IBM SPSS Modeler 22 最新版下载

　　IBM SPSS Modeler是一款功能强大的数据分析软件，该软件可以通过挖掘大型企业、政府、商业、市场等多方面的分析出未来的市场变化，帮助团体、组织、商家提前部署发展的计划，以便于在未来能够得到发现的先机，帮助企业稳定业绩，找到开发的具体方案；IBM SPSS Modeler是由么美国斯坦福的三位研究生开发的软件，现在属于IMB公司，其提供了全面的智能分析、预测分析、财务绩效和战略管理以及分析，结合丰富的行业解决方案，成熟的实践和专业，帮助组织预测未来事件并主动采取行动，以推动更好的业务成果。

软件功能

　　IBM SPSS Modeler是一个预测分析平台，可帮助您快速构建准确的预测模型，并向个人，组，系统和企业提供预测智能。它提供一系列高级算法和分析技术，包括文本分析，实体分析，决策管理和优化，以近实时的方式提供洞察力。使用它来持续做出更好的决策 - 从桌面或操作系统。

　　获取您的数据的洞察

　　通过分析结构化和非结构化数据，更快地发现洞察和解决问题。从平面文件，数据库和大数据环境（如Hadoop）访问各种数据。

　　快速开始

　　使用直观的界面，便于每个人学习和使用 - 从业务用户到数据科学家。快速找到宝贵的洞察力，快速实现价值。

　　选择部署

　　从内部部署，云和混合部署选项中选择，通过嵌入式服务，商业智能集成或简单报告提供预测智能。

　　设计视觉分析流

　　使用直观的图形界面将数据挖掘过程的每个步骤可视化为流的一部分。分析师和业务用户可以轻松地将专业知识和业务知识添加到流程中。

　　从一系列方法中进行选择

　　从多种机器学习技术中选择，包括分类，分割和关联算法。使用脚本语言（如R，Python和Spark）来扩展建模功能。

　　自动准备数据

　　将数据自动转换为最准确的预测模型的最佳格式。只需点击几下即可分析数据，识别修复，屏蔽字段并导出新属性。

软件特色

　　IBM®SPSS®Modeler是IBM Corp.企业级数据挖掘工作台。 SPSS Modeler帮助

　　组织通过深入了解数据来改善客户和公民关系。

　　组织使用从SPSS Modeler获得的洞察力保留有利可图的客户，识别

　　交叉销售机会，吸引新客户，发现欺诈，降低风险，改善政府

　　服务交付。 SPSS Modeler的可视界面邀请用户应用他们特定的业务专长，这导致

　　更强大的预测模型和缩短解决方案的时间。 SPSS Modeler提供了许多建模

　　技术，诸如预测，分类，分割和关联检测算法。一旦

　　模型，IBM SPSS Modeler Solution Publisher使其能够在企业范围内交付

　　决策者或数据库。

　　关于IBM Business Analytics

　　IBM Business Analytics软件提供完整，一致和准确的信息

　　决策者信任提高业绩。全面的业务组合

　　智能，预测分析，财务绩效和战略管理以及分析

　　应用程序提供了对当前性能和能力的清晰，立即和可操作的见解

　　预测未来结果。结合丰富的行业解决方案，成熟的实践和专业

　　服务，各种规模的组织可以带来最高的生产力，自信地自动化决策

　　并提供更好的结果。

　　作为此组合的一部分，IBM SPSS Predictive Analytics软件可帮助组织预测未来事件

　　并主动采取行动，以推动更好的业务成果。商业，政府和

　　全球的学术客户依靠IBM SPSS技术作为竞争优势吸引，

　　保留和增长客户，同时减少欺诈和降低风险。通过Incorporg IBM SPSS

　　软件进入日常运营，组织成为预测企业 - 能够直接和

　　自动化决策以实现业务目标并实现可衡量的竞争优势。

使用方法

　　自动建模

　　使用单次运行测试多种建模方法，比较结果并选择要部署的模型。根据模型性能快速选择性能最佳的算法。

　　地理空间分析

　　探索地理位置数据，例如纬度和经度，邮政编码和地址。结合当前和历史数据，以获得更好的洞察力和预测准确性。

　　支持开源技术

　　使用R，Python，Spark，Hadoop和其他开源技术来增强分析的力量。扩展和补充这些技术，以便进行更高级的分析，同时保持控制。

　　文本分析

　　通过分析非结构化文本数据来捕获关键概念，主题，情绪和趋势。揭开网络活动，博客内容，客户反馈，电子邮件和社交媒体评论的见解。

主要优势

　　将实体分析与IBM SPSS Modeler一起使用

　　您怀疑您的数据可能存在身份问题。例如，个人可能出现

　　不止一次，或不同的个体可能似乎被合并或丢失。如何IBM SPSS

　　建模器实体分析帮助您解决这个问题？以下是一个建议的程序，虽然你可以

　　需要根据您的特殊要求改变这一点。 v将源数据读入IBM SPSS Modeler

　　创建准备好存储数据的存储库

　　将IBM SPSS Modeler连接到存储库

　　将数据字段映射到存储库功能部件

　　将数据导出到存储库并解析标识

　　分析已解析的标识

　　根据存储库解析新案例

　　生成任何必需的警报（批处理或实时）

　　此时，您需要了解IBM SPSS Modeler的工作原理。 IBM SPSS Modeler是一个

　　非常用户友好的工具，基于流过a的数据流的图形表示

　　节点数。每个节点表示工作流的特定阶段。 IBM SPSS Modeler本身提供了广泛的节点，涵盖了所有标准的数据挖掘功能。

　　IBM SPSS Modeler实体分析添加节点以专门用于实体分析。这些是EA

　　导出节点，实体分析（EA）源节点和Streaming EA流程节点。

使用说明

　　连接到数据源

　　您首先通过源节点将源数据读入SPSS Modeler。

　　连接到数据源

　　1.从SPSS Modeler主窗口底部节点选项板上的“源”选项卡中，双击与源数据类型相对应的图标。这样做会向源节点添加源节点

　　屏幕画布。

　　2.在屏幕画布上，双击图标以打开其对话框。

　　3.在文件字段中，输入源数据文件的位置和名称。

　　4.根据需要完成对话框的其余部分（单击帮助按钮获取更多信息），然后

　　单击“确定”。

　　5.如果源数据文件没有唯一标识每个记录的字段，请通过添加一个

　　导出节点。有关详细信息，请参阅主题“添加唯一记录标识符”。

　　注意：不支持非拉丁字符数据。其中数据由拉丁文的混合记录组成

　　（例如西欧）和非拉丁字符集，只有拉丁语数据的条目将是

　　解决。

　　添加唯一的记录标识符

　　输入到实体存储库的每个数据源文件必须具有唯一标识的一个字段

　　每个记录。如果数据源文件没有这样的字段，您可以通过SPSS添加一个

　　建模器导出节点。

　　向数据源文件添加唯一记录标识符

　　1.在屏幕画布上，单击在上一个任务中添加的源节点。

　　2.在节点选项板上的“字段操作”选项卡上，双击“导出”图标以将导出节点附加到

　　源节点。

　　3.在屏幕画布上，双击“导出”节点以打开其对话框。

　　4.在“导出”字段中，将默认名称替换为标识符的有意义的名称（如ID）

　　字段。

　　5.确保“导出为”字段设置为“公式”

　　6.将字段类型设置为连续。 7.在“公式”文本框中，键入@INDEX，然后单击“确定”

相关介绍

　　在writeModeling后不调用fsync

　　线性AS节点。一个新的Linear-AS节点可用。新节点类似于现有的Linear节点，但它连接到IBM SPSS Analytic Server时运行，以提高处理能力。

　　LSVM节点。新的LSVM节点可用。新节点与现有SVM节点类似，但它是线性的，并且更好地处理大量记录。它仅在连接到IBM SPSS Analytic Server时运行，以提高您的处理能力。

　　树-AS节点。一个新的Tree-AS决策树节点是可用的。新节点与现有CHAID节点类似，但它连接到IBM SPSS Analytic Server时运行，以提高处理能力。

　　随机树节点。新的随机树节点可用。新节点与现有CHAID节点类似，但它连接到IBM SPSS Analytic Server时运行，以提高处理能力。

　　GLE节点。新的GLE节点可用。新节点与现有的GenLin和GLMM节点类似，但它在连接到IBM SPSS Analytic Server时运行，以提高处理能力。

　　TM1导入和导出节点。已创建这两个节点的新版本以提高SPSS Modeler和TM1服务器之间的连接速度。如果您有任何现有流使用这些节点的任何先前版本，流仍将运行，因为仍然支持旧版本。

　　IBM SPSS Analytic Server可用性改进。在SPSS Modeler客户端中，有一个新的分析服务器选项，用于过滤节点选项板以仅显示在分析服务器上运行的节点。

　　Python Spark对自定义对话框生成器的支持。以前只能用于R，Custom Dialog Builder现在还支持Python for Spark，它提供对Apache Spark及其机器学习库（mllib）的访问。例如，分析人员可以使用“自定义对话框构建器”创建一个建模节点，该节点利用mllib中的算法，然后与其他人共享该节点。请注意以下限制：

　　没有像R节点一样的Python脚本的独立节点。

　　从Custom Dialog Builder创建的Python节点取决于Spark环境，并且将仅针对IBM SPSS Analytic Server运行（数据源自IBM SPSS Analytic Server源节点，并且尚未提取到IBM SPSS Modeler Server有关IBM SPSS Analytic Server的更多信息服务器，请参阅IBM知识中心。

　　Python脚本必须使用Spark API，因为数据将以Spark DataFrame的形式显示