The Modeler is my favorite tool for data analytics and I am satisfied using it.

The Modeler has a very extensive range of functionalities for supervised and unsupervised learning. The plug and play approach enabling you to combine different elements to solve a task is visual and intuitive once you get used to it.

Some of the sub-menus are overly complicated and could be streamlined

I consider IBM SPSS Modeler to be a strong and trustworthy tool for data analysis and creating predictive models. The learning curve, however, was a challenge for me, and I consider the software to be on the pricey side. However, I must admit that IBM SPSS Modeler assisted me in the analysis of sizable datasets of genetic data for my biotechnology research, and the predictive models I created with the program were crucial in guiding my research. The results have been worthwhile despite the cost.

1.IBM SPSS Modeler is a powerful tool for data mining and predictive analytics.2.The software offers a range of algorithms and models that can be customized to suit specific research needs.3.The interface is user-friendly and intuitive, making it easy to use for both beginners and advanced users.4.IBM SPSS Modeler has a strong reputation in the industry and is widely used in research and business applications.

1.The software can be expensive, especially for individual researchers or small research teams.2.Some users may find the software to be overly complex or difficult to learn.3.The software requires a certain level of technical expertise to use effectively.

Very user-friendly and intuitive UI. Simple to grasp even for new users. Drag and drop functions really well, and interaction is simple. Data administration is quick and simple. good R language integration is far superior to SAS enterprise tools.

Some steps cannot be customized. There are times when using SQL code is a better and simpler option.

The project aimed at findings patterns in a large set of data coming from market research reports. SPSS was used to clean-up the data by discarding outliers and partitioning intro classes using Factor Analysis by Correpondance method. The findings were presented using traditional PowerPoint approach.

The product covers a wide spectrum of needs for analyzing data from left to right. A good knowledge of statistics is required to fully benefit from the library of méthodes at hand.

The lack of flexible story telling capability, to helps put findings in perspective.

IBM SPSS Modeler è da utilizzato per automatizzare processi complessi e relativamente lunghi di elaborazioni dati. In sintesi IMB SPSS Modeler è utilizzato per analizzare, con un algoritmo che gira quotidianamente i dati delle rete di distribuzione dell’energia gestita dall’azienda per cui lavoro a livello nazionale. Il software aggrega una grande quantità di dati, definendo report di sintesi, e successivamente approfondisce alcuni aspetti nel momenti in cui i report di sintesi, per particolari aree geografiche, evidenzino valori anomali. Trattandosi della rete nazionale, IBM SPSS Modeler si trova ad elaborare moltissimi dati, ma con il calcolo parallelo può farlo in modo rapido e senza intoppi.

IBM SPSS Modeler permette di effettuare elaborazioni avanzata di dati in modo semplificato, considerata la possibilità di creare processi di lavoro semplicemente trascinando sulla schermo e collegando tra loro vari nodi di attività. I nodi di attività sono configurati per effettuare specifiche operazione di dati, partendo dalla semplice manipolazione, con le join, fino allo sviluppo di modelli complessi, anche con algoritmi di machine learning. Buona la sua capacità di elaborare in modo veloce grandi quantità di dati e buona, inoltre, la possibilità di programmare per personalizzare il processo di lavoro.

Elemento negativo da tenere in considerazione è il costo della licenza, seppur sostanzialmente in linea con altri software simili, potrebbe essere un costo inutile da sostenere se si ha la necessità di effettuare analisi semplici, senza magari utilizzare il calcolo diffuso, perché si vogliono elaborare pochi dati. In questo caso potrebbe essere consigliabile volgere lo sguardo verso soluzioni open source.

Alla guida di un team eterogeneo ho utilizzato IBM SPSS Modeler per lo sviluppo di un modello di loss given default. L’interfaccia visuale del software ha consentito agli utenti meno esperti e meno ferrati a livello statistico di occuparsi delle operazioni preliminari di data preparation, quindi pulizia del dato e clustering delle variabili indipendenti. Il team più esperto, invece, ha sviluppato il modello vero e proprio, sfruttando gli algoritmi disponibili nel software e modificandone, se necessario, le caratteristiche mediante programmazione. La possibilità di sviluppare il modello, dalla A alla Z, all’interno di unico software ha reso il processo di lavoro molto più veloce e chiaro.

IBM Spss Modeler è un applicativo di manipolazione dati statistico caratterizzato da un interfaccia visiva low-code. Le analisi nel software possono essere eseguite trascinando sul pannello principale dei nodi, atti ad eseguire manipolazioni deferenti sui dati, e collegandoli tra loro. I nodi possono, a loro volta, essere personalizzati mediante codice, aspetto rilevante per gli analisti più esperti. Le funzioni di IBM Spss Modeler consentono di utilizzare algoritmi di modellazione complessi, come regressione logistica, Bayes, alberi decisionali ed integrano strumenti di preparazione e pulizia dei dati, come standardizzazione e sostituzione dei missing con un numero neutro.

IBM Spss Modeler potrebbe fornire maggior libertà all’utente, amplificando la possibilità di gestire i dati mediante codice e non mediante l’uso dei nodi, questo a vantaggio degli più esperti. Inoltre potrebbe essere migliorata sei gestione dei big data, il software risulta lento nell’elaborazioni di grandi quantità di informazioni.

Ho utilizzato IBM Spss Modeler per costruire un motore di calcolo RWA che, trimestralmente calcolasse il risk weight asset sul portafoglio bonis e default di un istituto finanziario. Lo sviluppo del motore di calcolo ha richiesto varie operazioni dati management e di integrazioni dati. È stato necessario integrare il software con i server banca, dove vi erano le basi dati necessarie al calcolo, e successivamente effettuare operazione di data manipulation in modo tale che tutti gli elementi necessari al calcolo RWA, ad esempio gli output dei modelli AIRB, potessero essere innestati sui database contenenti il portafoglio della banca. Una volta uniti i dati è stato possibile, applicando le formule regolamentari, calcolare RWA. È stato impostato, poi, un run automatico del motore trimestrale.

IBM Spss Modeler è un software per analisi di dati intuitivo e con un’interfaccia grafica ben organizzata e facile da navigare. Nella pagina principale è possibile gestire il flusso di lavoro collegando tra loro vari nodi, i quali consentono di effettuare operazioni diverse tra i dati. Questo tipo di programmazione permette, in un solo colpo d’occhio, di avere un’idea chiara di quello che fa il programma creato. Se il programma creato è complesso è possibile, per migliorare la visualizzazione del flusso, creare dei super-nodi, ovvero nodi all’interno dei quali è possibile effettuare più operazioni. IBM Spss Modeler è in grado di gestire, con velocità, grandi moli di informazioni ed inoltre permette la schedulazione del lancio di un determinato workflow. In tal modo, ad esempio, è possibile lanciare, in modo automatico, con frequenza trimestrale, mensile o settimanale, analisi che hanno la necessità di essere ripetute spesso.

L’aspettò critico risiede nella difficoltà che si riscontrano in IBM Spss Modeler nel processo di integrazione con i sistemi esistenti. Molto spesso queste integrazioni non funzionano al 100% e risulta necessario importare alcuni dei dati manualmente.

IBM SPSS Modeler è stato utilizzato in differenti progetti che richiedevano la costruzione di un complesso workflow di elaborazione dati automatizzato (ad esempio controlli di data quality) in società clienti dove, il personale interno, non aveva già delle competenze con software di elaborazione a programmazione pura. L’uso di SPSS Modeler, in tali contesti, è stato preferito per la sua semplicità ed a permesso con facilità di passare le competenze anche verso le strutture interne delle aziende.

IMB SPSS Modeler è un software con il quale è possibile creare un workflow di analisi dei dati collegando tra loro, mediante trascinamento, dei nodi che effettuano operazioni pre definite. Tale modalità di elaborazione dati rende l’uso del software intuitivo e rapido. IMB SPSS Modeler può eseguire sia una semplice elaborazione dei dati, sia analisi statistiche complesse ed i workflow possono essere personalizzati modificando le impostazioni all’interno dei nodi. Ponendo a confronto con i principali competitor sul mercato risulta economico, ma ugualmente efficiente.

la costruzione di complessi workflow personalizzati, mediante trascinamento, risulta lenta, se paragonata alla medesima attività fatta mediante programmazione pura. Per personalizzare i workflow è necessario: cliccare sul nodo, aprirlo, modificarne le impostazioni, salvare e richiuderlo. Mentre utilizzando del codice si scrivono due righe in più ed il gioco è fatto. Il tempo risulta il costo della semplicità d’uso.

Nella mia esperienza ho utilizzato SPSS Modeler prevalentemente presso istituti bancari ed, in generale, presso soggetti che hanno necessità di creare routine di calcolo che devono essere ripetuto nel tempo. Nel caso degli istituti bancari, ad esempio, ho utilizzato il software per produrre un motore di calcolo RWA, il quale definisce il risk weighted asset della banca e deve elaborare una grande quantità di dati mensilmente. La programmazione visita del software, mediante l’uso di nodi, ha permesso anche agli elementi il chi software era nuovo di apprenderlo con velocità e diventare subito operativi. La possibile di costruire mendicante programmazioni nodi personalizzati, invece, permette di soddisfare alcune necessità specifiche del caso.

IMB SPSS Modeler è un software per adatto alla manipolazione di dati ed all’analisi statistica degli stessi. Sorprende la sua semplicità d’uso, grazie alla presenza di nodi pre-impostati, che presentano funzioni intuitive. È possibile manipolare i dati trascinando i nodi sulla Dashboard principale è contenendoli, fino ad ottenere le informazioni desiderate. Il software è dotato anche di buona capacità di analisi dei dati e consente di seguire le più classiche delle analisi statistiche. SPSS modeler è in grado di accettare in input vari formati di dati, ciò permette di accollare il lavoro evitando step extra per la trasformazione del dato prima di poterlo lavorare.

Aspetto migliorabile risulta la navigazione all’interno delle tabelle create. La stessa risulta macchinosa ed alcune volte lenta; elemento migliorabile in quanto rallenta il lavoro dell’analista.

IMB SPSS Modeler, nel complesso, è particolarmente semplice da usare e, se si conoscono alcuni dei più classici linguaggi di programmazione permette un buon grado di personalizzazione del flusso del lavoro. Ho utilizzato il software per la creazione di modelli previsionali in ambito risk management e devo dire di averlo trovato un ottimo strumento adatto allo scopo.

IMB SPSS Modeler è un software in grado di eseguire operazioni di statistica avanzata particolarmente utili per analizzare grandi serie storiche e creare modelli previsionali in ambito finanziario e del risk management. Il software si caratterizza per la sua semplice usabilità. Mediante nodi pre-configurati, infatti, è possibile creare flussi di lavoro automatizzi e complessi per l'analisi dei dati. I nodi già presenti, nel dettaglio, consentono l'importazione dei dati, la loro trasformazioni, la loro combinazione e la creazione di modelli statistici. Programmando, inoltre, l'utente può creare nodi personalizzati maggiormente adatti alle sue esigenze.

La creazione di flussi di lavoro mediante l'uso dei nodi se, da un lato risulta semplificare il lavoro dell'analista, dall'altro rischia di rallentarlo nel processo. Creare il flusso di lavoro collegando e spostando sulla dashboard i vari nodi, infatti, potrebbe essere un operazione che costa più tempo rispetto alla classica programmazione.

Nel corso della mia carriera ho utilizzato SPSS Modeler per riclassificare o costruire voci di bilancio di vari clienti, in vari settori industriali. Una volta definito il workflow, per operazioni routinarie come la riclassificazione del bilancio, lo stesso si può applicare a situazione differenti, con un notevole risparmio di tempo. Il tempo necessario, però, a costruire il workflow di analisi risulta maggiore rispetto a quello che si spenderebbe con un software di programmazione classico.

IBM SPSS Modeler è ottimo strumento per la definizione di workflow automatizzati in grado di elaborare dati proventi da più fonti. In ambito Finanziario risulta ottimo per la riclassificazione dei bilanci oppure la definizione di alcune voci degli stessi. I dati possono essere manipolati creando un workflow collegando i nodi l’un l’altro con il drag and drop. Il fatto di poter utilizzare informazioni da più fonti dati lo rende un ottimo centro di sintesi intra-ufficio in azienda. Il programma consente di eseguire anche analisi statistiche, ma vi sono competitor e software di IBM che svolgono il lavoro in modo migliore.

Rispetto a programmi simili, che consento di elaborare il dato programmando, la costruzione del workflow risulta più lenta, seppur semplificata.

Ho utilizzato il software per sviluppare modelli di Machine Learning ed anche per effettuare ed automatizzare task ripetitive di analisi di dati. In entrambi i casi si è rilevato all’altezza della situazione, rispondendo sempre in modo veloce. La sua semplicità d’uso mi ha sempre consentito di fare un passaggio di consegne con il cliente rapido ed efficace.

IBM SPSS Modeler è un software per analisi statistica avanza di data, molto efficace e potente, supper semplice da utilizzare. È possibile impostare un analisi semplicemente trascinando e collegando tra loro dei blocchetti ognuno dei quali eseguire determinate funzioni (dalla join, alla regressione lineare, fino a sviluppo di modelli di Machine Learning). La rappresentazione del codice mediante blocchi rende molto chiaro, all’analista, il lavoro effettuato sui dati, anche se non è stato lui a sviluppare il codice. Tale aspetto è molto utile in consulenza, in quanto riduce il tempo dedicato al passaggio di consegne ed al trasferimento di know how.

IBM Spss Modeler fa quello che ci si aspetta da un software di analisi statistica. Non rilevo mancanze da segnalare

IBM SPSS Modeler offre une variété d'algorithmes d'analyse prédictive et de modélisation, couvrant diverses applications, aussi elle offre des fonctionnalités de visualisation des données pour aider à interpréter les résultats de manière intuitive.

Bien que l'interface soit conviviale, l'utilisation efficace de SPSS Modeler nécessite une certaine courbe d'apprentissage, en particulier pour tirer pleinement parti de ses fonctionnalités avancées.

IBM SPSS me permet d'analyser les données avec une facilité incroyable. Il me permets de faire les calculs,les tableaux et les graphiques en même temps.

Le logiciel SPSS est facile d'utilisation de par la saisie des variables et des données qui se transforme en un clique à un effet visuel alliant tableaux et graphiques.

J'apprécie toutes les fonctionnalités du logiciel qui est facile d'utilisation globalement.

Programma abbastanza completo, facile da utilizzare e intuitivo. Molto utile per eseguire analisi semplici.

Software intuitivo e facile da utilizzare. Interfaccia completa, le analisi si eseguono con facilità e restituisce dei risultati esatti.

Spesso le variabili vengono identificate in maniera sbagliata e ci sono problemi qualche volta con l’importazione dei dati da excel.

Utile nella pratica di tutti i giorni, con tutte le funzionalità utili sia per l’ambito scientifico base sia clinico

Spesso complicato in alcuni passaggi, non permette di ottenere facilmente i risultati preventivati