SPSS Modeler offre algoritmi di modellazione tratti dall'apprendimento automatico, dall'intelligenza artificiale e dalla statistica. È possibile utilizzare questi algoritmi di modellazione per analizzare i dati e ottenere nuove conoscenze aziendali. Con SPSS Modeler è possibile sviluppare rapidamente modelli predittivi e implementarli nelle attività aziendali.
Che cos'è SPSS Modeler?
SPSS Modeler è un'applicazione per il data mining che consente di creare flussi di data mining utilizzando l'interfaccia visiva di SPSS Modeler. Non è richiesta la programmazione. È possibile creare flussi di SPSS Modeler per esplorare i dati, modellare i risultati, provare diversi modelli e analizzare le relazioni per trovare informazioni utili. SPSS Modeler utilizza la metodologia Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), un metodo collaudato dal settore per guidare le attività di data mining.
Utilizzando l' Editor di flusso, si preparano o modellano i dati, si esegue il training o la distribuzione di un modello o si trasformano i dati e li si esportano di nuovo in una tabella di database o in un file in Cloud Object Storage. L'esecuzione di un flusso SPSS Modeler consuma ore di unità di capacità. Per ulteriori informazioni, vedere Utilizzo del calcolo degli ambienti di Watson Studio.
È possibile utilizzare le analisi avanzate di SPSS Modeler per scoprire modelli nei dati e mettere a punto i modelli. È quindi possibile implementare questi modelli nella propria azienda per fare previsioni su nuovi dati con esiti sconosciuti. I modelli sono in grado di analizzare sistematicamente i dati e di trovare intuizioni e opportunità di business. Se si ha accesso al servizio watsonx.ai Runtime, è possibile promuovere i modelli negli spazi di distribuzione per eseguirli.
- Formati dei dati
- Relazionale: tabelle in origini dati relazionali
- Tabulare: le tabelle nei file di dati come .xls, .csv, .jsono .sas. Per i file Excel, viene letto solo il primo foglio.
- Testuale: in tabelle o file relazionali supportati
- Dimensione dati
- Qualsiasi
- Come posso preparare i dati?
- Utilizzare le funzioni di preparazione automatica dei dati
- Scrivere istruzioni SQL per manipolare i dati
- Ripulire, formattare, campionare, ordinare e derivare campi
- Come posso analizzare i dati?
- Visualizzare i dati con le numerose opzioni di grafico
- Identificare il linguaggio naturale di un campo di testo
- Come posso creare modelli?
- Creare modelli predittivi
- Scegliere tra oltre 40 algoritmi di modellazione e molti altri nodi
- Utilizzare funzioni di modellazione automatica
- Modellare serie temporali o dati geospaziali
- Classificare dati testuali
- Identificare le relazioni tra i concetti nei dati testuali
Script
È possibile utilizzare lo scripting in SPSS Modeler per automatizzare le attività altamente ripetitive o che richiedono molto tempo per essere eseguite manualmente. Gli script possono eseguire tutti gli stessi tipi di azioni che gli utenti compiono con il mouse o la tastiera e si possono scrivere in R, Python o Python for Spark.
Di seguito sono riportate alcune delle attività che è possibile automatizzare con gli script:
- Imporre un ordine specifico per l'esecuzione dei nodi in un flusso
- Impostare le proprietà di un nodo
- Impostare un processo che prenda automaticamente un flusso di formazione del modello, lo esegua e produca il corrispondente flusso di test del modello.
Servizi correlati
Se si ha accesso ad altri servizi su Watsonx.ai, è possibile utilizzarli con SPSS Modeler. I seguenti servizi offrono funzioni complementari al lavoro in SPSS Modeler.
| Servizio | Panoramica delle funzioni |
|---|---|
| Data Refinery | Creare un flusso di operazioni ordinate per la pulizia e la forma dei dati. Visualizza i dati per identificare i problemi e scoprire gli insight. |
| RStudio® | Lavorare con notebook e script R in un ambiente di sviluppo integrato. |
| watsonx.ai Runtime | Costruite, eseguite e gestite rapidamente applicazioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico con prestazioni e scalabilità integrate. |