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自動車・自転車｜社内情報システム（企画・計画・調達）｜1000人以上｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用
企業所属 確認済
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とりあえずSPSS modelerを入れる、で世界が広がる
予測分析で利用
良いポイント
データの加工、分析、機械学習、可視化をGUIかつフローを組んで行うことが出来る。
データ利活用を始めるにあたり、とりあえず揃えておきたいものが一式揃い、
また、GUIであるため、エキスパートからビギナーまで道具として有効活用できる。
Pythonでやれば良い、と言うことも出来るが、SPSS modelerのGUI・ローコードの威力は侮れない。
専属のPythonプログラマを雇う分くらいの仕事はしてくれるソフトウェアである
改善してほしいポイント
IBM Software群なのでもっとWatsonやIBMクラウドとも親和性を高めて欲しい。
そうでなければ、AWSやGoogle Cloudとも。
AWSやSnowflakeは充実してきたが、Google Cloudとの親和性も高まると助かる。
もっとも、汎用のODBCやPython連携ノードでもそれはある程度実現できるのは素晴らしい。
どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？
当社のデータサイエンスチームの初期の活動、様々な業務での様々なデータ分析、MLopsの取組、どれもSPSS modelerに支えてもらいました。
IoTデータ、セールス・マーケティングに係るデータ、HR等コーポレートのデータ、各種ログ、等々、何でもSPSS modelerと立ち向かってきました
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Asuka Saito
OFFICIAL VENDER日本アイ・ビー・エム株式会社｜テクニカルセールス
いつも弊社製品をご愛顧いただき、誠にありがとうございます。 また、この度は貴重なご意見・ご感想をお寄せいただき、重ねて御礼申し上げます。 皆様からのフィードバックは、私たちの製品やサービスの向上に大きな助けとなります。今後もお客様の声に真摯に耳を傾け、より良い製品を提供できるよう努めて参ります。WatsonやIBMクラウド、他社クラウドとの連携トピック等を今後もユーザー会、Qiitaなどで発表してまいります。 今後もSPSS Modelerが皆様のお役に立てることを心より願っております。 何卒よろしくお願い申し上げます。