SPSS Modeler フローを使用すると、ビジネスの専門知識を使用する予測モデルを迅速に開発し、それらをビジネス・オペレーションにデプロイして、意思決定を向上させることができます。 従来の SPSS Modeler クライアント・ソフトウェアと、それが使用する業界標準 CRISP-DM モデルを中心に設計されたフロー・インターフェースは、データからより優れたビジネス結果まで、データ・マイニング・プロセス全体をサポートします。

SPSS Modeler には、機械学習、人工知能、および統計に基づいたさまざまなモデル作成方法が用意されています。 ノード・パレットで使用可能なメソッドを使用して、データから新しい情報を派生させ、予測モデルを開発することができます。 各手法によって、利点や適した問題の種類が異なります。

フロー・エディターを使用して、データを準備またはシェーピングしたり、モデルをトレーニングまたはデプロイしたり、データを変換して Cloud Object Storage内のデータベース表またはファイルにエクスポートして戻したりします。 SPSS Modeler フローを実行すると、キャパシティー・ユニット時間が消費されます。 詳しくは、watsonx.aiStudio 環境の計算使用量をご覧ください。

データ形式

• リレーショナル形式: リレーショナル・データ・ソース内のテーブル
• 表形式: .xls、 .csv、 .json、または .sasなどのデータ・ファイル内の表。 Excel ファイルでは、 最初のシートのみ読み取られます。
• テキスト形式: サポート対象のリレーショナル・テーブルまたはリレーショナル・ファイル内

サポートされているファイルタイプの詳細については、SPSS Modelerでサポートされているデータソースを参照してください。

データ・サイズ

任意

データの準備方法

自動データ準備機能を使用する

データを操作するための SQL ステートメントを作成する

データのクレンジング、シェーピング、サンプリング、ソート、導出を行う

データの分析方法

各種のグラフ・オプションを使用してデータを視覚化する

テキスト・フィールドの自然言語を識別する

モデルの作成方法

予測モデルを作成する

40 を超えるモデル作成アルゴリズムとさまざまなノードから適切なアルゴリズムとノードを選択する

自動モデル作成機能を使用する

時系列データや地理空間データをモデル化する

テキスト・データを分類する

テキスト・データ内の概念間の関係を識別する

始めに

プロジェクトの「資産タブから「SPSS Modelerフローを作成するには、「新しい資産 > 視覚的な流れとしてモデルを構築する をクリックする。