STATISTICA DATA MINING
As análises de dados do programa "STATISTICA" e Plataforma de "Mineração de Dados", incluindo o software STATISTICA Data Miner. Ele oferece o mais compreensivo e eficaz sistema de ferramentas amigáveis para todo o processo de mineração de dados, de pesquisas de bases de dados à geração de relatórios finais.
Este programa, de mineração e modelação de dados, da StatSoft, está disponível em licença simples, multi-usuários e na versão empresa.
A versão empresa proporciona uma plataforma de serviço mais eficiente, para off-loading resource-intensive model-building tasks, Web browser-based ou Windows workstation clients, e central de configuração de pesquisas, análises, templates de relatórios, e modelos.
O STATISTICA fornece uma análise abrangente de série de dados, visualizações dos dados, e procedimentos de DM (Mineração de Dados). Suas técnicas incluem uma vasta seleção de modelagem preditiva, aglomeração, classificação e técnicas exploratórias em uma plataforma de software única. Ele inclui uma extensa série de funções analíticas, gráficas e de gerenciamento de dados, bem como algorítimos de DM e de aprendizagem de máquina, incluindo: máquinas de apoio a vetorização, EM - Expectation Maximization e aglomeração k-Means, CART (Classification and Regression Tree), GAM (Generalized Additive Model), ICA (Independent Component Analysis), árvores de incrementos por gradiente estocástico, conjunto de redes neurais, seleção de características automáticas, MARSplines (Multivaliariate Adaptive Regression Splines), árvore de CHAID, métodos do vizinho mais próximo (nearest neighbor methods), regras de associação, random forests, e outros.
O STATISTICA possui inúmeros algorítimos para prever variáveis contínuas ou categóricas a partir de um conjunto de prognosticadores contínuos e/ou efeitos categóricos do fator. Cada nó-filho no diagrama de árvore representa uma separação bivariada em um dos prognosticadores. Nós terminais indicam valores de previsões atualizadas para conjuntos de casos. Os dendrogramas criados neste processo são muitos fáceis de rever e interpretar, para entender os conjuntos de declarações "se/então" (if/then) criados pelo modelo.
A DM (Mineração de Dados) é um processo analítico concebido para explorar grandes quantidades de dados na procura de padrões e/ou relacionamentos sistemáticos entre variáveis. É utilizada para uma grande variedade de áreas, tais como, avaliações precisas de segurança de risco, previsão de demanda de clientes para bens e serviços, previsão de preços de estoque e produtos, monitoramento de equipamentos críticos e caros (um avião, por exemplo), condução de análises de rendimento e controle da qualidade, e previsão de riscos de crédito.
Nenhum comentário:
Postar um comentário