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.