IBM SPSS Modelerの評判・口コミ 全21件

改善してほしいポイント

関数ごとにプッシュバック機能が使えるかを画面上からもわかるようにしてほしい。
※よさそうな関数が見つかった後にプッシュバックが効かないことがわかると別のアプローチを考えないといけないため

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？

解決できた課題・具体的な効果
・大規模データの分析及び俗人化の解消
課題に貢献した機能・ポイント
・SQLプッシュバック
・GUIベースの画面

改善してほしいポイント

かなり改善されてきたという印象はありますが、まだまだ見える化、グラフ化の能力が弱いようには感じます。
また、分析結果の“語”を理解するには、ある程度の統計解析の知識は必須です。用語を理解するまで、何か紐づけされていると、初心者にとってさらに良くなると思います。

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？

アソシエーションモデルを作成して、受注実績データから個々仕様の相互の関連性を見えるようにしました。これからの活用次第で、実効果を上がっていくと思います。

検討者へお勧めするポイント

繰り返しになりますが、インターフェースの優れた秀逸は統計解析ツールであることは間違いありません！

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

改善してほしいポイント

様々なアルゴリズムがあるが、どのアルゴリズムを使えばいいか、その結果をどう評価すればいいかなど、もう少し丁寧なヘルプなどがあればいいと思います。また、ツールの価格が高くハードルが高い。

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？

プラントのデータ分析・予測、販売予測、異常診断などいろいろな観点での結果がだせる。最初は使い勝手になれないが、使ううちに、繰り返し計算など簡単にできるので使いやすいと感じてきた。

改善してほしいポイント

欲しい機能・分かりづらい点
・アカウント関連が非常に分かりづらい
・説明らしい説明がないため、自分でやって試しながら理解するしかない点
その理由
・おそらく色んな会社やアプリを買収合併してできたため、それぞれの一気通貫性がなく、
良くアカウント関連のせいで問題が起こる。
また、一方でIBM側も全員がそれを分かっている訳ではないのでCSの質にもムラがある。

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？

解決できた課題・具体的な効果
・具体的には言えないが、社内で利用している重大プロジェクトの予測モデルの作成。
具体的な効果としては、excelの統計モデルから、デジタル化への換装ができた点。
課題に貢献した機能・ポイント
・モデル作成が簡単なので、モデル作成よりもモデルの中身や結果の精度の検証に多大な時間を使えた点。
・モデル作成⇒システム化まで、一気通貫でできた点。

改善してほしいポイント

SPSS独自の関数が多いのと、モデルのパラメーターの言葉もよく分からないところがある。そこはやはり海外製品といったところ。。。
また、接続できるサーバーが、一つの定義で一つのサーバーとなっているので、そもそもの段階でのデータ統合が必要な点は改善していただきたい。

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？

統計解析を民主化するには至らなかったが、データを結合するなどのデータベースマーケティングの概念は広く浸透することができた。

改善してほしいポイント

IBM SPSS Statisticsが、最近、Ｒに代替されていることを考えると、StatisticsとModelerを統合した方が良いのではないかと思う。

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？

Modelerを用いることにより、データから仮説の検証を行うだけでなく、統計的に予測を行うことが可能となった。
Modelerは、データから予測を行う際に自動でいくつかの手法を比較、検討することができるため、より良い手法を取ることができる。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

まず第一はやはり導入費用がかなり高い点です。もう少し手軽に使えるプランなどあれば（導入時の障壁もかなり下がり）良いと思います。また導入しただけで自力で使いこなせるほど簡単なツールではないがマニュアル類が充実していないため、最初はコンサルの使用がほぼ必須となってしまう点が（導入費用をさらに押し上げる結果にもなるため）残念です。もっとマニュアルや活用サイトなどが充実すればより良いと思います。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

これまで分析の元ネタとなるデータはあったが、分析の知識が乏しく、また専用ツールもなかった。EXCELで分析するには扱えるデータ件数にも限りがあり、殆どは想像や仮定でのマーケティング施策となっていた。IBM SPSS Modelerを導入したことで、大量のデータを使った分析が可能になったことと、自分たちでは想定しえなかった顧客セグメントが見える様になるなど、分析とその後の施策検討に大変役立った。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

・version18.2からユーザーインターフェースが大幅に変更されたため、従来のヴァージョンとの違和感が大きい。
・最近はRよりもPythonとの連携を重視し始めたので、Rを使ったモデルを読み込むのが不便。
・非常に高額で、大企業しか導入できない。
・サポート体制がかなり貧弱。コンサルがないと使えない。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

・SQLをかけないユーザー部門担当者が、IT担当者に依頼しなくても、自分でローデータを加工し、集計・分析が自由にできるようになった。
・購入確率の高い顧客の予測見込みリストの作成が可能になった。