Guia Abrangente do IBM SPSS Modeler 18.3: Recursos, Mineração de Dados e CLEM
Discussão aprofundada
Técnico
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Este guia do usuário fornece informações abrangentes sobre a versão 18.3 do IBM SPSS Modeler, incluindo seus recursos, funcionalidades e novas atualizações. Cobre instalação, navegação na interface, estratégias de mineração de dados, construção de fluxos, processamento de dados, gerenciamento de saídas e referência da linguagem CLEM, servindo como um recurso detalhado para os usuários.
pontos principais
insights únicos
aplicações práticas
tópicos-chave
insights principais
resultados de aprendizagem
• pontos principais
1
Cobertura abrangente das funcionalidades do IBM SPSS Modeler
2
Explicações detalhadas sobre estratégias de mineração de dados e construção de fluxos
3
Orientação clara sobre processamento de saídas e uso da linguagem CLEM
• insights únicos
1
Exploração aprofundada do modelo de processo CRISP-DM para mineração de dados
2
Dicas práticas para otimizar fluxos de dados e lidar com valores ausentes
• aplicações práticas
O guia serve como um recurso prático para os usuários utilizarem efetivamente o IBM SPSS Modeler em vários cenários de análise de dados.
• tópicos-chave
1
Funcionalidades do IBM SPSS Modeler
2
Estratégias de mineração de dados
3
Referência da linguagem CLEM
• insights principais
1
Exploração minuciosa dos novos recursos na versão 18.3
2
Orientação passo a passo para a construção de fluxos de dados
3
Referência detalhada para lidar com valores ausentes e expressões CLEM
• resultados de aprendizagem
1
Compreender as funcionalidades principais do IBM SPSS Modeler
2
Aplicar estratégias de mineração de dados de forma eficaz usando a ferramenta
3
Utilizar a linguagem CLEM para tarefas avançadas de processamento de dados
A versão 18.3 do IBM SPSS Modeler introduz várias melhorias e novos recursos voltados para aprimorar a experiência do usuário e as capacidades analíticas. Esta seção descreve essas novas funcionalidades, incluindo atualizações na interface do usuário e ferramentas adicionais para análise de dados.
“ Visão Geral do Produto
Mineração de dados é o processo de descobrir padrões e conhecimentos a partir de grandes quantidades de dados. Esta seção aborda os fundamentos da mineração de dados, incluindo estratégias, metodologias como CRISP-DM e os tipos de modelos que podem ser criados usando o IBM SPSS Modeler.
“ Construindo Fluxos de Dados
O processamento de dados é crucial para preparar os dados para análise. Esta seção discute várias técnicas de processamento de dados, incluindo criação de gráficos, terminologia de layout e o uso de painéis para visualização de dados.
“ Gerenciamento de Saídas
Valores ausentes podem impactar significativamente a análise de dados. Esta seção fornece uma visão geral das estratégias para lidar com valores ausentes, incluindo métodos para processar registros e campos que contêm dados ausentes.
“ Criando Expressões CLEM
Esta seção serve como um guia de referência para a linguagem CLEM, detalhando seus tipos de dados, funções e uso. Inclui exemplos e melhores práticas para usar CLEM de forma eficaz na análise de dados.
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