Nuovi strumenti per la creazione di modelli predittivi

Per le organizzazioni che vogliono dotarsi di strumenti all’avanguardia per il supporto decisionale, IBM SPSS Statistics e i moduli di analisi aggiuntivi sono la scelta giusta. Ma quando volete esplorare le vostre informazioni per individuare l’esistenza di relazioni spurie o nascoste, non sono più sufficienti le metodologie tradizionali di analisi. Il modulo aggiuntivo IBM SPSS Neural Networks vi offre la possibilità di rilevare relazioni complesse nei vostri dati e di realizzare modelli predittivi sofisticati. Il risultato che vi attende è sorprendentemente efficace: le vostre decisioni non sono mai state così accurate.

IBM SPSS Neural Networks è disponibile per installazione client ma, per una miglior performance e scalabilità, è disponibile anche una versione server.

Perché utilizzare una rete neurale?
Una rete neurale è formata da un insieme di modelli non-lineari, a loro volta composti da strati di input e output e da strati nascosti. Le connessioni tra i neuroni in ciascuno strato sono costituite dai pesi, che si adattano durante la fase di addestramento della rete al fine di minimizzare l’errore di previsione. Potete impostare le condizioni di addestramento della rete e scegliere se l’architettura deve essere creata manualmente o in modo automatico. Inoltre, è possibile combinare IBM SPSS Neural Networks con altre procedure statistiche per approfondire e testare le vostre ipotesi. Nelle ricerche di mercato, per esempio, potete creare dei profili di consumatori e scoprire le preferenze dei vostri clienti. Nel database marketing, potete creare segmenti di clientela per ottimizzare le vostre campagne di marketing. Nelle analisi finanziarie, potete utilizzare IBM SPSS Neural Networks per individuare possibili comportamenti fraudolenti tra i vostri clienti. Nelle analisi gestionali, utilizzate questo nuovo strumento per gestire il cash flow e migliorare la pianificazione logistica. Applicate i modelli predittivi basati su reti neurali alle applicazioni scientifiche e mediche, per prevedere al meglio il tempo di degenza dei vostri pazienti.

Controllate il processo dall’inizio alla fine
Con IBM SPSS Neural Networks potete utilizzare le seguenti tecniche di addestramento supervisionato: Multilayer Perceptron (MLP) oppure Radial Basis Function (RBF). Entrambe le tecniche utilizzano architetture propagative, in una sola direzione, dai nodi di input attraverso lo strato nascosto fino al nodo di output. La scelta della procedura idonea è influenzata dal tipo di dato e dal livello di complessità del fenomeno.

La procedura MLP può essere utilizzata per scoprire relazioni molto complesse, mentre la procedura RBF è generalmente più rapida.

Con entrambi gli approcci, i dati sono suddivisi in nei seguenti insiemi: addestramento, test e validazione. L’insieme di addestramento è utilizzato per la stima dei parametri della rete. L’insieme di test è utilizzato per prevenire l’overtraining. L’insieme di validazione è utilizzato per definire univocamente la rete finale.

Se una variabile dipendente ha misura scalare, la rete neurale prevede valori che approssimano il ‘reale’ valore tramite funzioni continue dei dati di input. Se una variabile dipendente è categoriale la rete neurale classifica i casi nella ‘migliore’ categoria basata sui predittori in input.

Per concludere la realizzazione della rete, potete scegliere come partizionare il dataset, quale architettura scegliere e quali risorse computazionali applicare all’analisi. Infine, create i grafici e le tabelle che meglio visualizzano i vostri risultati, memorizzate le vostre variabili di analisi ed esportate i modelli in un file XML per prevedere nuove informazioni.

Ogni modulo della famiglia IBM SPSS Statistics potrà essere installato e lanciato indipendentemente dagli altri moduli. IBM SPSS Statistics Base non è più un requisito necessario, poiché le funzioni come accesso e gestione dei dati e i grafici sono stati aggiunti a tutti i moduli, dando maggiore flessibilità nell’installazione e utilizzo del software. IBM SPSS Statistics Base sarà ancora disponibile e continuerà ad essere la base di molte implementazioni, poiché contiene test statistici e procedure fondamentali per molte analisi.

Più valore con la collaborazione
È ora possibile riutilizzare e condividere efficacemente gli asset analitici, proteggerli secondo requisiti interni o esterni, e pubblicare i risultati in modo che siano accessibili ad un maggior numero di utenti aziendali, aggiungendo a IBM SPSS Statistics la piattaforma IBM SPSS Collaboration and Deployment Services (finora chiamati SPSS Predictive Enterprise Services).

Maggiori informazioni sono disponibili su www.spss.com/software/deployment/cds.

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