IBM SPSS Modeler
グラフィカルなUIに基づく予測分析プラットフォーム
IBM SPSS Modelerは、多くの企業で導入・活用されているビジュアル・データ・アナリティクスと機械学習のソフトウェアです。データの読込から加工、グラフによる可視化、モデリング、スコアリングまでを、ノードと呼ばれるさまざまな機能を持つアイコンの組合せによって実行することができ、分析サイクル全体をサポート、価値ある洞察を素早く導き出し、迅速に価値を実現できます。

IBM SPSS Modeler 主な機能
データインポート / データ型設定 / ファイル結合 / 前処理 / グラフ / 時系列分析 / ディシジョンツリー / 線型モデル / SVM / ニューラルネットワーク / ベイジアンネットワーク / クラスター分析 / アソシエーション / ランダムフォレスト / XGBoost / 異常値検査 / Python連携 / SQLプッシュバック / 自動モデル / Statistics連携 / スコアリング / 条件抽出 / レコード集計 / 特徴量選択 / etc /
IBM SPSS Modeler 特長
予測モデル生成
統計モデルや機械学習の多くのアルゴリズムを実装。決定木やロジスティック回帰、ニューラルネット、ベイジアンネットワーク、ランダムフォレスト、XG Boostなどの予測の手法をはじめ、K-MeansやKohonenなどの教師なし学習、共起ルールのモデル作成に対応します。自動モデルには、教師あり学習、教師なし学習、時系列分析が対応。さまざまなパラメータ設定による多数のモデルを同時に計算して、予測精度の高さや特徴量の数など多角的な基準で最良のモデルを選択します。特徴量の自動選択機能によるフィールドの選別も容易になります。
データ加工と前処理

特徴量の加工、データファイル結合、サンプリングや学習データと検証データへの分割、欠損値置き換え、行列入替(ロングとワイドの持ち替え)など多くのデータ加工機能を持ち、加工と前処理のプロセスを視覚的なイメージで管理できます。モデル作成とデータ加工を1つのインターフェイス内で実現できます。加工や分析の結果は、エクスポート機能によってMicrosoft ExcelやDB等に書き込みが可能で、データ加工ツールとしても活躍しています。
プログラミング不要
データのインポート、加工と前処理、モデル作成、評価、スコアリングなどの一連の作業内容は、すべてノードと呼ばれるGUIアイコンにまとめられており、Modelerのインタフェースのタブに分けられています。分析者はプログラムを書くことなく、アイコンをつなぎあわせて表現する視覚的な操作のみでデータ処理、予測モデル作成を実現できます。上級者向けとして、Pythonスクリプトを用いたデータ加工やモデリングに対応しており、ツールの柔軟性が高まります。
ライセンス形態
1人1ライセンスを必要とする標準的な「Authorized」と、複数ユーザーでの共有を想定する同時接続ライセンス「Concurrent」があります。例えば、3名様が利用する場合はAuthorized×3ライセンスが必要ですが、同時に使用するのが1名様のみであればConcurrent×1ライセンスで導入いただけます。

IBM SPSS Modeler 製品構成
IBM SPSS Modeler Profesional
IBM SPSS Modelerの基本的で豊富なデータハンドリング・モデル作成機能を網羅
IBM SPSS Modeler Server
より大規模データの分析に適したライセンス
オンライン研修
IBM SPSS Modelerを使用し、分析用のデータの準備や基礎分析、データ加工や前処理、予測モデル作成、パターン発見、類似グループの識別の各手法の基本を学習・習得を図ります。

オンサイト研修
貴社にお伺いして、IBM SPSS Modelerを用いた前処理やデータ分析のオンサイト研修を実施します。

期間:1日間~2日間
費用:お問合せください
場所:貴社オフィス
時間:10:00~17:00(カスタマイズ可)
講師:スタッツギルド株式会社
IBM SPSS Modeler 導入と活用のための支援サービス
無料の導入コンサルテーションから、オンサイト研修、分析サービス、定期アドバイザリーサービスなどをご用意しています。ソフトウェアの導入とあわせてご利用ください。
よくあるご質問
Modelerを使用するために統計学の知識はどの程度必要でしょうか?
Modelerでは、ノードと呼ばれる機能別のアイコンを組み合わせることで、予測モデルの作成などが行われ、統計学や数学の知識がなくてもほとんどの機能を使用することができます。ただし、適切に使用するためには、測定の尺度、平均値や標準偏差の意味、分析結果を適用できる母集団に対する考察、回帰分析であれば回帰係数の意味など基本的な理解は必要になるでしょう。数学的な理解は後回しにしたとしても、目的や課題に対して、適切なデータの持ち方を判断し、適切な分析手法を選択して、結果を解釈するための知識は必要だと思います。
購入後、製品はどのように納品されますか?
ご購入の正式なお申込みとして必要書類をご提出いただいた後、5~7営業日を目安としてメーカー(日本IBM様)からお客様にソフトウェアをダウンロードするURLリンクとライセンスキーが記載されたE-Mailが送信されます。また、インストール用のDVDメディア (無償) をご用意することも可能です。
保守サービスの有効期限が切れた後も製品を使用できますか?
SPSS製品のエラーやトラブルへの対応方法を教えてください
アカデミック価格の適用条件を教えてください
アカデミック価格が適用されるご所属は以下の通りです。
※パスポート・アドバンテージ(PA)でのご契約となります
▪ 学校教育法第1条に従う、国公立および私立の小学校、中学校、高等学校、大学(短大含む)、大学院、高等専門学校、盲学校、聾学校、養護学校、幼稚園
▪ 上記の学校付属の病院、診療所、および臨床研修指定病院
▪ 学校教育法第82条の2に従う、専修学校(私立学校については学校法人格を有すること)
▪ 学校教育法第83条に従う、各種学校(私立学校については学校法人格を有すること)
▪ 地方教育行政に関する法律第2条に従う、教育委員会、教育センター、教育研究所
▪ 放送大学学園法に従う、放送大学
▪ 文部科学省が設置した、研究所、博物館、天文台、大学共同利用機関等
▪ 文部科学省以外の中央・地方官庁の管轄する大学校(防衛大学校、水産大学校、海上保安大学校など)、短期大学校、学校(消防学校、職業訓練校、警察学校など)
▪ 地方教育行政に関する法律第30条に従う、図書館、博物館、公民館、その他教育機関
■アカデミック・オプション/ガバメント・オプション
https://www-01.ibm.com/common/ssi/cgi-bin/ssialias?htmlfid=SWJ14038JPJA
Modelerで機械学習の手法は使用できますか
機械学習の手法の定義にもよりますが使用可能です。ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン(SVM)、ベイジアンネットワーク、Kohonenクラスタリングなどの分析手法が利用可能です。ディシジョンツリー(C5.0/CHAID/C&R Tree/QUEST)やロジスティック回帰、集団学習(バギング/ブースティング/アンサンブル)などが用意されています。Modeler 18.2では、ランダムフォレスト、XGBoostなどにも対応しています。
ModelerとStatiticsの違いは何ですか?
Statisticsは、仮説検証型の統計解析ソフトウェアで、仮説検定や信頼区間の計算など推測統計に関する手法が充実しています。マーケティングや顧客データ分析などビジネス領域でも利用されますが、どちらかというと医療や看護、社会学や心理学などの学術利用が多いです。データはExcelのようなシートに入力して、メニューやボタンから必要な機能を呼び出す使い方になり、基本的にはGUIベースの操作になりますが、分析の履歴はシンタックスと呼ばれるコードを保存しておく必要があります。
Modelerは、仮説発見型のデータマイニングソフトウェアで、予測モデルやクラスタリング、パターン認識のモデル作成などの機能が豊富で、Statisticsより大規模なデータを用いるビジネス系のデータ分析でよく用いられます。データ加工や前処理のプロセスはストリームと呼ばれる処理フローを視覚化したファイルとして作成・管理・共有することができ、分析の履歴をコードとして管理する必要がなく、初心者の方にも使いやすくかつ高機能を提供するソフトウェアです。
■ お問合せ
SPSS製品のご購入・ご導入についてご不明な点等につきましてはお気軽にご相談ください。
スタッツギルド株式会社 SPSSセールス&マーケティング部
担当 : 柳沼(Yaginuma) 山本(Yamamoto)
E-mail : info@stats-guild.com
お見積りフォーム : https://www.stats-guild.com/quote-request