IBM SPSS Modeler 18.3 종합 가이드: 기능, 데이터 마이닝 및 CLEM
심층 논의
기술적
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이 사용자 가이드는 IBM SPSS Modeler 18.3 버전에 대한 포괄적인 정보를 제공하며, 기능, 기능성 및 새로운 업데이트를 포함합니다. 설치, 인터페이스 탐색, 데이터 마이닝 전략, 스트림 구성, 데이터 처리, 출력 처리 및 CLEM 언어 참조를 다루며, 사용자에게 상세한 자료로 활용됩니다.
- 주요 포인트
- 독특한 통찰
- 실용적 응용
- 핵심 주제
- 핵심 통찰
- 학습 성과
• 주요 포인트
- 1IBM SPSS Modeler 기능에 대한 포괄적인 설명
- 2데이터 마이닝 전략 및 스트림 구성에 대한 상세한 설명
- 3출력 처리 및 CLEM 언어 사용에 대한 명확한 안내
• 독특한 통찰
- 1데이터 마이닝을 위한 CRISP-DM 프로세스 모델에 대한 심층 탐구
- 2데이터 스트림 최적화 및 누락된 값 처리에 대한 실용적인 팁
• 실용적 응용
- 이 가이드는 사용자가 다양한 데이터 분석 시나리오에서 IBM SPSS Modeler를 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는 실용적인 자료입니다.
• 핵심 주제
- 1IBM SPSS Modeler 기능
- 2데이터 마이닝 전략
- 3CLEM 언어 참조
• 핵심 통찰
- 118.3 버전의 새로운 기능에 대한 철저한 탐구
- 2데이터 스트림 구축을 위한 단계별 안내
- 3누락된 값 처리 및 CLEM 표현식에 대한 상세한 참조
• 학습 성과
- 1IBM SPSS Modeler의 핵심 기능 이해
- 2도구를 사용하여 데이터 마이닝 전략 효과적으로 적용
- 3고급 데이터 처리 작업을 위한 CLEM 언어 활용
| 예시 | 튜토리얼 | 코드 샘플 | 시각 자료 |
| 기초 | 고급 내용 | 실용적 팁 | 모범 사례 |
“ IBM SPSS Modeler 소개
IBM SPSS Modeler 18.3 버전은 사용자 경험과 분석 능력을 향상시키기 위한 여러 가지 개선 사항과 새로운 기능을 도입합니다. 이 섹션에서는 사용자 인터페이스 업데이트 및 데이터 분석을 위한 추가 도구를 포함한 이러한 새로운 기능을 설명합니다.
“ 제품 개요
데이터 마이닝은 대량의 데이터에서 패턴과 지식을 발견하는 과정입니다. 이 섹션에서는 CRISP-DM과 같은 전략 및 방법론을 포함한 데이터 마이닝의 기본 사항과 IBM SPSS Modeler를 사용하여 생성할 수 있는 모델의 유형을 다룹니다.
“ 데이터 스트림 구축
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“ 출력 관리
누락된 값은 데이터 분석에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 이 섹션에서는 누락된 데이터를 포함하는 레코드 및 필드를 처리하기 위한 방법을 포함하여 누락된 값을 처리하는 전략에 대한 개요를 제공합니다.
“ CLEM 표현식 생성
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원본 링크: https://www.ibm.com/docs/ja/SS3RA7_18.3.0/pdf/ModelerUsersGuide.pdf
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