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Predictive Analytics und Visual Data Science

  • Erstellen von Vorhersagemodellen mit Data Mining und Textanalyse
  • Grafische Benutzeroberfläche für Data-Science- und Machine-Learning-Algorithmen
Enrico Köhle
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Ich bin für Sie da.
Enrico Köhle

IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler ist eine Software zur visuellen Erstellung von Vorhersagemodellen aus vielfältigen Datenquellen. Die skalierbare Data-Science-Lösung bietet alle Funktionen für zuverlässige Analysen und lässt sich einfach via Drag&Drop bedienen. Hier finden Sie Preise, Bestellmöglichkeiten, One-Click-Angebote und relevante Informationen für den Kauf von SPSS.

SPSS Modeler

  • SPSS Modeler Personal
    Die kleinste Edition enthält die Grundfunktionalität zur Erstellung von Vorhersagemodellen. Edition für einzelne Benuzter. Keine Verbindung mit SPSS Modeler Server möglich.

  • SPSS Modeler Professional
    Skalierbare Edition für Einblicke in Daten ohne Programmierkenntnisse. Für weitere Verarbeitung ist eine Verbindung mit SPSS Modeler Server möglich.

  • SPSS Modeler Gold
    Größte Edition mit Textanalyse und Spracherkennung, sowie optionalen Erweiterungen für maschinelles Lernen. Enthält Watson Studio Desktop. Weitere Verarbeitung ist mit dem SPSS Modeler Server möglich.

Die Subscription-Bundles IBM Watson Studio Desktop und IBM Cloud Pack for Data enthalten ebenfalls den SPSS Modeler.

Editionsvergleich

FunktionSubscriptionProfessionalGold
Watson Studio Desktop
Anwendung zuvor erstellter Modelle auf mehrere Datasets
Aufbereitung, Kombination, Exploration und Modellierung von Daten
Python 3 Notebooks und Data Refinery-Tools als Ergänzung zu SPSS Modeler
Nutzung der Daten auf dem Desktop oder Herstellen einer Verbindung mit mehreren Remote-Datenbanken
Optimieren von Analysen mit Python- und R-Erweiterungen
Verbindung zum SPSS Modeler Server für die Datenanalyse und Modellierung von großen Datasets
Textanalyse und Sprachenkennung
Neuer Grafikknoten mit zahlreichen zusätzlichen Diagrammoptionen
SQL Pushback: Verlagerung von SPSS Modeler-Berechnungen in die Datenbank, statt auf die lokale Ausführung zu warten
Ich bin für Sie da
Sprechen Sie mich gerne an, wenn Sie Fragen haben oder ein Angebot möchten.
Enrico Köhle
Enrico Köhle
Enrico Köhle

Lizenzierung

SPSS Modeler kann, je nach Edition, unterschiedlich lizenziert werden: SPSS Modeler Professional kann nach berechtigten Benutzern (Authorized User) oder gleichzeitig angemeldeten Benutzern (Concurrent User) mit fester Laufzeit (Term License) oder zeitlich unbegrenzt (Perpetual) lizenziert werden. Auf unseren Seiten finden Sie die Preise für die perpetual Authorized User Lizenz mit einem Jahr Wartung.

IBM SPSS Modeler Gold kann sowohl für berechtigte Benutzer als auch für gleichzeitig angemeldete Benutzer lizenziert werden und erfordert zusätzlich IBM SPSS Modeler Gold Server, dessen Preis nach nach PVUs berechnet wird.

Es gibt auch einen optionalen SPSS Modeler Server der nach Processor Value Units (PVUs) lizenziert wird. Weitere Informationen zu PVUs finden Sie auf unserer Seite zur IBM Lizenzierung

Support und Unterhalt

IBM bezeichnet Support und Unterhalt mit SW Subscription & Support. Während der Laufzeit sind kostenlose Updates enthalten, und Sie erhalten technischen Support, falls bei der Installation oder beim Betrieb Probleme auftauchen.

Bei Kauflizenzen sind Support und Unterhalt für die ersten 12 Monate enthalten. Nach Ablauf des Jahres können Sie den Support jeweils um ein weiteres Jahr verlängern. Sie müssen Support-Verlängerungen (Renewals) immer für alle SPSS-Lizenzen im Unternehmen bestellen. Bei Subscriptions sind Support und kostenlose Updates immer enthalten.

Testversion

IBM bietet nach Registrierung eine 30-tägige SPSS Modeler Testversion für Windows oder Mac.

Vorteile mit SPSS Modeler

  • Unterstützung für viele Datenquellen
  • Einfache Modellbereitstellung
  • Automatische Datenaufbereitung und Modellierung
  • Leistungsstarke Grafik-Engine und visuelle Analyseströme
  • Verschiedene algorithmische Methoden (u.a. Textanalyse, Geodatenanalyse)
  • Methoden und Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Unterstützung für Open-Source-Technologien (R, Python, Spark und Hadoop)