Wofür wird IBM SPSS Modeler verwendet?

Datenexploration und -vorbereitung: SPSS Modeler ermöglicht es Benutzern, ihre Daten durch Visualisierung und zusammenfassende Statistiken zu erkunden und zu verstehen. Es bietet Werkzeuge zur Datenbereinigung, zum Umgang mit fehlenden Werten und zur Transformation von Variablen. Prädiktive Modellierung: Benutzer können prädiktive Modelle erstellen, um Muster, Trends und Beziehungen in den Daten zu identifizieren. Verschiedene Algorithmen stehen zur Verfügung, darunter Entscheidungsbäume, Regressionsanalyse, neuronale Netze und Support-Vektor-Maschinen. Klassifikation und Regression: SPSS Modeler wird zum Erstellen von Modellen verwendet, die Fälle in vordefinierte Kategorien klassifizieren (Klassifikation) oder numerische Ergebnisse vorhersagen (Regression). Clustering: Clustering-Algorithmen helfen, natürliche Gruppierungen oder Cluster innerhalb der Daten zu identifizieren. Assoziationsregeln: SPSS Modeler kann Assoziationen und Beziehungen zwischen Variablen in den Daten identifizieren. Textanalyse: Es unterstützt die Analyse unstrukturierter Textdaten und extrahiert wertvolle Erkenntnisse aus textuellen Informationen. Zeitreihenanalyse: Zeitreihenalgorithmen stehen zur Analyse von Daten mit einer zeitlichen Komponente zur Verfügung, wie z.B. Finanz- oder Börsendaten. Modellbewertung und -bereitstellung: Benutzer können die Leistung ihrer Modelle anhand verschiedener Bewertungsmetriken beurteilen. Sobald ein Modell als zufriedenstellend erachtet wird, kann es zur Vorhersage neuer, unbekannter Daten eingesetzt werden. Automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML): SPSS Modeler umfasst automatisierte maschinelle Lernfunktionen, um den Modellierungsprozess für Benutzer mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen zu vereinfachen. Integration mit anderen IBM-Produkten: Es kann mit anderen IBM-Produkten, wie IBM Watson Studio, integriert werden, um eine umfassendere Datenwissenschafts- und Analyseumgebung zu schaffen. Visualisierung und Berichterstellung: SPSS Modeler bietet Werkzeuge zur Visualisierung von Modellausgaben und zur Erstellung von Berichten zur Kommunikation der Ergebnisse. Geospatiale Analytik: Geospatiale Analysefunktionen ermöglichen es Benutzern, standortbezogene Informationen in ihre Modelle zu integrieren.