Minería de datos en SPSS Modeler
El flujo de trabajo de SPSS Modeler se basa en la metodología CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). Esta metodología integra su trabajo en SPSS Modeler en un proyecto más amplio con varias fases. Las fases en las que trabaja en SPSS Modeler utilizan proyectos para gestionar su trabajo y sus activos.
Fases de la extracción de datos
La metodología CRISP-DM consta de las siguientes fases.
- Comprensión del negocio
- Durante esta fase, intente conocer lo mejor posible los objetivos empresariales de la extracción de datos. Reúnase con las partes interesadas y determine cómo su trabajo con SPSS Modeler aborda los objetivos o problemas empresariales.
Para más información, consulte Comprender y preparar los datos.
- Comprensión de los datos
- Necesita recopilar y comprender sus datos antes de crear flujos en SPSS Modeler. Dedique tiempo a comprender la estructura, las relaciones y los patrones de sus datos.
Para más información, consulte Comprender y preparar los datos.
- Preparación de datos
- Necesita preparar sus datos antes de entrenar modelos en SPSS Modeler. Tómese el tiempo necesario para procesar sus datos de modo que estén optimizados para su uso en la minería de datos.
Para más información, consulte Comprender y preparar los datos.
- Modelado
- Construya flujos de SPSS Modeler para explorar sus datos, probar diferentes modelos e investigar relaciones para encontrar información útil.
Para más información, consulte Construir flujos y modelos.
- virtual
Después de construir y entrenar un modelo predictivo, puede promocionarlo a watsonx.ai Runtime si dispone del servicio watsonx.ai Runtime.
Para obtener más información, consulte Promoción de flujos y modelos SPSS Modeler.
- Evaluación
- Evalúe la calidad de sus modelos y sus predicciones. Por ejemplo, puede añadir nodos de análisis a sus flujos para evaluar la precisión de las predicciones de su modelo. También puede utilizar un nodo de evaluación para comparar modelos predictivos y encontrar el mejor.
Cómo trabajar con proyectos y activos de datos
Todo su trabajo con SPSS Modeler se realiza dentro de un proyecto. Un proyecto contiene todos sus activos y flujos de datos.
- Para obtener más información sobre los proyectos, consulte Trabajar en proyectos
- Para obtener más información sobre cómo añadir datos al proyecto para utilizarlos en un flujo, consulte Añadir datos a un proyecto.
Puede conectar SPSS Modeler a una fuente de datos como una base de datos para facilitar el acceso a sus datos en SPSS Modeler.
Para más información sobre la conexión de datos, véase Fuentes de datos compatibles
Puede importar un flujo ( .str ) que se creó en SPSS Modeler Subscription o SPSS Modeler cliente. Si el flujo importado contiene uno o más nodos de importación o exportación, se le pedirá que convierta los nodos cuando abra el flujo.
Para más información, consulte Importar un flujo de SPSS Modeler.
Scripts
Puede utilizar secuencias de comandos en SPSS Modeler para automatizar tareas. Puede escribir scripts en R, Python o Python para Spark, y Lenguaje de Control para la Manipulación de Expresiones (CLEM). CLEM es un lenguaje para analizar y manipular los flujos de datos a través de sus flujos.
Para más información, consulte Scripting y automatización.