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A SPSS, fornecedora de soluções de data mining e análise preditiva, lança a versão 10 da solução de data mining Clementine, que traz como promessa aprimorar o desempenho de aplicações de CRM (Customer Relationship Management), marketing e detecção de fraudes. O software aumenta a produtividade dos usuários (analistas) e a capacidade de aplicações diversas como CRM em apresentar uma visão de 360º do cliente. “Os aprimoramentos visam oferecer melhor produtividade, desempenho e integração”, explica Ricardo Ventura, presidente da SPSS Brasil.

Uma das novidades do Clementine 10 é que as aplicações de detecção de fraude e de garantia de receita foram aprimoradas com a criação do algoritmo de detecção de anomalias, que simplifica a análise e scoring, ajudando os usuários a detectar prontamente eventos ou comportamento suspeitos, essencial para empresas envolvidas com detecção de fraudes, garantia de receita, conformidade fiscal, pesquisas na área da saúde e segurança pública.

As aplicações analíticas de CRM e de marketing como de aquisição de clientes, vendas cruzadas e retenção também podem ser melhoradas com a nova opção “Seleção de Funcionalidades”, que possibilita a criação de modelos mais práticos e intuitivos para melhor visualização dos usuários. Esta visão mais abrangente, que agrega informações de bancos de dados, documentos, pesquisas e comportamentos no ambiente virtual, pretende melhorar a qualidade das análises preditivas, simplificando a modelagem preditiva nas aplicações de marketing e CRM.

O software também possibilita que empresas com várias CPUs ou CPUs multi-core no ambiente operacional usem processamento paralelo em diversas operações de criação de modelos e pré-processamento dos dados, aproveitando melhor o investimento em hardware de alto desempenho e melhorando a capacidade de processar grandes volumes de dados. Por fim, agora, na versão 10, os usuários podem exportar dados diretamente para o Microsoft Excel e, no processo de importação, selecionar apenas as planilhas e faixas de dados que desejam.

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