AiToolGo का लोगो

IBM SPSS Modeler 18.3 का व्यापक गाइड: विशेषताएँ, डेटा खनन, और CLEM

गहन चर्चा
तकनीकी
 0
 0
 13
यह उपयोगकर्ता गाइड IBM SPSS Modeler संस्करण 18.3 पर व्यापक जानकारी प्रदान करता है, जिसमें इसकी विशेषताएँ, कार्यात्मकताएँ, और नए अपडेट शामिल हैं। यह स्थापना, इंटरफ़ेस नेविगेशन, डेटा खनन रणनीतियाँ, स्ट्रीम निर्माण, डेटा प्रसंस्करण, आउटपुट प्रबंधन, और CLEM भाषा संदर्भ को कवर करता है, जो उपयोगकर्ताओं के लिए एक विस्तृत संसाधन के रूप में कार्य करता है।
  • मुख्य बिंदु
  • अनूठी अंतर्दृष्टि
  • व्यावहारिक अनुप्रयोग
  • प्रमुख विषय
  • प्रमुख अंतर्दृष्टि
  • लर्निंग परिणाम
  • मुख्य बिंदु

    • 1
      IBM SPSS Modeler कार्यात्मकताओं का व्यापक कवरेज
    • 2
      डेटा खनन रणनीतियों और स्ट्रीम निर्माण के विस्तृत स्पष्टीकरण
    • 3
      आउटपुट प्रसंस्करण और CLEM भाषा उपयोग पर स्पष्ट मार्गदर्शन
  • अनूठी अंतर्दृष्टि

    • 1
      डेटा खनन के लिए CRISP-DM प्रक्रिया मॉडल की गहन खोज
    • 2
      डेटा स्ट्रीम को अनुकूलित करने और गुमशुदा मानों को संभालने के लिए व्यावहारिक सुझाव
  • व्यावहारिक अनुप्रयोग

    • यह गाइड उपयोगकर्ताओं के लिए IBM SPSS Modeler का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए एक व्यावहारिक संसाधन के रूप में कार्य करती है।
  • प्रमुख विषय

    • 1
      IBM SPSS Modeler कार्यात्मकताएँ
    • 2
      डेटा खनन रणनीतियाँ
    • 3
      CLEM भाषा संदर्भ
  • प्रमुख अंतर्दृष्टि

    • 1
      संस्करण 18.3 में नई विशेषताओं की गहन खोज
    • 2
      डेटा स्ट्रीम बनाने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शन
    • 3
      गुमशुदा मानों और CLEM अभिव्यक्तियों को संभालने के लिए विस्तृत संदर्भ
  • लर्निंग परिणाम

    • 1
      IBM SPSS Modeler की मुख्य कार्यात्मकताओं को समझें
    • 2
      उपकरण का प्रभावी ढंग से उपयोग करते हुए डेटा खनन रणनीतियों को लागू करें
    • 3
      उन्नत डेटा प्रसंस्करण कार्यों के लिए CLEM भाषा का उपयोग करें
उदाहरण
ट्यूटोरियल
कोड नमूने
दृश्य
मूल सिद्धांत
उन्नत सामग्री
व्यावहारिक सुझाव
सर्वोत्तम प्रथाएँ

IBM SPSS Modeler का परिचय

IBM SPSS Modeler का संस्करण 18.3 उपयोगकर्ता अनुभव और विश्लेषणात्मक क्षमताओं में सुधार के लिए कई सुधार और नई विशेषताएँ पेश करता है। यह अनुभाग इन नई कार्यात्मकताओं का विवरण देता है, जिसमें उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस में अपडेट और डेटा विश्लेषण के लिए अतिरिक्त उपकरण शामिल हैं।

उत्पाद अवलोकन

डेटा खनन एक प्रक्रिया है जिसमें बड़े डेटा सेट से पैटर्न और ज्ञान की खोज की जाती है। यह अनुभाग डेटा खनन के मूलभूत सिद्धांतों को कवर करता है, जिसमें रणनीतियाँ, CRISP-DM जैसी पद्धतियाँ, और IBM SPSS Modeler का उपयोग करके बनाए जा सकने वाले मॉडल के प्रकार शामिल हैं।

डेटा स्ट्रीम बनाना

डेटा प्रसंस्करण विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करने में महत्वपूर्ण है। यह अनुभाग डेटा प्रसंस्करण की विभिन्न तकनीकों पर चर्चा करता है, जिसमें ग्राफ निर्माण, लेआउट शब्दावली, और डेटा दृश्यता के लिए डैशबोर्ड का उपयोग शामिल है।

आउटपुट प्रबंधन

गुमशुदा मान डेटा विश्लेषण पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं। यह अनुभाग गुमशुदा मानों को संभालने के लिए रणनीतियों का एक अवलोकन प्रदान करता है, जिसमें गुमशुदा डेटा वाले रिकॉर्ड और फ़ील्ड को संसाधित करने के तरीके शामिल हैं।

CLEM अभिव्यक्तियाँ बनाना

यह अनुभाग CLEM भाषा के लिए एक संदर्भ गाइड के रूप में कार्य करता है, जिसमें इसके डेटा प्रकार, कार्य और उपयोग का विवरण दिया गया है। इसमें डेटा विश्लेषण में CLEM का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए उदाहरण और सर्वोत्तम प्रथाएँ शामिल हैं।

 मूल लिंक: https://www.ibm.com/docs/ja/SS3RA7_18.3.0/pdf/ModelerUsersGuide.pdf

टिप्पणी(0)

user's avatar

      समान लर्निंग

      संबंधित टूल्स