Décisionnel : prédire la fraude avec Clementine

La dixième mouture de l'atelier de développement d'applications analytiques et prédictives de SPSS comprend un nouvel algorithme, chargé de détecter les anomalies. Et cela, en identifiant des tendances inhabituelles ou aberrantes dans le corpus de données. L'éditeur estime que cette fonction simplifiera aussi bien l'analyse que l'attribution de notes (scoring). En particulier dans les entreprises impliquées dans la détection des fraudes, la recherche médicale, ou encore la sécurité publique. Parallèlement, SPSS propose une méthode de sélection rapide des attributs. Elle aidera les analystes à définir la plus ou moins grande pertinence des données avant qu'ils construisent les modèles prédictifs. Si besoin, ceux-ci incorporeront du texte, des pages web, et des résultats d'enquêtes. A cette fin, SPSS a relié Clementine à Dimension, sa gamme d'outils de création et d'analyse denquêtes. Concernant ses performances, Clementine gère son propre cache, avec conservation des index, de manière à rendre plus efficaces les jointures avec des tables externes. www.spss.com/clementine/