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IBM SPSS Neural · PDF file · 2013-08-26IBM Software IBM SPSS Neural Networks 20 IBM SPSS Neural Networks Neue Tools für die Erstellung von Vorhersagemodellen ... untersuchen, indem

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  • Business AnalyticsIBM Software IBM SPSS Neural Networks 20

    IBM SPSS Neural NetworksNeue Tools fr die Erstellung von Vorhersagemodellen

    Ihr Unternehmen muss im komplexen, sich schnell ndernden Umfeld Muster und Zusammenhnge erkennen, sodass Sie bei jeder nderung bessere Entscheidungen treffen knnen. Mglicherweise setzen Sie dazu IBM SPSS Statistics Base und ein zugehriges Modul bzw. mehrere Module ein. Wenn ja, kennen Sie bereits die Leistungs- fhigkeit und Vielseitigkeit, die Ihnen zur Verfgung steht. Allerdings ist noch mehr mglich.

    Sie knnen kaum erkennbare oder verdeckte Muster in den Daten untersuchen, indem Sie IBM SPSS Neural Networks verwenden. Dieses Modul bietet Ihnen die Mglichkeit, komplexere Beziehungen in den Daten aufzuspren und leistungsfhigere Vorhersagemodelle zu erstellen.

    Die Prozeduren in IBM SPSS Neural Networks ergnzen die herkmmlicheren statistischen Verfahren in SPSS Statistics Base und den zugehrigen Modulen. Finden Sie mit IBM SPSS Neural Networks neue Beziehungen in den Daten und besttigen Sie anschlieend deren Signifikanz mithilfe herkmmlicher statistischer Verfahren.

    IBM SPSS Neural Networks ist als reine Client-Software verfgbar. Fr eine hhere Leistung und Skalierbarkeit ist darber hinaus eine serverbasierte Version verfgbar.

    Sinn und Zweck neuronaler NetzeEin computergesttztes neuronales Netz ist eine Gruppe von Tools fr die nicht lineare Datenmodellierung. Das Netz besteht aus Eingabe- und Ausgabeschicht sowie aus einer oder zwei verdeckten Schichten. (Die Schichten werden hufig auch als Input-, Output- und Hidden-Schicht bezeichnet.) Die Verbindungen zwischen Neuronen in den einzelnen Schichten weisen zugeordnete Gewichte auf. Die Gewichte werden iterativ ber den Trainingsalgorithmus angepasst, um Fehler zu minimieren und genaue Vorhersagen zu liefern. Sie legen die Bedingungen fest, unter denen das Netz lernt und steuern die Stoppregeln fr das Training sowie die Netzarchitek- tur sehr fein oder Sie lassen die Prozedur automatisch die Architektur auswhlen.

    Highlights

    Untersuchen subtiler oder verdeckter Muster in den Daten

    Erstellen leistungsfhigerer Modelle

    Keine Programmierung erforderlich

    Auswahl von Algorithmen fr mehrschichtiges Perzeptron und radiale Basisfunktion

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    Business AnalyticsIBM Software IBM SPSS Neural Networks 20

    Sie knnen IBM SPSS Neural Networks mit anderen statistischen Prozeduren kombinieren, um einen klareren Einblick in einige Bereiche zu erhalten. In der Marktforschung knnen Sie beispielsweise Kundenprofile erstellen und Kunden- prferenzen ermitteln. Im Database Marketing knnen Sie den Kundenstamm segmentieren und Marketingkampagnen optimieren.

    In der Finanzanalyse knnen Sie mithilfe von IBM SPSS Neural Networks die Kreditwrdigkeit von Antragstellern analysieren und mglichen Betrug erkennen. Bei der betrieb- lichen Analyse knnen Sie dieses neue Tool einsetzen, um den Kapitalfluss zu verwalten und die Logistikplanung zu verbessern. Zu wissenschaftlichen und therapeutischen Anwendungen gehren beispielsweise die Vorhersage von Behandlungskosten, die Durchfhrung von Analysen zu medizinischen Ergebnissen und die Vorhersage der Dauer eines Krankenhausaufenthalts.

    Ablauf von Anfang bis Ende steuernMit IBM SPSS Neural Networks knnen Sie zwischen den Prozeduren fr mehrschichtiges Perzeptron (MLP = Multilayer Perceptron) oder fr radiale Basisfunktion (RBF = Radial Basis Function) whlen.

    Beides sind Verfahren fr berwachtes Lernen, das heit, dass sie Beziehungen zuordnen, die in den Daten impliziert sind. Beide Verfahren verwenden Feed-forward-Architekturen. Dies bedeutet, dass Daten nur in eine Richtung bertragen werden: von den Eingabeknoten, ber die Schicht mit den verdeckten Knoten bis zu den Ausgabeknoten.

    Die Auswahl der Prozedur wird vom Typ Ihrer Daten und vom Komplexittsgrad der aufzusprenden Zusammenhnge beeinflusst. Whrend die Prozedur MLP komplexere Bezie- hungen finden kann, ist die Prozedur RBF im Allgemeinen schneller.

    Im Dialogfeld fr mehrschichtiges Perzeptron (MLP) whlen Sie die Variablen aus, die das Modell einbeziehen soll.

    Im abgebildeten MLP-Netz werden die Daten von der Eingabeschicht ber eine verdeckte Schicht oder mehrere verdeckte Schichten in die Ausgabeschicht weitergeleitet.

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    You set the conditions under which the network learns and can finely control the training stopping rules and network architecture, or let the procedure automatically choose the architecture for you.

    You can combine SPSS Neural Networks with other statistical procedures to gain clearer insight in a number of areas. In market research, for example, you can create customer profiles and discover customer preferences. In database marketing, you can segment your customer base and optimize marketing campaigns.

    In financial analysis, you can use SPSS Neural Networks to analyze applicants creditworthiness and to detect possible fraud. In operational analysis, use this new tool to manage cash flow and improve logistics planning. Scientific and healthcare applications include forecasting treatment costs, performing medical outcomes analysis, and predicting the length of a hospital stay.

    Control the process from start to finishWith SPSS Neural Networks, you select 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 feedforward architectures, meaning that data moves in only one direction, from the input nodes through the hidden layer 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.

    From the Multilayer Perceptron (MLP) dialog, you select the variables that you want to include in your model.

    In an MLP network like the one shown here, the data feeds forward from the input layer through one or more hidden layers to the output layer.

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    Mit einem dieser Anstze teilen Sie die Daten in Trainings-, Test- und Holdout-Sets auf. Das Trainingsset wird zum Schtzen der Netzparameter verwendet. Mit dem Testset wird ein bertraining verhindert. Das Holdout-Set wird dazu verwendet, um das endgltige Netz, das auf den gesam- ten Dataset und auf beliebige neue Daten angewendet wird, unabhngig zu beurteilen.

    Sie geben die unabhngigen Variablen an. Diese knnen Skalenvariable, kategorische Variable oder eine Kombination dieser zwei Variablentypen sein. Wenn eine abhngige Variable ein Skalenmessniveau aufweist, sagt das neuronale Netz kontinuierliche Werte voraus, die sich an den Wert wahr einiger kontinuierlicher Funktionen der Eingabedaten annhern. Wenn eine abhngige Variable kategorisch ist, wird das neuronale Netz verwendet, um Flle auf der Basis der Eingabeeinflussvariablen in der besten Kategorie zu klassifizieren.

    Sie passen die Prozedur an, indem Sie auswhlen, wie das Dataset partitioniert werden soll, welchen Architekturtyp Sie wnschen und welche Berechnungsressourcen auf die Analyse angewendet werden sollen. Schlielich whlen Sie aus, ob Ergebnisse in Tabellen oder Diagrammen angezeigt werden sollen, ob optionale temporre Variable im aktiven Dataset gespeichert werden sollen und ob Modelle in XML-Datei- formate exportiert werden sollen, um zuknftige Daten damit zu bewerten.

    Wertzuwachs durch ZusammenarbeitDamit Sie Assets effizient gemeinsam nutzen und verteilen knnen, mssen diese auf eine Art geschtzt werden, die internen und externen Konformittsanforderungen gerecht wird. Auerdem mssen die Ergebnisse verffentlicht werden, sodass mehr Geschftsbenutzer die Ergebnisse anzeigen und nutzen knnen. Zu diesem Zweck ist es hilfreich, IBM SPSS Statistics durch IBM SPSS Collaboration and Deployment Services zu ergnzen. Weitere Informationen zu den enthaltenen wertvollen Funktionen erhalten Sie unter: ibm.com/software/de/analytics/spss

    Die Ergebnisse der Datenuntersuchung mithilfe von Verfahren fr neuronale Netze knnen in verschiedenen grafischen Formaten dargestellt werden. Dieses einfache Balkendiagramm ist nur eine von vielen Mglichkeiten.

    http://ibm.com/software/de/analytics/spss

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    FunktionenMehrschichtiges Perzeptron (MLP = Multilayer Perceptron) Die Prozedur MLP passt zu einem Typ des neuronalen Netzes, der als mehrschichtiges Perzeptron bezeichnet wird. Das mehrschichtige Perzeptron ist ein Verfahren fr ber- wachtes Lernen mit einer Feed-forward-Architektur. Es kann mehrere verdeckte Schichten aufweisen. Sie knnen eine Variable oder mehrere Variable angeben, die Skalenvariable, kategorische Variable oder eine Kombination aus beiden sein knnen. Wenn eine abhngige Variable ein Skalenmessniveau aufweist, sagt das neuronale Netz kontinuierliche Werte voraus, die sich dem Wert wahr einiger kontinuierlicher Funktionen der Eingabedaten annhern. Wenn eine abhn- gige Variable kategorisch ist, wird das neuronale Netz verwen- det, um Flle auf der Basis der Eingabeeinflussvariablen in der besten Kategorie zu klassifizieren.

    Einflussvariable Faktoren Kovariate

    DerUnterbefehlEXCEPTlistetalleVariablenauf,diedieProzedurMLPausdenFaktor-oderKovariatlisteninderBefehlszeileausschlieensoll.DieserUnterbefehlistzweckmig,wenndieFaktor-oderKovariatlisteeinegroeAnzahlvonVariablenenthlt.

    DerUnterbefehlRESCALEwirdverwendet,umKovariateoderabhngigeSkalenvariableneuzuskalieren.

    Abhngige Variable (falls Skalenvariable): standardi- siert, normalisiert, angepasst normalisiert, oder keine

    Kovar

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