IBM SPSS Modeler

SPSS Modelerは、予測分析に対する総合的なアプローチのための包括的な予測分析プラットフォームを提供します。
これは CRISP-DM（Cross-Industry Process for Data Mining）フレームワークを活用することで、個人、グループ、システム、および企業で行う意思決定に予測インテリジェンスをもたらします。このプラットフォームでは、データ駆動型の意思決定に対する投資収益率の向上を図るために、データ準備、テキスト分析、予測モデルの構築、本番環境へのモデルのデプロイなど、データサイエンスのための直感的かつ視覚的なインターフェースを提供します。

18.4の新機能

• より簡単な統合とIBM Watson® Studioおよびその他のプラットフォームの機能が利用可能なText AnalyticsのIBM Cloud Pak® for Dataのテンプレート形式のサポート
• ユーザ・インタフェースによるPython環境の切り替えが可能
• ジョブのスケジューリング時の仕様を追加できる、拡張ジョブ・スケジューリング機能
• ユーザーが使用する最新のオペレーティング・システムやツールのサポート
• 様々なデータベースをサポートしているため、データが存在する場所に関わらず、IBM SPSS Modelerの機能が利用可能

機能の深さと幅を拡張するために、SPSS Modeler 18.4は、SPSS Modelerの自動化、展開、および共同基盤を提供する補完的な製品であるSPSS Collaboration and Deployment Services 8.4と、ビッグデータ環境の活用を支援するSPSS Analytic Server 3.4によってサポートされています。

多数のデータ・ソースのサポート

SPSS Modelerは、フラット・ファイル、スプレッドシート、主要なリレーショナル・データベース、IBM Planning Analytics、Hadoopからデータを読み込むことができます。

視覚的に分かりやすい分析ストリーム

SPSS Modelerが提供する直感的なグラフィカル・インターフェースは、ストリーム内のデータ・マイニング処理の各ステップを視覚化します。分析者と業務ユーザーは専門知識と業務知識をプロセスに追加できます。

機械学習の方法とアルゴリズム

SPSS Modelerは、デシジョン・ツリー、ニューラル・ネットワーク、回帰モデルをサポートします。ARMA・ARIMA・指数平滑法、予測子および外れ値検出を用いた伝達関数、アンサンブル・モデルおよび階層モデルの利点、サポート・ベクター・マシンと時間的因果モデリングを活用し、空間的時間的予測のための時系列と空間のARを採用できます。敵対的生成ネットワーク（GAN）および強化により、ディープ・ラーニングも可能になります。

モデルの実装を簡素化

好みのツール（Watson Studio DesktopのノートブックやModeler Flows、Pythonで使用されるあらゆるIDEを含む）を使用して、Scikit-learnやTensorflow、SPSS Modelerまで、非常に人気のある機械学習フレームワークにあるモデルを保存し、実装できます。

下記URLよりご確認をお願いいたします。【IBM公式サイト】Software Product Compatibility Reports
https://www.ibm.com/software/reports/compatibility/clarity/

前提条件により変わりますので詳細はお問い合わせください。

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