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¿Qué es IBM SPSS Modeler?

Las empresas generan datos en múltiples sistemas, pero pocas logran transformarlos en acciones concretas.
SPSS Modeler permite analizar datos estructurados y no estructurados, identificar tendencias, evaluar riesgos y automatizar decisiones clave mediante modelos predictivos basados en Machine Learning y Estadística.

Está diseñado bajo la metodología CRISP-DM, el estándar internacional en proyectos de minería de datos, garantizando un proceso confiable, repetible y escalable.

  • Con SPSS Modeler, las organizaciones pueden:
  • Anticipar comportamientos de clientes
  • Detectar fraude y anomalías
  • Evaluar riesgo crediticio
  • Optimizar campañas de marketing
  • Reducir fuga de clientes
  • Integrar analítica en procesos productivos

Beneficios principales

Reducción de costos y mayor eficiencia

Modelos automatizados que mejoran la toma de decisiones y aceleran el trabajo de analistas y Data Scientists.

Integración flexible con tu infraestructura

Conecta SPSS Modeler a bases de datos, Excel, SPSS Statistics, SAS, Python, R, Spark y sistemas empresariales sin migrar datos.

Análisis de grandes volúmenes de información

Procesa millones de registros desde una sola herramienta, sin límites de tamaño.

Modelos predictivos confiables y auditables

Aplica algoritmos de clasificación, regresión, segmentación, asociación, simulación y más.

¿Cómo funciona SPSS Modeler?

Preparación y exploración de datos

Limpieza, transformación y combinación de múltiples fuentes en un flujo visual intuitivo.

Modelado con algoritmos avanzados

Acceso a modelos de Machine Learning, estadísticas tradicionales y nuevos nodos basados en Python.

Evaluación y optimización

Comparación de modelos, métricas detalladas y ajustes automáticos para obtener el mejor desempeño.

Despliegue y automatización

Integración con sistemas productivos para aplicar predicciones en tiempo real o en procesos batch.

Preguntas frecuentes sobre SPSS Modeler

¿Se necesita saber programar para usar SPSS Modeler?

No es necesario saber programar para usar SPSS Modeler.
SPSS Modeler está diseñado para que un data citizen (el rango de usuarios entre el negocio y lo analítico) pueda preparar datos, analizar y construir modelos predictivos mediante una interfaz visual (drag & drop), sin necesidad de escribir código.
Su potencial está en acelerar el ciclo completo de analítica: desde la preparación y calidad de datos, hasta el entrenamiento, evaluación y despliegue de modelos, permitiendo generar valor de negocio más rápido, con flujos reutilizables, auditables y fáciles de mantener. Además, cuando se requiere, puede extenderse y automatizarse con scripting (Python/R), de forma opcional.

¿SPSS Modeler se integra con sistemas existentes?

Sí. SPSS Modeler se integra con sistemas existentes para conectarse a múltiples fuentes de datos, tanto locales como en la nube, y operar dentro del ecosistema de la organización.
Puede leer y escribir información desde bases de datos, archivos y repositorios corporativos, y además operacionalizar modelos para que se ejecuten en procesos productivos. Por ejemplo: como parte de un flujo automatizado, un servicio o un batch.
Esto permite que la analítica y los modelos no queden aislados, sino que se incorporen al proceso de negocio y generen impacto real.
Además, SPSS Modeler se puede extender con Python para conectar hacia fuentes que no vienen disponibles “out of the box”, como APIs REST, servicios externos o integraciones específicas de cada empresa.

¿Cómo usar SPSS Modeler para obtener un proyecto exitoso?

Para lograr un proyecto exitoso con SPSS Modeler, una práctica recomendada es trabajar con la metodología CRISP-DM, un estándar ampliamente utilizado en analítica y ciencia de datos que entrega un marco claro para convertir datos en resultados de negocio.
CRISP-DM organiza el trabajo en seis etapas, asegurando alineamiento, orden y avance continuo:

  1. Comprensión del negocio: definir el objetivo, el alcance y los indicadores de éxito.
  2. Comprensión de los datos: revisar fuentes disponibles, estructura y calidad de la información.
  3. Preparación de datos: depurar, integrar y transformar datos para dejarlos listos para analizar.
  4. Modelamiento: construir y comparar modelos (predictivos, segmentación, clasificación, etc.).
  5. Evaluación: validar resultados y confirmar que cumplen el objetivo definido.
  6. Despliegue: operacionalizar el modelo o análisis en reportes, procesos o sistemas productivos.

En este enfoque, SPSS Modeler aporta velocidad y trazabilidad, porque permite implementar cada fase de CRISP-DM en flujos visuales (drag & drop), iterar rápidamente y reutilizar procesos, facilitando que los resultados lleguen a la operación y generen valor de negocio.

¿Permite automatizar modelos predictivos?

Sí. SPSS Modeler permite automatizar modelos predictivos de punta a punta.
Puedes programar la ejecución de flujos para que se actualicen con nuevos datos, vuelvan a entrenar el modelo cuando corresponda, ejecuten el scoring y dejen los resultados disponibles para el negocio en bases de datos o archivos para otros sistemas.
Además, se integra con procesos existentes y se puede extender con Python cuando se requiere automatizar integraciones específicas como consumo de APIs o validaciones personalizadas.

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SPSS Modeler 18.2

SPSS Modeler en su versión 18.2 presenta una renovada interfaz gráfica y con mayor integración con algoritmos de código abierto como Python y Spark, que antes se  ejecutaban desde una fuente externa.

Entre las novedades también se destacan:

  • Nueva vista de datos: con un clic en un nodo de origen de datos se pueden examinar y refinar los datos con visualizaciones avanzadas, entre estas la pestaña de gráficos, pre-visualización, auditoría de datos y dashboard que permite múltiples visualizaciones en una única vista.
  • Data Warehouse: el modelado de bases de datos con Netezza Analytics ahora soporta Data Warehouse. Al ejecutar uno de los nodos de Netezza disponibles, el modelo resultante puede ser escrito en DB2 Data Warehouse facilitando la implementación.
  • Nuevos nodos de modelado: Nodo de mezcla gaussiana, Nodos de estimación de densidad de puntos (KDE), modelado y simulación, Nodo de agrupación en clúster espacial basada en densidad jerárquica (HDBSCAN). Los nuevos modelos se encuentran en la pestaña Python y la pestaña Modelado.
  • Nodos JSON disponibles para importar y exportar datos en este formato.
  • Compatibilidad entre las rutas diseñadas entre Modeler 18.1 y 18.2, hacia atrás y hacia adelante, lo cual facilita las tareas de mantenimiento de los proyectos.
  • Mejoras de SPSS Modeler Text Analytics:
    • En esta versión se pueden importar proyectos de SPSS Text Analytics for Surveys cuando se elige una plantilla de recursos, de la misma forma en que se importan recursos de paquetes de análisis de texto, y se puede seleccionar un .tap o un .tas (nuevo) para incluir también categorías en el nuevo nodo.
    • Marcas disponibles para los documentos: “completo” e “importante”, lo cual es útil para revisar un modelo de categorías.
    • Mejoras en la extracción de conceptos con mayor similitud a los resultados obtenidos con SPSS Text Analytics for Surveys, y modificaciones en el tratamiento de los registros vacíos, ya que ahora serán considerados parte del texto.
    • Reglas de reasignación de tipo (TRR), útiles para analizar opiniones que al mismo tiempo hacen referencia a términos positivos y negativos, por ejemplo: “no está mal”. Trabajan el tratamiento de conceptos transformando una secuencia de tipos, macros y elementos en un nuevo concepto con un tipo específico.
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SPSS Modeler Professional

SPSS Modeler se integra en la infraestructura tecnológica existente de su organización y ofrece opciones de distribución flexibles para garantizar que tendrá a su disposición información predictiva precisa, dónde y cuándo se necesite.

Modeler no requiere de la importación de datos a una base propia, sino que se conecta en forma directa y optimizada a los motores de bases de datos más utilizados, como también otros formatos entre los que se incluyen archivos de texto, SPSS Statistics, SAS y Microsoft Excel, lo que redunda en un ahorro significativo en tiempo y esfuerzo, y simplifica la integración con sistemas existentes dentro de las organizaciones.

Esta arquitectura abierta no solo permite acceder a los datos sino también distribuir modelos, predicciones e información a los responsables de la toma de decisiones a través de sistemas automatizados.


Modeler está diseñado para:

– Acelerar las tareas de los analistas, investigadores y Data Scientists

Modeler permite a los usuarios concentrarse en la búsqueda de respuestas a sus problemas de negocio, de modo que puedan obtener y distribuir resultados con mayor rapidez y alcance.

 

– Mejorar las decisiones y los resultados

  • Construir modelos predictivos con una amplia gama de algoritmos de asociación, segmentación o supervisados.
  • Calcular nuevas características o atributos mediante diversas herramientas incluidas.
  • Combinar modelos predictivos, reglas de negocio y técnicas de optimización para mejorar la toma de decisiones.
  • Integrar resultados analíticos en procesos empresariales existentes y aplicaciones productivas.

 

– Extraer valor de los datos

  • Descubrir información y valor oculto en los datos con algoritmos estadísticos.
  • Analizar toneladas de información desde una única herramienta, Modeler no tiene límites en cuanto a la cantidad registros o variables a utilizar.
  • Agregar mayor poder analítico incluyendo lenguajes de terceras partes tales como R, Python, Spark.
  • Ampliar aún más las capacidades analíticas descargando gratuitamente ampliaciones desarrolladas por la comunidad de SPSS Predictive Analytics dede el hub de ampliación.

 

– Integrarse de forma más sencilla en los sistemas existentes

  • Utilizar con bases de datos de proveedores para desarrollar e implementar modelos con una mayor velocidad y eficiencia.
  • Habilitar un flujo de trabajo dinámico a partir de la integración con SPSS Statistics, Cognos Business Intelligence, Cognos TM1 e InfoSphere Streams.
  • Minimizar el movimiento de datos y mejorar el rendimiento con las versiones del servidor que permiten la funcionalidad en Pure Data Systems, InfoSphere Warehouse, DB2 y Linux en System z.
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SPSS Modeler Premium

Dentro de las organizaciones se genera diariamente una gran cantidad de datos no estructurados que contienen información muy valiosa. Modeler Premium es un módulo adicional que amplía el uso de Modeler Professional para poder trabajar con este tipo de datos, aplicando bibliotecas y recursos lingüísticos para la extracción automática de conceptos principales de cada texto analizado.


– Text Analytics utiliza tecnologías de lingüística avanzada y procesamiento del lenguaje natural para procesar con rapidez una gran variedad de datos sin estructurar, extraer y organizar los conceptos clave y agruparlos en categorías.

Las categorías y conceptos extraídos se pueden combinar con los datos estructurados existentes y se pueden aplicar para crear modelos más precisos.

Modeler Premium ofrece las siguientes funciones de text mining:

  • Crear estructuras de categorías jerárquicas que permiten a los usuarios clasificar los conceptos y las ideas de manera más precisa.
  • Importar estructuras de categorías pre construidas, incluyendo estructuras de categorías jerárquicas, junto con anotaciones y descripciones de palabras clave desde Microsoft Excel.
  • Paquetes de análisis de texto pre construidos.
  • Creación y prueba de reglas antes de su aplicación a los datos.
  • Rendimiento mejorado para conjuntos de datos de gran tamaño.
  • Compatibilidad ampliada de idiomas.


– Entity Analytics incorpora una dimensión adicional a data mining. Mientras que este proceso trata de predecir comportamientos futuros a partir de datos del pasado, el análisis de entidades se centra en mejorar la coherencia de los datos actuales mediante la resolución de conflictos de identidades dentro de los propios registros.

La identidad de un individuo, una organización, un objeto o cualquier otra entidad puede estar expuesta a ambigüedades. La resolución de identidades puede ser vital en diversos campos, entre los que se incluyen la gestión de la relación con el cliente, la detección de fraudes, la lucha contra el blanqueo de dinero y la seguridad nacional e internacional.


– Social Network Analysis transforma la información sobre relaciones en campos que caracterizan el comportamiento social de individuos y grupos. Mediante el uso de datos que describen las relaciones subyacentes de las redes sociales, Social Network Analysis identifica a los líderes sociales que influyen en el comportamiento de otros en la red.

Además, puede determinar qué personas se ven más afectadas por otros participantes de la red. Al combinar estos resultados con otras medidas, puede crear perfiles de individuos en los que basa sus modelos predictivos.

 

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SPSS Modeler Server

Modeler utiliza una arquitectura cliente/servidor para distribuir peticiones desde software cliente para operaciones que requieren un uso intensivo de los recursos a un software servidor lo que proporciona un mejor rendimiento cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos, ya que las operaciones que requieren un uso intensivo de memoria se pueden realizar en el servidor sin tener que descargar datos al equipo cliente.

Modeler Server también aumenta las capacidades de optimización de SQL y modelado interno de bases de datos, lo que proporciona mayores ventajas en cuanto al rendimiento y la automatización.

Es un producto que requiere licencia adicional al cliente y que se ejecuta de manera continua en modo de análisis distribuido en un host de servidor.

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