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SALFORD PREDICTIVE MODELER

Systemanforderungen

Systemanforderungen für Windows

  • Betriebssystem (Nur 64-Bit): Windows 7 SP 1 oder höher, Windows 8 oder 8.1, Windows 10.
  • RAM: 2 GB.
  • Prozessor: Intel® Pentium® 4 oder AMD Athlon™ Dual Core mit SSE2-Technologie.
  • Festplatte: mindestens 2 GB freier Speicherplatz.
  • Bildschirmauflösung: 1024 x 768 oder höher.

Systemanforderungen für Linux

  • Betriebssystem (Nur 64-Bit): Ubuntu 14.04 oder 16.04, CentOS 6.9 oder 7.5, RHEL 6.9 oder 7.5.
  • RAM: 2 GB.
  • Prozessor: Intel® Pentium® 4 oder AMD Athlon™ Dual Core mit SSE2-Technologie.
  • Festplatte: mindestens 2 GB freier Speicherplatz.

UNSER UNTERNEHMEN

Minitab unterstützt Unternehmen dabei, durch intelligente Datenanalysen
die Effizienz zu steigern und die Qualität zu verbessern.

Salford Predictive Modeler® 8
Die integrierte Softwaresuite für das maschinelle Lernen von Minitab

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CART®

Bei dem CART®-Modellierungsmodul des SPM handelt es sich um einen ultimativen Klassifikationsbaum, mit dem das Feld der komplexen Analysen revolutioniert und das heutige Zeitalter der Datenwissenschaft eingeläutet wurde.

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Random Forests®

Das Random Forests®-Modellierungsmodul nutzt die Leistungsstärke von verschiedenen alternativen Analysen, Zufallsstrategien und Ensemble Learning.

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MARS®

Das MARS®-Modellierungsmodul ist ideal für Benutzer, die Ergebnisse in einer Form bevorzugen, die der herkömmlichen Regression ähnelt, während gleichzeitig wesentliche Abweichungen von der Linearität und Wechselwirkungen erfasst werden.

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TreeNet®

TreeNet® Gradient Boosting ist das flexibelste und leistungsstärkste Data Mining-Werkzeug des SPM und liefert durchgängig extrem genaue Modelle.

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Preise

Wenden Sie sich an uns, um Informationen zu Preisen zu erhalten.

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Programm für Universitäten

Unser Programm für Universitäten umfasst die Modellierungsmodule SPM®, CART®, MARS®, TreeNet® und Random Forests® und bietet deutlich reduzierte Lizenzierungsgebühren für Bildungseinrichtungen.

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Automatisierung

Über 70 vordefinierte Szenarios (im Grunde Experimente), die darauf basieren, wie führende Modellanalytiker ihre Arbeit strukturieren.

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