統計建模 - IBM智能分析 SPSS Statistics

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產品介紹

由IBM技術提供的SPSS，是一套優異的統計分析套裝軟體；先進的統計專業與知識預測，應用到現有的計劃流程，提升量化或質化分析的信度，並改進預測結果的準確度。

特色說明

分析功能

核脊迴歸(Kernel Ridge Regression)
此功能使用了 Python sklearn.kernel_ridge.KernelRidge class 來估計一個因變量對一個或多個自變量的核脊迴歸結果。自變量包括模型的超參數，或者超參數值的選擇。交叉驗證是通過使用 sklearn.model_selection.GridSearchCV class實現。

線性混合模型(Linear Mixed Models)
該功能新的輸出表提供了邊際(marginal)和條件偽R2值，但只會在適當情況下顯示。

檢定分析功能(Power Analysis procedures)
新的精度功能計算出估計人口參數所需的樣本量，其精度由用戶指定的信賴區間寬度決定。預期結果產生最小樣本量，以確保實際信賴區間寬度不超過預期值。
現在可將效果量作為樣本大小估計的輸入值。其值將被傳遞到程序的中間步驟，並計算出所需的樣本大小。以下檢定分析程序具備此項功能。

單樣本t檢驗的檢定分析
成對樣本t檢驗的檢定分析
獨立樣本t檢驗的檢定分析
變異數分析的檢定分析
單變量線性迴歸的檢定分析

命令語法(Command syntax)

OUTPUT CREATE
這條指令提供了從用戶輸入的 JSON 或從外部 *.json 文件創建自定義表格、圖表和其他輸出項目的選項。

POWER ONEWAY ANOVA
CONTRAST 子命令的關鍵字HALFWIDTH根據指定的信賴區間寬度估計樣本大小。
PARAMETERS 子命令的關鍵字 ES 指定了整體測試的效果量，它由 f 或 η 2 來衡量。PLOT 子命令的關鍵字 ES、ES_YAXIS 和 ES_XAXIS 可以控制按效果量計算的二維功率圖、按總樣本量（x軸）和效果量（y軸）計算的三維功率圖，以及按總樣本量（y軸）和效果量（x軸）計算的三維功率圖。

POWER MEANS INDEPENDENT
新的 PRECISION 子命令根據指定的信賴區間寬度來估計樣本量。PARAMETERS 子命令的關鍵字 ES 指定了效果量，用以作為估計樣本量的輸入。當用於比較的兩個獨立組被假定為具有不等方差時，獨立樣本分析的效果量由平均差來衡量。

POWER MEANS ONESAMPLE
新的 PRECISION 子命令根據指定的信賴區間度寬來估計樣本量。PARAMETERS 子命令的關鍵字 ES 指定了效果量，用以作為估計樣本大小的輸入。

POWER MEANS RELATED
新的 PRECISION 子命令根據指定的信賴區間寬度來估計樣本量。PARAMETERS 子命令的關鍵字 ES 指定了效果量，用以作為估計大小的輸入。

POWER PEARSON ONESAMPLE
新的 PRECISION 子命令根據指定的信賴區間寬度估計樣本大小。

POWER PROPORTIONS INDEPENDENT
新的 PRECISION 子命令根據指定的信賴區間寬度來估計樣本量。

POWER PROPORTIONS ONESAMPLE
新的 PRECISION 子命令根據指定的信賴區間寬度來估計樣本量。

。POWER PROPORTIONS RELATED
新的 PRECISION 子命令根據指定的信賴區間寬度來估計樣本量。

POWER SPEARMAN ONESAMPLE
新的 PRECISION 子命令根據指定的信賴區間寬度來估計樣本大小。

POWER UNIVARIATE LINEAR
PARAMETERS 子命令的關鍵字ES指定了由f2測量的效果量。

樞紐分析表的改進(Pivot table enhancements)

大多數表格都具有混合的數值，將熱圖應用於整個表格通常會產生一個具有巨大變化的表格。數據透視表編輯器現在的菜單選項中具有”顏色刻度”，它提供了熱圖樣式設置，根據單元格的值以不同的顏色顯示。

Workbook 模式的改進

文字選單(Context menu)
右鍵文字選單現在提供了剪切、複製和貼上內容的選項，以及顯示”樣式輸出”對話框的選項，該對話框可指定對工作簿中選定的輸出對象進行修改。

語法段落錯誤窗格(Syntax paragraph error pane)
語法相關的錯誤信息現在會顯示在語法段下。

授權管理功能增強(Manage license enhancement)

File > Manage License 功能現在提供了啟動 Commuter Utility 工具的選項。網絡授權通常會要求您連接到網絡以運行 SPSS® Statistics。如果您的管理員啟用了通勤者licence (commuter license)，您可以偵測出一個通勤者 licence，以便在您沒有連接到網絡時使用網絡授權。

成功應用案例

共 7 則案例

該公司選擇了 IBM SPSS Modeler 作為精準行銷專案的工具。通過充分把握XX公司 Call-Out 的行銷模式和發展方向，在現有業務模式中增加了五類主要模型實現其精緻化行銷，分別包括：潛力客戶評分模型、客戶區隔模型、商品推薦模型、銷售量預測模型以及客戶流失模型。

為了更方面、更快捷、更有效的使用模型分析的結果，將上述模型與XX公司新一代回訪系統直接連線。根據業務需要，模型按照每天/每週/每月或即時的方式運作，將分析結果嵌入業務系統中，充分發揮其指揮作用。
推薦引擎的作用在於幫助公司，據會員喜好推薦可能購買商品，亦對會員減少討厭的廣告信件，形成一個雙贏的局面。

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Call-Out 精準行銷

某保險公司電銷系統經歷了幾年的業務發展，行銷的客戶數超過三千萬，承保的客戶數三萬多，成功率0.1184%。如何從開放式行銷轉化為精細化行銷，如何利用積累的歷史資訊更好地定位有價值有需求的客戶，已成為某保險公司電銷當前極待解決的問題。

減少TSR人工判斷的工作量，降低人為判斷風險。
序列規則可根據客戶承保的最新資訊定期自動更新，可即時發現及利用新規則給客戶推薦產品，提高了客戶的承保率。

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保險公司電話銷售 - 精細化行銷

模型的主要輸出結果是將當前未開發的客戶在接到行銷電話時做出正面回應的傾向性進行得分評估。在對來源名單中的所有客戶評估分數後，再根據實際電話銷售團隊的情況，將優選的名單分派到指定的電銷人員清單中。

利用SPSS Modeler建立預測回應模型，可以對電話銷售業務模式進行優選，控制成本，並提升邊際收益。

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保險公司採用 SPSS Modeler 建立電話行銷回應預測模型

入IBM Watson並通過某航空公司的ERP系統環境獲取結構和非結構化數據，包括技術手冊、非例行性紀錄、技術人員筆記、庫存紀錄、故障排除紀錄、材料成本數據及飛行事故歷史紀錄等，資料載入後使用自然語言處理和先進的內容分析技術，將原始的非結構化數據轉化為事故問題的潛在因素，例如：發現在夏季因為氣溫高、乘客流量大導致輪胎更換需求頻率增加，即可及早發現並進行輪胎更換避免事故發生。

過去，技術人員大多時候都是依靠「過去經驗」來解決各類問題；現在，企業透過Watson的「認知計算」補足了人類直覺的缺乏，可吸收更大、更多樣化的數據，篩選多年的非結構化歷史數據，找到事故發生的根本原因並指引正確的解決方案。

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航空運輸產業 – 認知運算挖掘潛在訊息

InSites Consulting 公司從部落格、論壇、社交網站等等，以千計的網站上搜集使用戶發表的言論，這些言論包含多種語言，且該數據大多存在非結構化的特性。InSites Consulting 公司將搜集來的文字經過整理且複製並儲存於 Microsoft SQL Server 數據庫，然後透過 IBM SPSS Modeler 進行分析。

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InSites Consulting 公司使用 IBM SPSS Modeler 軟體建立情感詞典

保險公司為降低虧損風險，希望不只利用過去資料預測個人之醫療費用，甚至能預測未來投保人的總體醫療費用，而透過預測模型每個輸入變數皆代表著影響醫療費用的不確定因素，因此若能全盤掌握這些不確定因素，便能確實掌握理賠風險，精準擬定給付方案。

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醫療費用保險之風險評估

業務目標
模擬 H1N1 新型流感的流行趨勢，預測 H1N1 新型流感的發展趨勢
估測免疫屏障對H1N1新型流感流行形勢的影響力
解決方案
數據準備：通過諮詢專家採集門診的就診率、患病率、篩檢陽型比率等指標進行病例數估算
數據建模：利用 SPSS Statistics 時間序列對 2009.8.3 ~ 11.22 期間的病例相關資料進行建模
結果匯出及評估：利用圖形及統計量的方式對結果進行評估及預測

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某城市 H1N1 新型流感疫情的現狀以及流行趨勢