Přihlaste se na bezplatný
webinář nebo seminář

• Co přesně je text mining?
• Jak mohou vhodné textminingové postupy obohatit standardní přístup k analýze dat?
• Jak analyzujeme textová data v češtině a slovenštině?

Na tyto otázky najdeme společně odpověď ve webináři.

Přihlašte se na náš webinář a vydejte se s námi do světa slov, která převedeme do takové strukturované podoby, že se s nimi bude dál dále pracovat. Zpracovávat můžeme texty jako jsou maily, poznámky, komentáře, přepisy hovorů z call centra a jakékoliv jiné texty.  Doposud to byla doména pro světové jazyky nebo jazykově nezávislé úlohy – nyní jsme schopni analyzovat i český a slovenský jazyk.

Celé léto jsme pracovali na novém modulu pro text mining. A tady je výsledek. Modul ACREA TEXT MINING dokáže:

• Analyzovat sentiment textu, komentářů, reakcí, diskusí apod. a určit skóre sentimentu.
• Klasifikovat dokumenty podle klíčových slov (stížnost, spokojenost, reklamace, produkt, jméno, téma).
• Rozpoznat jazyk textu a doplnit diakritiku.

Podíváme se také na další vývoj modulu a funkcí, na které se můžete dále těšit.

V návaznosti na novou verzi celosvětově rozšířeného softwaru IBM SPSS Statistics 26 vychází i nová verze softwaru PS Imago PRO 6, ve kterém je software IBM SPSS Statistics 26 obsažen.

V softwaru PS Imago PRO 6 tedy nebude chybět:

• Kvantilová regrese,
• ROC analýza,
• vylepšení Bayesovské statistiky,
• implementace procedury Fleiss Kappa,
• rozšíření procedur při použití syntaxe.

Tyto novinky jsou obsahem IBM SPSS Statistics 26. Již tradičně k tomuto základu společnost Predictive Solutions přidá své novinky a tím vznikne nejbohatší verze tradičního analytického prostředí SPSS.

Přihlašte se na připravovaný webinář PS Imago PRO 6 ještě dnes!

Přihlašte se na náš webinář a zjistěte, jakým způsobem můžete do IBM SPSS Statistics dostat komponentu, která Vám umožní analyzovat sentiment textových dat v češtině a slovenštině.

Určení sentimentu textového dokumentu je jednou z klasifikačních úloh, kdy dokumenty rozřazujeme do kategorií pozitivního a negativního sentimentu. Kromě zařazení dokumentu do sentimentální kategorie je často třeba sentiment obsažený v textu kvantifikovat. Číselné skóre úměrné pozitivnímu či negativnímu náboji dokumentu umožní dokumenty řadit a soustředit se pouze na ty nejvíce emotivní.

Textová data ideální pro analýzu sentimentu:

• přepisy hovorů
• stížnosti
• dotazy na helpdesku
• mailové komunikace
• komentáře u produktů
• hodnocení zaměstnanců
• atd.

Naučte se analyzovat textová data v češtině a slovenštině díky našemu webináři a přihlaste se ještě dnes!

Zveme Vás a Vaše kolegy na webinář, který Vám ukáže výhody Prediktivní údržby.  Hlavním cílem Prediktivní údržby je hledat v datech z výroby souvislosti a vzory, které odhadnou pravděpodobnost poruchy nebo selhání sledovaného stroje nebo zařízení. Je to tedy přístup, kdy se nečeká na to „až se to rozbije“ nebo „se to porouchá“, ale servisní zásahy se plánují a provádějí přesně v tu chvíli, kdy je to potřeba.

Firmy, které zavedly prediktivní údržbu, dosáhly:

• zvýšení návratnosti investic    10 krát
• snížení nákladů na údržbu       o 25 - 30 %
• snížení počtu poruch                 o 70 - 75%
• snížení prostojů                          o 35 – 45%
• zvýšení výroby                            o 20 - 25%  

Společně se podíváme na tyto možnosti, které Vám prediktivní údržba přinese: snížení nákladů na zbytečné kontroly a údržby, optimální plánování odstávek a včasné objednání náhradních dílů, minimalizaci neplánovaných prostojů ve výrobě a včasné odhalení nečekaných výpadků.

• Nevíte, jak velký máte mít výběr pro svou analýzu?
• Nechcete plýtvat časem při zpracovávání příliš mnoha případů?
• Jak snadno naleznete optimální velikost výběru?

Přihlašte se na náš webinář a zjistěte, jakým způsobem můžete do IBM SPSS Statistics dostat komponentu, která Vám umožní nalézt optimální velikost výběru.

Máte-li příliš malý počet případů, nemusí se vám podařit prokázat důležité zákonitosti. Je-li naopak počet případů příliš velký, plýtváte časem a prostředky. Proč riskovat potenciální ztrátu informace či času, když můžete určit optimální velikost výběru pomocí doplňku Power Analysis v IBM SPSS Statistics? Stačí pouze několik kroků pro nalezení optimální velikosti výběru. Do další fáze můžete jít s vědomím, že máte správný základ pro svůj projekt.

Ať už jste výzkumník, statistik či lektor, zjistíte, že Power Analysis v IBM SPSS Statistics činí analýzu síly testu snadnou a srozumitelnou. Tak se přihlaste na náš webinář!