SPSS软件什么方法可以比较预后模型的精准度

IBM SPSS® 软件平台提供高级统计分析、大量机器学习算法、文本分析，具备开源可扩展性，可与大数据的集成，并能够无缝部署到应用程序中。

它的易用性、灵活性和可扩展性使得各种技能水平的用户均能使用 SPSS。此外，它还是适合各种规模和复杂程度的项目，可帮助您和贵企业找到新商机，提高效率并最大限度降低风险。

在 SPSS 软件产品系列中，SPSS Statistics 支持利用自上而下的假设测试方法处理数据，而 SPSS Modeler 可通过自下而上的假设生成方法来揭示隐藏在数据中的模式和模型。

一般用回归来预测，也有时间序列分析、神经网络等等 得看实际情况的

对已收集到的大数据进行分析

　　许多公司都收集了大量的数据，他们感觉这些数据存在着商业价值，但并不知道怎样从这些弄出来的值大的数据。不同行业的数据集有所不同，比如，如果你处于网络营销行业，你可能会有大量Web站点的日志数据集，这可以把数据按会话进行划分，进行分析以了解网站访客的行为并提升网站的访问体验。同样，来自制造业的质量保证数据将有助于公司生产出更可靠的产品和选择更好的供应商，而通过RFID数据可以帮助你更深入地供应链中产品的运动轨迹。

　　重点分析对你的行业有价值的大数据

　　大数据的类型和内容因行业而异，每一类数据对于每个行业的价值是不一样的。比如电信行业的呼叫详细记录（CDR），零售业、制造业或其他以产品为中心的行业的RFID数据，以及制造业（特别是汽车和消费电子）中机器人的传感器数据等等，这些都是各个行业中非常重要的数据。

　　理解非结构化的大数据

　　非结构化的信息主要指的是是使用文字表达的人类语言，这与大多数关系型数据有着很大的不同，你需要使用一些新的工具来进行自然语言处理、搜索和文本分析。把基于文本内容的业务流程进行可视化展示，比如，保险索赔过程，医疗病历记录，各个行业的呼叫中心和帮助台应用程序，以及以客户为导向的企业情感分析等内容均可以在进行处理后以可视化的形式表现出来。

　　使用社交媒体数据来扩展现有的客户分析

　　客户的各种行为比如评论品牌、评价产品、参与营销活动或表示他们的喜好等等，会在客户中相互影响。社交大数据可以来自社交媒体网站，以及自有的客户能够表达意见及事实的渠道。我们可以使用预测性分析发现规律和预测产品或服务的问题。我们也可以利用这些数据来评估市场知名度、品牌美誉度、用户情绪变动和新的客户群。

　　把客户的意见整合到大数据中

　　通过运用大数据（与原有的企业资源集成），我们可以对客户或其他商业实体（产品，供应商，合作伙伴）实现360度全景分析，分析的维度属性从几百个扩展到几千个。新增的粒状细节带来更准确的客户群细分，直销策略和客户分析。

　　整合大数据以改善原有的分析应用

　　对于原有的分析应用，大数据可以扩大和扩展其数据样本。尤其在依赖于大样本的分析技术的情况下，比如统计或数据挖掘；而在欺诈检测、风险管理或精确计算的情况下同样也得用上大样本的数据。（摘自：中国客户关系网）