STATISTICA

 

Precio Academico

El sistema más completo y eficaz de herramientas fáciles de usar para todo el proceso de minería de datos; desde la consulta de bases de datos para la generación de informes finales.


Statistica 13STATISTICA Data Miner contiene la selección más amplia de métodos de minería de datos disponibles en el mercado; por ejemplo, con mucho, la más completa selección de técnicas de clustering, redes neuronalesarquitecturas, clasificación/árboles de regresión (también llamados métodos de particionamiento recursivo), el modelado multivariado (incluyendo MARSplines, Máquinas de Vectores Soporte), asociación y análisis de la secuencia (un add-on opcional) , y muchas otras técnicas predictivas; Se proporcionan incluso métodos paracierto simulación avanzada y la optimización de los modelos.

STATISTICA Data Miner también ofrece la mayor selección de gráficos y procedimientos de visualización decualquiera de los productos de la competencia, para permitir la exploración de datos eficaz y la minería de datos visual.

 

Minería de datos con STATISTICA ofrece una gran cantidad de opciones y técnicas no disponibles en los productos competidores. Estas características pueden ser críticos para maximizar el ROI en un entorno competitivo.

  • STATISTICAData Minerpuede ser utilizadopor los principiantes,e incluso ofrececonstructormodelo automáticoymago-como“Recetasminero de datos,” sin embargo, ofrecela selección másampliade métodos y técnicasdeexpertos pararesolverincluso losproblemas máscomplejos
  • STATISTICAData Mineresla herramienta deminería de datosmás versátil del mercado, que le datodaslasherramientas adecuadas paraobtener conocimientoscríticosde negocio/ procesode forma rápida, y paraactuar sobre esasideas(desplegar”) para elretorno de la inversióninmediato
  • STATISTICALiveScore®, unaherramienta de mineríade datos opcional, proporciona un método eficientedeimplementarmodelos de minería dedatos.
  • STATISTICAData Minerestá optimizadopara su usocon los archivos dedatos de gran tamañoycon la últimaversión se hamejorado aún máspara acelerarel tiempo de cálculoymejorar la escalabilidady el rendimiento. Lasherramientasprocesanficheros de datosextremadamente grandesde manera eficientepor el uso extensivodemultithreading. (vercomparacionesde referencia)

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