SPSS Modeler es una solución líder en ciencia de datos visual y machine learning. Ayuda a las empresas a acelerar la generación de valor y a alcanzar los resultados deseados agilizando las tareas operativas para los científicos de datos.

Organizaciones líderes de todo el mundo confían en IBM SPSS MODELER para la preparación y el descubrimiento de datos, la analítica predictiva, la gestión y el despliegue de modelos, y machine learning para monetizar los activos de datos. IBM SPSS MODELER permite a las organizaciones acceder a los activos de datos y a aplicaciones modernas, con algoritmos y modelos completos que están listos para su uso inmediato. Se adapta perfectamente a entornos híbridos para cumplir con los estrictos requisitos de seguridad y gobierno.

SPSS Modeler le ayuda a:

1. Aprovechar la innovación basada en código abierto, incluyendo R o Python.
2. Capacitar a los científicos de datos de todos los niveles de conocimientos — programáticos y visuales.
3. Explorar un enfoque híbrido — en local y en cloud público o privado.
4. Empiece con poco y escale hacia un enfoque gobernado a nivel de empresa.

SOPORTE A MUCHOS ORÍGENES DE DATOS

SPSS® Modeler puede leer datos de archivos sin formato, hojas de cálculo, las principales bases de datos relacionales, y Hadoop. 

PREPARACIÓN DE DATOS AUTOMÁTICA

SPSS Modeler transforma automáticamente los datos al mejor formato para generar los modelos predictivos más precisos. Ahora puede analizar datos, identificar arreglos, ocultar campos y derivar nuevos atributos con solo unos clics.

FLUJOS VISUALES

SPSS Modeler proporciona una interfaz gráfica intuitiva para ayudar a visualizar cada paso del proceso de minería de datos como parte de un flujo. Ahora, los analistas y usuarios de negocio pueden añadir experiencia y conocimientos empresariales al proceso de manera sencilla.

MUCHOS ALGORÍTMOS

SPSS Modeler ofrece varias técnicas de machine learning, incluyendo algoritmos de clasificación, segmentación y asociación, como los algoritmos que utilizan Python y Spark. Los usuarios ahora pueden utilizar lenguajes como R y Python para ampliar las funciones de modelado.

ANÁLISIS GEOESPACIAL

Explore datos geográficos, como la latitud y la longitud, códigos postales y direcciones utilizando SPSS Modeler. Al combinar esta información con los datos actuales e históricos, puede generar mejores conocimientos e incrementar la precisión predictiva.



SPSS Modeler puede probar múltiples métodos de modelado, comparar los resultados y seleccionar qué modelo desplegar en una única ejecución. Esto le permite elegir rápidamente el mejor algoritmo en función del rendimiento del modelo. 

ANÁLISIS DE TEXTOS

SPSS Modeler captura conceptos clave, temas, opiniones y tendencias mediante el análisis de datos de texto sin estructurar. Ahora puede descubrir información de valor oculta en contenido de los blogs, opiniones de los clientes, correos electrónicos y comentarios de redes sociales.

SOPORTE A TECNOLOGÍAS DE CÓDIGO ABIERTO

SPSS Modeler permite el uso de R, Python, Spark y Hadoop para ampliar el potencial de la analítica. También puede ampliar y complementar estas tecnologías para obtener una analítica más avanzada, manteniendo el control.

MODELOS DE REGRESIÓN Y ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING

SPSS Modeler da soporte a árboles de decisiones, redes neuronales y modelos de regresión. Ahora puede aprovechar ARMA, ARIMA y el suavizado exponencial; transferir funciones con predictores y detección de valores atípicos; beneficiarse de modelos jerárquicos y de conjunto; obtener soporte para el modelado causal temporal y máquina de vectores; y emplear series temporales y espaciales de realidad aumentada para la predicción espaciotemporal. Las redes de confrontación generativas (GAN) y el refuerzo también habilitan deep learning.