Productnieuws aanmelden
Onderstaande bijdrage is van een externe partij. De redactie van Computable is niet verantwoordelijk voor de geboden informatie.

IBM brengt SPSS Modeler uit

12-08-2010 10:30 | Door externe partij | Lees meer artikelen over: Datamining, Business analytics | Lees meer over de bedrijven: SPSS, IBM | Er zijn nog geen reacties op dit artikel | Permalink

IBM introduceert nieuwe software die gebruikers in staat stelt om gegevens uit sociale netwerken en blogs te analyseren en deze informatie te koppelen aan beschikbare interne data voor meer inzicht en betere voorspellingen. Met de nieuwe IBM SPSS Modeler, data mining- en text analytics-software, kunnen gebruikers veranderingen monitoren in de opvattingen van klanten, burgers en werknemers.

Door  het met SPSS Modeler verkregen verbeterde inzicht kunnen belangrijke factoren worden voorspeld waarop toekomstige klantacquisitie- en retentiecampagnes worden gebaseerd. Organisaties kunnen met de software sentimenten afleiden uit het gebruik van emoticons en spreektaal, welke vaak worden gebruikt om een mening te geven over producten of diensten.

De nieuwe software houdt rekening met de specifieke prioriteiten en het jargon van de verschillende bedrijfstakken. Het kan trends analyseren en inzicht bieden in industriespecifieke terminologie. De nieuwe software beschikt over een semantisch netwerk met honderdtachtig verticale taxonomieën (van banken en verzekeringen tot consumentenelektronica) en meer dan vierhonderdduizend termen, waaronder honderdduizend synoniemen en duizenden merken. Hierdoor kunnen organisaties eenvoudig verbanden leggen tussen sentimenten en producten, zonder dat ze veel tijd kwijt zijn aan het opstellen van hun eigen definities.

Met IBM SPSS predictive analytics-software hebben klanten direct toegang tot tekst-, web- en onderzoeksgegevens die geïntegreerd kunnen worden in de voorspellende modellen. Hierdoor kunnen meer gefundeerde aanbevelingen worden gedaan en betere zakelijke beslissingen worden genomen. Er wordt gebruik gemaakt van natural language processing (NLP) om de meest relevante concepten, opinies en categorieën uit deze databronnen te halen om zo tot een verdieping in het klantinzicht te komen.

Organisaties kunnen al hun gestructureerde gegevens combineren met ongestructureerde tekstuele informatie vanuit documenten, e-mails, call centernotities en sociale media. Door ook tekstdata te integreren in modellen kunnen gebruikers links tussen concepten en sentimenten ontdekken.
4 vacatures
Lead Developer (JAVA)

Universiteit Leiden , Leiden

Technical Software Engineer

Hays Amsterdam , Amsterdam

Junior .Net Developer

Spotzer Media Group , Amsterdam

J2EE programmeur

Koninklijke Bibliotheek , 's-Gravenhage

Top 10 Reagerende members
  Aantal reacties
met 3+ sterren
Gemiddelde
waardering
Klik voor meer info1 753 6.1
Klik voor meer info2 660 6.3
Klik voor meer info3 621 6.4
Klik voor meer info4 590 6.3
Klik voor meer info5 537 6.3
Klik voor meer info6 525 6.2
Klik voor meer info7 281 6.2
Klik voor meer info8 236 6.2
Klik voor meer info9 157 6.1
Klik voor meer info10 123 6.0