Tome Melhores Decisões Através da Inteligência Preditiva

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1 IBM SPSS Modeler Professional Tome Melhores Decisões Através da Inteligência Preditiva Destaques Acesse, prepare e modele facilmente os dados estruturados com esta ferramenta de data mining visual e intuitiva Rapidamente construa e valide modelos usando as mais avançadas técnicas estatísticas disponíveis Suporta todo o processo de data mining com um amplo conjunto de ferramentas baseado na metodologia CRISP-DM Disponibiliza conhecimento e modelos preditivos de modo eficaz em tempo real Data mining oferece às empresas uma visão clara das situações atuais e um conhecimento profundo de eventos futuros. Com o IBM SPSS Modeler Professional, sua empresa pode conduzir uma mineração de dados que tira proveito de muitos tipos de dados, resultando em análises mais reveladoras e no profundo entendimento de seus clientes. Essa ferramenta de data mining abrangente tem poderosas funcionalidades de preparação de dados, visualização e modelagem preditiva para solucionar qualquer desafio de negócio mais rapidamente, com resultados mais precisos. O Modeler é popular no mundo todo entre os analistas e usuários. Suas funcionalidades permitem os não analistas a produzirem modelos precisos de maneira rápida e fácil sem habilidades analíticas sofisticadas, enquanto os analistas profissionais levam vantagem pelas funcionalidades avançadas de modelagem preditiva do software. Agilize o processo de mineração de dados A interface gráfica intuitiva do Modeler permite os usuários visualizarem facilmente cada passo do processo de data mining como parte de um fluxo. Interagindo com os fluxos, os analistas e usuários de negócios podem colaborar adicionando conhecimento sobre o negócio ao processo de data mining. Como os analistas podem se concentrar em focar no conhecimento e não em como escrever códigos, eles podem seguir a linha de raciocínio da análise, explorar os dados mais profundamente e descobrir relações ocultas adicionais. A partir dessa interface visual, é possível acessar e integrar dados de várias fontes, incluindo dos produtos IBM SPSS Data Collection e dados de praticamente todo tipo de banco de dados, planilha ou arquivo incluindo arquivos IBM SPSS Statistics, SAS e Microsoft Excel. Nenhuma outra solução de data mining oferece essa versatilidade. As poderosas ferramentas de automação do Modeler, bem como a preparação de dados e modelagem automática permitem preparar os

2 dados para análises mais facilmente, encontrando o melhor modelo baseado em padrões ocultos nos dados e produzindo rapidamente resultados constantes e precisos. Explore mais tipos de dados para melhores resultados Nossos clientes descobriram que ao incorporar todos os tipos de dados disponíveis há um aumento de ganho e precisão dos modelos preditivos, levando a considerações mais úteis e melhores resultados. Se sua empresa coleta grande quantidade de dados texto, a ferramenta interativa de text mining disponível no IBM SPSS Modeler Premium permitirá extrair conceitos e opiniões de qualquer tipo de dado como texto captado de fontes operacionais, notas de call center, de clientes, mídia ou artigos de jornal, blogs, RSS feeds e mais. O acesso direto a dados de pesquisa nos produtos Data Collection torna fácil incluir nos seus modelos informações demográficas, atitudinais e comportamentais levando a um melhor entendimento das pessoas ou empresas que você atende. Escolha entre vários tipos de técnicas O Modeler oferece uma coleção de técnicas avançadas de data mining que são desenvolvidas para ir ao encontro das necessidades de toda aplicação de data mining, incluindo todos os seguintes algoritmos: Algoritmos de classificação Faz previsões baseadas em dados históricos usando técnicas como Árvore de Decisão, Rede Neural, Regressão Logística, Séries Temporais, Regressão de Cox e mais. Utiliza a modelagem automática de classificação tanto para resultados binários quanto numéricos para simplificar a criação do modelo. Algoritmos de segmentação Agrupa pessoas ou detecta padrão não usual com técnicas de agrupamento automático, detecção de anomalia e de rede neural. Usa classificação automática para aplicar múltiplos algoritmos num único passo e deixa a técnica de adivinhação de fora da seleção da técnica certa. Algoritmos de associação Descubra associações, ligações ou sequências usando Apriori, CARMA e Associação Sequencial. Otimize suas tecnologias de informação atuais A arquitetura aberta e escalonável do Modeler faz o melhor uso da infra-estrutura de TI existente. Ela se integra aos sistemas de TI existentes, tanto quando acessa os dados como quando disponibiliza os resultados, assim não é necessário mudar os dados para o formato de origem. E técnicas como mineração dentro do banco de dados, multiprocessamento, agrupamento e SQL pushback ajudam a conservar recursos, entregar resultados mais rapidamente e reduzir de maneira geral os custos de TI. 2

3 Siga um processo comprovado e repetível Durante cada fase do processo de data mining, o Modeler suporta a metodologia padrão de data mining utilizada pelo mercado, CRISP-DM (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining). Isso significa que sua empresa pode se focar em resolver problemas de negócios através de data mining, em vez de reinventar um novo processo para cada projeto. Projetos individuais do Modeler podem ser eficientemente organizados usando o gerenciador de projetos CRISP-DM. Business Understanding Data Understanding Data Preparation Deployment Data Modeling Evaluation O processo CRISP-DM, como mostrado no diagrama, permite mineradores de dados implementarem projetos de data mining eficientes que produzem resultados mensuráveis de negócio. Implemente modelagem preditiva na empresa O Modeler pode analisar eficientemente a quantidade de dados gerados tipicamente por pequenas e médias empresas. Empresas com grande volume ou requisitos complexos de data mining precisam do poder do IBM SPSS Modeler Server. Usando a arquitetura client/server, o Modeler Server permite que muitos analistas de dados trabalhem simultaneamente sem sobrecarregar os recursos de computação. Você pode levar vantagem da mineração dentro do banco de dados e processar grandes bases de dados eficientemente. O Modeler Server também oferece opções adicionais de implementação que ajudam estender os benefícios do processo de data mining por toda a empresa e colocar os resultados rapidamente nas mãos dos tomadores de decisão. O que há de novo no Modeler Professional 14 Esse lançamento inclui novas funcionalidades e melhorias que permitem criar e interpretar os modelos de modo mais fácil, usando técnicas de ponta e que se integram perfeitamente com outros softwares 3

4 IBM SPSS e tecnologias de terceiros, além de embutir modelagem preditiva nos processos de negócios da empresa. Melhoria na performance Melhore a estabilidade e precisão dos seus modelos usando técnicas de otimização de grandes bases de dados, incluindo boosting e bagging, para algoritmos de Rede Neural, Linear e Árvore de Decisão Execute muitos modelos ao mesmo tempo e interaja com eles usando a nova ferramenta de visualização que permite entender melhor os resultados dos conjuntos de modelos e compartilhá-los com outros na empresa Aumente a escalabilidade e o desempenho quando usar o Modeler Professional Server utilizando a nova funcionalidade de otimização do processamento de grandes bases de dados para algoritmos chave. Construa e atualize modelos em banco de dados de tamanho ilimitado para o processo de escala empresarial Algoritmos atualizados O novo algoritmo de Rede Neural suporta novos métodos de análises e inclui Multilayer Perceptron e Funções de Base Radial. Ele inclui ainda visualização inovadora e interativa que torna fácil entender e comunicar os resultados. Construa modelos lineares melhores usando um novo método de regressão linear que utiliza processamento em grandes bases de dados, construído através de opções automáticas na preparação de dados e que produz ricas visualizações que tornam fácil interpretar interativamente os resultados dos modelos Melhorias nos dados Suporte estendido para fontes de dados empresariais com a capacidade de ler e escrever dados para e a partir de XML Alavanque melhor o poder de suas bases de dados operacionais com mais opções de mineração no banco de dados e devolva os resultados para as tabelas do banco de dados operacional pela interface Simplifique a reutilização de fluxos de modelagem entre usuários e assegure a correta parametrização com parâmetros de tempo de execução Obtenha maior controle ao exportar os resultados para o Excel adicionando para um workbook existente ou especificando onde os resultados devem ser colocados na planilha Plataforma de suporte e implementação melhorada Melhore a implementação e escoragem usando uma definição visual de implementação que incluem a reconstrução de modelo automática e funcionalidades de atualização do modelo. Gerencie padrões de login em toda a empresa com o novo suporte para tecnologia padrão single sign-on (SSO) 4

5 Características Entendimento dos dados Crie uma vasta gama de gráficos interativos com assistência automática Use análise de link visual para ver as associações nos seus dados Interaja com os dados selecionando regiões ou itens em um gráfico e visualizando a informação selecionada; ou selecione os dados chave para usar nas análises Acesse gráficos estatísticos e ferramentas de relatório diretamente do Modeler Preparação de dados Acesse dados operacionais de fontes de dados como IBM DB2, Oracle, Microsoft SQL Server, Informix, Neoview, Netezza, mysql (Sun) e Teradata Importe arquivos de textos delimitados e de largura fixa, arquivos Statistics, SAS, fontes de dados Data Collection ou XML Use múltiplas opções de limpeza de dados para remover ou substituir dados inválidos, atribua automaticamente valores ausentes e atenue valores outliers e extremos Aplique preparação de dados automática para interrogar e condicionar dados para analises num único passo Exporte dados para arquivos texto delimitados, Excel, Statistics, SAS e bancos de dados operacionais Campo de filtro, nomenclatura, derivação, criação de faixas, recategorização, substituição de valor e reordenação de campos Seleção de registros, amostragem, cruzamento de arquivos e união de arquivos; classificação, agregação e balanceamento Reestruturação, particionamento e transposição de dados Extensivas funções string: criação de string, substitutição, busca, concatenação, remoção de espaços em branco e truncamento Gerenciamento de acesso aos dados e transformações executadas no Statistics diretamente do Modeler Escoragem RFM: transações de clientes agregadas para fornecer escores de Recência, Frequência e Valor e combiná-las para produzir uma análise RFM (ou RFV) completa Modelagem e avaliação Empregue avançados algoritmos de data mining para obter melhores resultados de seus dados Use modelo interativo, browsers de equação e visualização de saídas de estatísticas avançadas Mostre o relativo impacto dos atributos dos dados nos resultados preditivos com gráficos de importância das variáveis Combine modelos múltiplos (modelos ensemble) ou use um modelo para analisar um segundo modelo Use classificação automática (binária e numérica) e agrupamento automático no lugar de algoritmos individuais Use o Component-Level Extension Framework (CLEF) do Modeler para integrar algoritmos customizados Através da integração do Statistics, use o R para ampliar as opções de análises Algoritmos de modelagem incluídos C&RT, C5.0, CHAID & QUEST Algoritmos de árvores de decisão incluindo construção de árvore interativa Lista de decisão Algoritmo de construção de regra interativo K-Média, Kohonen, Two Step, Discriminante, Support Vector Machine (SVM) algoritmos de agrupamento e segmentação Fator/PCA, seleção de características Algoritmo de redução de dados Regressão, Linear, GenLin (GLM) Modelagem de equação linear Modelo de resposta de autoaprendizagem (SLRM) Modelo 5 Bayesiano com aprendizagem incremental Séries temporais Gera e seleciona automaticamente modelos de previsão de séries temporais Redes Neurais Perceptrons de várias camadas com backpropagation e funções de Base Radial Support Vector Machines Avançado algoritmo para grandes bases de dados Redes Bayesianas Modelos Gráficos Probabilísticos Regressão de Cox Calcula o tempo provável de um evento Detecção de Anomalia algoritmo baseado em agrupamento para detecção de resultados não usuais KNN algoritmo de modelagem e escoragem Nearest neighbor Apriori Popular algoritmo de descoberta de associação com avançadas funções de avaliação CARMA Algoritmo de Associação que suporta consequências múltiplas Análise Sequencial Algoritmos de associação sequencial Implementação Exporte modelos usando SQL ou PMML (formato padrão para modelos em formato XML) Utilize o IBM SPSS Collaboration and Deployment Services para gestão inovadora de análises, automatização de processos e funcionalidades de implementação Modeler server (opcional*) Use mineração no banco de dados para criar modelos usando as principais tecnologias do banco de dados e alavanque implementações de alto desempenho Aproveite o hardware de alta performance, experimente soluções mais rápidas, e alcance maior ROI através da execução paralela de fluxos e múltiplos modelos Transmitir dados confidenciais de forma segura entre o Modeler Client e o Modeler Server através de Secure Sockets Layer (SSL)

6 Sobre a SPSS, uma empresa IBM SPSS, uma empresa IBM, é uma empresa líder mundial no fornecimento de soluções para análises preditivas. O portfólio de produtos completo da empresa data collection, statistics, modeling e deployment captam as atitudes e opiniões das pessoas, prevêem os resultados das futuras interações com os clientes, em seguida age sobre esses insights através da incorporação de análises nos processos de negócios. As soluções IBM SPSS são endereçadas aos objetivos de negócios interconectados de toda a organização, centrando-se na convergência de análise, arquitetura de TI e processos de negócios. Os clientes comerciais, governamentais e acadêmicos, em todo o mundo, confiam na tecnologia IBM SPSS como vantagem competitiva na atração, retenção e aumento do número de clientes, enquanto reduzem a fraude e atenuam riscos. A SPSS foi comprada pela IBM em Outubro de Para mais informações ou para localizar um representante, visite Copyright IBM Corporation 2010 SPSS é uma marca registrada e os outros produtos SPSS são marcas da SPSS Inc., an IBM Company SPSS Inc, an IBM Company. Todos os direitos reservados Recicle IMD14303USEN-00

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