SPSS MODELER
Data
Science mit dem
IBM SPSS Modeler
Setzen Sie mit SPSS Modeler auf ein bewährtes Data-Science-Tool zur Bewältigung analytischer Aufgaben. Die intuitive Drag-and-Drop Oberfläche ermöglicht besonders anwenderorientierten Nutzern, ihr Fachwissen in Data-Science-Projekten einzusetzen und trotzdem
leistungsfähige Machine-Learning-Algorithmen zu nutzen. Diese können durch die Client-/Server-Architektur auch mit großen Datenmengen effektiv genutzt werden.
Data Science per Drag-and-drop. Machen Sie unsere Expertise zu Ihrem Vorteil
Als IBM Gold Business Partner unterstützten wir Sie beim Aufbau einer modernen Data Science Plattform in Ihrem Unternehmen und stehen bei der Umsetzung von Advanced-Analytics-Projekten an Ihrer Seite. Dabei
profitieren Sie sowohl von unserer langjährigen Zusammenarbeit mit IBM als auch unserer Erfahrung aus vergangener, vertrauensvoller und partnerschaftlicher Zusammenarbeit in Analytics-Themen mit unseren
Kunden.
Best
Practice-Beispiele,
bei denen wir den SPSS Modeler bei unseren Kunden erfolgreich eingesetzt haben:
- Unterstützung der Marketingabteilung bei der Optimierung ihrer Cross-Selling-Kampagnen
- Aufbau eines Feature-Stores zur regelmäßigen Bereitstellung von Variablen für Machine-Learning-Modelle
- Entwicklung eines Customer-Churn-Modells für verschiedene Produktkategorien und die kontinuierliche Bereitstellung von aktuellen Vorhersagen
- Erkennung von Anomalien in Logfiles zur Unterstützung des R&D Bereichs bei der Entwicklung und Qualitätskontrolle neuer Produkte
Datenstrom
im IBM SPSS Modeler
Komplexe Algorithmen Einfach Nutzen
SPSS Modeler unterstützt eine Vielzahl moderner Machine-Learning Algorithmen, die eine große Bandbreite an Business-Cases abdecken. Neben Verfahren zur klassischen Regressions- und Clusteranalyse, können beispielsweise auch Assoziationsmodelle trainiert werden, wie sie in der Warenkorbanalyse Anwendung finden.
Zu den Vorteilen, welche unsere Kunden am SPSS Modeler seit langem schätzen, gehören ebenso
mehr lesen - Intuitive Möglichkeiten zur explorativen Datenanalyse Ihrer Unternehmensdaten
- Analyse unstrukturierter Textdaten, wie E-Mails oder Kundenfeedback zur Gewinnung von Keyword und Sentiments
- Erweiterung vorgefertigter Modellierungsmöglichkeiten um eigene Python- und R-Funktionen
- Deployment in SPSS-eigenen und Standardumgebungen, wie z.B. Apache SPARK.
- Ausführen von zeit- und eventbasierten Jobzeitplänen zur regelmäßigen Batchverarbeitung
Silvio Bergmann
Senior Manager
Analytics & Insights
silvio.bergmann@isr.de
+49(0)151 422 05 418
