
SPM ist ein außergewöhnlich gutes Werkzeug zur Erstellung von Vorhersagen.
1) Die Benutzeroberfläche ist sowohl menügesteuert (für explorative Nutzung) als auch programmatisch gesteuert (für hocheffiziente Produktion). Das Menüsystem erzeugt als Ausgabe das entsprechende Programm zur Speicherung, Verbesserung und Wiederverwendung.
2) Es gibt ein außergewöhnliches Toolkit zur Datenbereinigung und -exploration (viel besser als Standardwerkzeuge wie SAS's PROC FREQ). Gut durchdacht. Datenbereinigung ist extrem wichtig, selbst im Data Mining, um die vielen Nuancen, Geschichten und Vorurteile der Daten zu verstehen.
3) Um wirtschaftlich optimale Entscheidungen zu treffen, ist es erforderlich, die Fehlerkosten zu optimieren. Man kann nicht einfach die gesamten Typ-1- und Typ-2-Fehlerraten minimieren (oder verwandte Funktionen wie Somers' D oder Gini), da die Kosten der Fehler sehr unterschiedlich sein können. SPM's CART ist ein fabelhaftes Programm, da es diese äußerst wichtige Optimierung ermöglicht.
4) Das Hauptwerkzeug von SPM ist TreeNet – ihr Stochastic Gradient Boosting Algorithmus. TreeNet ist wirklich außergewöhnlich. Es ermöglicht eine effiziente Erkundung einer reichen Familie von algorithmischen Optionen. Insbesondere hat es eine ausgeklügelte Methode, um die erforderliche Interaktionsstruktur zu erkunden.
5) Die Partial Dependency Plots sind einfach zu erstellen und zu erkunden und ermöglichen es, ein Gefühl für das allgemeine Verhalten der Vorhersagen zu entwickeln. Man kann dann diese Plots splinen (mit Monotonie, falls gewünscht), diese neuen Basisfunktionen wieder in die Anpassung einfügen und letztendlich eine Reihe von simultanen optimalen Transformationen entdecken. Dies ist mit keinem univariaten Werkzeug möglich.
6) Der Scoring-Code kann in zahlreichen Sprachen ausgegeben und somit leicht in verschiedenen Produktionsumgebungen eingesetzt werden.
7) Die zusätzlichen Data-Mining-Algorithmen (Random Forests, Multiple Adaptive Regression Splines und mehr) sind gut implementiert und bieten manchmal zusätzliche Einblicke in die Ecken Ihrer Vorhersagen.
SPM ist absolut das Nonplusultra leistungsstarker, benutzerfreundlicher, flexibler, zuverlässiger Data-Mining-Software. Es ist der Standard, mit dem sich so ziemlich jeder immer vergleicht.
Ich habe es in mehrere Unternehmen eingeführt und überall wurde es sowohl von den fortgeschrittenen prädiktiven Modellierern als auch von den erfahrenen Business-Analysten bereitwillig angenommen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ich hoffe, dass die neuen Eigentümer von SPM (Minitab) weiterhin in die Entwicklung von SPM investieren. Ich habe von einigen sehr schönen neuen Ideen gehört, die SPM noch besser machen werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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Organische Bewertung. Diese Bewertung wurde vollständig ohne Einladung oder Anreiz von G2, einem Verkäufer oder einem Partnerunternehmen verfasst.
Diese Bewertung wurde aus English mit KI übersetzt.

