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Neue Version:
SPM 8.3

Details zu den Neuerungen

Salford Predictive Modeler

Software für Machine Learning und Predictive Analysis

Die Software Salford Predictive Modeler® (SPM) ist eine hochgenaue und ultraschnelle Plattform zum Entwickeln von prädiktiven, deskriptiven und analytischen Modellen für Maschinelles Lernen, Predictive Analysis und Predictive Maintenance. SPM kann dabei mit Datensätzen jeder Größe, Komplexität oder Struktur zusammenarbeiten und besitzt hierzu Schnittstellen zu nahezu allen Datenbanksystemen. Der SPM enthält die Routinen CART®, MARS®, TreeNet® und Random Forests® sowie einzigartige neue Automatisierungs- und Modellierungsfunktionen und bietet deutlich mehr als das zu Minitab zusätzlich erwerbbare Predictive Analytics Modul.

CART Screenshots in SPM

Mit Data-Mining und Automatisierung zum schnelleren Ergebnis

Die Data-Mining-Technologien, die im SPM zur Verfügung stehen, schließen Klassifikation, Regression, Lebensdaueranalysen, Analyse fehlender Werte, Binning von Daten und Clusteranalyse/Segmentierung mit ein. SPM-Algorithmen werden in Expertenkreisen als maßgebend betrachtet.

Die Automatisierung mit dem SPM beschleunigt den Modellierungsprozess durch das Ausführen wesentlicher Teile der Modelluntersuchung und -verfeinerung. Optional werden Vorschläge für die besten nächsten Schritte im Analyseprozess gemacht und Ergebnisse einer alternativen Modellierungsstrategie für einen einfachen Vergleich erstellt.

Kernelemente von SPM

  • Anspruchsvolle Algorithmen für riesige Datensätze: Regression, Klassifikation und Logistische Regression, die ausschließlich zur Unterstützung von riesigen Datensätzen entwickelt wurden
  • Brainpower: Mehr als 70 vordefinierte automatisierte Szenarien, die von der Arbeitsstrukturierung führender Modellanalysten inspiriert wurden
  • Effizienz: Intelligente Automatisierung zur Entlastung bei Routinearbeiten, so dass Analysten sich auf die kreativen Aspekte der Modellentwicklung konzentrieren können
  • Verknüpfung von Theorie und Praxis: Zwischen den führenden akademischen Köpfen Jerome Friedman und Leo Breiman und realen Applikationen
  • Modellübersetzung: SAS, C, Java, PMML, Classic + Java.
  • Datenzugriff (alle gängigen statistischen Formate werden unterstützt): Im SPM können zahlreiche statistische Formate bearbeitet werden, einschließlich R Workspaces
  • Parallelverarbeitung: Automatische Unterstützung von mehreren Cores durch Multithreading
  • Bearbeitung großer Datensätze: 64-Bit-Unterstützung; große Speicherkapazität, die nur durch die Hardware des Anwenders begrenzt wird
  • Interaktion mit Minitab: Bereit für die Zusammenarbeit mit Minitab Statistical Software ab V19

Vielfältige Algorithmen und Methoden

  • Lineare/Logistische Regression
  • MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines)
  • CART (Classification and Regression Tree)
  • Random Forests
  • Treenet
  • Generalized Lasso
  • Zahlreiche Einstelloptionen für jeden Algorithmus
  • Algorithmen zum Umgang mit fehlenden Werten
  • Modellentwicklungsbegleitende Automaten

Der SPM hat seit August 2000 zahlreiche Auszeichnungen im Bereich Data-Mining erhalten und fügt dieser Sammlung mit jedem Jahr neue Ehrungen und Preise hinzu.

Lassen Sie sich von unseren Experten bezüglich Ihrer Data-Mining-Projekte per E-Mail an Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein. oder telefonisch unter +49 6172 5905 - 30 beraten.