JMP® per il data mining interattivo
La famiglia di prodotti JMP offre tecniche di data mining esplorative e predittive. Con il data mining interattivo è possibile individuare pattern nei dati con un numero elevato di colonne, righe o entrambe. Utilizzando tecniche di data mining predittive, è possibile creare modelli predittivi generalizzabili.
JMP dispone di tecniche classiche quali la regressione e la clusterizzazione, ma integra anche funzionalità per la creazione di alberi decisionali o di regressione e di modelli di reti neurali. È semplice suddividere i dati per addestrare, convalidare e verificare i modelli candidati, mentre gli strumenti di visualizzazione consentono di esaminarli e confrontarli facilmente in un unico ambiente interattivo.
Grazie al codice a thread multipli e alla compressione dei dati, solo l'hardware può limitare la varietà di problemi che è possibile trattare, non certo JMP. I dati sono ovunque, e la facilità d'uso di JMP rende il data mining più accessibile che mai.
- Partizione
- Neurale
- Clusterizzazione
La piattaforma di partizione di JMP consente di individuare tagli o raggruppamenti di input (X) in grado di predire con maggiore precisione la variazione in un output (Y). Questo processo di suddivisione dei dati è ricorsivo, ovvero è possibile proseguire fino a ottenere una stima utile. Sviluppate il vostro albero utilizzando alberi decisionali, foreste di bootstrap (solo JMP Pro) o alberi di boosting (solo JMP Pro).
Potete creare in modo interattivo un albero decisionale con dati di addestramento e convalida.
La piattaforma neurale di JMP consente di creare reti neurali completamente connesse con nodi nascosti in uno o due strati. Ciascun nodo può disporre di una delle tre diverse funzioni di attivazione e in ogni strato è possibile avere un numero qualsiasi di nodi. Utilizzate il boosting per consentire alla rete di apprendere casi difficili e specificate uno dei quattro metodi di penalizzazione per la vostra stima.
Confrontate l'effetto delle diverse architetture neurali su una stima neurale con boosting.
Tecnica fondamentale nell'apprendimento non controllato, la clusterizzazione crea sottogruppi in modo che i casi presenti in un particolare sottogruppo abbiano maggiori punti in comune rispetto a quelli presenti in un altro sottogruppo. La piattaforma di clusterizzazione di JMP consente di rappresentare in scala e trasformare le variabili prima di eseguire l'analisi, inoltre include la clusterizzazione interattiva gerarchica e la classificazione basata sul metodo delle k medie.
La clusterizzazione gerarchica crea un dendogramma interattivo che è possibile ingrandire per focalizzare i cluster di maggiore interesse. Le mappe di calore e i diagrammi a coordinate parallele vi aiutano a valutare il numero ottimale di cluster da utilizzare.
Ulteriori risorse per il data mining interattivo
Demos
Presentazioni con diapositive
Data mining di successo nella pratica
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Centralino: 02 8313 41 r.a.
