Компания IBM жариялады өз статистикалық талдау үшін арналған флагман өнімнің жаңартылған нұсқасын - IBM SPSS Statistics 31. Жаңа релиз кәсіпкерлерге және талдаушыларға деректердің мәніне тереңірек үңілуіне, анық емес байланыстарды анықтауға және дәлірек болжамдық модельдер құруға мүмкіндік беретін жетілдірілген құралдар жинағын ұсынады. Жаңарту күрделі деректерді талдауға қойылатын қазіргі талаптарға жауап беретін жаңа процедураларды қосуға және бағдарламалық жасақтаманы басқаруды жеңілдетуге бағытталған.
IBM SPSS негізгі жаңалықтары қуатты алгоритмдерді қамтиды: PROXMAP (Proximity Mapping) - нарықтық позицияларды визуализациялау үшін; Time Series Filtering - деректерді шуылдан тазарту және трендтерді бөліп алу үшін; Distance Correlation - сызықтық емес тәуелділіктерді анықтау үшін; Conditional Inference Trees - тұрақты шешімдер ағаштарын құру үшін; сондай-ақ STATS Earth процедурасы - икемді болжамды модельдеу үшін. Сонымен қатар, Curated Help функциясы енгізілді, ол талдау нәтижелерін түсіндіруді жеңілдетеді.
Жақындықты картаға түсіру (PROXMAP): Бәсекелестік ортаны визуализациялау
IBM SPSS Statistics 31-ге енгізілген ең қызықты жаңалықтардың бірі - PROXMAP (Proximity Mapping) процедурасы. Бұл әдіс көп өлшемді шкалирование (MDS) дамуы болып табылады және объектілер (мысалы, тауарлар, брендтер, клиенттік сегменттер) арасындағы байланыстарды кеңістіктік карта түрінде көрсетуге мүмкіндік береді. Алдыңғы құралдардан айырмашылығы, PROXMAP "жақындықты" немесе "ұқсастықты" сипаттайтын әртүрлі дереккөздермен жұмыс істей алады және олардың атрибуттарын сипаттайтын қосымша айнымалыларды ескереді.
Бизнес үшін бұл кең мүмкіндіктерді ашады. Маркетологтар бағасы, сапасы, инновациялық деңгейі және қызмет көрсету деңгейі сияқты параметрлер бойынша брендтерін бәсекелестермен салыстыруына мүмкіндік беретін қабылдау карталарын құра алады. Бұл нарықтық бос нишаларды анықтауға, жарнамалық кампаниялардың тиімділігін бағалауға және өнімді қайта орналастыру бойынша негізделген шешімдер қабылдауға көмектеседі.
Практикалық қолданыс:
Нарықты талдау: Көше сатылым желісі кофе сатушылардың әртүрлі брендтерді қалай қабылдағанын талдай алады. PROXMAP картасы кейбір брендтер жоғары баға мен премиум сапамен байланыстырылатынын, ал басқалары қолжетімділік пен отбасылық тұтыныспен, үшіншілері инновациялық дәмімен байланыстырылатынын көрсете алады. Бұл әр тауар тобының ассортиментін және маркетингтік стратегиясын оңтайландыруға мүмкіндік береді.
Сегментация клиенттері: Банк клиенттерінің сегменттерін олардың мінез-құлқына (транзакциялар жиілігі, әртүрлі өнімдерді қолдану - несие, депозит, инвестиция) және тәуекел деңгейіне сүйене отырып, визуалдауы мүмкін. Бұл әр топқа арналған мақсатты ұсыныстарды әзірлеуге және олардың сенімділігін арттыруға көмектеседі.
Уақыт қатарының сүзгілеуі: Дұрыс болжамдар үшін сигналды шуылдан тазарту
Уақыт қатары деректерімен жұмыс істеу, мысалы, күнделік сату көлемі, өндіріс көлемі немесе акция бағасының өзгерістері, жиі "шум" болуынан күрделенеді - бұл кездейсоқ өзгерістер негізгі трендтер мен циклдарды жасырады. IBM SPSS Statistics 31-де уақыт қатарларын сүзктеуге арналған жаңа құралдар пайда болды, бұл мәселені шешуге көмектеседі.
Жаңа процедура үш қуатты сүзгіні қамтиды:
- Ходрика-Прескотт сүзгісі (HP): Уақыт қатарын екі компонентке бөледі: ұзақ мерзімді тренд және циклдік құрамдас бөлік. Бұл бизнес циклдарын және макроэкономикалық көрсеткіштерді талдау үшін идеалды құрал.
- Бакстер-Кинг (BK) сүзгісі: Бұл белдеулік сүзгі болып табылады, ол бизнес-циклдерге сәйкес келетін белгілі бір периодтіліктің тербелістерін бөліп көрсетеді (мысалы, 1.5-тен 8 жылға дейін), ал қысқа мерзімді және өте ұзақ мерзімді тербелістерді ескермейді.
- Кристиано-Фицджеральд (CF) сүзгі: Асимметриялық сүзгі, ол нақты уақыт режимінде циклдік компонентті бөліп алу үшін де өте қолайлы, өйткені ол уақыт қатарының шеткі нүктелерінде де тиімді әрекет етеді.
Практикалық қолданыс:
Сұранысты болжау: Өндірістік компания айлық сату деректерін кездейсоқ өсулер мен төмендеулерден тазарту үшін сүзгілерді қолдана алады. Бұл нақты маусондық сұранысты және ұзақ мерзімді өсу трендін көруге мүмкіндік береді, бұл қорларды және өндірістік қуаттылықты жоспарлау үшін өте маңызды.
Қаржылық талдау: Инвестициялық талдаушы Бакстер-Кинг сүзгісін ЖІӨ динамикасына немесе акция нарығы индекстеріне қолданып, экономикалық цикл кезеңдерін (өсу, шың, төмендеу, түб) анықтауға және салдарлырақ инвестициялық шешімдер қабылдауға мүмкіндік береді.
Distance Correlation: Жасырын сызықтық емес байланыстарды іздеу
Классикалық Пирсон корреляция коэффициенті айнымалылар арасындағы сызықтық байланыстарды анықтау үшін ғана тиімді. Дегенмен, бизнес әлемінде тәуелділіктер жиі күрделірек болады. Мысалы, жарнама шығындарын арттыру алдымен сатылымдардың қатты өсуіне әкелуі мүмкін, ал кейін әсер баяулайды (U-тәрізді тәуелділік).
Distance Correlation (қашықтық корреляциясы) жаңа функциясы IBM SPSS Statistics 31 - екі айнымалының арасындағы кез келген тәуелділікті анықтауға қабілетті қуатты құрал, соның ішінде сызықтық емес және күрделі тәуелділіктерді. Коэффициенттің мәні 0 (толық тәуелсіздік) мен 1 (идеалды тәуелділік) аралығында өзгереді. Бұл аналитиктерге дәстүрлі әдістер оны көрсетпейтін жерлерде маңызды байланыстарды табуға мүмкіндік береді.
Практикалық қолданыс:
Маркетингтік талдау: Компания байланысты клиенттердің қанағаттану деңгейі мен олардың сенімділігі арасында зерттеуі мүмкін. Бұл байланыс сирек сызықтық болады. Distance Correlation арқылы сенімділік тез өсе бастаған қанағаттанудың шектік мәнін анықтауға болады.
Тәуекелдерді басқару: Қаржылық мекеме әртүрлі нақты факторларға (мысалы, мұнай бағасы мен валюта курсы) тәуелділікті талдауы мүмкін, олардың күрделі сызықтық емес өзара әрекеттесуі портфельдегі мүмкін болатын қауіптерді дәлірек модельдеуге мүмкіндік береді.
Шартты түрде болжам ағаштары: сенімді және түсінікті модельдер құру
Шешімдер ағашы классификация мен болжау үшін танымал құрал болып табылады. Дегенмен, CHAID немесе CART сияқты дәстүрлі алгоритмдер кейде "тәжірибелік" (модель оқыту деректеріне тым жақсы бейімделіп, жаңа деректерде нашар жұмыс істейді) болып кетуі мүмкін және мүмкін болатын мәндері көп айнымалыларды басым деп санауы мүмкін.
Жаңа шартты түрдегі шешімдер ағаштары (Conditional Inference Trees) алгоритмі басқа тәсілді қолданады. Ол әрбір бөліну кезеңінде айнымалыларды таңдау үшін маңыздылықты тексеру статистикалық тесттерін (пермутациялық тесттер) негізге алады. Бұл деректердегі заңдылықтарды жақсырақ жалпылауға болатын, тұрақтырақ және объективтірек ағаштарды құруға әкеледі.
Практикалық қолданыс:
Шаруашылықтан шығу болжамы: Телекоммуникалық компания клиенттерді шартынан бас тартуға бейім ететін модель құра алады. Шешімдер шартты ағашы ең маңызды тәуекел факторларын (мысалы, қызметтерді пайдалану мерзімі, қолдау қызметіне жүгінген саны, тарифтік жоспардың түрі) қарапайым және түсінікті иерархия ретінде көрсетеді.
Кредиттік скоринг: Банк осы алгоритмды қолдану арқылы қарызгерлердің несиеге қабілеттілігін бағалау моделін құра алады. Модель қателіктерге төзімдірек болып, клиенттерді "сенімді" және "тәуекелді" деп сенімдірек жіктейді.
STATS Earth: Икемді сызықсыз тәуелділіктерді модельдеу
STATS Earth процедурасы Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) алгоритмін жүзеге асырады. Бұл заманауи регрессиялық талдау әдісі болып табылады, ол предикторлар мен тәуелді айнымалы арасындағы күрделі сызықсыз байланыстарды автоматты түрде модельдейді. Дәстүрлі сызықтық регрессия бір түзу сызық арқылы байланысты сипаттай алса, MARS бірнеше түзу кесінділерінен (сплайндардан) тұратын модель құрады, әрқайсысы өз бұрылысына ие.
Бұл модельге күрделі деректер құрылымына бейімделуіне мүмкіндік береді, тәуелділік сипаты өзгеретін нүктелерді анықтайды. Алгоритм ең маңызды айнымалыларды автоматты түрде таңдап, олардың өзара әрекеттесуін табуға мүмкіндік береді.
Практикалық қолданыс:
Құрылыс жерлерінің бағасын болжау: Көптеген агенттіктер үй бағасын болжау моделін құра алады. STATS Earth көлемнің бағаға әсері сызықтық емес екенін анықтайды: мысалы, кішкентай пәтерлер үшін әрбір қосымша метр бағаны айтарлықтай арттырады, ал үлкен пәтерлер үшін бұл әсер әлсірейді.
Өндірістік процестерді оптимизациялау: Өндірістік инженер қорытынды өнім сапасының процесс параметрлеріне (температура, қысым) тәуелділікті модельдеуі мүмкін. MARS моделі тәуелділіктер күрделі және сызықтық емес болса да, оптималды баптауларды табуға көмектеседі.
Таңдалған көмек: IBM SPSS нәтижелерін түсіндіру үшін интеллектті көмекші
Бизнесте статистикалық әдістерді кеңінен қолданудың бір кедергісі - нәтижелерді түсіндірудің күрделілігі. IBM SPSS Statistics 31 бағдарламасында функция пайда болды Curated Help (сонымен қатар белгілі) Smart Output), осы нәтижелер кестелерін талдайтын және қысқа, түсінікті қорытынды беретін.
Қазіргі уақытта бұл функция коррелациялық талдау процедуралары үшін жүзеге асырылған. Коррелациялық матрицаны есептегеннен кейін жүйе автоматты түрде мәтіндік қорытынды шығарады және кестеде статистикалық маңызы бар оң және теріс байланыстарды түспен белгілейді. Бұл талдауды айтарлықтай тездетеді және кәсібиеттік статистиктер емес пайдаланушылар үшін қате түсініктеме қаупін азайтады.
Практикалық қолданыс:
Сұрақтар сауалнамасының деректерін талдау: Жеке қызметкерлерді басқарушы қатысу деңгейінің нәтижелерін талдап, жалпы қызметкерлердің қанағаттану деңгейіне ең күшті әсер ететін факторларды (мысалы, басшымен қарым-қатынас, даму мүмкіндіктері) статистикалық көрсеткіштердің тереңдетілген талдауын жүргізбей, бірден көре алады.
Қорытынды
IBM SPSS Statistics 31 релизі аналитикалық платформаларды дамытудағы логикалық қадам болып табылады, мұндағы басымдық жай ғана деректерді өңдеуден терең, көп қырлы талдауға және түсіндірмелерді автоматтандыруға ауысады. PROXMAP, Distance Correlation және STATS Earth сияқты құралдарды енгізу бизнеске заманауи экономикада қалыпты болып табылатын күрделі сызықтық емес тәуелділіктермен жұмыс істеуге мүмкіндік береді. Осы уақытта Time Series Filtering және Conditional Inference Trees функциялары болжамдық модельдердің сенімділігін және дәлдігін арттырады. Қосыла келе бұл жаңартулар жай ғана бағдарламаның функционалын кеңейтпейді, керісінше, деректерге негізделген шешімдер қабылдау үшін аналитиктерге күштірек, икемді және интуитивті құралдар жинағын ұсынады.
* Мақала материалдарға сүйене отырып дайындалды “Release notes: IBM® SPSS® Statistics 31”.
