IBM SPSS Modeler 实体分析 18.0 用户手册（中文版）.pdf
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简介：
《IBM SPSS Modeler 实体分析 18.0 用户手册（中文版）》是一本全面介绍IBM SPSS Modeler软件实体分析功能的官方指南，适用于希望深入了解和掌握该版本数据分析工具的专业人士。
IBM SPSS Modeler 是由 IBM 开发的一个高级数据分析平台，主要用于数据挖掘和预测分析任务。SPSS Modeler Entity Analytics（实体分析）是该平台的一部分，专注于实体解析、数据匹配以及提高数据质量，对于需要深入研究复杂数据并发现隐藏模式的企业来说非常有价值。
以下是几个关键概念：
1. 数据挖掘：使用统计学、在线数据分析处理等技术从大量信息中提取有用的信息。SPSS Modeler 提供了多种工具来帮助用户识别商业价值。
2. 商业智能（BI）：通过收集和分析业务数据，以支持决策制定并提高洞察力的过程和技术集合。SPSS Modeler 可将挖掘出的数据转化为实用的商业建议，从而提升企业的运营效率。
3. 机器学习：让计算机系统能够从经验中自主改进的一种人工智能技术。SPSS Modeler 支持多种算法，使非专家用户也能建立预测模型来预判未来趋势和行为。
IBM SPSS Modeler Entity Analytics 18.0 是该系列产品的更新版本，主要集中在提高数据管理功能上。实体分析模块特别适合需要整合客户信息、检测欺诈或生成合规报告的企业使用。它通过识别不同来源的相同实体记录帮助企业建立统一的用户视图。
在进行实体分析时，以下概念至关重要：
- 实体解析：确定不同的数据库条目是否代表同一个对象的过程。
- 匹配规则：用于判断两个数据项是否匹配的一系列标准或算法。
- 参考数据管理：确保所有系统中的关键信息保持一致和准确的流程。
- 数据质量改进：保证数据准确性，以便于后续分析使用。
- 多域实体解析：在多个来源之间整合相同的信息。
由于部分 OCR 识别的内容没有形成有效的信息，因此无法从中提取实际的知识点。如果需要详细了解技术知识，请参考官方提供的 IBM SPSS Modeler Entity Analytics 18.0 用户指南，在该文档中可以找到完整功能介绍、操作方法及案例应用等内容。
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