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SPSS軟件簡介SPSSdelerlementine界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘平臺。SPSSMod數(shù)據(jù)挖掘功能將復(fù)雜的統(tǒng)計方法和機器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到數(shù)據(jù)當(dāng)中,幫助客戶揭示了隱藏在交易系統(tǒng)或企業(yè)資源計劃(E、結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫和普使得SPSSM盛譽。中的應(yīng)用價值的其它數(shù)據(jù)挖掘工具相比,SPSSM的數(shù)據(jù)挖掘算投。SPSSM使您的企業(yè)在多方面受益。例如,您可以:■;■;■;■;SPSSd觀的操作界面、自動化的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和成熟的預(yù)測分助人們改進決策過程。應(yīng)用SPSSM洞察力,引導(dǎo)客戶與企業(yè)實。SPSSd越的分析能力、可視化的操作方式、高度可擴展性受到全世界數(shù)據(jù)挖掘人員和企業(yè)用戶的青睞。使用SPSSMo您可ler■輕松獲取、準(zhǔn)備以及整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和文本、網(wǎng)頁、調(diào)查數(shù)據(jù);■快速建立和評估模型,使用SPSSM級的統(tǒng)計分析和機器學(xué)習(xí)技術(shù);■按照計劃或者實時把洞察力和預(yù)測模型有效地部署到系統(tǒng)中或者發(fā)送給決策者;SPSSd多獨特的性能,這使得它成為當(dāng)今企業(yè)預(yù)測分析的理想選擇。SPSS軟件功能SPSSModClementine享盛譽的數(shù)據(jù)挖掘平臺,全面支持數(shù)據(jù)挖掘CRIS流程。SPodeler數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)抽取加載轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分析、建模、評估、部署等全過程的功能。?強大的數(shù)據(jù)讀取功能?豐富的數(shù)據(jù)處理方法?圖形化的數(shù)據(jù)探索方式?核心的數(shù)據(jù)挖掘算法?簡潔直觀的模型評估?多格式的數(shù)據(jù)導(dǎo)出?靈活的產(chǎn)品部署?性能卓越的三層體系架構(gòu)強大的數(shù)據(jù)讀取功能SPSSd便、及時的數(shù)據(jù)訪問,可以接入各種各樣的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)文件,在數(shù)據(jù)挖掘過程中無需考慮數(shù)據(jù)源和所在平臺及其數(shù)據(jù)格式。具備對多種格式的數(shù)據(jù)進行處理的能力,能夠從多種類型的文件(如可變長度記錄、二進制文件、自由格式數(shù)據(jù)、Ex讀取任何格式的數(shù)據(jù);同時可通過SPSSDataAccess流Pack如IBMDB2,Oracle,Informix,等Sybase,可SQL第Server提供的開放OD其它數(shù)據(jù)庫連接如Terata使用了SPMode白金版還可以接入文件或者WeSeds。豐富的數(shù)據(jù)處理方法據(jù)統(tǒng)計,數(shù)據(jù)挖掘過程中數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)量等各種問題使得該過程平均有7上的時間花費在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段SPod種數(shù)據(jù)處理節(jié)點,分析人員可以通過拖拉的方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)的預(yù)處理,而無需精通數(shù)據(jù)庫語言。其中對記錄的操作包括選擇抽(隨機聚類和分層、合。圖形化的數(shù)據(jù)探索方式SPSSd多種圖形化技術(shù)和輸出報告,幫助您理解數(shù)據(jù)間的關(guān)鍵性聯(lián)系,并指導(dǎo)您以最便捷的途徑找到問題的最終解決辦法。Sdr3圖形和動畫等多種可視化技術(shù)來處理多維數(shù)據(jù),使得數(shù)據(jù)所表現(xiàn)出的特征模式和關(guān)聯(lián)性等信息一目了然可以生成散點圖分布圖、直方圖、堆積圖、多重散點圖、網(wǎng)絡(luò)圖、評估圖和時間散點圖等等SPSSMod出包括數(shù)據(jù)表格、交叉列聯(lián)表、數(shù)據(jù)審核報告、統(tǒng)計報告和質(zhì)量。核心的數(shù)據(jù)挖掘算法SPSSd系列的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),它可以滿足任何數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用。您可以從多種算法中選擇來進行預(yù)測、聚類、關(guān)聯(lián)、分類等。■數(shù)據(jù)探索類模型數(shù)據(jù)挖掘過程中通常包括上百個或者上千個變量。結(jié)果,在模型建模過程中大量的時間和精力都被花在檢驗?zāi)P椭邪男┳兞?。“特征選擇”節(jié)點能夠幫助減少對決策影響不大的不必要變量,創(chuàng)建一組更容易管理的、對決策直接相關(guān)的模型屬性集合;“主成分因子分析算法也提供了強有力的數(shù)據(jù)簡化技術(shù)來簡化數(shù)據(jù)的復(fù)雜度?!爱惓蓽y算法(Anoe群體的行為規(guī)則的差異中偵測出不尋常的事例這種算法用來在數(shù)據(jù)分析探索階段快速偵測不尋常的事例,從而滿足數(shù)據(jù)審核的要求。■決策樹模型決策樹模型允許您開發(fā)分類系統(tǒng),此分類系統(tǒng)可以基于一組決策規(guī)則來預(yù)測或分類未來的觀測值如果將數(shù)據(jù)分成您關(guān)注的類(例如高風(fēng)險和低風(fēng)的?;谀挲g和其他因素構(gòu)建對信用風(fēng)險或購買意向進行分類的樹。SPSSM提deler。■決策列表決策列表模型的目的在于找到一組有獨特行為模式的人。例如:高概率購買某種商品的人一個決策列模型包含了一組決策規(guī)則一條決策規(guī)則就是一歸?!錾窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是功能強大的一般函數(shù)預(yù)測器,可用于分類建模。■最近相鄰元素模型“最近相鄰元素分析”是根據(jù)觀測值與其他觀測值的類似程度分類觀測值的方法,既可以用于類別目標(biāo)也可用于連續(xù)變量的分類?!鼍垲惸P途垲惸P椭饕脕泶_定相似記錄的組并根據(jù)它們所屬的組來為記錄添加標(biāo)簽不需事先了解組信息及組特征即可完成該操作事實上甚至無法確切知道要查找多少個組?!鲫P(guān)聯(lián)性分析模型SPModeler過AprGRICARMA算法發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則。若數(shù)據(jù)呈現(xiàn)序列性,則可采用“序列”節(jié)點發(fā)現(xiàn)連續(xù)數(shù)據(jù)或面向時間的數(shù)據(jù)中的模式。■時間序列分析模型量ARIMA變量ARIMA來預(yù)測基于時間序列的數(shù)據(jù)。SPSSM模式”,自動偵測和評估出中模。■其它統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘模型SPSS歸、邏輯回歸、廣義線性模型、判別分析、Cox歸SSupportVec貝法。簡潔直觀的模型評估Sd評估圖包括收益圖表提升圖表投資回報圖表、利潤圖表響應(yīng)圖表評估圖表還可以被累積累積圖表通??梢允鼓P偷恼w運行狀態(tài)變得更佳此外還可以利用SPod板中的分析矩陣、統(tǒng)計等節(jié)點輸出表格、統(tǒng)計量等對模型進行評估。多種格式的數(shù)據(jù)導(dǎo)出SPSSdeler出的格式有與ODBC的相關(guān)數(shù)據(jù)源、定長、分隔符、SP件、S件、Ex等,方便您對結(jié)果數(shù)據(jù)的使用。靈活的產(chǎn)品部署SPSSd便靈活的部署方式,您可以將模型直接發(fā)布到數(shù)據(jù)庫中進行高效的數(shù)據(jù)庫打分也可制定定期定時的模型運行計劃還可以將模型保存為PM通用格式,支持對其進行二次開發(fā)。性能卓越的三層體系架構(gòu)在主流的商業(yè)應(yīng)用中,ModelerataSer+Modelerver服務(wù)器+Modeler戶Client式體系結(jié)構(gòu),ModelerServer夠與一個或多個Modeler行:?Databas數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。數(shù)據(jù)服器以某現(xiàn)的數(shù)型UN服務(wù)器的Ora服務(wù)器),或基于或者為了降,市基于WindowsQLrver?SPSSdeler。此服務(wù)器軟件安裝在服務(wù)器計算機上,并通過與SPodel相連接。SPodeler為服務(wù)在Win作為守護進程(在UN)運行,同時等待客戶端連接。用SPSSM腳本。?SPSSMode戶nt在最終用戶的計算機上??蛻舳塑浖⑻峁┯脩艚缑娌@示數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果此客戶端是一個完整的SPSSModeler裝程序,但當(dāng)其與SPModeler來進行分布式分析時,此客戶端的引擎處于非激活狀態(tài)。此SPSSModeler在ClientWindows統(tǒng)上運行。由于將資源集約型操作的請求分發(fā)給功能強大的Mode服務(wù)器軟件在分布式分析模式下不間斷運行,同時在服務(wù)器上可

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