強大的統計分析軟體IBM SPSS Statistics

IBM SPSS Statistics軟體平台致力於特定統計分析、假設檢定、地理空間分析以及預測型分析，透過與大數據進行整合，能夠支援整個數據管理與進階處理功能。IBM SPSS Statistics擁有易於使用、靈活彈性及可擴充的特性，協助使用者快速了解數據集並提高統計分析效率。

IBM SPSS Statistics的產品特性：

• 全方位統計模組與介面
  IBM SPSS Statistics具有易於使用的圖形化界面，使用者可以透過點擊方式執行各種分析工作並輕鬆建置視覺化圖形與報告。它的整合式操作介面還可以執行敘述性統計分析(Descriptive Statistics)、迴歸分析(Regression Analysis)等功能，運用語法自動化功能，使用者無需任何程式碼撰寫經驗，就能輕鬆處理一般統計分析工作。
• R與Python程式的完美整合
  IBM SPSS Statistics提供了130種擴充功能，並提供使用者利用R以及Python等程式語言來延伸SPSS的進階功能。透過SPSS語法自動化執行能力，使用者即可自行定義對話框與自行建置解決方案。
• 自動化統計模型功能
  IBM SPSS Statistics使用強大的統計模型建置、評估及自動化驗證功能，可以在內部部署或雲端上使用進階模型管理與分析決策管理功能，立即分析資料集並透過進階統計程序更快速且精準的預測及管理海量資料。

如需瞭解更多IBM SPSS Statistics的相關優勢，請立即聯繫北祥資訊。

AI小學堂 – 今天教您「機器學習程式語言Java」

人工智慧時代來臨，面對市場需求的變化以及未來的無限商機，北祥資訊將與您一起學習，讓AI小學堂成為您最佳的學習助手。第21堂課，我們為您介紹：機器學習程式語言Java。

儘管Python與R語言一直主導著機器學習與資料科學領域的發展，Java作為歷史悠久且領先的開放原始碼語言，憑藉其跨平台的虛擬機器技術(JVM)以及成熟的機器學習函式庫，對於熟悉Java程式語言的開發者而言，還是可以使用其熟悉的語法來開發及建立機器學習模型。如同我們在之前的AI小學堂所分享的概念，機器學習的核心在於統計邏輯與各種不同演算法的特性，程式語言是實現機器學習與人工智慧的工具或媒介，Python與R語言除了其語法的簡潔與易於開發之外，最重要的就是各種豐富的機器學習函式庫與大量的社群資源，以下就讓我們來看看Java語言有哪些函式庫可以讓程式開發人員快速開發機器學習與人工智慧的應用。

• Weka
  Weka是Waikato Environment for Knowledge Analysis的英文字首縮寫，它是由紐西蘭Waikato大學使用Java開發的一般性資料探勘與機器學習開放原始碼軟體。Weka自1993年開始由紐西蘭政府資助，歷經了超過20年的發展，它的功能已十分成熟且強大足以擔負資料探勘任務所需的機器學習演算法，包括資料預處理、分類、迴歸、聚類、關聯規則以及在互動式介面上的視覺化呈現。
• Apache Mahout
  Apache Mahout是Apache Software Foundation旗下的一個開放原始碼專案，Mahout基於MapReduce平行處裡架構，內建許多經典的演算法，例如協作篩選(collaborative filtering)、分類(classification)、聚類(clustering)等。除此之外，Apache Mahout提供了可擴展式的機器學習函式庫，可以提升模型建置的可伸縮性，讓巨量資料的分析更加容易。
• Deeplearning4j
  Deeplearning4j是JAXenter社群中最具創新性的Java分散式開放原始碼深度學習函式庫，它是用Java與Scala開發，主要期望將深度神經路與深度學習進行結合，並適用於商業環境。Deeplearning4j可以與Hadoop和Spark整合，從而提供更高性能的大數據資料處理能力，因此對於語音識別、文字解析、情感分析等領域均有相當優異的表現。