SPSS Modeler 18用于构建预测模型并执行其他分析任务,具有可视化界面,允许用户无需编程即可利用统计和数据挖掘算法,支持访问各种类型的数据库,可以有效地对数据库进行统计、整理以及数据建模和分析。
SPSS Modeler 18是由IBM公司推出的一款专业的数据统计预测性分析软件,具有功能多样、专业性强的特点,它的专业性及易用性一直受到广大用户的喜爱,在数据分析、地理空间分析、文本分析和社交网络分析上有着非常突出的分析能力!
1、访问各种类型的数据
借助软件,您可以使用各种分析技术访问数据源, 如数据仓库、数据库、Hadoop 分布或平面文件,以便从您 的数据中发现隐含的模式。这些统计技术使用历史数据来预 测当前状况或未来事件。这些统计技术还包括数据访问、数 据准备、数据建模和交互可视化功能。借助准备和建模自动 化流程,该产品适用于各种分析能力。
2、通过一系列技术拓宽您的分析范围
借助 软件,您的分析师可利用设计用于处理简单 的描述性分析问题、最复杂的优化问题以及这两者之间的一 切问题的单一平台,解决业务问题。SPSS Modeler 具有超 出当今分析师标准分析要求的功能。一系列模型以及自动建 模和数据准备、文本分析、实体分析和社交网络分析功能, 可以帮助您处理最复杂的问题。
3、一系列模型及算法
分类算法-根据历史数据和技术进行预测。分段算法-利用自动聚类、异常检测和聚类神经网络技术 将工作人员进行分组或检测不寻常的模式。关联算法-发现先验、CARMA 和序列关联性的关联、链 接或序列。时间系列和预测-随着时间的推移,利用统计建模技术生成一个或多个系列的预测。可扩展性与 R 编程语言-应用转型,用脚本进行分析, 并用 R 编程语言汇总或生成文本和图形输出。
4、数据准备和操作
软件使数据准备自动化,以简化流程并帮助您确 保您的数据格式为便于分析的最好格式。自动化任务包括进 行分析数据和识别修复工具,筛选字段,必要时派生新属性, 并通过智能筛选技术提高性能。
5、自动数据建模
借助软件的自动建模功能,非分析师人员无需 专业技能即可迅速构建准确的模型。此外,先进的预测建 模功能可支持专业分析人员创建最复杂的流。
6、地理空间分析
借助软件,您可探索与某个位置有关的各个数 据元素之间的关系并对您的数据进行地理空间分析,以发掘在图表或表格中不可见的洞察力。通过空间挖掘,您可 利用 ESRI shape file 文件轻松挖掘地理空间数据。通过分 析空间数据和非空间数据,可以提高整个模型的准确性, 且您可以获取对人员和事件的更深入洞察力。
1、下载安装包并解压缩,首先打开“1 SPSS_Modeler_18(bit64)”目录,运行“setup.exe”开始安装
2、阅读软件许可协议,勾选我接受协议
3、选择软件安装位置,点击更改可自行更换安装路径
4、一切准备就绪,点击安装
5、正在安装中,请耐心等待一会
6、安装成功,将运行软件的勾选去掉,点击完成退出软件安装向导
7、打开“2 SPSS_Modeler_18_Premium(bit64)”文件夹,开始安装SPSS Modeler 18 Premium版
8、同样的,勾选我接受软件许可协议
9、安装路径会和SPSS Modeler 18的路径一致
10、点击Install开始安装
11、正在安装中,请稍等一会
12、安装成功,点击Finish退出软件安装向导
13、先不要运行软件,将第三个文件夹内的lservrc破解文件复制到软件安装目录下替换
注:默认安装路径C:\Program Files\IBM\SPSS\Modeler\18.0\bin
14、安装破解完成,运行软件即可免费使用了
spss modeler可以直接导入数据,非常的方便,大大提高办公的效率,下面就来看看如何导入excel数据。
1、在SPSS中选中“文件-打开文本数据”
2、然后选择“文本格式”,选择Excel
3、选择要导入的文档后点击打开。
4、接着勾选”从第一行数据读取变量名“,然后点击确定
5、接着在低下的变量中看到每个变量的名称
6、然后再对变量的类型或者值进行修改即可
1、双击记录选项中的 Merge 节点,然后将 DB2 和 Oracle 两个节点与之连接,双击 Merge 节点,可以看到处理后的数据包括来自 DB2 和 Oracle 的 7 个字段:
2、然后需要通过 Modeler 的 Append 节点将 Merge 后的数据追加到来自 SQL Server 数据库的数据。双击记录选项中的 Append 节点,在流工作区中将 Merge 节点和 SQL Server 数据源节点与之连接,这样得到的就是来自三个数据库的数据了。
还可以通过 Modeler 的其他节点对数据进行进一步的处理,比如通过选择节点,可以设置条件来选择需要的数据,或者通过排序节点对某几个列进行排序等等。
1、支持的平台更加广泛
2、性能/功能更加强大的大数据算法
3、在开源技术上更多的扩展和更强大的支持