SPSS acaba de presentar las últimas versiones de su software para minería de datos y análisis de texto. PASW Modeler 13 (antiguamente Clementine) y PASW Text Analytics 13 (antiguamente Text Mining para Clementine) amplían y automatizan la minería de datos y el análisis de textos para empresas, mientras mejoran la productividad, flexibilidad y rendimiento del analista.
Predictive Analytics Software, PASW, es el nuevo nombre para el portfolio completo del software SPSS Predictive Analytics. Este nuevo estándar de catalogación unifica las familias de producto bajo una nomenclatura consistente y descriptiva para reflejar las funcionalidades y sencilla integración con todos los productos de SPSS.
El portfolio completo de SPSS llevará el estándar de catalogación PASW, comenzando con los lanzamientos de PASW Modeler 13 y PASW Text Analytics 13. Durante el próximo año, esta nueva nomenclatura se implementará en cada lanzamiento de todos los productos de SPSS restantes, incluyendo: PASW Statistics (anteriormente SPSS Statistics), PASW Data Collection (anteriormente Dimensions) y PASW Collaboration and Deployment Services (anteriormente Predictive Enterprise Services).
Jack Noonan, presidente y CEO de SPSS, afirmó que SPSS es el único proveedor de análisis predictivo que ofrece la profundidad y amplitud de software necesaria para capturar el feedback del cliente, predecir comportamientos y actuar sobre los resultados mejorando los procesos de negocio. Gracias al feedback de nuestros clientes hemos creado un nombre para nuestro portfolio de productos nuevo y mejorado que se basa en nuestro legado de 40 años de innovación, mejora en el rendimiento y despliegue de capacidades en el campo del análisis predictivo.
PASW Modeler 13 ofrece capacidades tanto al usuario de negocios como al analista experto para nivelar los datos existentes y producir, evaluar y desplegar modelos analíticos con el fin de resolver problemas de negocio reales.
PASW Text Analytics 13 nivela las opiniones críticas y los sentimientos encerrados en los datos desestructurados incluyendo anotaciones de los call centers, preguntas de respuestas abiertas en encuestas, blogs y wikis- para mejorar la precisión de los modelos. La nueva versión incluye categorías pre-construidas para las encuestas de satisfacción, técnicas avanzadas de procesado de lenguaje natural, y un apoyo de lenguaje más exhaustivo.
