¿Para qué se utiliza IBM SPSS Modeler?

Exploración y Preparación de Datos: SPSS Modeler permite a los usuarios explorar y comprender sus datos a través de visualización y estadísticas resumidas. Proporciona herramientas para la limpieza de datos, manejo de valores perdidos y transformación de variables. Modelado Predictivo: Los usuarios pueden construir modelos predictivos para identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos. Hay disponibles varios algoritmos, incluyendo árboles de decisión, análisis de regresión, redes neuronales y máquinas de vectores de soporte. Clasificación y Regresión: SPSS Modeler se utiliza para construir modelos que clasifican casos en categorías predefinidas (clasificación) o predicen resultados numéricos (regresión). Agrupamiento: Los algoritmos de agrupamiento ayudan a identificar agrupaciones o clústeres naturales dentro de los datos. Reglas de Asociación: SPSS Modeler puede identificar asociaciones y relaciones entre variables en los datos. Análisis de Texto: Soporta el análisis de datos de texto no estructurado, extrayendo valiosos conocimientos de la información textual. Análisis de Series Temporales: Hay disponibles algoritmos de series temporales para analizar datos con un componente temporal, como datos financieros o del mercado de valores. Evaluación y Despliegue de Modelos: Los usuarios pueden evaluar el rendimiento de sus modelos utilizando varias métricas de evaluación. Una vez que un modelo se considera satisfactorio, puede ser desplegado para hacer predicciones sobre nuevos datos no vistos. Aprendizaje Automático Automatizado (AutoML): SPSS Modeler incluye capacidades de aprendizaje automático automatizado para simplificar el proceso de construcción de modelos para usuarios con diferentes niveles de experiencia. Integración con Otros Productos de IBM: Puede integrarse con otros productos de IBM, como IBM Watson Studio, para un entorno más completo de ciencia de datos y análisis. Visualización e Informes: SPSS Modeler proporciona herramientas para visualizar los resultados de los modelos y crear informes para comunicar hallazgos. Análisis Geoespacial: Las características de análisis geoespacial permiten a los usuarios incorporar información basada en la ubicación en sus modelos.