Clementine soll Unternehmen beispielsweise bei der detaillierten Auswertung von Kundendaten und Kampagnen mit Hilfe von Data-Mining-Techniken unterstützten. Die Software bietet hierfür eine grafische Arbeitsumgebung (Workbench), mit der sich Analyseprozesse vom Datenzugriff, der Datenaufbereitung und Modellbildung bis hin zur Modellanwendung abbilden lassen. Neben Datenimport- und Aufbereitungsprozeduren sind Entscheidungsbäume, Neuronale Netze, Clusterverfahren, Assoziations- und Sequenzassozisationsverfahren sowie Faktoren- und Regressionsanalysen enthalten, um Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen (siehe auch "SPSS stärkt seine Data-Mining-Technik").
Version 11 führt diese Produktstrategie fort und wurde laut SPSS neuerlich auf Leistung und höhere Benutzerfreundlichkeit getrimmt. So finden sich unter der Haube neben einer neuen Grafik-Engine zusätzliche Algorithmen für gezielte Auswertungen im Marketing und Vertrieb wie "Response Modeling", Credit Scoring, Pricing und Forecasting. Ebenso lassen sich Data-Mining-Algorithmen, wie sie Datenbanken von Microsoft, IBM und Oracle enthalten, in Clementine einsetzen. Schnellere Resultate soll Clementine dank überarbeiteter Techniken für die Datentransformationen und das Datenqualitäts-Management (Cleansing) sowie durch den Hardware-Support für parallele Datenerarbeitung liefern (siehe auch "SPSS holt Data Mining und Statistik aus ihrer Nische"). (as)
SPSS findet sich auf der CeBIT in Halle 3, Stand D56.