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SPSS Modeler 是一个数据挖掘工作台,提供了一个可了解数据并生成预测模型的最先进的环境。Streams 提供了一个可伸缩的高性能环境,对不断变化的数据进行实时分析,在实时处理需要高级分析时,使用Streams和SPSS集成,实现实时评分预测。实时应用预测分析的用例的示例包括网络安全、银行和信用卡欺诈检测、预测性维护,以及实时营销产品。
谈到算法,大家都觉得挺神秘的,对没有学过统计学相关知识的朋友来说,太多的数学公式没法理解,很多书籍介绍的也比较表象,看得云里雾里的,那么今天,我们将尝试给大家介绍SPSS Modeler里面所涵盖的一些算法内容,既不那么地表象,也不那么地难以理解。
SPSS Modeler包含了多种决策树算法,包括C5.0、CHAIN、QUEST、C&R和决策列表,他们都可以通过构建树来生成分类规则。那么他们在使用过程中到底有些什么样的区别呢?
IBM SPSS Modeler(以下简称 Modeler)是一款专业成熟的数据挖掘分析软件,其采用数据流的方式来展示数据挖掘的操作过程,并结合 CRISP-DM 工业标准打造了一个支持众多数据挖掘操作的应用平台。
IBM SPSS Modeler以图形化的界面、简单的拖拽方式来快速构建数据挖掘分析模型著称,它提供了完整的统计挖掘功能,包括来自于统计学、机器学习、人工智能等方面的分析算法和数据模型,包括如关联、分类、预测等完整的全面挖掘分析功能,下面让我们一起来了解这些算法。
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现在提到数据挖掘,不再像以前一样,让大家觉得神秘莫测,数据挖掘的应用已经深入到各个行业,不管是传统的银行、电信、零售、制造,还是当前火热的互联网应用,都在使用这类技术,深入业务分析,为业务决策提供客观的数据支持。
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