SPSS資料探勘工具新增異常偵測模型

SPSS資料探勘工具Clementine在3年前推出7.2版之後，就一直沒有更新版本，即便國外相繼推出了8.0以及9.0版，但是由於版本功能差異不大，中文版並未更新，直到最近才計畫在2007年初1月正式推出Clementine 10.0中文版，其中，除了將會新增異常偵測模型以及文字探勘模型以外，針對既有的10多個模型也持續強化了許多功能，例如：類神經決策樹統計模型以及客戶分群模型的視覺化呈現方式等。

負責SPSS臺灣市場代理的宏德國際表示，Clementine 10.0中文版新增的異常偵測模型，可以提供企業作為統計分析資料的有效性篩選，例如：在某個問卷調查結果中，有人填寫了A這個選項，而問券內容所提供的選項，卻只有1、2、3、4的選項，那麼就可以透過異常偵測模型篩選出有問題的問券，這樣的做法將可大幅提升分析資料的有效性。

另外，Clementine 10.0中文版也將新增文字模型，宏德國際Clementine工程師邱蔚群表示，過去Clementine只能針對數字進行分析，在增加文字模型之後，將可針對文字進行相關的分析與應用，例如：客服中心所要處理的客訴總是包羅萬象，有的只是無意義的抱怨，有的則具有改善空間，企業只要在文字模型中，先行設定關鍵字，就可以根據需求過濾出想要進一步分析的資料，不過現階段的文字模型只有支援英文。

至於客戶分群模型的演進，則從過去只能以文字或數字呈現的方式，轉變為視覺化的圖像呈現方式。邱蔚群表示，大多數的資料探勘工具都大同小異，而且也普遍具有智慧型學習功能，Clementine的利基點在於可以把兩個不同的模型結合，進而提高資料分析的正確性。文⊙楊惠芬