PS CLEMENTINE PRO
PS CLEMENTINE PRO – basierend auf IBM SPSS Modeler, einer weltweit bekannten Data Mining und Big Data Analyse Umgebung. Die Lösungsarchitektur ermöglicht eine flexible Anpassung an die organisatorischen Anforderungen und die Integration von prädiktiven Analysen mit Geschäftsprozessen und -systemen.
PS CLEMENTINE PRO besteht aus:
- PS Desktop: Eine Solution Management-Anwendung für Analysten und Geschäftsanwender
- IBM SPSS Modeler: Leistungsstarkes Data-Mining-Tool, das in Datenbanken integriert ist und eine breite Palette von Techniken zum maschinellen Lernen und zur künstlichen Intelligenz bietet
- PS CLEMENTINE Datenbank: ein Repository für die Verwaltung von analytischen Assets einschließlich Speicherung, Abruf, Gruppenarbeit, etc
- PS CLEMENTINE Scheduler: Eine Komponente, die in der PS CLEMENTINE-Datenbank gespeicherte Analyseprozesse automatisiert und plant
PS CLEMENTINE PRO KOMPONENTEN
IBM SPSS MODELER + PS CLEMENTINE PACK
Der IBM SPSS Modeler ist eine leistungsstarke Analyse-Engine mit einer großen Auswahl an angebotenen Algorithmen. Es ermöglicht das Hochladen von Daten aus verschiedenen Quellen. Es ermöglicht die Änderung von Daten, die Verwaltung ihrer Qualität und die Behandlung von Lücken und Mängeln in den Daten. Das PS CLEMENTINE Pack ist eine Reihe neuer, origineller Verfahren, die Ihnen die Arbeit mit den Daten erheblich erleichtern. Darüber hinaus bietet es die Integration des Programms mit dem Repository.
IBM SPSS MODELER
Der IBM SPSS Modeler ist ein System, das sich auf eine bewährte Methodik des Data Mining-Projektmanagements (CRISP-DM) und fortschrittliche Modellierungstechniken konzentriert, die auf statistischen Verfahren und künstlicher Intelligenz in einer Umgebung basieren. Der IBM SPSS Modeler ist ein weltweit anerkanntes System von Fachleuten, die sich auf Data Mining spezialisiert haben.
PS CLEMENTINE DATABASE + PS CLEMENTINE DATA MANAGER
Das Speichern und Teilen von Ergebnissen Ihrer Arbeit mit anderen kann nun an einem Ort erfolgen, dank der PS CLEMENTINE Datenbank und der PS CLEMENTINE Manager Verwaltungsanwendung. Mit der Vergabe von Zugriffsrechten und der Objektbearbeitung können Sie den Kreis der Personen, die berechtigt sind, bestimmte Ressourcen anzuzeigen und zu bearbeiten, einschränken oder erweitern.
PS CLEMENTINE DISPATCHER + PS CLEMENTINE MANAGER
Der PS CLEMENTINE Dispatcher ermöglicht eine Automatisierung von Analyseprozessen, die im Hintergrundmodus ausgeführt und durch eine bestimmte Aktion ausgelöst werden können. Es ist möglich, den Prozess zu einer vordefinierten Zeit, an einem vordefinierten Tag und automatisch zu starten und eine wiederkehrende Auslösung zu definieren. Darüber hinaus kann der Prozess gestartet werden, wenn eine Datei in einem bestimmten Verzeichnis erscheint, oder auf Wunsch des Benutzers über den Webdienst, dessen Computer nicht mit einer Analysemaschine oder der Lösung PS CLEMENTINE PRO ausgestattet ist.
IHRE VORTEILE
EINSATZ BEWÄHRTER DATA-MINING-METHODEN
CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) ist eine Projekt-Implementierungsmethodik und ein Data-Mining-Prozessmodell, das eine vollständige und universelle Karte für Projekte liefert, die darauf abzielen, Geschäftslösungen mit Hilfe von Data-Mining-Techniken zu erstellen. PS CLEMENTINE PRO bietet volle Unterstützung für dieses Modell und organisiert die Arbeit.
- Unternehmensverständnis – Aufgaben in diesem Schritt sind das Verständnis der geschäftlich relevanten Abläufe, die Zuordnung von Unternehmenszielen zu analytischen Zielen und die Erstellung eines Projektplans.
- Daten verstehen – Ziel dieses Schrittes ist es, Datenquellen zu identifizieren, sie kennenzulernen und ihre Bedeutung für das Unternehmen zu verstehen.
- Datenaufbereitung – Aufgaben in diesem Schritt führen zur Erstellung von Enddatensätzen, die den Formatanforderungen, dem Maßstab oder der Sauberkeit für die Modellierung entsprechen, und deren Beschreibung zur eindeutigen Interpretation von Modellen.
- Auswertung – Ziel dieses Schrittes ist es, Modelle im Hinblick auf Geschäftskriterien zu verifizieren, die besten Modelle für die Verteilung auszuwählen und Entscheidungen über die nächsten Schritte und Änderungen in zukünftigen Iterationen des Prozesses zu treffen.
- Bereitstellung der Ergebnisse – Diese Schlüsselphase besteht darin, den Empfängern Ergebnisse zu liefern, die einfach die Lieferung eines Berichts bedeuten könnten. In Data-Mining-Projekten geht es jedoch häufiger darum, dass zusätzliche Informationen in Datenbanken geschrieben werden oder Modelle verwendet werden, um den Empfängern z.B. Online-Geschäftsempfehlungen zu geben.