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제품

분석 및 최적화

IBM SPSS Modeler

개요

IBM SPSS Modeler는 개인, 그룹, 시스템 및 엔터프라이즈가 내린 의사결정에 예측 인텔리전스를 도입하도록 설계된 예측 분석 플랫폼입니다. 텍스트 분석, 엔티티 분석, 의사결정 관리 및 최적화 등의 광범위한 고급 알고리즘과 기술을 제공하여 결과를 향상시킬 수 있는 조치를 선택하도록 지원합니다. 클라우드 기반 버전을 비롯한 여러 버전으로 제공되는 SPSS Modeler는 데스크탑 배치부터 운영 시스템 내 통합까지 다양한 범위로 활용할 수 있습니다.

IBM SPSS Modeler
적용분야

IBM SPSS Modeler는 금융 경제 및 여러 기타분야에서 사용됩니다.

Classification
  • 고객충성도 향상 : 고객이탈에 따른 리스크 예측이 가능합니다.
  • 금융기관 사기 예방 : 거래이력을 바탕으로 의심이 가는 패턴을 감지할 수 있습니다.
  • 신용리스크 그룹을 프로파일링하여 적합한 신용등급 산정을 할 수 있습니다.
  • 고객구매 성향 예측 : 제품 구매예상 고객을 타켓팅하여 캠페인을 실시할 수 있습니다.
Segmentation
  • Kohonen Network를 통한 타겟 캠페인 전략을 수립할 수 있습니다.
  • TwoStep Clustering을 통한 전략적 고객 세분화 / 고객관계관리(CRM) 향상에 도움을 줄 수 있습니다.
  • Anomaly Detection을 통한 조세 감사 프로세스 성능을 향상 할 수 있습니다.
Association
  • 효율적인 교차 판매 / 상승판매 (Cross-Selling / Up-Selling)을 할 수 있습니다.
  • 장바구니 분석을 시행할 수 있습니다.
  • 사기탐지(Fraud Detection)을 활용 가능합니다.
기능
  • 의사결정 및 결과를 향상시킵니다.
  • 데이터에서 가치를 도출하도록 지원합니다.
  • 더욱 쉽게 기존 시스템과 통합합니다.
IBM SPSS Modeler 기능
특장점
의사결정 및 결과 향상
  • 광범위한 고급 알고리즘으로 예측 모델을 빌드합니다.
  • 예측 모델, 비즈니스 규칙 및 최적화 기술을 결합하여 클라우드에서는 물론 지정된 매개변수로 의사결정을 실행할 수 있습니다.
  • 의사결정과 조치를 개선하기 위해 영향을 미칠 시점에 사용자와 시스템에 권장사항을 제공합니다.
  • 분석 결과를 기존 비즈니스 프로세스와 운영 애플리케이션에 통합합니다.
  • SPSS Modeler를 IBM Cognos® Business Intelligence와 통합할 때 BI 보고서나 대시보드에 분석을 표시합니다.
  • Cognos TM1 큐브에 데이터를 표시하거나 사용하도록 IBM Cognos TM1®과 통합합니다.
데이터에서 가치 도출
  • 데이터가 저장되는 위치(예: 데이터 웨어하우스, 데이터베이스, 플랫 파일 및 기타)에서 분석을 수행합니다.
  • SPSS Modeler를 IBM SPSS Analytic Server와 결합할 때 하둡(Hadoop) 배포의 데이터를 분석합니다.
  • 구조화된 데이터(예: 나이, 가격, 제품, 위치 등) 외에도 비구조화된 데이터(예: 텍스트, 이메일, 소셜 미디어 데이터 등)를 분석합니다.
  • 통계 알고리즘과 텍스트 분석으로 데이터에 갇혀 있는 패턴과 통찰력을 발견합니다.
  • 엔티티 해결 및 소셜 네트워크 분석을 위한 엔티티 분석을 사용하여 개인과 그룹의 소셜 행동을 보여줍니다.
  • 데이터 준비와 모델링, 그리고 웹 기반 구독을 위한 자동화된 절차로 복잡성을 완화합니다.
더욱 쉽게 기존 시스템과 통합
  • 더욱 빠른 속도와 효율성으로 모델을 배치하고 스코어링하기 위해 IBM 데이터베이스 또는 다른 제공업체의 데이터베이스와 함께 사용합니다.
  • SPSS Modeler를 SPSS Statistics, Cognos Business Intelligence, Cognos TM1 및 InfoSphere® Streams와 통합하여 원활한 분석 워크플로우를 사용할 수 있습니다.
  • IBM Pure Data™ Systems, InfoSphere Warehouse, IBM DB2® 및 Linux on IBM System z®에서 기능이 제대로 작동할 수 있도록 하는 서버 버전으로 데이터 이동을 최소화하고 성능을 향상시킵니다.
  • 챔피언 및 챌린저 접근 방식으로 예측 모델을 평가하고 평가 프로세스를 자동화합니다.

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