen hinzufügen. Da sich Data Miner ohne sich mit technischen Aufgaben wie dem Schreiben von Code beschäftigen zu müssen allein auf die neuer Erkenntnisse konzentrieren können ist es möglich, die Analyse eher intuitiv anzugehen, die Daten genauer zu untersuchen und noch mehr verborgene Beziehungen zu entdecken. Über diese visuelle Oberfläche lassen sich Daten aus zahlreichen Quellen problemlos abrufen und integrieren. Hierzu gehören IBM SPSS Data Collection-Produkte wie auch Daten aus praktisch jeder Art von Datenbank, Tabellenkalkulation oder Flat-Datei wie IBM SPSS Statistics, SAS und Microsoft Excel.

2 Keine andere Data Mining-Lösung bietet eine vergleichbare Vielseitigkeit. Die leistungsstarken Automatisierungstools von 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. Erzielen Sie bessere Ergebnisse mit mehr Datentypen 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. 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 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 Modeler bietet eine Reihe erweiterter Data Mining-Techniken, die den Anforderungen jeder Data Mining-Anwendung entgegenkommen. Hierzu gehören die folgenden Algorithmen: Klassifizierungsalgorithmen Diese ermöglichen Vorhersagen auf Basis historischer Daten mittels Techniken wie Entscheidungsbaum, Neuronale Netze, Logistische Regression, Zeitreihen, Support Vector Machines, Cox Regression und mehr. Sie bieten eine automatische Klassifizierungsmodellierung mit binären und numerischen Ergebnissen und vereinfachen dadurch die Modellerstellung. Segmentierungsalgorithmen Diese fassen Personen mittels automatischem Clustering, Erkennung von Anomalien und Clustering neuronaler Netze in Gruppen zusammen oder erkennen damit ungewöhnliche Muster. Sie 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, Zusammenhänge und Sequenzen mittels Apriori, CARMA und sequentieller Assoziationstechniken. 2

3 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. Business Understanding Data Understanding Data Preparation Deployment Data Modeling Evaluation Abbildung 1: Der in diesem Diagramm gezeigte CRISP-DM-Prozess ermöglicht die Implementierung effizienter Data Mining-Projekte, die messbare Geschäftsergebnisse erzielen. 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. 3

4 Stellen Sie die Vorhersagemodellierung im gesamten Unternehmen bereit 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. Neue Funktionen in Modeler Professional 14 Diese Version enthält neue Funktionen und Verbesserungen, mit denen sich Modelle mithilfe innovativer Technologien noch einfacher erstellen und interpretieren lassen. Diese Funktionen lassen sich nahtlos in andere IBM SPSS-Software und Technologien von Drittanbietern integrieren und betten die Vorhersagemodellierung unmittelbar in die Geschäftsprozesse Ihres Unternehmens ein. Leistungsverbesserungen Verbessern Sie die Zuverlässigkeit und Genauigkeit Ihrer Modelle mit Optimierungstechniken für große Datensätze, wie Boosting und Bagging und Bootstrap-Aggregation für die Algorithmen Neuronales Netz, Linear und Entscheidungsbaum. Führen Sie mehrere Modelle gleichzeitig aus und interagieren Sie mit ihnen mittels eines neuen Visualisierungstools, mit dem Sie die Ergebnisse von Ensemble-Modellen besser verstehen und mit anderen Mitarbeitern Ihres Unternehmens austauschen können. Verbessern Sie die Skalierbarkeit und Leistung von Modeler Professional Server durch die neue Verarbeitungsoptimierungsfunktion für große Datenbanken, die für Schlüsselalgorithmen eingesetzt werden kann. Erstellen und aktualisieren Sie Modelle von Datenbanken beliebiger Größe für Prozesse auf Unternehmensebene. 4

5 Aktualisierte Algorithmen Der neue Algorithmus Neuronales Netz unterstützt neue Analysemethoden und beinhaltet mehrschichtige Perzeptronen sowie radiale Basisfunktionen. Er bietet eine innovative, interaktive Visualisierungsmethode, durch die Ergebnisse leichter zu verstehen und anderen zu erklären sind. Erstellen Sie bessere lineare Modelle mittels einer neuen linearen Regressionsmethode, die die Verarbeitungsmöglichkeiten für große Datenbanken nutzt, über integrierte, automatische Datenaufbereitungsoptionen verfügt und umfangreiche Visualisierungsmöglichkeiten bietet, durch die die Modellergebnisse problemlos interaktiv zu verstehen sind. Verbesserungen im Datenmanagement Erweiterte Unterstützung für Unternehmensdatenquellen mit der Möglichkeit, Daten aus und in XML zu konvertieren. Nutzen Sie Ihre operationalen Datenbanken besser durch zusätzliche datenbankinterne Data Mining-Optionen und übertragen Sie die Modeler-Ergebnisse über die Benutzeroberfläche zurück in die Tabellen Ihrer operationalen Datenbanken. Vereinfachen Sie den Austausch und die Weiterverwendung von Modellierungsstreams zwischen den Benutzern und stellen Sie durch Laufzeit-Parameterabfragen sicher, dass die Parameter korrekt eingestellt werden. Steuern Sie den Export der Ergebnisse nach Excel genauer, indem Sie die Ergebnisse an eine bestehende Arbeitsmappe anfügen oder angeben, an welcher Stelle die Ergebnisse in einem Arbeitsblatt eingefügt werden sollen. Verbesserte Plattformunterstützung und Bereitstellung Verbessern Sie die Bereitstellung und Bewertung mittels einer visuellen Bereitstellungsdefinition, die Funktionen für die automatische Modellneuerstellung, -verzweigung und -aktualisierung enthält. Verwalten Sie unternehmensweite Anmeldestandards mit der neu hinzugefügten Unterstützung für die Standard-SSO-Technologie (Single Sign-on). 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 Diagramme und Berichtstools von IBM SPSS Statistics zu. Datenaufbereitung Greifen Sie auf die operationalen Daten verschiedener Datenquellen zu, wie IBM DB2, Oracle, Microsoft SQL Server, Informix, Neoview, Netezza, mysql (Sun) und Teradata. 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 und operationale Datenbanken. Verwenden Sie Funktionen wie Feldfilter, Typ, Ableitung, Binning, Umkodieren, Ersetzen von Werten und Neuanordnung von Feldern. Wenden Sie Funktionen wie Datensatzauswahl, 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, -partitionierung und -transposition 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 Transformation 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 die Integration von R in Statistics zur Erweiterung der Analysefunktionen. 6

7 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 Machines 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 ablaufkritische Analysen 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 Ihre leistungsstarke Hardware, 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 SPSS, an IBM Company SPSS, an IBM Company, ist ein führender Anbieter von Predictive Analytics-Software und -Lösungen. Das komplette Produktportfolio des Unternehmens Datenerhebung, Statistik, Modellierung und Bereitstellung zielt darauf ab, Verhaltensweisen und Meinungen von Menschen zu erfassen, Resultate künftiger Kundeninteraktionen vorherzusehen und anhand dieser Erkenntnisse zu handeln, indem in die Geschäftsprozesse Analytik einbezogen wird. IBM SPSS-Lösungen eignen sich für die Verfolgung von miteinander verwobenen geschäftlichen Zielen im gesamten Unternehmen, da sie den Akzent auf die Konvergenz von Analysen, IT-Architektur und Geschäftsprozess setzen. Kunden aus Wirtschaft, öffentlichem Dienst und dem Bildungsbereich weltweit nutzen IBM SPSS-Technologie als Wettbewerbsvorteil bei Kundengewinnung, Kundenbindung und Erhöhung der Kundenumsätze bei gleichzeitiger Eindämmung der Betrugsmöglichkeiten und Minderung von Risiken. SPSS wurde im Oktober 2009 von IBM übernommen. Weitere Informationen und Kontakt zu Vertriebsmitarbeitern erhalten Sie unter Copyright IBM Corporation 2010 SPSS Inc., an IBM Company Headquarters, 233 S. Wacker Drive, 11th floor Chicago, Illinois SPSS ist eine eingetragene Marke; die anderen genannten SPSS-Produkte sind Marken von SPSS Inc., einem Unternehmen von IBM SPSS Inc., an IBM Company. Alle Rechte vorbehalten. IBM und das IBM-Logo sind Marken der International Business Machines Corporation in den USA und/oder anderen Ländern. Eine vollständige Liste der IBM-Marken finden Sie unter Weitere Unternehmens-, Produkt- oder Servicenamen können Marken anderer Hersteller sein. Verweise in dieser Veröffentlichung auf IBM-Produkte oder -Services bedeuten nicht, dass IBM beabsichtigt, diese Produkte oder Services in allen Ländern verfügbar zu machen, in denen IBM tätig ist. Eventuelle Verweise in diesen Ausführungen auf Nicht-IBM-Websites dienen lediglich der Information. Die Nennung bedeutet nicht, dass IBM den Inhalt dieser Websites unterstützt. Das Material auf diesen Websites ist kein Bestandteil des Materials für dieses IBM-Produkt. Sie verwenden diese Websites auf eigenes Risiko. Bereiten Sie bitte auf IMD14303DEDE-00

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