Guide complet d'IBM SPSS Modeler 18.3 : Fonctionnalités, Data Mining et CLEM
Discussion approfondie
Technique
0 0 31
Ce guide de l'utilisateur fournit des informations complètes sur la version 18.3 d'IBM SPSS Modeler, y compris ses fonctionnalités, ses fonctionnalités et ses nouvelles mises à jour. Il couvre l'installation, la navigation dans l'interface, les stratégies de data mining, la construction de flux, le traitement des données, la gestion des sorties et la référence au langage CLEM, servant de ressource détaillée pour les utilisateurs.
points principaux
perspectives uniques
applications pratiques
sujets clés
idées clés
résultats d'apprentissage
• points principaux
1
Couverture complète des fonctionnalités d'IBM SPSS Modeler
2
Explications détaillées des stratégies de data mining et de la construction de flux
3
Conseils clairs sur le traitement des sorties et l'utilisation du langage CLEM
• perspectives uniques
1
Exploration approfondie du modèle de processus CRISP-DM pour le data mining
2
Conseils pratiques pour optimiser les flux de données et gérer les valeurs manquantes
• applications pratiques
Le guide sert de ressource pratique pour les utilisateurs afin d'utiliser efficacement IBM SPSS Modeler dans divers scénarios d'analyse de données.
• sujets clés
1
Fonctionnalités d'IBM SPSS Modeler
2
Stratégies de data mining
3
Référence au langage CLEM
• idées clés
1
Exploration approfondie des nouvelles fonctionnalités de la version 18.3
2
Guide étape par étape pour la construction de flux de données
3
Référence détaillée pour la gestion des valeurs manquantes et des expressions CLEM
• résultats d'apprentissage
1
Comprendre les fonctionnalités principales d'IBM SPSS Modeler
2
Appliquer efficacement les stratégies de data mining à l'aide de l'outil
3
Utiliser le langage CLEM pour des tâches avancées de traitement des données
La version 18.3 d'IBM SPSS Modeler introduit plusieurs améliorations et nouvelles fonctionnalités visant à améliorer l'expérience utilisateur et les capacités analytiques. Cette section décrit ces nouvelles fonctionnalités, y compris les mises à jour de l'interface utilisateur et des outils supplémentaires pour l'analyse des données.
“ Aperçu du produit
Le data mining est le processus de découverte de motifs et de connaissances à partir de grandes quantités de données. Cette section couvre les bases du data mining, y compris les stratégies, les méthodologies comme CRISP-DM, et les types de modèles pouvant être créés à l'aide d'IBM SPSS Modeler.
“ Création de flux de données
Le traitement des données est crucial pour préparer les données à l'analyse. Cette section discute des différentes techniques de traitement des données, y compris la création de graphiques, la terminologie de mise en page et l'utilisation de tableaux de bord pour la visualisation des données.
“ Gestion des sorties
Les valeurs manquantes peuvent avoir un impact significatif sur l'analyse des données. Cette section fournit un aperçu des stratégies pour gérer les valeurs manquantes, y compris les méthodes de traitement des enregistrements et des champs contenant des données manquantes.
“ Création d'expressions CLEM
Cette section sert de guide de référence pour le langage CLEM, détaillant ses types de données, ses fonctions et son utilisation. Elle comprend des exemples et des meilleures pratiques pour utiliser CLEM efficacement dans l'analyse des données.
Nous utilisons des cookies essentiels au fonctionnement de notre site. Pour améliorer notre site, nous aimerions utiliser des cookies supplémentaires pour nous aider à comprendre comment les visiteurs l'utilisent, mesurer le trafic provenant des plateformes de médias sociaux et personnaliser votre expérience. Certains des cookies que nous utilisons sont fournis par des tiers. Pour accepter tous les cookies, cliquez sur 'Accepter'. Pour rejeter tous les cookies optionnels, cliquez sur 'Rejeter'.
Commentaire(0)