Nowoczesne środowisko analiz data mining i big data. Wielofunkcyjny interface ułatwia zarządzanie procesem i pracą grupową. To elastyczne rozwiązanie pozwala wykorzystywać zbierane już dane oraz łatwo integrować analizy predykcyjne z procesami biznesowymi organizacji. Szeroka paleta algorytmów predykcyjnych, w tym data science oraz machine learning pozwala na rozwiązywanie złożonych zagadnień. Wbudowana integracja z językiem Python dodatkowo zwiększa zakres możliwości.
Korzyści
Otwarte środowisko data mining, big data i data science
Kilkadziesiąt algorytmów IBM SPSS oraz w pełni zintegrowane technologie R, Python, Spark. Oznacza to dostęp do technologii sztucznej inteligencji w ramach jednego, nie wymagającego kodowania, interfejsu. Rozszerzenia R i Python pozwalają również efektywnie przetwarzać dane tekstowe, budować systemy oparte o usługi, czy korzystać z zewnętrznych silników graficznych.
Standard Data Mining
Silnik analityczny IBM SPSS Modeler to zaawansowane techniki modelowania oparte o procedury statystyczne oraz sztuczną inteligencję. Oferuje graficzną wizualizację wyników i integrację z innymi środowiskami analitycznymi oraz bazami danych.
Analizy w rękach użytkowników
Rozwiązanie ułatwia współpracę pomiędzy użytkownikami. Pozwala bezpieczne przechowywać procedury i pozostałe zasoby analityczne. Posiada opcję „one-click” - uruchamiania scoringów i innych procesów analitycznych również przez użytkowników biznesowych.
Łatwe zarządzanie procesami analitycznymi
Wbudowane funkcjonalności pozwalają na rozbudowane zarządzanie procesami analitycznymi - od tworzenia struktury, poprzez nadawanie uprawnień i blokowanie edycji, pracę grupową, aż po kontrolę procesu.
Oszczędność czasu obsługi procesów
Nowoczesna automatyzacja procesów obejmuje nie tylko uczenie modeli predykcyjnych, ale również rozbudowane typy automatycznego wyzwalania, powiadomienia o statusie wykonania czy historyzację uruchomień.
Elastyczne rozwiązanie
Architektura rozwiązania pozwala na elastyczne dostosowanie go do wymagań organizacji oraz integrację analiz predykcyjnych z procesami biznesowymi i systemami wewnętrznymi.
Rozwiązanie real time
Dystrybucja i wdrażanie wyników, ocen czy rekomendacji zapisywanych do baz danych może być realizowana w czasie rzeczywistym poprzez systemy operacyjne.
Komfortowy start
Korzystamy z technologii szeroko prezentowanych na najlepszych wyższych uczelniach na całym świecie. Użytkownicy otrzymują dostęp do biblioteki zasobów Predictive Solutions oraz IBM. Uzyskują pomoc od zespołu analityków z najdłuższym doświadczeniem pracy m.in. w technologiach IBM SPSS w Polsce – również w postaci szkoleń.
Dla kogo?
Data scientist
Zaawansowane analizy pozwalają mi wytypować klientów o wysokiej skłonności do przerwania współpracy.
Algorytmy PS CLEMENTINE PRO umożliwiają badanie zachowań klientów, oraz budowanie modeli analitycznych w celu wydobycia reguł zachowań prowadzących do odejścia klienta. Dzięki temu możemy przeprowadzić kampanie kierowanie do tych właśnie klientów, opierając komunikację o zjawiska, które uważamy za kluczowe do podjęcia decyzji przez klienta.
and data quality specialist
Ważne jest dla mnie ciągłe, najlepiej automatyczne monitorowanie jakości danych, weryfikacja ich przyrostów i sprawne raportowanie wyników.
Kontrola nad jakością danych jest nieodzownym elementem wszystkich procesów związanych z analizowaniem i przetwarzaniem danych. Bez tego niemożliwe jest podejmowanie trafnych decyzji. PS CLEMENTINE PRO wspiera procesy związane z integracją danych, monitorowaniem i poprawą jakości, a także umożliwia automatyzację tych zadań.
BI Data specialist
Budowa oraz automatyczne zasilenia analitycznych Data Martów wspierających optymalizację pracy.
PS CLEMENTINE PRO wspiera procesy związane z integracją i przetwarzaniem danych z różnych źródeł, więc świetnie sprawdza się do budowania dedykowanych analitycznie Data Martów oraz operacji ETL ich zasilania. Dzięki wbudowanej automatyzacji cykliczne zasilenia można zaplanować i przeprowadzić o najbardziej dogodnej porze. PS CLEMENTINE PRO pozwala również na przeprowadzanie zaawansowanych analiz w oparciu o utworzone Data Marty.
CRM Analyst
Najskuteczniejszy sposób zwiększenia wartości klientów i podniesienia średniego koszyka? Cross-selling, czyli polecanie dodatkowych produktów, w oparciu o analizę danych.
W działaniach sprzedażowych ważnie jest nie tylko zdobywanie nowych klientów, ale również budowanie trwałych relacji z aktualnymi i maksymalizacja płynącego z tych relacji zysku. Udaje nam się skutecznie zwiększać wartość klienta (LTV) dzięki kampaniom sprzedaży krzyżowej. Produkty do crosselingu dobierane są dzięki wykorzystaniu modeli predykcyjnych, które dostarczają informacji o poziomie prawdopodobieństwa zakupu danych produktów przez określonych klientów.
Możliwości PS CLEMENTINE PRO
Nowości w wersji 5.0
Stale rozwijamy nasze produkty,
by Twoje dane jeszcze lepiej pracowały dla Ciebie.
- NOWY INTERFEJS APLIKACJI
- MOŻLIWOŚĆ GRAFICZNEGO TWORZENIA DIAGRAMÓW PRZEPŁYWU REALIZACJI ZADANIA
- PRACA Z NOWYMI FORMATAMI PLIKÓW
- NOWY SILNIK ANALITYCZNY – IBM SPSS MODELER 18.5.0.
- WSPARCIE DLA KOLEJNYCH SYSTEMÓW I TECHNOLOGII
Szkolenia
Linia kursów data mining pokazuje, jak wiele informacji można uzyskać z istniejących danych i jak za ich pomocą budować modele predykcyjne. Uczymy jak w praktyce realizować projekty data mining, by zbudowane w ich trakcie modele pracowały na rzecz instytucji. Na przykład typując klientów do kampanii i rekomendując dla nich określone działania.
Kursy tej serii podchodzą do zagadnień data mining kompleksowo, omawiając każdy z etapów. Począwszy od audytu i przygotowania danych, poprzez budowę i ewaluację modelu, a na integracji modeli z systemami informatycznymi kończąc.
DM 2. Data mining, zrozumienie, ocena jakości i przygotowanie danych do modelowania
Zawartość kursów niestandardowych może obejmować połączone plany kilku szkoleń lub wybrane zagadnienia. Pozwala to naszym klientom w sposób niemal idealny dopasować szkolenie do własnych potrzeb.