Találjon még komplexebb kapcsolatokat adataiban!

Az SPSS Neural Networks nem-lineáris modellezési folyamatokat tesz lehetővé, így az eddigieknél komplexebb adatkapcsolatok vizsgálhatók.

A neurális hálók egy nem-lineáris modellező eszközkészlet, ami bemenő és kimenő szinteket és egy vagy két rejtett szintet is tartalmaz. Az egyes elemek közötti kapcsolatok a szintekben súlyozhatók, amik tanuló algoritmusok segítségével hozzáigazíthatók a hiba minimalizálása és a pontos eredmények érdekében.

Egy olyan MLP folyamatban, mint a fenti, az input és output szintekben a nodeok hozzá vannak kapcsolva a rejtett szintekben lévő nodeokhoz.

Milyen területeken alkalmazható az SPSS Neural Networks?

Az SPSS Neural Networks kombinálható más statisztikai folyamatokkal, és hatékonyan használhatók a következő területeken:

• Piackutatás
  • Fogyasztó profil meghatározás
  • Fogyasztói preferenciák feltérképezése
• Adatbázis marketing
  • Fogyasztók szegmentálása
  • Kampányoptimalizálás
• Pénzügyi elemzés
  • Hitelképesség elemzés
  • A lehetséges csalások kiszűrése
• Működési elemzések
  • Cash flow menedzsment
  • Logisztikai tervezés fejlesztése
• Egészségügy
  • Kezelési költségek előrejelzése
  • Gyógyászati eredmények elemzése

Ha szeretne többet megtudni az SPSS Neural Networks) modulról

A részletes modulismertető letöltéséhez kattintson ide, vagy vegye fel a kapcsolatot az SPSS magyarországi képviseletével a 1/457-0561-es telefonszámon vagy az info@spss.hu email címen.