Analytic Solver®Data Mining-資安軟體/研究分析軟體/心理學軟體/新永資訊有限公司

AnalyticSolver®數據挖掘

AnalyticSolver®數據挖掘

  • AnalyticSolver®數據挖掘
  • 編號
  • 類別
    研究分析軟體
  • 介紹
    XLMiner®平台現在被命名為Analytic Solver®數據挖掘。它是我們在Excel中進行數據可視化、 預測和數據挖掘的簡單易用、容量最大的工具。它使您能夠在Excel中探索、可視化和轉換您的數據, 應用經典統計和現代數據挖掘方法,如分類和回歸樹以及神經網絡,並輕鬆應用最流行的時間序列方法進行預測。 它幾乎可以從任何數據庫中抽取數據樣本,包括微軟的Power Pivot內存數據庫,處理1億行或更多, 清理和轉換你的數據,並將數據劃分為訓練、驗證和測試數據集。其性能和容量可與價格為其十倍的 "企業" 數據挖掘軟件相媲美。
  • 價格

Analytic Solver®Data Mining

Advanced Data Mining and Text Mining, the Ease of Excel, and Competitive Pricing
Analytic Solver Data Mining - "XLMiner's Big Brother" - Includes Everything You Need to Apply Predictive Analytics to Your Data
Use data from many sources Sample data from spreadsheets, text files and SQL databases, including Microsoft's PowerPivot in-memory database handling 100 million rows or more.
Visualize your data Use visualization aids from simple bar, line and histogram charts to multiple linked charts, instant axis changes, colors, panels, zooming, brushing and more.
Analyze text for insights Automatically transform free-form text into structured data, identifying most frequent terms and extracting key concepts with latent semantic indexing [XLMiner Platform].
Clean & transform data Clean and transform your data with a comprehensive set of data handling utilities including categorizing data and handling missing values.
Identify key features Use feature selection to automatically identify columns or variables with the greatest explanatory power for your desired classification or prediction task.
Reduce and cluster data Use principal components to reduce columns, and k-means clustering or hierarchical clustering to group data by rows.
Partition for training Easily partition your data into training, validation, and test datasets, with no limits on dataset size -- even "on the fly" as you build a predictive model.
Forecast time series Apply the most popular exponential smoothing and Box-Jenkins (ARIMA) methods with seasonality to forecast time series, such as sales and inventory, from historical data.
Prediction methods Use powerful multiple linear regression with variable selection, and data mining methods like k-nearest neighbors, and ensembles of regression trees and neural networks.
Classification methods Use classical discriminant analysis and logistic regression, and data mining methods like k-nearest neighbors, naive Bayes, and ensembles of classification trees and neural networks.
Affinity analysis Use market basket analyses and recommender systems with association rules.
Easy to use interface Use a Ribbon interface, with Wizard-style dialogs to guide you through model and option selections.
Example datasets Over 30 example datasets give you practice with a range of prediction, classification, time series forecasting, and affinity analysis problems.
Help and support Access extensive online Help, or review our 400+ page XLMiner User Guide to get your questions answered.
Easy upgrades Upgrade to Analytic Solver Platform for the most powerful combination of data mining and forecasting with simulation/risk analysis and optimization available at any price.

 

系統需求

What's Included.  XLMiner Platform aka Analytic Solver Data Mining supports Excel 2016, Excel 2013, Excel 2010 and Excel 2007 (32-bit and 64-bit), on Windows 10, Windows 8, Windows 7, and Windows Server.  It comes with a comprehensive User Guide, Reference Guide, 30 example datasets, and extensive online Help.

 

Analytic Solver®數據挖掘

先進的數據挖掘和文本挖掘,Excel的易用性,以及具有競爭力的價格。
Analytic Solver數據挖掘--"XLMiner的老大哥"--包括將預測分析應用於數據所需的一切。
使用來自多種來源的數據 從電子表格、文本文件和SQL數據庫中抽取樣本數據,包括Microsoft的PowerPivot內存數據庫,可處理1億行或更多。
可視化您的數據 使用可視化輔助工具,從簡單的條形圖、線形圖和直方圖到多個鏈接圖、即時軸變化、顏色、面板、縮放、
刷子等。
分析文本以獲得洞察力 自動將自由形式的文本轉化為結構化數據,識別最常見的術語,並通過潛在語義索引[XLMiner平台]提取關鍵概念。
清理和轉換數據 使用一套全面的數據處理實用程序清理和轉換您的數據,包括數據分類和處理缺失值。
識別關鍵特徵 使用特徵選擇來自動識別對您所需的分類或預測任務具有最大解釋力的列或變量。
減少和聚類數據 使用主成分來減少列,
使用k-means聚類或分層聚類按行對數據進行分組。
訓練分區 輕鬆地將數據分割成訓練、驗證和測試數據集,
對數據集的大小沒有任何限制,甚至在您建立預測模型時也可以
"即時 "分割。
預測時間序列 應用最流行的指數平滑和帶有季節性的Box-Jenkins (ARIMA)方法,從歷史數據中預測時間序列,
如銷售和庫存。
預測方法 使用強大的多線性回歸與變量選擇,
以及數據挖掘方法,如k-最近鄰,
以及回歸樹和神經網絡的集合。
分類方法 使用經典的判別分析和邏輯回歸,
以及數據挖掘方法,如k-最近鄰、奈夫貝葉斯、
分類樹和神經網絡的集合。
親和力分析 使用市場籃子分析和帶有關聯規則的推薦系統。
易於使用的界面 使用Ribbon界面,Wizard風格的對話框引導您完成模型和選項選擇。
示例數據集 超過30個示例數據集為您提供一系列預測、分類、時間序列預測和親和力分析問題的練習。
幫助和支持 訪問廣泛的在線幫助,
或查看我們超過400頁的《XLMiner用戶指南》,
以獲得問題的答案。
輕鬆升級 升級到Analytic Solver Platform,以任何價格獲得數據挖掘和預測與模擬/風險分析和優化的最強大組合。

 

Miner3D 視覺數據分析軟體

資料分析不需很複雜。Miner3D 是容易的方法去創造想像力,極大量資料導向圖形。Miner3D 是一個結合視覺交互式環境做成基本資料分析和圖表。它的特色是強大功能的使用者界面以控制按鈕創造和自訂化您的圖表。財務專家、藥物研究員、生物科技或者材料研究、地質學家、採礦專家、加工和品質管理員、市場研究人員、銷售主任和許多其他專家使用Miner3D為做出快速地準確性的事業重大決定。

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Miner3D 視覺數據分析軟體

HB-Reg v4.1.1 貝斯階層回歸軟體

什麼是分層貝斯階層回歸(HB-Reg)?在市場研究數據的分析中,有很多時候研究人員有受訪者,商店或其他實驗單位的樣本,並希望估計每個單位的單獨回歸係數。在過去幾年中,分層貝葉斯(HB)估計在市場營銷研究中發揮著越來越重要的作用。它可以在精度和有效性方面改進參數估計(例如β權重和效用)。我們的HB-Reg軟件用於基於回歸的問題,其中受訪者提供包含連續因變量的多個觀察(病例)。

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HB-Reg v4.1.1 貝斯階層回歸軟體

BILOG-MG4 項目反應測試軟體

使用這個Windows版本的BILOG-MG,舊版BILOG for Windows產品已經過時了。BILOG-MG-4具有BILOG的所有功能,加上差分項功能(DIF),項目參數漂移,等效和非等效組等同,垂直等同,兩階段測試,組均值估計,標準偏差和潛在分佈。

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BILOG-MG4 項目反應測試軟體