SPSS Neural Networks

Machen Sie komplexere Beziehungen in Ihren Daten ausfindig

IBM SPSS Neural Networks bietet nicht lineare Datenmodellierungsprozeduren an, die es Ihnen ermöglichen, komplexere Beziehungen in Ihren Daten offenzulegen.

Mithilfe der Prozeduren in IBM SPSS Neural Networks können Sie präzisere und effektivere Vorhersagemodelle entwickeln. Das Ergebnis? Ein tieferer Einblick und verbesserte Entscheidungsprozesse.

  • Was ist unter einem neuronalen Netz zu verstehen?
    Unter einem numerischen neuronalen Netz versteht man eine Reihe von Werkzeugen für die nicht lineare Datenmodellierung, die sich aus Eingabe- und Ausgabeschichten und ein oder zwei verdeckten Schichten zusammensetzen. Die Verbindungen zwischen den Neuronen in jeder Schicht enthalten zugewiesene Werte, die mithilfe des Schulungsalgorithmus schrittweise angepasst werden, um Fehler einzuschränken und genaue Vorhersagen zu ermöglichen.
  • Ergänzen Sie die konventionellen statistischen Verfahren
    Die Prozeduren in IBM SPSS Neural Networks ergänzen die konventionelleren Statistikdaten in IBM SPSS Statistics Base und in dessen Modulen. Decken Sie mithilfe von neuronalen Netzen neue Verbindungen in Ihren Daten auf und bestätigen Sie Ihre Bedeutung mit konventionellen statistischen Verfahren.

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How can you use IBM SPSS Neural Networks?


In an MLP procedure like the
one shown here, nodes in the
input and output layers are
connected to nodes in one or
more hidden layers.You can combine Neural Networks with other statistical procedures to gain clearer insight in a number of areas:

  • Market research

  • Database marketing

  • Financial analysis

  • Operational analysis

  • Healthcare

Use data mining techniques


Just as you do when using IBM
SPSS Statistics Base or other
modules, from the dialog
boxes in IBM SPSS Neural
Networks, you select the
variables that you want to
include in your model.IBM SPSS Neural Networks provides a complementary approach to the data analysis techniques available in IBM SPSS Statistics Base and its modules. From the familiar IBM SPSS Statistics interface, you can “mine” your data for hidden relationships, using either the Multilayer Perceptron (MLP) or Radial Basis Function (RBF) procedure.

Both of these are supervised learning techniques – that is, they map relationships implied by the data. Both use feed-forward architectures, meaning that data moves in only one direction, from the input nodes through the hidden layer or layers of nodes to the output nodes.

Your choice of procedure will be influenced by the type of data you have and the level of complexity you seek to uncover. While the MLP procedure can find more complex relationships, the RBF procedure is generally faster.

With either of these approaches, the procedure operates on a training set of data and then applies that knowledge to the entire dataset, and to any new data.

We recommend complementing the rich functionality of IBM SPSS Neural Networks by using it with IBM SPSS Statistics Base.

Control the process from start to finish


The results of exploring data
with IBM SPSS Neural
Networks can be shown in a
variety of graphic formats.
This simple bar chart is one
of many options.After selecting a procedure, you specify the dependent variables, which may be scale, categorical or a combination of the two. You adjust the procedure by choosing how to partition the dataset, what sort of architecture you want and what computation resources will be applied to the analysis.

Finally, you choose whether you want to display results in tables or graphs, save optional temporary variables to the active dataset and/or export models in XML-based file format to score future data.

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