Revista si suplimente
MarketWatch
Inapoi Inainte

Enterprise Applications >> BI >> Stiri si comunicate

Previzionati viitorul cu SPSS Clementine

17 Martie 2009



Cu totii ne-am dori sa aruncam o privire in viitor si sa vedem cum arata un moment sau altul. Fie ca e vorba de urmatoarea crestere a bursei, fie ca dorim sa aflam cum va merge o relatie sau, in economia actuala, sa determinam daca un job nou se intrezareste la orizontul urmatoarelor sase luni sau sa anticipam evenimentele ce urmeaza sa se intample, indiciile pot fi de un ajutor incontestabil. Tocmai de aceea solutia de data mining SPSS Clementine, care previzioneaza tendintele viitoare de crestere si schimbarile clientilor este atat de utila.
Clementine este produsul de data mining ce foloseste tehnici predictive pentru a descoperi paternuri si tendinte in date, ce va pot ajuta sa imbunatatiti procesele curente si in decizii intelepte pentru afacerea dumneavoastra. Cele mai multe organizatii au datele in locatii multiple, in baze de date, foi electronice de calcul, flat files, sisteme ERP, email-uri si retele. Cu Clementine, informatia poate fi colectata din aceste optiuni relativ disparate, pot fi create modele pe date, modele care pot fi integrate in operatiile zilnice, pentru a culege beneficiile de a vedea „actiunile”clientilor dumneavoastra inainte ca ele sa aiba loc.


Examinarea trecutului

Cu ajutorul Clementine, companiile pot interactiona complet cu clientii la orice nivel, pentru a determina comportamentele trecute si viitoare. Solutia va ajuta sa utilizati toata valoarea din date pentru a construi o vedere reprezentativa a clientilor sau a componentelor afacerii. Clementine ajuta alegand datele (inclusiv informatii demografice ca varsta, genul sau regiunea sau comportamentul de cumparare), conducandu-le prin algoritmi de modelare si folosind rezultatele pentru a face predictii asupra afacerii sau doar a identifica segmentele cheie de clienti.
Solutia poate ajuta si oferind solutii legate de cresteri viitoare si riscuri potentiale. De exemplu, rezultatele predictive oferite echipei de vanzari pot face astfel incat ceea ce oferteaza sa fie ceea ce este mai probabil sa se cumpere de catre acei clienti. Pagina de internet a unei companii de poate fi modificata asa incat sa atraga atentia vizitatorului catre produsele care l-ar interesa.
Daca aveti datele care simtiti ca sunt importante dar ele nu sunt incluse in depozitele de date, puteti adauga informatia cu usurinta. Formatul structurat al Clementine poate descrie relatiile dintre concepte, atitudini, oameni, organizatii si evenimente. Apoi includeti toate aceste informatii in modelele Dumneavoastra pentru a produce cele mai relevante predictii. Cu Text Mining for Clementine pot fi incorporate in analiza chiar date nestructurate din documente, email-uri, bloguri, notificari periodice si alte surse text, astfel incat nimic sa nu scape printre degete. Noua optiune Web Mining for Clementine permite chiar adaugarea in analize a informatiei despre comportamentul pe o pagina web.
Pentru a va simti confortabil lasand toate datele in mainile SPSS, Clementine ofera suport explicit prin Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISPDM) metodologiei standard ce asigura rezultate in timp real, de incredere. Clementine 12.0 este integrat si cu SPSS Predictive Enterprise Services, o platforma predictiva pentru companii, ce permite acestora managementul rezultatelor analitice, automatizarea proceselor analitice si furnizarea de predictii. In plus, Clementine este integrat si cu SPSS Dimensions, solutia de colectare a datelor ce face simple pentru companii accesarea datelor si utilizarea informatiilor atitudinale ale clientilor.


Interpretarea datelor

Odata ce datele au fost colectate, cum le vizualizati si organizati incat sa capete sens? Cu interfata grafica a solutiei, interpretarea datelor devine mai scurta ca durata si foloseste model creator-ul interactiv pentru a produce un grafic vizual al datelor predictive. Analistii pot opri procesul de modelare in orice moment pentru a modifica fluxul de operatii si pentru a se asigura ca modelele sunt potrivite si utile.
Clementine ofera si capacitati de vizualizare pentru ghidarea spre rezultate mai rapide. Imaginati-va prezentandu-i sefului Dumneavoastra un morman amestecat de numere pe o foaie de hartie, incercand sa-i explicati ideile Dumneavoastra si recomandand o investitie de urgenta in baza acelor numere. S-ar putea sa va fie greu sa-l convingeti. Dar cu Clementine, puteti afisa atat datele colectate cat si cele previzionate in grafice usor de inteles, de la histograme, distributii si linii, la grafice avansate cu asistenta automata (prin facilitatea Graphboard). Utilizatorii pot explora paternurile din date construind noi variabile cu informatiile dintr-un grafic existent. Motorul de vizualizare al solutiei Clementine permite modificarea aspectului chiar dupa momentul in care au fost create.
Pot fi importate si modele proiectate cu Predictive Model Markup Language (PMML) din instrumente ca AnswerTree si SPSS Statistics; modelele pot fi evaluate individual sau in grup cu grafice de tip lift, gains, profit, response si cu alte grafice de evaluare a modelului si pot fi folosite scoruri de risc pentru implementari consistente si comparatii ale mai multor tipuri de modele.
Clementine permite data miner-ilor, analistilor si altor useri sa colaboreze in proiecte, prin combinarea mai multor predictii, pentru ca rezultatul unei predictii poate deveni input intr-un model nou. De exemplu, daca un model previzioneaza scaderea vanzarilor intr-un anumit sector, predictia poate fi utilizata in modelarea impactului pe care scaderea o poate avea asupra traficului web cu publicitate tintita. Vazand cum aspecte aparent fara legatura se afecteaza unele pe altele, puteti determina ce decizii sunt pe cale sa aiba un impact important asupra afacerii.
Clementine ofera un numar de algoritmi pentru grupare, clasificare, asociere si predictie, ca si algoritmi pentru modelare automata multipla, previziuni pe serii de timp si construire interactiva de reguli. Acesti algoritmi exista in Clementine „base” si in module optionale. Orice modul ati alege, ceea ce realizeaza Clementine este construirea rapida de modele. Apoi va puteti testa modelele, explora modul cum lucreaza si alege pe cele mai performante.


Puneti predictiile la lucru


Arhitectura deschisa a Clementine nu doar ca ajuta organizatiile sa faca predictii, poate ajuta si in analiza variabilelor relationate riscului. Pot fi folosite tehnici ce includ scoringul riscului sau detectia anomaliilor pentru localizarea circumstantelor suspecte. De exemplu, o agentie de taxare a dezvoltat cu Clementine scoruri predictive ce au ajutat in tintirea organizatiilor cu risc de a nu-si plati taxele, ceea ce a dus la directionarea resurselor investigative catre acele cazuri si la cresterea veniturilor colectate fara angajarea de personal nou.
Romsym Data este distribuitor in Romania pentru solutia Clementine.



Parerea ta conteaza:

(0/5, 0 voturi)

Lasa un comentariu



trimite