SPSS Inc. <http://www.spss.com> (Nasdaq : SPSS), premier fournisseur mondial de logiciels et de solutions d'analyse prédictive, annonce la prise en charge complète de la version 4.0 de PMML (Predictive Model Markup Language), standard le plus déployé des modèles statistiques et de data mining du Data Mining Group (DMG).
SPSS, fondateur et membre actif du DMG, intégrera PMML 4.0 aux prochaines versions du logiciel de data mining PASW Modeler <http://www.spss.com/software/modeling/> (précédemment Clementine) et de PASW Statistics <http://www.spss.com/software/statistics/> (précédemment SPSS Statistics). Ses clients pourront ainsi appliquer facilement les techniques de modélisation et les présentations visuelles les plus robustes et les plus conviviales, afin d'améliorer la productivité et les processus métier. Grâce à PMML, ils peuvent développer facilement un modèle sur un système au moyen d'une application donnée puis le déployer sur un autre système avec une application différente.
« SPSS investit dans PMML depuis sa conception et s'est pleinement engagée à faciliter un échange ouvert des outils et des techniques. PMML 4.0 améliore la productivité lors de la préparation des modèles, réduit le cloisonnement dans les entreprises et contribue à l'apparition de moteurs de notation exploitant PMML à partir de sources multiples pour fournir les résultats aux décideurs » explique Rich Holada, directeur technique chez SPSS.
Sachant que les entreprises, administrations et établissements pédagogiques utilisant SPSS exploitent des modèles prédictifs pour prendre leurs décisions, il est important que ce processus repose sur des standards ouverts tels que PMML. PMML 4.0 permet aux clients de SPSS de créer facilement des modèles, de noter des volumes de données importants dans une base de données et d'incorporer les modèles dans des systèmes opérationnels améliorant leurs processus métier tels que la réduction du budget marketing, la fidélisation des clients, le développement des ventes croisées et supplémentaires ou la prévention des actes frauduleux.
« PMML 4.0 gère désormais tous les cas d’usage les plus courants dans la mise en pratique des modèles analytiques », déclare Robert Grossman, président du Data Mining Group. « La version 4.0 ajoute la prise en charge des séries chronologiques, des modèles segmentés et des ensembles. Nous félicitons SPSS pour son leadership et pour avoir intégré PMML 4.0 à son logiciel d'analyse prédictive, afin que les clients puissent améliorer leurs processus métier. »
SPSS, fondateur et membre actif du DMG, intégrera PMML 4.0 aux prochaines versions du logiciel de data mining PASW Modeler <http://www.spss.com/software/modeling/> (précédemment Clementine) et de PASW Statistics <http://www.spss.com/software/statistics/> (précédemment SPSS Statistics). Ses clients pourront ainsi appliquer facilement les techniques de modélisation et les présentations visuelles les plus robustes et les plus conviviales, afin d'améliorer la productivité et les processus métier. Grâce à PMML, ils peuvent développer facilement un modèle sur un système au moyen d'une application donnée puis le déployer sur un autre système avec une application différente.
« SPSS investit dans PMML depuis sa conception et s'est pleinement engagée à faciliter un échange ouvert des outils et des techniques. PMML 4.0 améliore la productivité lors de la préparation des modèles, réduit le cloisonnement dans les entreprises et contribue à l'apparition de moteurs de notation exploitant PMML à partir de sources multiples pour fournir les résultats aux décideurs » explique Rich Holada, directeur technique chez SPSS.
Sachant que les entreprises, administrations et établissements pédagogiques utilisant SPSS exploitent des modèles prédictifs pour prendre leurs décisions, il est important que ce processus repose sur des standards ouverts tels que PMML. PMML 4.0 permet aux clients de SPSS de créer facilement des modèles, de noter des volumes de données importants dans une base de données et d'incorporer les modèles dans des systèmes opérationnels améliorant leurs processus métier tels que la réduction du budget marketing, la fidélisation des clients, le développement des ventes croisées et supplémentaires ou la prévention des actes frauduleux.
« PMML 4.0 gère désormais tous les cas d’usage les plus courants dans la mise en pratique des modèles analytiques », déclare Robert Grossman, président du Data Mining Group. « La version 4.0 ajoute la prise en charge des séries chronologiques, des modèles segmentés et des ensembles. Nous félicitons SPSS pour son leadership et pour avoir intégré PMML 4.0 à son logiciel d'analyse prédictive, afin que les clients puissent améliorer leurs processus métier. »
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