高效分析大量數據、處理速度迅速有效率
Cubist旨在分析數以萬計的數據，相較於坊間其餘模型建置工具，Cubist採用多核處理器，最多高達8個的內核處理器，大大提升模型構建的速度與效率，讓用戶能夠立即分析龐大數據，並即時得出相當的預測模型。除此之外，Cubist集成眾多規則，其中每個規則具有相關聯的多變量線性模型。每當情況與規則條件相匹配時，相關聯的模型將用於計算預測值，極大化數據分析效能。
用戶友好的操作設計，使用方法簡單易懂
Cubist設計簡單明瞭，使用戶不必具備高階的統計相關知識，便能輕鬆順暢的操作使用軟體。且RuleQuest更貼心提供C源代碼，使用戶能將Cubist構建出的模型嵌入到自己組織的系統中，省時又方便。
系統需求
- Windows XP / Windows Vista / Windows 7 / Windows 8 / Windows 10
- Linux
適用對象
1. 金融風控與信用評估團隊：面對大量申貸或交易資料，需要可解釋的預測模型輔助審核決策，Cubist 的規則歸納輸出能讓風控人員清楚理解每一條決策依據。
2. 零售與電商行銷分析部門：需對龐大客戶資料進行分群與購買行為預測，Cubist 可快速建立高準確度分類模型，支援個人化行銷策略制定。
3. 製造業品質管理與供應鏈預測人員：需根據生產參數或歷史資料預測良率與庫存需求，Cubist 提供直觀的規則模型，方便工程師與管理層共同解讀分析結果。
核心使用情境
- 【場景：信用風險決策自動化】銀行授信部門每日需處理數千筆申請案件，傳統人工審核耗時且標準難以一致。導入 Cubist 後，分析師可將歷史核准與拒絕資料輸入模型，自動歸納出可解釋的信用評估規則，審核人員不僅能依規則快速判斷，也能向客戶說明拒貸理由，大幅提升決策透明度與合規性。
- 【場景：客戶流失預測與挽留】電信或訂閱制服務業者面臨客戶流失壓力，行銷團隊需提前識別高流失風險族群。透過 Cubist 分析用戶行為與消費紀錄，模型能輸出具體的流失預測規則（例如：「連續 30 天未登入且上月消費下降 20% 以上」），讓客服與行銷人員據此主動介入，精準執行挽留方案。
- 【場景：製程參數優化與良率提升】半導體或精密製造廠商在生產過程中累積大量感測器數據，卻難以找出影響良率的關鍵因素。工程師將製程參數與良率資料匯入 Cubist，軟體自動歸納出影響良率的規則組合，協助工程團隊鎖定關鍵製程變數，進而調整參數設定，有效縮短問題排查時間並提升整體生產良率。
常見問題 FAQ
Q：Cubist 決策分析軟體在台灣可以怎麼購買？
A：Cubist 為國際專業分析軟體，可透過官方管道或洽詢在地軟體服務商了解購買與授權方式。iQrator 提供軟體資訊諮詢與協助詢購服務，歡迎聯絡我們，我們將協助說明適合的版本規格與詢購流程。
