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原创 IBM SPSS Modeler算法系列------C&R Tree算法介绍

C&R Tree全称是Classification and Regression Tree,即分类及回归树,它是由美国斯坦福大学和加州大学伯克利分校的Breiman等人于1984年提出的,从名称中不难理解,它包含了分类树和回归树,分类树用于目标变量是分类型的,回归树用于目标变量是连续型的。

# 行业资讯 # 2016-09-01 09:48:55.000 973
原创 IBM 专业的统计分析平台SPSS Statistics 24.0新功能介绍

IBM SPSS Statistics 最新版本 24.0, 它是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功,算算到现在已经有48年的历史了。

# 行业资讯 # 2016-08-18 09:51:23.000 603
原创 数据挖掘产品 IBM SPSS Modeler 新手使用入门

作为 IBM 分析与预测解决方案的重要组成部分,IBM SPSS Modeler 是一组数据挖掘工具,通过这些工具可以采用商业技术快速建立预测性模型,并将其应用于商业活动,从而改进决策过程。

# 使用教程 # 2016-08-17 09:52:01.000 832
原创 IBM SPSS Modeler算法系列-----决策树C5.0算法

对于决策树算法来说,核心技术就是如何确定最佳分组变量和分割点,上次我们介绍的CHAID是以卡方检验为标准,而今天我们要介绍的C5.0则是以信息增益率作为标准,所以首先我们来了解下信息增益(Gains),要了解信息增益(Gains),先要明白信息熵的概念。

# 行业资讯 # 2016-08-12 09:45:42.000 3206
原创 天气数据垂手可得-IBM SPSS Modeler 18.0扩展应用实操练习

大家是不是有这样的习惯,每天早上起床第一件事,先看看天气预报,天气的好坏,可能会影响我们一天的工作、生活、或者身体的状态。对于某些行业来说,比如零售业,天气的好坏也随时影响着他们的营业情况。天气信息对我们来说非常重要,对企业也一样,那么今天就教大家如何获取真实有效的天气数据,来辅助我们的业务分析。

# 行业资讯 # 2016-08-02 09:55:46.000 756
原创 税务预测分析解决方案以及实施案例介绍

经过国税、 地税的长期建设, 两者都在税务监管方面积累了多年的数据, 过去简单的统计分析已经满足不了客户增长的需求, 全 国各地已经开始步入税务预测分析的时期。

# 行业资讯 # 2016-08-01 14:13:42.000 336
原创 IBM SPSS Modeler 帮助电信运营商预测客户流失案例

本文主要通过运用 IBM SPSS Modeler 中 C5.0 节点所具有的特殊算法对电信客户的属性特征进行分析,得出流失客户的基本特征,以帮助企业管理者对该类客户的行为特性进行预警分析,采取针对性的措施改善客户关系,避免客户流失或者挽留客户,达到亡羊补牢的效果。

# 行业资讯 # 2016-08-01 11:33:30.000 3750
原创 应用 SPSS Statistics 线性回归模型分析商业保险固定资产理赔案例

商业保险公司希望通过分析以往的固定资产保险理赔案例,能够预测理赔金额,借以提高其服务中心处理保险理赔业务的速度和服务质量,并降低公司运营风险。业界领先的预测分析软件 IBM SPSS Statistics 提供了强大的线性回归分析功能,能够有效地解决此类问题。本文结合该商业实例介绍了线性回归模型的基本概念,以及使用 Statistics 进行线性回归分析,解决该商业问题的基本步骤和方法。

# 行业资讯 # 2016-08-01 09:55:51.000 724
原创 双赢!慧都助推大型汽车制造商提高竞争效率

全球某知名大型汽车制造商需要能管理和分析由车载诊断工具,通过慧都的大力支持,促成与IBM合作,部署IBM SPSS 数据和文本挖掘软件,使整个BMW Group的工作效率和竞争力进一步大幅度提升,在市场获得极高的评价。

# 实施案例 # 2016-07-29 17:14:42.000 180
原创 IBM SPSS 软件预测分析模型(一)——应用关联规则模型提高超市销量

本文要介绍的预测分析模型是“关联规则模型”,我们将为大家简要介绍关联规则的理论,然后结合 IBM SPSS Modeler 产品为大家详细讲述如何利用关联规则模型来解决客户的具体商业问题——如何优化超市商品的摆放以提高销量。

# 行业资讯 # 2016-07-29 16:16:56.000 3661
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