Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16

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Eine IBM Lösung für Predictive Analytics Anwendungsszenarien.

In diesem MHPBoxenstopp erhalten Sie im Rahmen einer Live Demo von unseren Experten Behnam Janghorban Esfahani und Dr. Ramin Norousi Einblicke in die aktuelle Lösung des IBM SPSS Modeler 16. Neben einer Einordnung und Abgrenzung im IBM SPSS Portfolio werden Sie auch Beispiele für potentielle Anwendungsszenarien kennenlernen.

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Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16

  1. 1. © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Eine IBM Lösung für Predictive Analytics Anwendungsszenarien Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16 Behnam J. Esfahani, Dr. Ramin Norousi | MHPBoxenstopp: 11.11.2014
  2. 2. © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 2 Einleitung MHPBoxenstopp: Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16 www.youtube.de/MHPProzesslieferant Weitere MHPBoxenstopps Agenda Wo Sie uns in 2014 auch finden können… www.mhp.de/Events www.mhp.com/de/events Zu Anfang sind alle Teilnehmer auf stumm geschalten. 11.11.2014 Vernetzte Produktionssysteme im Zeitalter Aktuelle und künftige Szenarien von 4.0 18.11.2014 Business Process Management mit SAP Geschäftsprozessmodellierung- und implementierung mit NetWeaver BPM SAP NetWeaver BPM 25.11.2014 BI Strategie im Zeitalter von Big Data Von den Besten lernen www.mhp.com/de/events 11.00 – 11.10 Uhr Begrüßung Christine Manthey 11.10 – 11.45 Uhr Vortrag Behnam J. Esfahani und Dr. Ramin Norousi 11.45 – 12.00 Uhr Offene Fragerunde Sie können bereits während der Web Session über Chatfunktion im rechten Fenster Fragen einreichen. www.slideshare.net/MHPInsights 13.11.2014 Automobilwoche Kongress 2014 Hilton Berlin, Berlin
  3. 3. © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 3 Ihre Gesprächspartner Behnam J. Esfahani Leiter Competence Center Predictive Analytics SU Business Intelligence Christine Manthey Senior Consultant SU Business Intelligence MHPBoxenstopp: Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16 Dr. Ramin Norousi Senior Consultant Predictive Analytics SU Business Intelligence
  4. 4. © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 4 Prozesse verbessern kann nur, wer sich im Detail auskennt. Genauso wie im Großen und Ganzen. MHPBoxenstopp: Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16 Wir wissen aus Erfahrung, wie man Ziele erreicht und dabei vorneweg fährt.
  5. 5. © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 5 Mieschke Hofmann und Partner (MHP) A Porsche Company MHPBoxenstopp: Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16 Die Leistung Management Consulting System Integration Application Management Business Solutions Der Unterschied Symbiose aus Prozess- + IT-Beratung l Prozesslieferant l Excellence l Automotive l Kunden Die Kompetenz Ganzheitliches Beratungsportfolio über die gesamte Wertschöpfungskette
  6. 6. © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 6 Ganzheitliches Beratungsportfolio über die komplette Wertschöpfungskette. Unsere Kompetenzbereiche mit Themenfeldern. MHPBoxenstopp: Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16 Technology Services Application Mgmt. Services Product Lifecycle Mgmt. Supply Chain Mgmt. Production & Opera- tions Mgmt. Customer Relations Mgmt. Finance & Controlling Business Intelligence After Sales Retail Mgmt. Human Resources Production Planning Strategic Production Consulting Lean Production Manufacturing Execution Maintenance Retail Service Management Retail Consulting Fleet Management Sourcing Planning Affiliation Performance Development & Talent Management Governance, Risk and Compliance Template Development and Rollouts Business Process Development & Optimization Legal and Fiscal Requirements Accounts, Reporting and Consolidation System Harmonization CIO Management Consulting Enterprise Content Management Standard Software Individual Software Application & Process Services Application Management Consulting Product Structure Management Product Development Process (PDP) Management SAP PLM Consulting & Solution Implementation PTC Windchill Solution Integration DS Enovia V6 Solution Integration PLM Strategy & Management Consulting Production Logistics Procurement & Quality Sales Logistics Service Management Spare Parts Management Supply Chain & Demand Planning Service Management Spare Parts Management Warranty Processes (Pro-active) Complaint Management Digital incl. Connected CRM & Social CRM CRM Strategy & Management Consulting Sales Force Automation incl. Mobile CRM Analytics incl. Segmentation & Campaign Management Vertical Retail Integration (Pro-active) Complaint Management BI Technology BI Strategy Integrated Corporate Planning Analytical Business Processes Next Generation BI & BIG DATA Mobile BI Scenarios CRM IT Consulting & Solution Implementation Transition & Change Management Administrative Core Processes MHP Dealer Performance Management Finance and Controlling for Automotive Retailers Dealer Management Systems MHP Carbon Innovations Connected Vehicle Cloud Compute Sustainable Mobility Social Business Mobile Business Real-time Business Industry 4.0 Predictive Analytics
  7. 7. Agenda © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 7 1.Predictive Analytics Anwendungsszenarien 2.IBM SPSS Portfolio 3.Live Demo - IBM SPSS Modeler 16 4.Fazit
  8. 8. Agenda © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 8 1.Predictive Analytics Anwendungsszenarien 2.IBM SPSS Portfolio 3.Live Demo - IBM SPSS Modeler 16 4.Fazit
  9. 9. © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 9 F & E Beschaffung Produktion Marketing Vertrieb Finanzen & Controlling Logistik Personalwesen Kommunikation Bsp. Risiko- und Betrugsanalysen Bsp. Predictive Quality Assurance Bsp. Lieferanten Wertanalysen Bsp. Predictive Maintenance Bsp. Next Best Offer / Extra Bsp. Absatz- prognosen Bsp. Vorausschauende Beschaffung Bsp. Social Media Analytics Bsp. Identifizierung von Erfolgsindikatoren etc. Kundenservice Bsp. Warranty Analytics Anwendungsfälle entlang der gesamten Wertschöpfungskette 1. Predictive Analytics Anwendungsszenarien
  10. 10. © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 10 Einsatzgebiete von Predictive Analytics Methoden 1. Predictive Analytics Anwendungsszenarien Segmentierung Klassifikation Assoziation Regression Zeitreihenanalyse Simulation Bildung von Gruppen verwandter Beobachtungen Bsp. Clustern von Produkten oder Kunden Entdecken unbekannter Einflußfaktoren und Messung ihrer Auswirkung Bsp. Betrugserkennung/-vermeidung Auftreten häufiger Merkmale oder Merkmalskombinationen Bsp. Recommendation Engine Messung von Zusammenhängen und Vorhersage ihrer Auswirkung Bsp. Churn Analysen Erkennen von Trends Bsp. Prognosen Bewertung von Ereignissen Bsp. Monte Carlo Simulationen
  11. 11. Agenda © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 11 1.Predictive Analytics Anwendungsszenarien 2.IBM SPSS Portfolio 3.Live Demo - IBM SPSS Modeler 16 4.Fazit
  12. 12. © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 12 Überblick IBM SPSS Portfolio 2. IBM SPSS Portfolio (Quelle: IBM)
  13. 13. © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 13 Abgrenzung IBM SPSS Modeler zu IBM SPSS Statistics 2. IBM SPSS Portfolio (Quelle: IBM) „Generierung von Hypothesen (Explorativ)“ Arbeitsweise ist ablauforientiert aufgebaut Einlesen von unterschiedlichen Datenquellen an verschiedenen Bereichen der Datenaufbereitung möglich Falls sich Rohdaten ändern, muss der Stream neu angestoßen zu werden Datentransformationen haben keine Auswirkungen auf die Originaldaten Modelle zum Auffinden der relevanten Variablen Modellvergleich graphisch und tabellarisch möglich Metamodelling wird unterstützt Modellparameter sind im Nugget vorhanden „Überprüfung von Hypothesen“ Arbeitsweise zielt auf Einzelergebnissen Externe Datenquellen müssen als sav Datei abgespeichert werden, um diese anschließend zusammenzufügen Falls sich Rohdaten ändern, muss der Prozess neu gestartet werden Datentransformationen verändern sofort den Originaldatensatz relevante Variablen schon bekannt und ausgewählt Modellvergleich nur eingeschränkt möglich Metamodelling sehr komplex Modellparameter werden tabellarisch ausgegeben IBM SPSS Modeler IBM SPSS Statistics
  14. 14. Agenda © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 14 1.Predictive Analytics Anwendungsszenarien 2.IBM SPSS Portfolio 3.Live Demo - IBM SPSS Modeler 16 4.Fazit
  15. 15. © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 15 Live Demo - IBM SPSS Modeler 16 3. Live Demo - IBM SPSS Modeler 16
  16. 16. Agenda © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 16 1.Predictive Analytics Anwendungsszenarien 2.IBM SPSS Portfolio 3.Live Demo - IBM SPSS Modeler 16 4.Fazit
  17. 17. © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 17 Einschätzung und Besonderheiten 4. Fazit Mit dem Funktionsumfang von IBM SPSS Modeler können sämtliche Predictive Analytics Fragestellungen beantwortet werden Hohe Benutzerfreundlichkeit: Die Arbeitsweise erfolgt visuell und prozeßorientiert Flexible Individualisierungs- und Erweiterungsmöglichkeiten durch R und Python Performanceoptimierung durch SQL-Pushback und In-Database-Modelling Text Analytics: Einbeziehung unstrukturierter Textdaten in den Analyseprozess möglich Das IBM SPSS Portfolio ermöglicht zudem eine nahtlose Integration in bestehende System- und Prozesslandschaften Mit der CRISP-DM Methodik ermöglicht IBM einen schnellen Zugang und Einstieg in die Welt der Modellierung und Predictive Analytics IBM ist Leader im Gartner Magic Quadrant für Advanced Analytics Platforms (2014)
  18. 18. 18 © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH Ihr Ansprechpartner MHPBoxenstopp: Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16 Behnam J. Esfahani Leiter Competence Center Predictive Analytics Service Unit Business Intelligence Mobil: +49 (0)151 4066-7412 E-Mail: Behnam.JanghorbanEsfahani@mhp.com
  19. 19. © 2014 Mieschke Hofmann und Partner Gesellschaft für Management- und IT-Beratung mbH 19 www.mhp.com/ events MHPTimetable weitere Infos MHPBoxenstopp Vernetzte Produktionssysteme im Zeitalter von 4.0 13-14 Uhr | 11.11.14 Mit nur einem “Klick” zur MHPBoxenstopp Anmeldung Haben Sie einen MHPBoxenstopp verpasst? Kein Problem - in unserem MHP YouTube-Channel und auf unserem SlideShare Profil finden Sie alle vergangenen Websessions: MHPBoxenstopp Business Process Management mit SAP NetWeaver BPM 13-14 Uhr | 18.11.14 MHPBoxenstopp Predictive Analytics mit IBM SPSS Modeler 16 11-12 Uhr | 11.11.14 www.youtube.de/MHPProzesslieferant www.slideshare.net/MHPInsights PTC Live Stuttgart MHP als Aussteller bei der PTC Live in Stuttgart vertreten 8.30 Uhr | 18.11.14 PTC Live Stuttgart MHP als Aussteller bei der PTC Live in Stuttgart vertreten 8.30 Uhr | 18.11.14 Projekt- management Kooperativ, Agil & Co. – blicken Sie noch durch? 13 Uhr l 25.11.14 MHPBoxenstopp BI Strategie im Zeitalter von Big Data 13-14 Uhr l 25.11.14 Automobilwoche Kongress 2014 Zielgruppe Zukunft 9.30 Uhr | 13/14.11.14

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