SPSS、データ操作の利便性が一層向上した「Clementine9.0」出荷

~高度でより深い分析能力を追加し、エンタープライズ規模のインテグレーションもサポート~

2005年05月19日

Predictive Analyticsを提唱するエス・ピー・エス・エス株式会社(以下 SPSS Japan、ホームページ: (リンク ») )は、統合型マイニングプラットフォームの新バージョン「Clementine9.0」の出荷を6月20日から開始することになりましたので、お知らせします。「Clementine9.0」は、データ区分ノードの追加でデータ操作の利便性を向上させている一方で新たな決定木モデルとモデル評価機能などを加えたことにより、さらに深い分析とその検証が行えるようになりました。また、SQLの生成機能を拡張して外部データベースとの連携を強化し、他のデータマイニングツールのモデルをサポートするなど既存のデータ資産を有効活用できるようになりました。このようなエンタープライズ規模のインテグレーションサポートで、新規ユーザーにも魅力的なツールに仕上がっています。
「Clementine9.0」の標準価格(税込)は、サーバ・クライアントを基本構成としており、1CPU・1クライアントの最小構成が945万円~(テキストマイニング機能を含む)アカデミック版は136.5万円~。SPSSによる直販とビジネスパートナーの販売により、初年度200ユーザーの販売をめざします。

 「Clementine9.0」では、ディシジョンツリーモデルのインタラクティブな構築が可能になりました。ユーザー指定による分割、ツリーのレベルごとの編集と剪定により、ユーザーはビジネス知識を元にして思うままにツリーを構築したり、単純化することができます。この機能は、C&RTおよび新たに加わったCHAID、Exhaustive CHAID、QUESTでも実行可能です。その上、セグメンテーション支援ツール「AnswerTree3.1」で作成したプロジェクトファイル(*.atp)をClementine上にインポートできるようになりました。これにより、AnswerTreeユーザーは構築したモデルを活かしながら、Clementine上で更なる分析を行うことができます。
 また、モデル構築、テストおよび検証に使用するデータ分割を効率良く行うデータ区分ノードが追加されました。これまで複数のプロセスを必要としていた、データセットの分割をデータ区分ノードひとつで「学習用」と「テスト用」「検証用」に分ける設定を行うことができます。また、モデル評価機能では、データ区分ノードで「学習用」「テスト用」に分ける設定を行いフィールドを生成しておくことで、ゲインテーブルやゲインチャートが作成され、トレーニングサンプルとテストサンプルを並べて表示することができるようになり、モデル評価も容易に行えるようになりました。

 Clementineユーザーのデータ操作の利便性を向上する一方、データマイニングツールの導入やClementineへの移行を検討するユーザーには、他のデータマイニングツールのモデリングのサポート、外部データベースとの連携が有効です。
 「Clementine9.0」では、データベースインテグレーション機能により、Clementine の使いやすいGUIを使用してIBM Intelligent Miner のモデルにアクセスできるようになりました。また、Clementineは、SQLの自動生成を基本機能として装備していますが、「Clementine9.0」では、新たにニューラル ネットワークモデルとロジスティック回帰モデルでもSQLが生成できます。さらに、新規に付加されたSQLプレビューボタンを使用することで自動生成されたSQLの内容を確認することができます。
 他ツールのモデルにアクセスできることに加え、外部データベースとの連携が強化されており、より良い分析およびパフォーマンスが実現できるだけでなく、これまでのデータ資産を有効に活用することができます。

 このほかでは、Unicodeの使用が可能になり、データ変換やロケールに依存したエンコードスキームなどの問題が無くなり、多言語データベースなどのUnicodeをサポートしているアプリケーションのデータをやり取りすることができます。また、欠損値の範囲 (値域)、日付フォーマット、および数値表示フォーマット(通貨、科学的表記法など)といった統計分析ツール「SPSS」 で使用されるメタデータのサポート範囲が拡張され、 Clementine - SPSS 間でメタデータ情報を失うことなく簡単にデータの移動をおこなえるようになりました。

 オプションとしてSPSS Model Managerが用意されています。「SPSS Model Manager」は、組織横断的に蓄積されていくストリーム、モデルおよび出力ファイルなどClementineにより作成された成果物を集中管理するもので、他のスタッフまたはアプリケーションで共有したモデルは、セントラルリポジトリに格納され、同時編集機能、メタデータおよびサーチ機能を使用することができます。

なお、「Clementine9.0」の製品概要は、次のとおりです。
以 上

<「Clementine9.0」の製品概要>
■ 製品名:Clementine9.0
■ 標準価格(税込)
1CPU・1クライアント 
一般企業・官公庁 : 945万円~
アカデミック版 : 136.5万円~
(Named User、テキストマイニング機能を含む)
※アカデミック版のみスタンドアロン版も73.5万円~提供しています(テキストマイニング機能を含む)。
■ 販売計画:初年度200ユーザー
■ 主な機能
1.決定木モデル
ディシジョンツリーモデルのインタラクティブな構築が可能になり、ユーザー指定による分割が行えるようになりました。ツリーのレベルごとの編集と剪定が可能で、ユーザーはビジネス知識をベースにして思うままにツリーの構築、またはツリーを単純化することができます。C&RTのみならず新たに加わったCHAID、Exhaustive CHAID、QUESTでも実行可能です。
また、「AnswerTree3.1」で作成したプロジェクトファイル(*.atp)をClementine上にインポート可能になりました。これにより、「AnswerTree」ユーザーは構築したモデルを活かしながら、Clementine上で更なる分析を行うことが可能になります。

2.モデル評価
事前にデータ区分ノードで「学習用」と「テスト用」に分ける設定を行い、フィールドを生成しておくことで、ゲインテーブルやゲインチャートを作成することができます。トレーニングサンプルとテストサンプルを並べて表示できるので、比較も容易です。

3.データ区分ノード
データ区分ノードが追加されました。学習、テスト、検証のためにデータセット分割が指定できるようになりました。これによりモデル構築、テスト、および検証に使用されるためのデータ分割を効率化できます。

4.In-Database Mining とモデリングの向上
新しいデータベースインテグレーション機能は、Oracle Data Miningおよび IBM Intelligent Miner(※) でのモデリングをサポートしています。 各ベンダーによって提供されるネイティブ アルゴリズムを使用したデータベース機能を利用しており、Clementine の使いやすいグラフィックユーザーインターフェースからアクセスすることができます。
 Clementine の分析能力および操作性とデータベースのパワーおよびパフォーマンスの結合により、より良い分析およびパフォーマンスが実現できます。
※SPSSが提供する以外のアプリケーションにつきましては、提供先までお問合せ下さい。

5.SQL生成
Clementine はSQLの生成を基本機能として装備しています。また、SQLをデータベースへプッシュバックすることができ、クライアント側でパフォーマンスを改善することができます。今回のバージョンでは、ニューラル ネットワークモデルとロジスティック回帰モデルにSQL生成機能が追加されました。新規に追加されたSQLプレビューボタンにより生成された SQL を確認することができます。

6.出力名の指定
ノードの設定画面で出力名を指定できるようになりました。これにより、例えば「グラフを多く出した場合、出力パレットに同名のグラフオブジェクトが残って区別が困難になる」という不便さを軽減できます。

7.ファイル オブジェクトへの出力
これまではグラフを1度実行し、グラフの画面からファイルメニューで保存するときだけ、出力オブジェクト(*.cou)形式になっていました。今回のバージョンでは、Clementine 出力ノードで作成されるテーブル、グラフ、およびレポートは出力オブジェクト (*.cou) 形式でも保存できるようになりました。 また、スクリプトで output_format プロパティを記述し、オブジェクトへの設定ができます。

8.Unicodeサポート
Unicodeの使用が可能になりました。これにより以前のようなデータ変換やロケールに依存したエンコード スキームなどの問題が無くなり、多言語データベースなどのUnicodeをサポートしている他のアプリケーションとデータのやり取りをすることができます。

9.その他機能
・メタデータサポート
欠損値の範囲 (値域)、日付フォーマット、および数値表示フォーマット(通貨、科学的表記法など)の SPSS で使用されるメタデータのサポートが拡張されました。これにより Clementine と SPSS 間でメタデータ情報を失うことなく簡単にデータの移動をおこなうことができるようになりました。

・各種スクリプトの拡張
三重引用符(”””)を使って、改行やタブなどを含めた文字列を扱うことが出来るようになりました。例えば、スクリプトでノードの注釈を入力する時に、三重引用符を使えば、改行のある読みやすい注釈を入れることができます。
 また、「default_value_mode」プロパティが追加され、入力ノードで各フィールドの値の読み込みについて設定ができるようになりました。

■システム要件
ハードウェア
(クライアント)
□Pentium相当以上のWindowsが動作するCPU
□1024×768以上の高解像度モニター
(サーバー)
□ Pentium相当以上のWindowsが動作するCPU
□ Solaris ; UltraSPARC II以上
オペレーティングシステム
(クライアント)
□ Windows2000
□ WindowsXP
□ Internet Explorer 6.0以上(ともにヘルプ資料閲覧用)
(サーバー)
□ Windows2000
□ Windows2003
□ Solaris8、9 (32Bit)
□ Solaris9、10(64aBit)
□ AIX、HP-UX版を順次リリース予定※
メモリ
(クライアント)
□ 512MB以上推奨
(サーバー)
□512MB以上
HDD
(クライアント)
□ 320MB以上の空きスペース
(サーバー)
□インストールに最低128MB以上の空きスペース(1GB以上推奨)
(※クライアント)
□ 外部アプリケーションのモデリング機能を利用の場合はアプリケーション設定が別に必要になります。


<「Clementine」について>
「Clementine」はビジネスユーザーを対象とした世界初のデータマイニング・ワークベンチであり、ユーザーや業界アナリストから視覚的で素早いモデル作り環境を提供するトップデータマイニングツールであると賞賛されています。「Clementine」はデータマイニング市場のトップリーダーとしての地位を確立しており、そのユーザーは電子取引、通信、金融、小売、健康管理、政府、高等教育など様々な分野に及び、日本国内で500以上の組織が「Clementine」を使っています。

■ 主な適用分野
・ 顧客を特定のカテゴリに分類する(例:利益率が高い/低い、頻繁に売買する/しない)
・ 不正行為や不従順が予測されるケースを見抜く
・ 売上やサービスの利用率を予測する
・ 類似グループに属する顧客や住民を識別する
・ マーケットバスケット分析の実行により、同時購入されているプロダクトやサービスを見つ ける
・ 時間の経過に伴う購買パターンの変化および傾向を見出す(例:結婚すると保険に入る)
・ その他、CRM (Customer Relationship Management :カスタマ・リレーションシップ・マネジメント)、リスク分析、例外検出の目的を満たすためのタスクを実行する


<SPSSについて>
SPSSが提唱するPredictive Analyticsは、現状および将来についての信頼できる結論を的確に描き出すように、データをビジネス上有効なアクションに結びつけることをいいます。
SPSSは、Predictive Analyticsソリューションの第一人者として、ソフトウェア製品と関連サービスを提供しています。SPSSが提供するソリューションは、企業・教育研究機関・医療機関・政府官公庁など、Fortune1000社の95%を含み幅広く導入されています。1968年に設立されたSPSS社の製品は、全世界25万人以上に利用されています。
以 上

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