
SPM é uma ferramenta excepcionalmente boa para fazer previsões.
1) A interface do usuário é tanto baseada em menus (para uso exploratório) quanto programaticamente dirigida (para produção altamente eficiente). O sistema de menus produz como saída o programa correspondente para salvamento, melhoria e reutilização.
2) Há um kit de ferramentas excepcional para limpeza e exploração de dados (muito melhor do que ferramentas padrão como o PROC FREQ do SAS). Bem pensado. A limpeza de dados é extremamente importante, mesmo na mineração de dados, para entender as muitas nuances, histórias e vieses dos dados.
3) Tomar decisões economicamente ótimas requer otimizar os custos de erro. Não se pode simplesmente minimizar as taxas totais de erro Tipo 1 e Tipo 2 (ou funções relacionadas como o D de Somers ou Gini), pois os custos dos erros podem ser vastamente diferentes. O CART do SPM é um programa fabuloso, pois permite essa otimização extremamente importante.
4) A principal ferramenta do SPM é o TreeNet—seu algoritmo de Stochastic Gradient Boosting. O TreeNet é genuinamente excepcional. Permite explorar eficientemente uma rica família de opções algorítmicas. Em particular, tem uma maneira sofisticada de explorar a estrutura de interação necessária.
5) Os Gráficos de Dependência Parcial são fáceis de produzir e explorar e permitem desenvolver uma intuição para o comportamento geral das previsões. Você pode então ajustar esses gráficos (com monotonicidade, se desejado), colocar essas novas funções base de volta no ajuste e acabar descobrindo um conjunto de transformações simultâneas ótimas. Isso não é possível de fazer com qualquer ferramenta univariada.
6) O código de pontuação pode ser gerado em várias linguagens e, assim, facilmente implantado em diversos ambientes de produção.
7) Os algoritmos adicionais de mineração de dados (Random Forests, Multiple Adaptive Regression Splines e mais) são bem implementados e, às vezes, oferecem visões adicionais nos cantos de suas previsões.
SPM é absolutamente o topo de linha de software de mineração de dados poderoso, fácil de usar, flexível e confiável. É o padrão com o qual praticamente todos sempre se comparam.
Eu o trouxe para várias empresas e em todos os lugares ele foi prontamente adotado tanto pelos modeladores preditivos avançados quanto pelos analistas de negócios qualificados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Eu espero que os novos proprietários do SPM (Minitab) continuem a investir no desenvolvimento do SPM. Eu ouvi algumas ideias novas muito boas que tornarão o SPM ainda melhor. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
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Avaliação orgânica. Esta avaliação foi escrita inteiramente sem convite ou incentivo do G2, de um vendedor ou de um afiliado.
Esta avaliação foi traduzida de English usando IA.

