IBM SPSS Modeler چیست و چه کاربردی دارد؟

IBM SPSS Modeler یک نرم افزار داده کاوی و تجزیه و تحلیل متن از IBM است. برای ساخت مدل های پیش بینی و انجام سایر کارهای تحلیلی استفاده می شود. این دارای یک رابط بصری است که به کاربران اجازه می دهد تا از الگوریتم های آماری و داده کاوی بدون برنامه نویسی استفاده کنند.

یکی از اهداف اصلی آن از ابتدا خلاص شدن از پیچیدگی های غیر ضروری در تبدیل داده ها و ایجاد مدل های پیش بینی پیچیده برای استفاده بسیار آسان بود.

نسخه اول شامل درخت های تصمیم (ID3) و شبکه های عصبی (backprop) بود که هر دو می توانستند بدون دانش اساسی در مورد نحوه عملکرد آن تکنیک ها آموزش ببینند.

IBM SPSS Modeler در ابتدا توسط سازندگان آن، Integral Solutions Limited، کلمنتین نامگذاری شد. این نام برای مدتی پس از دستیابی به محصول توسط SPSS ادامه یافت. SPSS بعداً نام خود را به SPSS Clementine و سپس به PASW Modeler تغییر داد. پس از خرید SPSS توسط IBM در سال 2009، این محصول به IBM SPSS Modeler تغییر نام داد که نام فعلی آن است.

پلت فرم IBM SPSS

پلت فرم نرم افزار IBM SPSS تجزیه و تحلیل آماری پیشرفته، کتابخانه وسیعی از الگوریتم های یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل متن، توسعه پذیری منبع باز، ادغام با داده های بزرگ و استقرار یکپارچه در برنامه ها را ارائه می دهد.

سهولت استفاده، انعطاف پذیری و مقیاس پذیری آن، SPSS را برای کاربران در تمام سطوح مهارت در دسترس قرار می دهد. علاوه بر این، برای پروژه‌هایی با هر اندازه و سطوح پیچیدگی مناسب است و می‌تواند به شما در یافتن فرصت‌های جدید، بهبود کارایی و به حداقل رساندن ریسک کمک کند.

در خانواده نرم افزارهای SPSS، IBM SPSS Statistics از یک رویکرد تست فرضیه از بالا به پایین برای داده های شما پشتیبانی می کند، در حالی که IBM SPSS Modeler الگوها و مدل های پنهان در داده ها را از طریق یک رویکرد تولید فرضیه از پایین به بالا نشان می دهد.

برنامه های کاربردی

SPSS Modeler در این صنایع و سایر صنایع مورد استفاده قرار گرفته است:

تجزیه و تحلیل مشتری و مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)
کشف و پیشگیری از تقلب
بهینه سازی مطالبات بیمه [نیازمند منبع]
مدیریت ریسک[نیازمند منبع]
بهبود کیفیت ساخت[نیازمند منبع]
بهبود کیفیت مراقبت های بهداشتی
پیش بینی تقاضا یا فروش [نیازمند منبع]
اجرای قانون و امنیت مرزها
تحصیلات
مخابرات
سرگرمی: به عنوان مثال، پیش‌بینی درآمدهای گیشه فیلم

←برای خرید لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

نسخه ها

IBM نسخه فعلی SPSS Modeler (نسخه 18.2.1) را در دو بسته جداگانه از ویژگی ها به فروش می رساند. این دو بسته توسط IBM “ویرایش” نامیده می شوند:

SPSS Modeler Professional: برای داده های ساختاریافته، مانند پایگاه های داده، سیستم های داده مرکزی، فایل های مسطح یا سیستم های BI استفاده می شود.

SPSS Modeler Premium: شامل تمام ویژگی های Modeler Professional با اضافه شدن موارد زیر است:

– تجزیه و تحلیل متن

هر دو نسخه در تنظیمات دسکتاپ و سرور موجود هستند.

علاوه بر نصب سنتی IBM SPSS Modeler رومیزی، IBM اکنون رابط SPSS Modeler را به عنوان گزینه ای در خط تولید Watson Studio ارائه می دهد که شامل Watson Studio (ابر)، Watson Studio Local و Watson Studio Desktop است.

به سرعت با جریان های تحلیل بصری IBM SPSS Modeler شروع کنید:

با IBM SPSS Modeler، از یک رابط گرافیکی بصری برای تجسم هر مرحله از فرآیند توسعه هوش مصنوعی به عنوان بخشی از یک جریان مدل ساز استفاده کنید.

تحلیلگران و کاربران تجاری می توانند به راحتی با دانشمندان داده همکاری کنند و تخصص و دانش تجاری را به فرآیند یادگیری ماشین اضافه کنند. همه در یک پلتفرم قدرتمند تجزیه و تحلیل پیشگویانه که هوش پیش بینی و یادگیری ماشین را با طیف وسیعی از الگوریتم ها و تکنیک های پیشرفته به تصمیم گیری می رساند.

←برای خرید کرک Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

در مورد داده‌های خود، از جمله داده‌های متنی بدون ساختار، بینش به دست آورید:

با تجزیه و تحلیل داده های ساختاریافته و بدون ساختار، بینش ها را کشف کنید و مشکلات را سریعتر حل کنید. IBM SPSS Modeler شما را قادر می سازد از پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده کنید و ویژگی های متنی را در مدل های یادگیری ماشین قرار دهید. به داده های متنوع از فایل های مسطح، پایگاه های داده و محیط های کلان داده مانند Hadoop و Spark دسترسی داشته باشید.

از طیف وسیعی از روش ها در ساخت مدل های یادگیری ماشینی انتخاب کنید:

از میان چندین تکنیک یادگیری ماشینی، از جمله الگوریتم‌های طبقه‌بندی، تقسیم‌بندی و تداعی انتخاب کنید. همچنین میتوانید از زبان های برنامه نویسی مانند R، Python و Spark برای گسترش قابلیت های مدل سازی استفاده کنید.

استقرار خود را برای یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل پیشگویانه انتخاب کنید:

از میان گزینه‌های استقرار درون محل، ابر و ترکیبی برای ارائه مدل‌های پیش‌بینی از طریق سرویس‌های جاسازی شده، ادغام هوش تجاری یا گزارش‌های ساده، انتخاب کنید. IBM SPSS Modeler اکنون به عنوان بخشی از IBM Watson Studio در دسترس است.

IBM Watson® Studio به شما این امکان را می‌دهد تا هوش مصنوعی را عملیاتی کنید و تصمیم‌گیری‌ها را در هر جایی در IBM Cloud Pak® for Data، پلتفرم داده‌های IBM و هوش مصنوعی بهینه کنید. تیم‌ها را متحد کنید، چرخه‌های عمر یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی را خودکار کنید و زمان را برای ارزش‌گذاری در معماری چند ابری باز سرعت دهید.

با استفاده از IBM SPSS® Collaboration and Deployment Services، دانشمندان داده می توانند کارها را برای اجرا در زمان های دلخواه برنامه ریزی کنند. مدیران فناوری اطلاعات می توانند استقرار را در سیستم های موجود به صورت دسته ای، بلادرنگ یا جریان ادغام کنند.

پردازش پایگاه داده:

یکی از مزایای کلیدی IBM SPSS Modeler SQL Pushback است. با SQL Pushback، می‌توانید پردازش را در داخل پایگاه‌های داده برای عملکرد بهتر انجام دهید، و مدل‌سازی درون پایگاه داده برای انواع پلتفرم‌های پایگاه داده در دسترس است.

ویژگی‌های کلیدی IBM SPSS Modeler برای تحلیل پیش‌بینی‌کننده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

مدل سازی خودکار

از یک اجرا برای آزمایش چندین روش مدل‌سازی، مقایسه نتایج و انتخاب مدلی برای استقرار استفاده کنید. به سرعت بهترین الگوریتم عملکرد را بر اساس عملکرد مدل انتخاب کنید.

آیا می خواهید الگوریتم های خود را برای یادگیری ماشین انتخاب کنید؟ از بین شبکه‌های عصبی، جنگل‌های تصادفی، درخت‌های تصمیم‌گیری، خوشه‌بندی K-means، رگرسیون لجستیک و ده‌ها گزینه دیگر انتخاب کنید.

تجزیه و تحلیل جغرافیایی

داده‌های جغرافیایی، مانند طول و عرض جغرافیایی، کدهای پستی و آدرس‌ها را کاوش کنید. برای بینش بهتر و دقت پیش‌بینی، آن را با داده‌های فعلی و تاریخی ترکیب کنید. برای نمونه‌هایی از کار با داده‌های ArcGIS و Esri با ابزارهای تحلیل پیش‌بینی‌کننده IBM، مخزن SPSS GitHub را بررسی کنید.

پشتیبانی از R، Python و سایر فناوری های منبع باز

از R، Python، Spark، Hadoop و سایر فناوری‌های منبع باز برای ایجاد راه‌حل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای حل سخت‌ترین چالش‌های تجاری سازمان خود استفاده کنید. در حالی که کنترل خود را حفظ می کنید، این فناوری ها را برای تجزیه و تحلیل های پیش بینی پیشرفته تر گسترش دهید و تکمیل کنید.

تجزیه و تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی (NLP)

سنگ بنای هوش مصنوعی NLP و توانایی کار با متن بدون ساختار است. با تجزیه و تحلیل داده های متنی بدون ساختار، مفاهیم، مضامین، احساسات و روندهای کلیدی را ضبط کنید. بینش‌های مربوط به فعالیت وب، محتوای وبلاگ، بازخورد مشتری، ایمیل‌ها و نظرات رسانه‌های اجتماعی را کشف کنید. این میز کار هوش مصنوعی به شما امکان می دهد متن کاوی عمیق انجام دهید و سپس به راحتی نتایج را تجسم و به اشتراک بگذارید. Modeler با طیف وسیعی از فرمت های داده از جمله: پایگاه داده ها، html، pdf، csv، Excel، Word، فایل های مسطح و غیره کار می کند.