IBM SPSS Modeler
国内シェアNo.1データマイニングツール

IBM社が提供する国内データマイング市場で国内シェア1位を誇るデータマイニングソフトウェア。

IBM SPSS Modelerとは?

IBM SPSS Modeler は、IBM社が提供するデータマイニング専用のソフトウェアです。





IBM社がSPSS社を買収する以前は「Clementine」の名称で販売されていました。





IBM SPSS Modelerは、1998年にSPSS社が企業買収の結果、販売を開始し、毎年ユーザー数を拡大。





現在、国内データマイング市場で国内シェア1位を誇るデータマイニングソフトウェアです。

AI時代の現代も、AI関連でよく利用されるニューラルネットワーク、サポートベクターマシーン(SVM)、ランダムツリー(ランダムフォレスト)などのアルゴリズムを搭載し、ノンコーディングでデータ分析が可能なソフトウェアです。





組織内外に存在する各種データを読み込み分析することが可能です。





画面のパレットにデータ入力からデータ加工、分析、グラフ作成やエクスポートを簡単に実行することが可能です。

「ビジネスプロセスにデータ分析を組み込む」ことを開発コンセプトに持つ同製品は、分析のプロセスを見える化し、協働でのデータ分析を可能にしています。

さらにテキスト分析、エンティティー分析などもサポート。





高度な分析アルゴリズムでも、エンドユーザーが適切に活用できるようデザインされています。

「0からはじめる顧客データ分析入門セミナー」

当ハンズオンセミナーでは、IBM SPSS Modelerの特徴や活用事例を紹介すると共に、実際に皆様に操作をしていただくハンズオンセッションをご用意いたしました。IBM SPSS Modelerの導入をご検討されている方はもちろん、データ活用をこれから始める方にもわかりやすく解説するセミナーです。ぜひご参加ください。

IBM SPSS Modelerの導入例
ビジネスのあらゆるシーンで活躍

「ヒト」の分析

「ヒト」の分析

  • 新規顧客の獲得
  • 併売分析
  • クロスセリング
  • 顧客の離反防止
「モノ」の分析

モノの分析

  • 製造業における歩留りの改善
  • 故障の予知
  • 予知保全
「カネ」の分析

カネの分析

  • 初期与信
  • 途上与信
  • 予知保全
  • コンプライアンス

IBM SPSS Modelerの特徴

多数のデータ・ソースのサポート

1 多数のデータ・ソースのサポート

SPSS Modelerは、csvを始めとするファイル、マイクロソフトExcelなどのスプレッドシート、主要なリレーショナル・データベース、およびHadoopからデータ読み込みをサポート。さらに、SQL最適化によって拡張して、データ処理をRDBおよびHadoopにプッシュバックできます。さらに各種データソースをキー変数を利用して簡単に結合。





またIBM社が提供する気象データなども統合して分析することが可能です。

強力なデータ加工機能を活用して、様々なデータを統合的に分析しましょう。

分析プロセスを可視化し業務にデータ分析を活かす

2 分析プロセスを可視化し業務にデータ分析を活かす

直感的な操作を可能にするユーザーインターフェイスがデザインされています。





データ分析の各ステップが可視化されるため、分析者のみならず組織全体でデータの活用を推進できます。





データ入力からデータ加工、分析、グラフ化やデータの出力までアイコン(ノード)を連結していくことにより実行。





ノンコードツールのため、コーディングが苦手な方でもデータ分析を実行することが可能です。





また、どなたでも使いやすいノンコーディング製品のため、効率的に、そして直感的に分析をすすめることができるでしょう。

3 データ準備・分析の自動化

SPSS Modelerは、非常に多種に渡るデータ分析アルゴリズムを搭載しており、高度な分析もサポートします。





それと同時にエントリーレベルのユーザー向けに、自動データ準備、自動データ分析機能により、専門家以外でもデータ分析を正しく実行できるようサポートする機能が搭載。





すぐにあなたもデータサイエンティストとして活躍することが可能です。

4 テキスト分析

非構造化テキストを分析して、概念、テーマ、感情、傾向を収集します。





ブログの内容、顧客のフィードバック、e-メール、ソーシャル・メディアのコメントから洞察を明らかにします。

5 地理空間分析

地理データ(緯度経度、郵便番号、住所)を探索します。





現行データや履歴データと組み合わせると、より正確な洞察や予測が得られます。

6 オープン・ソース・テクノロジーのサポート

R、Python、Spark、Hadoopを使用して、分析のパワーを強化します。





これらの技術を拡張して補完し、コントロールしながらさらに高度な分析を実行します。

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