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Prendre de meilleures décisions grâce à l’intelligence prédictive

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Le data mining donne aux organisations un aperçu plus clair des conditions actuelles et des informations plus détaillées sur les événements à venir. IBM SPSS Modeler Professional* est un atelier de data mining pour l’analyse des données numériques structurées permettant de modéliser les résultats et d’effectuer des prédictions qui éclairent les décisions opérationnelles avec l’intelligence prédictive. L’intelligence prédictive crée des stratégies plus efficaces parce qu’elle permet aux organisations non seulement d’évaluer les tendances, en comparant les résultats, les plans et les performances, mais aussi de se projeter dans l’avenir, en évaluant les résultats probables et en comprenant comment l’interaction de certains facteurs affecte ces résultats.

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Prendre de meilleures décisions grâce à l’intelligence prédictive

  1. 1. IBM Software IBM® SPSS® Modeler ProfessionalBusiness Analytics Prendre de meilleures décisions grâce à l’intelligence prédictive Le data mining donne aux organisations un aperçu plus clair des Points clés conditions actuelles et des informations plus détaillées sur les événements à venir. • Consultez, préparez et modélisez facilement des données structurées avec cet utilitaire de data mining visuel intuitif IBM SPSS Modeler Professional* est un atelier de data mining pour l’analyse des données numériques structurées permettant de modéliser • Étendez les avantages de l’analyse métier les résultats et d’effectuer des prédictions qui éclairent les décisions grâce à l’intégration du logiciel Cognos® Business Intelligence et d’InfoSphere™ opérationnelles avec l’intelligence prédictive. L’intelligence prédictive Warehouse crée des stratégies plus efficaces parce qu’elle permet aux organisations non seulement d’évaluer les tendances, en comparant les résultats, les • Analysez les données stockées dans les système existants grâce à la prise en plans et les performances, mais aussi de se projeter dans l’avenir, en charge d’IBM Classic Federation Server et évaluant les résultats probables et en comprenant comment l’interaction de zDB2® de certains facteurs affecte ces résultats. • Créez et validez rapidement des modèles en utilisant les techniques statistiques et La dernière version d’IBM SPSS Modeler Professional renforce son d’apprentissage automatique les plus intégration avec les solutions Cognos® 8 Business Intelligence et avancées InfoSphere Warehouse d’IBM, permettant aux utilisateurs de créer une • Déployez efficacement des informations solution optimale à partir d’un seul fournisseur qui va du stockage et de et des modèles prédictifs la gestion des données jusqu’au déploiement de l’intelligence prédictive • Plus d’options de déploiement via zLinux, pour les décideurs. Désormais, les milliers d’organisations à travers le SuSE Linux® Enterprise Server, et monde qui font confiance aux applications Cognos pour surveiller leurs intégration dans IBM Smart Analytics signes vitaux pourront intégrer l’intelligence prédictive dans leurs System for Power rapports et tableaux de bord, pour un meilleur aperçu de l’avenir et une plus grande capacité à exploiter les opportunités changeantes. La portée de l’intelligence prédictive ira encore plus loin maintenant que le logiciel IBM SPSS Modeler Professional peut être hébergé dans les environnements informatiques des ordinateurs centraux. Voir page 2 pour en savoir plus sur ces améliorations. Rationaliser le processus de préparation des données IBM SPSS Modeler est utilisé par des analystes et des utilisateurs professionnels du monde entier. Grâce à ses fonctions automatisées de préparation des données et de modélisation, les non-analystes peuvent produire des modèles précis rapidement et facilement sans compétences d’analyse sophistiquées, tandis que les analystes professionnels peuvent profiter des fonctions avancées de préparation des données et modélisation prédictive du logiciel. * IBM SPSS Modeler Professional était anciennement nommé PASW® Modeler.
  2. 2. IBM Software IBM SPSS Modeler ProfessionalBusiness Analytics L’interface graphique intuitive d’IBM SPSS Modeler permet aux Avantages commerciaux : utilisateurs de visualiser facilement chaque étape du processus de data Les organisations de tout type ont mining dans le cadre d’un « flux ». En interagissant avec ces flux, les découvert les avantages de l’utilisation analystes et les utilisateurs professionnels peuvent collaborer en d’IBM SPSS Modeler Professional : ajoutant des connaissances de leur domaine d’activité au processus de • Les entreprises peuvent attirer des clients, data mining. Comme les data miners peuvent se concentrer sur la renforcer leur fidélité, réduire l’attrition de découverte de connaissances plutôt que sur des tâches techniques telles la clientèle de façon plus rentable et aussi que l’écriture de code, ils peuvent effectuer une analyse « du fil des réduire le risque pensées », explorer les données plus profondément et découvrir des • Les organisations du secteur public relations cachées supplémentaires. peuvent prédire la capacité de la main d’œuvre, évaluer l’efficacité des programmes et réagir de façon proactive Depuis cette interface visuelle, il est facile de consulter et d’intégrer des aux problèmes de sécurité publique données issues de diverses sources, notamment des produits IBM® SPSS® Data Collection** et des données contenues dans pratiquement • Les établissements scolaires peuvent gérer le cycle de vie des étudiants, n’importe quel type de base de données, tableur ou fichier plat, y améliorer le rendement des classes et compris dans des fichiers IBM® SPSS® Statistics**, SAS® et Microsoft® résoudre bien d’autres problèmes Excel®, et, comme mentionné plus haut, vous avez désormais un accès opérationnels direct aux données depuis Cognos 8 Business Intelligence. Aucune autre solution de data mining n’offre une telle polyvalence. Grâce aux puissants outils d’automatisation d’IBM SPSS Modeler, comme la préparation automatisée des données et la modélisation automatique, il est facile de préparer les données pour l’analyse, de trouver le meilleur modèle d’après des patrons cachés dans les données et de produire rapidement des résultats cohérents et exacts. Nouveautés de Modeler Professional 14,1 Les améliorations de cette version de Modeler Professional mettent l’intelligence prédictive à la portée d’un plus grand nombre d’organisations, leur permettant d’être plus ciblées et agiles dans leur planification et leur prise de décision quotidienne car elles auront une compréhension plus nuancée de leur propres entreprises, de l’environnement dans lequel elles opèrent, ainsi que de leurs clients et autres parties prenantes. Parmi ces nouvelles fonctionnalités, notons : • L’intégration avec Cognos. Les analystes peuvent maintenant accéder aux données de leur environnement Cognos 8 Business Intelligence directement depuis l’interface de Modeler. Le logiciel Cognos organise et offre un aperçu complet et cohérent des informations pour une prise de décision à l’échelle de l’entreprise. En ajoutant les fonctions d’analyse de Modeler, les organisations peuvent évaluer de façon rapide et fiable la probabilité de résultats spécifiques, en utilisant la vue de données propre à leur entreprise. En outre, puisque Modeler peut écrire les résultats dans Cognos 8 Business Intelligence, elles peuvent mettre l’intelligence prédictive à la portée des utilisateurs commerciaux et de toutes les parties prenantes qui utilisent Cognos comme portail d’accès à l’analyse d’entreprise. • Une intégration InfoSphere™ et DB2® améliorée. Les organisations dotées d’un entrepôt de données InfoSphere peuvent désormais utiliser l’éventail complet de ses algorithmes d’exploration des données depuis Modeler. Cela offre aux utilisateurs l’avantage ** BM SPSS Data Collection et IBM SPSS Statistics étaient anciennement nommés PASW® Data I Collection et PASW® Statistics. 2
  3. 3. IBM Software IBM SPSS Modeler ProfessionalBusiness Analytics d’une interface graphique intuitive sans compromettre la performance du data mining. Les algorithmes pris en charge incluent désormais la régression logistique, Naïve Bayes, les séries temporelles et la fonction à base radiale (RBF). Grâce à des options d’accès DB2 supplémentaires, comme la compression et le partitionnement, les organisations n’ont aucun mal à exploiter pleinement les sources de données à forte volumétrie. • L’exploration des données des ordinateurs centraux. Les ordinateurs centraux renferment habituellement une profusion de données sur l’historique opérationnel d’une organisation. Avec la prise en charge de zDB2 et d’IBM Classic Federation server, ces organisations peuvent voir l’effet des événements passés sur l’avenir. Cela les aidera à mieux comprendre l’activité actuelle, à évaluer les réalités commerciales changeantes et à baser leur planification sur une intelligence prédictive fiable. • Prise en charge de Linux® sous System z®. Exécuter Linux sous System z offre de nombreux avantages aux organisations qui cherchent à simplifier des systèmes d’information complexes tout en répondant aux exigences actuelles en matière de sécurité, de transparence et de contrôle des coûts. IBM SPSS Modeler Professional Server est désormais pris en charge dans ces environnements. Inclure davantage de types de données pour de meilleurs résultats Nos clients ont découvert qu’intégrer tous les types de données disponibles augmente le « lift » ou la précision des modèles prédictifs, ce qui permet des recommandations plus utiles et de meilleurs résultats. Si votre organisation collecte de grandes quantités de données textuelles, l’utilitaire interactif de text mining disponible dans IBM SPSS Modeler Premium vous permettra d’extraire des concepts et des opinions à partir de n’importe quel type de texte, notamment de texte capturé dans des sources opérationnelles, des notes de centre d’appels, des e-mails de clients, des articles de médias ou de revues, des blogs, des flux RSS et plus encore. L’accès direct aux données d’enquête dans les produits IBM SPSS Data Collection facilite l’inclusion d’informations démographiques, d’attitudes et comportementales dans vos modèles, ce qui étoffe votre compréhension des personnes ou des organisations que vous servez. Choisir parmi un éventail inégalé de techniques IBM SPSS Modeler offre une série de techniques de data mining avancées conçues pour répondre aux besoins de chaque application de data mining, y compris les algorithmes suivants. • Algorithmes de classification : faites des prédictions ou des prévisions basées sur des données historiques en utilisant des techniques comme les arbres de décision, les réseaux neuronaux, la régression logistique, les séries temporelles, les machines à vecteurs de support, la régression de Cox et plus encore. Exploitez la modélisation de classification automatique pour des cibles aussi bien binaires que numériques afin de rationaliser la création de modèles. 3
  4. 4. IBM Software IBM SPSS Modeler ProfessionalBusiness Analytics • Algorithmes de segmentation : groupez des personnes ou détectez des patrons inhabituels avec les techniques de classification automatique, de détection des anomalies et de réseau neuronal. Utilisez la classification automatique pour appliquer plusieurs algorithmes en une seule étape et évitez les conjectures pour choisir la bonne technique. • Algorithmes d’association : découvrez des associations, des liens ou des séquences en utilisant Apriori, CARMA et l’association séquentielle. Optimiser vos technologies informatiques ac- tuelles L’architecture ouverte et évolutive de Modeler tire le meilleur parti de votre infrastructure informatique existante. Elle s’intègre à vos systèmes existants, à la fois lors de l’accès aux données et du déploiement des résultats, vous évitant d’avoir à convertir les données dans un format propriétaire. Et des techniques comme l’exploration de bases de données, le multi-thread, les groupes de serveurs et la conversion SQL vous aident à conserver vos ressources, à fournir des résultats plus rapidement et à réduire vos coûts informatiques généraux. Suivre un processus reproductible éprouvé Durant chaque phase du processus de data mining, Modeler prend en charge la norme de facto de l’industrie, CRoss-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Cela signifie que votre entreprise peut s’employer à gérer les enjeux métiers grâce au data mining, au lieu de réinventer un nouveau processus pour chaque projet. Les projets individuels Modeler peuvent être efficacement organisés à l’aide du gestionnaire de projet CRISP-DM. Business Data Understanding Understanding Data Preparation Deployment Data Modeling Evaluation Le processus CRISP-DM, comme indiqué sur ce diagramme, permet aux data miners de mettre en œuvre des projets de data mining efficaces qui fournissent des résultats commerciaux mesurables. 4
  5. 5. IBM Software IBM SPSS Modeler ProfessionalBusiness Analytics Déployer la modélisation prédictive dans toute l’entreprise IBM SPSS Modeler peut analyser efficacement les quantités de données habituellement générées par les petites et moyennes entreprises. Les organisations ayant des besoins de data mining à gros volume ou complexes utilisent IBM SPSS Modeler Server. Grâce à l’architecture client/serveur, Modeler Server permet à de nombreux analystes de travailler simultanément sans mettre à rude épreuve les ressources informatiques. Vous pouvez utiliser l’exploration de bases de données sur les plateformes informatiques leaders du marché et traiter efficacement de grandes quantités de données. Modeler Server offre aussi des options de déploiement supplémentaires pour vous aider à étendre les bénéfices du data mining à tous les axes géographiques ou fonctionnels et à fournir rapidement les résultats aux décideurs. 5
  6. 6. IBM Software IBM SPSS Modeler ProfessionalBusiness Analytics Fonctions texte délimités, Excel, Statistics, SAS, (binaire et numérique) plutôt que des Compréhension des données des progiciels Cognos Business algorithmes individuels • Créez une large gamme de Intelligence et des bases de données • Utilisez Component-Level Extension graphiques interactifs avec une opérationnelles Framework (CLEF) de Modeler pour assistance automatique • Filtrage des champs, nommage, intégrer des algorithmes personnalisés • Utilisez l’analyse visuelle des liens dérivation, regroupement, re- • À travers l’intégration de Statistics, pour révéler les associations dans vos catégorisation, remplacement des utilisez R pour étendre les options données valeurs et réorganisation des champs d’analyse • Interagissez avec les données en • Sélection, échantillonnage, fusion et sélectionnant des régions ou des concaténation des enregistrements ; Algorithmes de modélisation inclus éléments d’un graphique et en tri, agrégation et équilibrage • CRT, C5.0, CHAID QUEST : visualisant les informations • Restructuration, partitionnement et algorithmes d’arbre de décision sélectionnées ; ou sélectionnez des transposition de données incluant la construction d’arbres données clés à utiliser dans l’analyse • Fonctions de chaîne étendue : interactifs • Accédez aux graphiques et outils de création de chaîne, substitution, • Liste de décision : algorithme rapport Statistics directement depuis recherche et mise en correspondance interactif basé sur des règles Modeler de chaîne, suppression des blancs et • K-Means, Kohonen, Two Step, troncature Discriminant, Machines à vecteurs de Préparation des données • Accédez à la gestion et aux support (SVM) : algorithmes de • Accédez aux données opérationnelles classification et de segmentation transformations des données depuis des sources de données effectuées dans Statistics directement • Factor/PCA, Sélection de fonction : Cognos® Business Intelligence, IBM depuis Modeler algorithmes de réduction de données DB2®, Oracle®, Microsoft SQL • Évaluation RFM : agrégez les • Régression, Linéaire, GenLin Server™, Informix®, Neoview, transactions des clients pour obtenir (GLM) : modélisation d’équation Netezza, mySQL (Sun) et Teradata, des scores de Récence, Fréquence et linéaire ainsi qu’aux données des ordinateurs Montant et combinez-les pour • Modèle de réponse en auto- centraux grâce à la prise en charge de produire une analyse RFM complète apprentissage (SLRM) : modèle zDB2 et d’IBM Classic Federation bayésien avec apprentissage Server Modélisation et évaluation incrémental • Importez des fichiers texte délimités • Employez des algorithmes de data • Séries temporelles : génération et et à largeur fixe, fichiers Statistics, mining avancés pour obtenir les sélection automatique de modèles de SAS, sources de données Data meilleurs résultats de vos données prévision de séries temporelles Collection, XLS ou XML • Utilisez des navigateurs de modèle et • Réseau neuronaux : perceptrons • Utilisez diverses options de nettoyage d’équation interactifs et visualisez des multicouche avec apprentissage par de données pour éliminer ou résultats statistiques avancés rétropropagation, et réseaux avec remplacer les données non valides, • Montrez l’impact relatif des attributs fonction à base radiale imputer automatiquement les valeurs des données sur les résultats prédits • Machine à vecteurs de support : manquantes et limiter les aberrations avec des graphiques d’importance des algorithme avancé pour les grands et les extrêmes variables ensembles de données • Appliquez la préparation automatique • Combinez plusieurs modèles • Réseaux bayésiens : modèles des données pour interroger et (modèles d’ensemble) ou utilisez un probabilistes graphiques conditionner les données pour premier modèle pour en analyser un • Régression de Cox : calcul du délai l’analyse en une seule étape second probable d’un événement • Exportez les données vers des fichiers • Utilisez la classification automatique • Détection des anomalies : algorithme 6
  7. 7. IBM Software IBM SPSS Modeler ProfessionalBusiness Analytics basé sur la classification pour la • Algorithmes d’exploration de bases de leaders du marché et exploitez les détection des enregistrements données Oracle pris en charge : arbre implémentations de base de données inhabituels de décision, modèle linéaire général haute performance • KNN : algorithme de modélisation et (GLM), O-Cluster (classification de • Utilisez SQL-pushback pour reporter d’évaluation du plus proche voisin partitionnement orthogonal), les transformations des données et • Apriori : algorithme populaire de KMeans, Apriori, Minimum sélectionnez des algorithmes de découverte d’associations avec Description Length (MDL), Machine modélisation exécutables directement fonctions d’évaluation avancées à vecteurs de support, Naïve Bayes, dans vos bases de données • CARMA : algorithme d’association Adaptive Bayes, Non-Negative opérationnelles prenant en charge de multiples Matrix nFactorization et Artificial • Exploitez le matériel haute conséquences Intelligence (AI) performance, y compris les machines • Séquence : algorithme d’association IBM System z, pour trouver des séquentielle pour les analyses Déploiement solutions plus rapidement, et obtenez sensibles à l’ordre • Exportez des modèles en utilisant un meilleur ROI grâce à l’exécution • Algorithmes d’exploration de bases de SQL ou PMML (le format standard parallèle de flux et modèles multiples données IBM InfoSphere pris en basé sur le XML pour les modèles • Travaillez sur des données sensibles charge : arbre de décision, association, prédictifs) en toute sécurité entre Modeler séquence, régression, régression • Exploitez les fonctions novatrices de Client et Modeler Server grâce au logistique, classification, Naïve Bayes, gestion d’analyse, d’automatisation codage SSL séries temporelles et fonction à base des processus et de déploiement radiale (RBF) d’IBM SPSS Collaboration and • Algorithmes d’exploration de bases de Deployment Services données Microsoft SQL Server pris Modeler Server (optionnel) en charge : arbre de décision, règles • Utilisez l’exploration de bases de d’association, régression linéaire, données pour créer des modèles dans classification, classification la base de données à l’aide de séquentielle, Naïve Bayes, séries technologies de base de données temporelles et réseau neuronal 7
  8. 8. À propos d’IBM Business Analytics Le logiciel IBM Business Analytics fournit des informations complètes, cohérentes et précises permettant aux décideurs d’augmenter les performances de leur entreprise. Un portefeuille complet de business intelligence, advanced analytics, financial performance and strategy management et analytic applications fournit un aperçu clair, immédiat et pouvant être mis en pratique des performances actuelles et permet de prévoir les résultats à venir. Associées à des solutions industrielles riches, des pratiques établies et des services professionnels, les organisations de toute taille peuvent dynamiser la productivité des technologies de l’information et améliorer leurs résultats. Dans le cadre de ce portefeuille, le logiciel IBM SPSS Predictive Analytics (logiciel d’analyse prédictive IBM SPSS) permet aux organisations de prévoir les événements futurs et de se conformer de manière proactive à cet aperçu afin d’augmenter les résultats de leur entreprise. Les clients commerciaux, gouvernementaux et universitaires du monde entier se fient à la technologie SPSS d’IBM, qu’ils considèrent comme un avantage concurrentiel pour attirer, retenir et augmenter la clientèle tout en réduisant la fraude et en minimisant les risques. En intégrant le logiciel SPSS d’IBM à leurs opérations quotidiennes, les organisations deviennent des entreprises prédictives, capables de prendre et d’automatiser des décisions afin de respecter les objectifs de l’entreprise et d’atteindre un avantage concurrentiel significatif. Pour plus de renseignements, visitez le site www.ibm.com/spss/fr. © Copyright IBM Corporation 2010 IBM Corporation Route 100 Somers, NY 10589 Droits restreints pour les utilisateurs du gouvernement américain - l’utilisation, la duplication ou la divulgation sont soumises aux restrictions visées dans le contrat GSA ADP Schedule conclu avec IBM Corp. Produit aux États-Unis d’Amérique Mai 2010 Tous droits réservés IBM, le logo d’IBM, ibm.com, WebSphere, InfoSphere et Cognos sont des marques commerciales ou des marques déposées d’International Business Machines Corporation aux États-Unis, dans d’autres pays ou les deux. Si ces termes ou si d’autres termes déposés d’IBM sont représentés pour la première fois dans ce document suivis du symbole de marque déposée (® ou TM), ces symboles indiquent des marques déposées ou de droit commun appartenant à IBM lors de la publication de ce document. Ces marques commerciales doivent également faire l’objet d’un enregistrement ou doivent être des marques de droit commun dans les autres pays. Une liste des marques commerciales actuelles d’IBM est disponible sur Internet sous « Droits d’auteur et marques » à l’adresse www.ibm.com/legal/copytrade.shtml. SPSS est une marque commerciale de SPSS, Inc., an IBM Company, déposée dans de nombreuses juridictions dans le monde. Les autres noms d’entreprises, de produits ou de services peuvent être des marques commerciales ou des marques de service d’autres organisations. Veuillez recyclerBusiness Analytics software IMD14303FRFR-02

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