IBM數(shù)據(jù)挖掘解決方案

SPSSModeler–簡單易用的數(shù)據(jù)挖掘工具數(shù)據(jù)挖掘工具易用性的商業(yè)意義SPSSModeler通過對復(fù)雜參數(shù)設(shè)置，數(shù)據(jù)整理，結(jié)果呈現(xiàn)等進行封裝，加上自動化，向?qū)Ш湍０宓榷喾N簡化方式，使得業(yè)務(wù)用戶非常容易上手，將建模和分析的能力真正給到業(yè)務(wù)用戶。SPSSModeler強大的圖形界面，省時高效的流程管理工具，加速了“Timetosolution”，使得用戶可以集中精力在要解決的業(yè)務(wù)問題本身，反復(fù)探詢，研究，而不受制于比方編寫代碼等技術(shù)性工作開放的設(shè)計使得Modeler可以支持所有市場主流的數(shù)據(jù)庫，從宏觀上平衡IT投資多年來，SPSS在世界范圍內(nèi)與頂級高校的廣泛合作，使得市場上人才儲藏充足，緩解了業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)分析崗位人才維繼的瓶頸。內(nèi)容提綱簡潔的操作界面–所有操作都在一個工作區(qū)完成而無需跨模塊操作簡單的操作方式–整個建模過程只需拖拽圖標即可實現(xiàn)無需寫代碼自動化數(shù)據(jù)處理與建模–使用自動數(shù)據(jù)準備及建模，更輕松高效的完成建模工作全局多維度的數(shù)據(jù)審核–全局的數(shù)據(jù)審核功能讓數(shù)據(jù)的根本信息一目了然便捷的參數(shù)調(diào)整方式–通過選擇或填寫框快捷實現(xiàn)參數(shù)調(diào)整與設(shè)置易讀易用的結(jié)果集–直觀易讀的圖形表格加文字化的結(jié)果集挖掘過程易管理及重復(fù)使用–數(shù)據(jù)挖掘流程易于統(tǒng)一管理、方便重復(fù)利用與共享完整清晰的幫助文檔–系統(tǒng)全面的中英文幫助文檔說明豐富的行業(yè)應(yīng)用模板–多種行業(yè)典型數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板靈活開放的第三方集成–多層面靈活的第三方集成方式集成的模型發(fā)布與管理(C&DS)–集成的模型發(fā)布管理及實時的分析結(jié)果應(yīng)用向?qū)娇焖俳?DM)–基于業(yè)務(wù)場景的向?qū)娇焖俳ｋ娦艠I(yè)的成功案例所有操作都在一個工作區(qū)完成而無需跨模塊操作整個數(shù)據(jù)挖掘過程中數(shù)據(jù)獲取、處理，模型建立、評估及部署都只需在一個工作區(qū)完成，無需分多個模塊操作。工作區(qū)整個建模過程只需拖拽圖標即可實現(xiàn)無需寫代碼SPSSModeler支持圖形化界面、菜單驅(qū)動、拖拉式的操作。它提供了數(shù)據(jù)源、記錄處理、字段處理、圖形、模型、輸出和導(dǎo)出等７大類結(jié)點，建立數(shù)據(jù)挖掘模型時只需要把相關(guān)節(jié)點通過鼠標拖拉的方式連接在一起就可以了，整個過程根本不需要任何編程序工作。使用自動數(shù)據(jù)準備及建模，更輕松高效的完成建模工作準備分析數(shù)據(jù)是任何數(shù)據(jù)挖掘工程中最重要的步驟之一，而從傳統(tǒng)來說也是比較耗時的步驟之一，自動數(shù)據(jù)準備(ADP)可以完全自動化地使用節(jié)點，允許節(jié)點選擇并應(yīng)用修正，或者也可在修正前預(yù)覽更改，按照需要接受或拒絕?？梢钥焖?、輕松地準備數(shù)據(jù)以供建模，無需具備相關(guān)統(tǒng)計概念的預(yù)備知識。自動建模節(jié)點估算和比較多個不同的建模方法，在一次建模運行中即可嘗試各種方法,根據(jù)指定的測量為每個候選模型排序，并保存最正確模型用于評分或?qū)淼姆治?。自動?shù)據(jù)準備結(jié)果自動建模選擇及運行結(jié)果全局的數(shù)據(jù)審核功能讓數(shù)據(jù)的根本信息一目了然對原數(shù)據(jù)有整體的了解與觀察對作數(shù)據(jù)處理或后續(xù)建立、優(yōu)化模型有大的幫助。modeler中的數(shù)據(jù)審核功能將原數(shù)據(jù)中所有字段的相關(guān)統(tǒng)計信息通過一張表來展現(xiàn)。包括字段的分布情況，最大最小值，缺失值等。無需單個字段一一作統(tǒng)計，可以一目了然觀察到所有字段的信息。一個操作統(tǒng)觀全局。IBMSPSSModeler提供了兩種建模方式：簡單模式和專家模式在簡單模式下，用戶無需做任何設(shè)定，系統(tǒng)會按照默認的設(shè)置建立模型建模節(jié)點中的專家模式提供用戶根據(jù)建模模型目標及實際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)特征等進行參數(shù)調(diào)整.如k-means聚類模型中的專家選項，提供用戶選擇模型不同的最大迭代次數(shù)及更改容忍度等參數(shù)選項通過選擇或填寫框快捷實現(xiàn)參數(shù)調(diào)整與設(shè)置無論是簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計圖形化結(jié)果還是最終建模模型的結(jié)果描述，通過圖表與文字描述的結(jié)合，將最終數(shù)據(jù)挖掘或分析的結(jié)果解讀變得直觀明了直觀易讀的圖形表格加文字化的結(jié)果集圖中條形圖通過顏色深淺、長短來展示不同變量對預(yù)測結(jié)果的重要性大小網(wǎng)狀圖中線條的粗細展示了工程間關(guān)聯(lián)的強弱SPSSModeler建立的所有數(shù)據(jù)流、模型、圖形和表格結(jié)果都可以保存在數(shù)據(jù)挖掘工程中，如SPSSModeler中提供支持CRISP-DM的數(shù)據(jù)挖掘工程管理功能。將整個數(shù)據(jù)挖掘過程中涉及的流或者挖掘結(jié)果分步驟分類別的統(tǒng)一作為一個工程進行存儲和管理。再次使用或共享該工程文件時，整個數(shù)據(jù)挖掘過程包括數(shù)據(jù)處理、建模、評估及部署的所有相關(guān)操作文件將統(tǒng)一呈現(xiàn)。更方便統(tǒng)一的利用和共享已有的挖掘工程。數(shù)據(jù)挖掘流程易于統(tǒng)一管理、方便重復(fù)利用與共享幫助文檔提供了從數(shù)據(jù)挖掘整個過程點對點的詳細說明及應(yīng)用舉例。包括14種源節(jié)點，10種記錄操作，17種字段操作，９種不同圖形節(jié)點，30種建模節(jié)點9種輸出及９種導(dǎo)出節(jié)點．在對節(jié)點做詳細說明外，針對深入使用的分析人員提供了腳本編寫說明．另外幫助文檔提供關(guān)鍵詞搜索，可以獲取需要的各種問題解答說明．系統(tǒng)全面的中英文幫助文檔說明多種行業(yè)典型數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板SPSSModeler根據(jù)行業(yè)特點和成功應(yīng)用經(jīng)驗，建立了包括電信行業(yè)〔客戶保持和增加交叉銷售〕、CRM〔針對客戶的獲取和增長，提高反響率并減少客戶流失〕、欺詐探測〔發(fā)現(xiàn)金融交易和索賠中的欺詐和異常行為〕等多種數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模板〔SPSSModelerCATs〕．提供了從問題背景，模型建立過程至模型結(jié)果解讀等詳細描述．這些模板可以使用戶快速了解數(shù)據(jù)挖掘的行業(yè)應(yīng)用，并將其應(yīng)用在實際的工程中．多行業(yè)案例問題背景描述建模過程描述模型結(jié)果解讀SPSS在提供便捷快速的建模功能外，能與第三方靈活地集成〔可靈活地融合到smartcare平臺〕第三方的集成包括兩個層面:API集成，緊密的底層集成功能集成，松散的上層集成，通過直接的產(chǎn)品調(diào)用三種集成方式包括：SPSS集成第三方產(chǎn)品(功能)，如數(shù)據(jù)源Cognos，數(shù)據(jù)庫內(nèi)的挖掘功能第三方挖掘產(chǎn)品集成SPSS〔功能)SPSS的模型可以通過部署的平臺C&DS,通過Webservice方式將SPSS算法集成到其他數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品中第三方算法對SPSS的擴展(API)

多層面靈活的第三方集成方式對所有分析挖掘的結(jié)果(包括如modeler生成的模型,statistic產(chǎn)生的分析結(jié)果等)進行集中、平安和可監(jiān)控的存儲和管控，同時具備先進的機制把分析處理的結(jié)果分發(fā)至最終用戶,使得預(yù)測分析過程與企業(yè)系統(tǒng)的整合更加便利。C&DS–集成的模型發(fā)布管理及實時的分析結(jié)果應(yīng)用另外權(quán)限管理使所有分析結(jié)果在進行信息共享時更平安；模型管理及版本管理在使用分析結(jié)果時更系統(tǒng)化更優(yōu)化通過工作流設(shè)定在管理控制數(shù)據(jù)挖掘流程的同時更能與企業(yè)其它流程整合設(shè)定整體的工作流，將數(shù)據(jù)挖掘與企業(yè)其它系統(tǒng)整合。實時打分將分析模型結(jié)果實時地應(yīng)用在業(yè)務(wù)中，將實時打分結(jié)果展示給相關(guān)業(yè)務(wù)操作人員，實時地對不同的獲得不同分數(shù)的打分對象作出相應(yīng)的操作〔如callcenter不同的話術(shù)〕設(shè)工作流版本管理權(quán)限管理ＤＭ–基于業(yè)務(wù)場景的向?qū)娇焖俳Ｓ绊憶Q策的主要因素不僅僅是知道“將來可能會發(fā)生什么”，還有很多其他因素，比方已有的市場經(jīng)驗、公司既定的政策等等。所以，IBMSPSSDecisionManagement不僅能得出預(yù)測分析結(jié)果，而且向前更進了一步，能夠幫助決策者將影響決策的各種主要因素引入進來，最終得出更加明智的決策。DM提供了在瀏覽器上完成分析和行動的能力，定制了分析中最常見的分析應(yīng)用場景，使分析人員在瀏覽器上直接調(diào)用分析結(jié)果