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SPSS
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+ | *作为一种流程模型,CRISP-DM 概述了数据挖掘的生命周期:商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、结果部署。(6个阶段) | ||
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+ | *[https://www-01.ibm.com/marketing/iwm/dre/signup?source=mrs-form-9905&S_PKG=ov51263&lang=zh_CN 采用Spark技术的SPSS机器学习算法的实现与应用] | ||
==指南== | ==指南== |
2017年7月2日 (日) 03:33的最后版本
您可以在Wikipedia上了解到此条目的英文信息 SPSS Thanks, Wikipedia. |
SPSS 全球领先的预测分析软件
- IBM SPSS Statistics
利用高级统计分析功能理解数据、识别趋势和生成准确的预报。
- IBM SPSS Modeler
利用支持高级分析功能的直观可视化界面,发现结构化和非结构化数据中的模式和趋势。
目录 |
[编辑] 特色
- 统计学分析和报告
涵盖整个分析流程:规划、数据收集、分析、报告和部署。
- 数据挖掘和预测建模
利用强大的建模、评估和自动化功能。
- 决策管理和部署
在内部部署环境、云端或混合环境实施先进的模型管理和分析决策管理,充分发挥分析的潜能。
- 大数据分析
分析大数据以获取预测性洞察,制定有效的业务战略。
[编辑] SPSS Modeler 数据挖掘
[编辑] SPSS Statistics 统计分析
[编辑] CRISP-DM
CRISP-DM(即“跨行业数据挖掘标准流程”的缩写)是一种业界认可的用于指导数据挖掘工作的方法。
- 作为一种方法,它包含工程中各个典型阶段的说明、每个阶段所包含的任务以及这些任务之间的关系的说明。
- 作为一种流程模型,CRISP-DM 概述了数据挖掘的生命周期:商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、结果部署。(6个阶段)
[编辑] 机器学习
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