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• SPSS Modeler 是全球領先的數據挖掘、預測分析平臺軟件，擁有簡單的圖形界面和高級分析能力，發現結構化和非結構化數據中的趨勢，使得企業和分析師增加生產力，獲得前所未有的深入了解和預測，可在云端使用。
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• SPSS Modeler產品分為三個版本：SPSS Modeler Professional 、 SPSS Modeler Premium和 SPSS Modeler Gold。注：Japanese Language Extractor 許可要求使用 SPSS Modeler Premium 版。
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• 核心亮點：
• 訪問各種數據源，如數據倉庫、數據庫、 Hadoop 分布或平面文件，以便從您的數據中發現隱含的模式
• 在影響點即時向工作人員和系統提供具有預測性、資源敏感和戰略一致的決策
• 不論統計或分析背景如何，讓可從分析受益的人掌握分析
• 利用設計用于處理從簡單的描述性分析問題到復雜的優化問題的單一平臺， 解決業務問題
• 利用數據庫內性能和極小化的數據移動， 在更短時間內分析大量數據，同時充分利用現有 IT 投資
• 利用可在大多數環境中部署并與其他 IBM 解決方案集成的開放平臺，彌合分析和行動之間的差距。
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• SPSS Modeler Professional 和 Premium 版共同特性
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• 數據理解：
• 通過自動協助創建廣泛的交互式圖形。
• 使用可視化鏈接分析查看數據中的各種關聯。
• 通過在圖表上選擇地區或項目并查看所選的信息來與數據進行互動；或選擇用于分析的關鍵數據。
• 從 SPSS Modeler 界面直接訪問 SPSS Statistics 圖形和報告工具。
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• 數據準備：
• 通過 zDb2 和 IBM Classic Federation Server 支持訪問來自 Cognos Business Intelligence、IBM Db2、Oracle、Microsoft SQL Server、Informix、IBM Netezza、mySQL (Oracle) 和 Teradata 數據源的運營數據以及各種大型機數據
• 導入帶分隔符的、固定寬度的文本文件、SPSS Statistics 文件、SPSS Data Collection 數據源、Excel、SAS 或 XML。
• 從 SPSS Modeler 提供的多個數據清除選項中進行選擇，刪除或更換無效數據，自動填充遺漏值并減少異常值和極值。
• 將自動數據準備應用到詢問和條件數據工作中，這樣只用一個步驟便可進行分析。
• 從 SPSS Modeler 直接訪問在 SPSS Statistics 中執行的數據管理和轉換。
• 使用字段過濾、命名、派生、分級(binning)、重新分類、值置換和字段重新排序。
• 應用記錄選擇、抽樣（包括群集和分層抽樣）、合并（包括內連接、全外連接、部分外連接和反連接）、排序、聚合和平衡。
• 從各種選項中進行選擇，進行數據重組、分區和變換。
• 從廣泛的字符串功能中進行選擇：字符串創建、置換、搜索和匹配、空格刪除和截斷。
• 應用 RFM 評分：聚合客戶的各種截斷，以提供近因、頻率和貨幣值，并將其合并在一起，生成完整的 RFM 分析。
• 將數據導出到數據庫、IBM Cognos Business Intelligence 軟件包、SPSS Statistics、SPSS Data Collection、帶分隔符的文本文件、Excel 表格、SAS 或 XML。
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• 包含的建模算法：
• 異常檢測 － 使用一種基于群集的算法檢測不尋常的記錄
• Apriori － 帶有高級評估功能的流行關聯發現算法
• 貝葉斯網絡 － 圖形概率模型
• C&RT、C5.0、CHAID 和 QUEST － 決策樹算法，包括交互樹構建
• CARMA － 關聯算法，支持多個結果
• Cox 回歸 － 計算某個事件的可能發生時間
• Decision List － 交互式規則構建算法
• Factor/PCA、Feature Selection － 數據簡化算法
• K-Means、Kohonen、Two Step、Discriminant、支持向量機 (SVM) － 群集和分割算法
• KNN － 近鄰居建模和評分算法
• Logistic 回歸 － 用于二進制結果
• 神經網絡 － 多層感知器，帶有逆向傳播學習法和徑向基本函數網絡
• 回歸、線性、GenLin (GLM)、廣義線性混合模型 (GLMM) － 線性方程建模
• 自學響應模型(SLRM) － 帶增量學習功能的貝葉斯模型
• Sequence － 順序關聯算法，用于對順序敏感的分析
• 支持向量機（Support Vector Machine） － 準確建模廣泛數據集的高級算法
• 時間序列 － 生成并自動選擇時間序列預測模型
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• 建模和評估：
• 采用具有許多高級功能的廣泛數據挖掘算法，通過您的數據獲得理想的結果。
• 使用自動分類（二進制和數值）和群集功能來選擇各個算法。
• 使用交互式模型和方程瀏覽器查看高級統計輸出內容。
• 使用交互式模型和方程瀏覽器查看高級統計輸出內容。通過可變重要性圖表顯示數據屬性對預測結果的相對影響。
• 在地理地圖上可視化分析結果。
• 合并多個模型（整體建模）或使用一個模型分析另一個模型。
• 使用 SPSS Modeler 組件級擴展框架 (CLEF) 集成各種自定義算法。
• 通過 SPSS Statistics 集成，使用 R 來擴展分析選項。
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• 部署：
• 使用 SQL 或 PMML（針對預測模型的基于 XML 的標準格式）導出模型。
• 利用 IBM SPSS 協作和部署服務實現創新分析管理、流程自動化和部署功能。
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• SPSS Modeler Premium 獨有特性
• 數據準備：
• 使用實體分析來合并或分隔記錄，從而得到更整潔的數據用于建模。
• 識別數據中的群組，并通過 Group 分析識別群組的領導者。
• 使用改動（churn）信息確定改動器可能影響的其他人，以便與擴散分析相結合。
• 特定于文本的了解和準備工作
• 從文件、運行數據庫和 RSS 源（即博客、web 源）提取文本數據。
• 為荷蘭語、英語、法語、德語、意大利語、葡萄牙語、西班牙語或日語選擇本機語言提取器選項，或使用第三方翻譯軟件翻譯幾乎任何語言的內容。
• 提取特定于域的概念，如單項、表達式、縮寫、縮略語等。
• 使用復雜的語言算法和嵌入式或用戶指定的語言資源計算同義詞。
• 按人、組織、術語、產品、地點和其他用戶定義的類型來命名概念。
• 提取非語言實體，如地址、貨幣、時間、電話號碼和社會保險號。
• 使用并自定義預構建的模板和庫，從而進行情感分析、CRM、安全和智能、市場情報、生命科學和 IT。
• 利用針對常見業務應用的預打包文本分析包 (TAP)，或創建自己的分析包。
• 使用概念群集算法并根據術語共現來創建群集，提供主要主題及其關聯方式的一覽子視圖。
• 使用文本分類算法并根據內容對文本文檔和記錄進行智能分組。
• 支持在預測建模中使用高級概念選擇和取消選擇功能。
• 使用基于文本的可視化報告來查詢概念關系、發生率、頻率和類型。
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• 文本鏈接分析：
• 從荷蘭語、英語、法語、德語和西班牙語文本中識別并提取情感因素信息（如喜歡和不喜歡）。
• 識別人和事件或疾病和基因之間的鏈接與關聯。
• 通過URL從博客內識別并提取內容。
• 在可部署的預測模型中包括各種觀點、語義關系和鏈接的事件。
• 通過交互式圖表揭示復雜的關系，顯示兩個概念之間的多個語義鏈接。
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• SPSS Modeler 服務器版獨有特性
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• 使用領先的數據庫技術，通過數據庫內挖掘在數據庫中創建模型，并充分利用高性能的數據庫實現。
• 通過 SQL 推回功能來推動數據轉換，并將建模算法直接選入到運行數據庫中。
• 通過 IBM SPSS Modeler Server Scoring Adapter 在數據庫內對數據評分，顯著提高性能。
• 利用高性能硬件（包括 IBM System z 機器）更快實現解決方案，通過并行執行流和多個模型實現更好的 ROI。
• 通過安全套接字層 (SSL) 加密，在 SPSS Modeler 客戶端和 SPSS Modeler 服務器之間安全地傳輸敏感數據。
• 針對 IBM InfoSphere 的數據庫內挖掘算法：關聯、群集、決策樹、Logistic 回歸、Naive Bayes、回歸、序列、時間序列。
• 針對 IBM Netezza 的數據庫內挖掘算法：Bayes Net、決策樹、分群法、廣義線性、K-Means、KNN、線性回歸、Naive Bayes、PCA、回歸樹、時間序列。
• 針對 Microsoft SQL 服務器的數據庫內挖掘算法：關聯規則、群集、決策樹、線性回歸、Naive Bayes、回歸、神經網絡、序列群集、時間序列。
• 針對 Oracle 的數據庫內挖掘算法：自適應貝葉斯、Apriori、人工智能 (AI)、決策樹、一般線性模型 (GLM)、KMeans、Naive Bayes、非負矩陣分解、O-Cluster（正交分區群集）、支持向量機。
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• SPPS Modeler Gold所包含的內容：
• SPSS Modeler Gold擴展了SPSS Modeler Premium的功能，以提供完整的基于服務器的預測分析建模和部署平臺。SPSS Modeler Gold包括SPSS協作和部署服務平臺，可以實現整個企業中關鍵分析資產的共享和治理，以及模型評分，與其他IBM產品和操作系統的集成等。