IBM SPSS Modelerの評判・口コミ 全18件

改善してほしいポイント

分析結果を入力データとしてシームレスに取り込めるようにして欲しい。例えばCARMAで出力したルールを一度csvに出力してそのcsvを読み込む、というのをやっているのだが、こういうところをもっと簡単にできるようにして欲しい。

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？

自身のアイディアをちゃちゃっと試したいときに、コーディングする必要がないので、思ったアイディアをどんどん試せるのがメリットだと思います。

検討者へお勧めするポイント

ビジネスマンで、プログラミングができない／やりたくないという人の方が大多数だと思います。その人たちがデータサイエンティストになれます！

改善してほしいポイント

チューニングがたくさんできるが、初心者には理解し難い。良く言えば幅広いユーザーに対応している。悪く言えば初心者にはオーバースペックです。初心者向けにチューニングができないけど、ビジュアルに強い。などユーザーニーズに合った製品開発いただけるとありがたいです。

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？

自社セールスの営業プロセスの分析に活用しています。また自身の統計学の知識レベルアップに活用しています。

改善してほしいポイント

特になし。
使い方などは公式マニュアル以外にもQiitaなどのサイトに販売元社員による多くの投稿があり、フォローも充実している。
新しい機能などもタイムリーに盛り込まれてきている。

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？

製造プロセスの諸元設定、不良品発生や製造装置トラブルの原因究明（事後解析）、製造装置トラブルの予兆検知などに貢献している。

検討者へお勧めするポイント

・解析過程の見える化
　前処理過程・モデリング過程などでどの解析パーツをどの順番で適用したかが容易に確認可能。これにより後から自分で振り返った際や他メンバーが確認した際に、簡単に解析過程や意図を振り返ることができる。

・多種解析手法を包含
　従来の統計解析手法から最新の機械学習手法まで幅広くツール内に包含されている。

・前処理～モデリング～結果確認までの充実した機能
　他の最新機械学習ツールではモデリング重視のものが多いが、本ツールは前処理や視覚化処理まで含めてバランスよく含まれている。

・LowCodeツールとしてのバランスの良さ
　初心者向けへの程良い使い勝手、ベテラン向けの程よい拡張可能性を兼ね備えている。

改善してほしいポイント

コラボレーションとデプロイメントが必要になった段階でのCADSが、高機能ではあるが複雑に過ぎ、この面での扱い易さや敷居が低くなれば良い。Tableauの様に、サーバサイドをクラウド側で賄うことを可能にするも検討いただきたい

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？

データ利活用の取り組み開始時に、このツールに何度も助けていただいた。
このツールがあるだけで、データエンジニア・MLエンジニアが1人隣にいるような形になる

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。

改善してほしいポイント

グラフ等のデータの可視化機能が少し弱い(見にくい)ように思う。
機械学習モデルの出力結果を、画像ではなくデータとしてExcel等に貼り付けられるようになると、より使いやすい

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？

社内に散在するデータの統合、クレンジングから、それを用いた分析に至るまで幅広く使用することが出来た。
AI活用を求められる案件に対して、柔軟に対応することが出来た。

改善してほしいポイント

出力項目の編集する画面では、表示サイズを任意のサイズにできないなど、若干操作に慣れが必要かもしれません。

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？

保険契約の不適切な取扱を検知するための説明変数を特定するために教師あり学習で使いました。教師データが少なかったため、スタッフはかなり苦労していました。

検討者へお勧めするポイント

機械学習の分析テーマが社内にあふれているという状況でなければ、他の従量課金の製品を選定することをお勧めします。