SPSS präsentiert Clementine 8.5

Die neue Version der Data Mining Workbench soll in Unternehmen für schnellere Entscheidungen sorgen

SPSS, Spezialist für Predictive Analytics und Data Mining, hat Clementine 8.5 vorgestellt. Das Tool soll Unternehmen bei der Entscheidungsfindung aufgrund fundierter Datenanalysen helfen. Anwender könnten damit von Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services Daten unmittelbar in der Datenbank analysieren. Analyse-Spezialisten, die die IBM DB2 Data Warehouse Enterprise Edition nutzen, können zudem ab sofort innerhalb dieser Umgebung die Daten scoren. Mit diesen neuen Optionen unterstützt Clementine von SPSS das so genannte In-Database Mining.

In der Version 8.5 ist es jetzt auch möglich, Modelle in der Predictive Markup Language (PMML) zu erstellen und sie in andere Systeme und Anwendungen wie IBM DB2 Data Warehouse Enterprise Edition einzubetten. Spezialisten, die mit Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services arbeiten, können Entscheidungs-Bäume direkt innerhalb der Benutzeroberfläche von Clementine aufbauen. Anwender der Data Warehouse Enterprise Edition von IBMs DB2 können mit dem IBM DB2 Intelligent Miner Visualization Assoziationsmodelle betrachten. Mit Clementine erstellte Modelle können außerdem ab sofort in DB2 Intelligent Miner Scoring verwandt werden.

Mit Clementine 8.5 erstellte Analyse-Streams können jetzt auch in Predictive Callcenter, einer neuen Applikation von SPSS, mit eingebunden werden. Diese Applikation integriert sich in Call Center CRM- und Call-Management-Systeme, um in Echtzeit zu bestimmen, welche Anrufer für Upselling-, Cross-Selling- oder auch Kundenbindungsangebote geeignet sind.

Themenseiten: Business, Software

Fanden Sie diesen Artikel nützlich?
Content Loading ...
Whitepaper

Artikel empfehlen:

Neueste Kommentare 

1 Kommentar zu SPSS präsentiert Clementine 8.5

Kommentar hinzufügen
  • Am 17. August 2006 um 5:15 von terter

    erter
    ertre

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind markiert *