ibm spss modeler 18破解版

ibm spss modeler 18是和IBM SPSS Statistics是同一個公司的數據挖掘、預測分析軟件，它的圖形界面非常簡單但是高級分析能力卻是很強很大的，能夠輕易的發現結構化和非結構化數據中的趨勢，幫助企業或者分析師得到深入的了解和預測。在18這個新的版本中，它新增加了自定義對話框構建程序、“時間序列”節點、擴展主數據中心等等功能，讓用戶使用的更加得心意手。本站提供spss modeler 18 破解版下載，并附有安裝破解教程！

安裝破解教程

1、在本站下載好軟件安裝包，先雙擊運行“1 SPSS_Modeler_18（bit64）”文件夾下的“setup.exe”程序，然后連續點擊“下一步”開始安裝軟件。

2、到了選擇安裝目錄的位置，建議不要修改，后面要使用到。

3、安裝完成，由于我們先是不需要啟動的，所以把勾去掉，點擊“完成”。

4、然后再去“2 SPSS_Modeler_18_Premium（bit64）”文件夾中雙擊運行“setup.exe”，中間的安裝過程非常簡單，根據安裝指示來即可。

5、到此安裝完成，下面開始破解，將“3 SPSS_Modeler_18 破解（bit64）”里面的“lservrc”文件復制到軟件的安裝目錄下面，將原文件覆蓋，默認的安裝目錄為“C:\Program Files\IBM\SPSS\Modeler\18.0\bin”。

6、然后在開始菜單欄中的“Modeler 18.0”文件夾下雙擊運行“Modeler 18.0”程序即可使用spss modeler 18 破解版。

新手使用指導

一、節點
節點代表要對數據執行的操作。
例如，假定您需要打開某個數據源、添加新字段、根據新字段中的值選擇記錄，然后在表中顯示結果。在這種情況下，您的數據流應由以下四個節點組成：

二、數據流
該軟件進行的數據挖掘重點關注通過一系列節點運行數據的過程，我們將這一過程稱為數據流。也可以說這款軟件是以數據流為驅動的產品。這一系列節點代表要對數據執行的操作，而節點之間的鏈接指示數據的流動方向。如，上面提到的四個節點可以創建如下數據流：

通常，這款軟件將數據以一條條記錄的形式讀入，然后通過對數據進行一系列操作，最后將其發送至某個地方（可以是模型，或某種格式的數據輸出）。使用 SPSS Modeler 處理數據的三個步驟：
1、將數據讀入 SPSS Modeler。
2、通過一系列操縱運行數據。
3、將數據發送到目標位置。
在 這款軟件 中，可以通過打開新的數據流來一次處理多個數據流。會話期間，可以在 SPSS Modeler 窗口右上角的流管理器中管理打開的多個數據流。

三、節點選項板
節點選項板位于流工作區下方窗口的底部。

每個選項板選項卡均包含一組不同的流操作階段中使用的相關節點，如：
1、源：此類節點可將數據導入 SPSS Modeler，如數據庫、文本文件、SPSS Statistics 數據文件、Excel、XML 等。
2、記錄選項：此類節點可對數據記錄執行操作，如選擇、合并和追加等。
3、字段選項：此類節點可對數據字段執行操作，如過濾、導出新字段和確定給定字段的測量級別等。
4、圖形：此類節點可在建模前后以圖表形式顯示數據。圖形包括散點圖、直方圖、網絡節點和評估圖表等。
5、建模：此類節點可使用該軟件中提供的建模算法，如神經網絡、決策樹、聚類算法和數據排序等。
6、數據庫建模：節點使用 Microsoft SQL Server、IBM DB2 和 Oracle 數據庫中可用的建模算法直接在數據庫里進行建模及評估。
7、輸出：節點生成數據、圖表和可在 SPSS Modeler 中查看的模型等多種輸出結果。
8、導出：節點生成可在外部應用程序（如 IBM SPSS Data Collection 或 Excel）中查看的多種輸出。
9、IBM SPSS Statistics：節點將 IBM SPSS Statistics 數據導入或導出為 SPSS Statistics 數據，以及運行 SPSS Statistics 提供的功能。
隨著對這款軟件的熟悉，您可以在收藏夾自定義常用的選項板內容。
四、使用節點和流
要將節點添加到工作區，請在節點選項板中雙擊圖標或將其拖放到工作區。已添加到流工作區的節點在連接之前不會形成數據流，可以將各個圖標連接以創建一個表示數據流動的流，節點之間的連接指示數據從一項操作流向下一項操作的方向。
這款軟件中最常見的鼠標用法如下所示：
1、單擊：使用鼠標左鍵或右鍵選擇菜單選項，打開上下文相關菜單以及訪問其他各種標準控件和選項。單擊節點并按住按鍵可拖動節點。
2、雙擊：雙擊鼠標左鍵可將節點置于流工作區，編輯工作區現有節點。
3、中鍵單擊：單擊鼠標中鍵并拖動光標可在流工作區中連接節點。雙擊鼠標中鍵可斷開某個節點的連接。如果沒有三鍵鼠標，可在單擊并拖動鼠標時通過按 Alt 鍵來模擬此功能。
創建了流以后，可以對流進行保存、添加注解，將其添加到工程。從文件主菜單中，選擇流屬性還可以為流設置各種選項，如優化、日期和時間設置、參數和腳本。使用流屬性對話框中的消息選項卡，可以輕松查看有關運行、優化和模型構建和評估所用時間等流操作有關的消息，流操作的錯誤消息也將在這里報告。
五、SPSS Modeler 管理器
可以使用流選項卡打開、重命名、保存和刪除在會話中創建的多個流。

輸出選項卡中包含由 SPSS Modeler 中的流操作生成的輸出或圖形文件。您可以顯示、保存、重命名和關閉此選項上列出的表格、圖形和報告。

模型選項卡是管理器選項卡中功能最強大的選項卡。該選項卡中包含所有模型塊，如當前會話中生成的模型，通過 PMML 導入的模型等。這些模型可以直接從模型選項卡上瀏覽或將其添加到工作區的流中進行數據分析。

窗口右側底部是工程工具，用于創建和管理數據挖掘工程（與數據挖掘任務相關的文件組）。有兩種方式可查看您在 SPSS Modeler 中創建的工程 - 類視圖或 CRISP-DM 視圖。
依據跨行業數據挖掘過程標準 CRISP-DM選項卡提供了一種組織工程的方式。不論是有經驗的數據挖掘人員還是新手，使用 CRISP-DM 工具都會使您事半功倍。

類選項卡提供了一種在 SPSS Modeler 中按類別（按照所創建對象的類別）組織您工作的方式。此視圖在獲取數據、流、模型的詳盡目錄時十分有用。

新增功能

1、“時間序列”節點
這款軟件提供新的“時間序列”節點。新節點類似于前發行版中提供的“時間序列”節點，但其在運行時帶有嵌入式或遠程 IBM SPSS Analytic Server，用于處理大數據并在輸出查看器中顯示生成的模型。此外，還提供基于新“時間序列”節點的新“流式時間序列”節點。
注：已不推薦使用先前的“時間序列”節點、“流式時間序列”節點和“時間間隔”節點；但是，其功能在任何現有流中仍受支持。
2、擴展主數據中心
已添加新的擴展主數據中心（從 SPSS Modeler Client 中的擴展 > 擴展主數據中心進行訪問）。擴展主數據中心是一個界面，用于從 GitHub 上的 IBM SPSS Predictive Analytics 集合中搜索、下載和安裝擴展。有關詳細信息，請參閱 IBM SPSS Modeler 擴展文檔。
3、自定義對話框構建程序
已對自定義對話框構建程序進行大量改進并向其添加增強功能。有關更多信息，請參閱擴展文檔。
4、Modeler Server 上的 Python Spark
在 V17.1 中，針對 IBM SPSS Analytic Server 運行時添加了 Python Spark 支持（先前僅支持 R）?，F在，還支持Modeler Server。有關更多信息，請參閱 SPSS Modeler 擴展文檔。

核心亮點

1、訪問各種數據源，如數據倉庫、數據庫、 Hadoop 分布或平面文件，以便從您 的數據中發現隱含的模式
2、在影響點即時向工作人員和系統提供具 有預測性、資源敏感和戰略一致的決策
3、不論統計或分析背景如何，讓可從分析 受益的人掌握分析
4、這款軟件利用設計用于處理從簡單的描述性分析 問題到最復雜的優化問題的單一平臺， 解決業務問題
5、利用數據庫內性能和最小化的數據移動， 在更短時間內分析大量數據，同時充分 利用現有 IT 投資
6、利用可在大多數環境中部署并與其他 IBM 解決方案集成的開放平臺，彌合 分析和行動之間的差距。

腳本編寫的常用技巧

1、屏蔽文件覆蓋的提問：腳本自動執行時不希望中間跳出窗口提問是否覆蓋文件。這個功能沒有對應的腳本命令，只能使用菜單改變該數據流的用戶選項 (Tools...Options...User Options)，不選 Warn when a node overwrites a file。
2、調試方法：沒有提供調試功能，只能點擊按鈕 Run selected lines only，選擇部分腳本運行。
3、自動刷新數據源節點：當原始數據改變時，需要刷新對應的數據源節點。使用命令 set ^stream.refresh_source_nodes = True 實現所有數據源節點的自動刷新。
4、屏蔽數據源密碼提問：對應通過 ODBC 連接的數據庫數據源，數據流自動執行時會提問密碼。屏蔽這種提問的命令：set 'Database1':databasenode.password = "mypassword"
5、模型節點的自動更新：不同于鼠標操作，腳本執行建模節點不會自動更新對應的模型節點。需要使用 insert model 命令更新模型。如果需要同時更新多個模型節點，還需使用 duplicate 命令。例如，下列腳本根據建模節點 AutoNumeric 的執行結果，自動更新 Actual2 和 Actual3 兩個模型節點：
execute 'AutoNumeric'
insert model Actual2 connected between 'Type2':typenode and 'AFFV_AR_Q1':derivenode
duplicate Actual2 as Actual3 connected between 'Type3':typenode and 'Filter3':filternode
6、清除已有的模型節點：常用命令有三種，注意它們的區別。
delete Actual2 ( 命令 delete NODE) 從工作區上刪除模型節點；
clear generated palette 清除管理器上的所有模型節點；
delete model Actual2 清除管理器上而不是刪除工作區的模型節點。
7、高級腳本功能需要使用對象 (Object)：常用的對象有四種：Output; Node; Model; Result。每類對象都有一些專用的命令用于定義和檢索這些對象，例如 get output; execute 'Node1'; export model; value 'Result1' at Row1 Column1。詳細命令參見用戶指南第四章內容 (Scripting Commands)。例如，根據 Table 節點的輸出讀取循環變量，就可使用 Result 對象的 value 命令。參見本文“1.1 重復執行的數據處理”一節的實例。

軟件特性

SQL 生成與優化
一、配置 IBM SPSS Modeler 以支持SQL生成與優化
1、優化 SQL 生成：選中該選項可以對流中的節點進行重新排序，以便將更多的操作提交到數據庫中執行。當發現某個節點所執行的操作無法包含到 SQL 中時，該優化選項會向流的后繼節點查看，搜索符合條件的后繼節點，在不影響流語義的情況下將該后繼節點提前至該節點之前。
2、數據庫緩存：對于生成 SQL 的流，數據可以在流的中間某個節點緩存到數據庫而不是文件系統臨時表中。如果與 SQL 優化相結合，則此操作將使性能得到顯著提高。例如，可以對合并多個表以創建數據挖掘視圖的流的輸出進行緩存并在需要時重新使用。啟用數據庫緩存后，在需要緩存數據的非終端節點處單擊右鍵，選擇打開緩存。下次運行流時，將直接在數據庫中自動創建緩存。在使用該選項時，需要確認數據庫的策略或權限允許創建并訪問臨時表空間。
3、日志與狀態：將流預覽和執行期間生成的 SQL 逐條顯示在消息窗口內。對于 SQL 的顯示，可以選擇使用數據庫提供的函數，或者使用標準 ODBC 函數。該選項僅影響 SQL 語句在客戶端的顯示，與 Modeler 提交給數據庫的 SQL 語句無關。以 CLEM 表達式中的 trim 函數（用于去除字符串前、后的空白字符）為例。表 2 給出了連接 DB2 數據庫時，使用兩種選項得到的 SQL 片段。

二、構建可生成 SQL 的流
1、流文件通常包含源節點，數據操作節點和終端節點。SQL 生成的過程從源節點開始，首先取得數據庫表中各個字段的定義，然后經過數據操作節點對字段進行加工，最終將結果集合提交至終端節點顯示或存儲。因此，SQL 生成的前提之一是源節點必須為數據庫節點。如果數據來自文本文件或其他產品（如 Statistics，Data Collection，Cognos 等），可以使用數據庫輸出節點將數據導入數據庫的一張或多張表。
這里，我們將 Modeler 示例文件夾中的 Drug1n 數據取出，增加索引字段并創建名為 Drug1nID 的表。首先插入文件源節點，選擇 Drug1n 數據文件并查看字段類型及定義。在文件源節點之后插入導出節點，使用表達式構造器添加索引字段

2、表達式構造器可以從導出節點右側的計算器圖標進入。構造器界面左側為可供選擇的函數列表，右側為可以參與計算的字段和參數。

3、在導出節點之后插入數據庫導出節點，指定數據源及表名，將數據導入數據庫中指定的表。這里也可以對表的模式及索引進行修改。

4、插入一個數據庫源節點，選擇數據庫并制定上一步創建的表，在“類型”頁可以看到各個字段的定義和內容。到此，SQL 生成所需的源節點就創建完成。下一步就是在源節點之后根據需要插入數據操作節點，對數據進行整理和準備，以便數據挖掘。

5、數據操作節點包括兩類：施加在整條記錄上的記錄操作節點和施加在某（幾）個字段上的字段操作節點。大部分數據操作節點都能夠支持 SQL 生成，具體的節點列表可以在 IBM SPSS Modeler 的在線文檔中找到（IBM SPSS Modeler Help -> Server Administration and Performance -> SQL Optimization -> Nodes Supporting SQL Generation）。
這里有兩點需要注意。
（1）某些節點的 SQL 生成選項需要在節點參數設置中打開才能支持 SQL 生成。例如 Partition 節點，在該節點設置選項卡的底部，有一個“啟用 SQL 以分配記錄到分區”的選項，選擇該選項并指定具有唯一值的字段，Modeler 就能夠生成對應的 SQL 以確保用隨機且可重復（需要數據庫提供可以接收種子的隨機數函數）的方式分配記錄。

這里，我們將之前創建的 Drug1nID 表取出，使用索引字段建立分區，生成的 SQL 語句如 清單 1所示。
清單 1. 分區（Partition）節點生成的 SQL 語句片段

（2）在使用 CLEM 表達式對數據進行加工時，由于數據庫實現的差異性，并不是所有 CLEM 表達式函數都能夠支持 SQL 生成。在線文檔里列出了能夠支持 SQL 生成的所有函數（IBM SPSS Modeler Help -> Server Administration and Performance -> SQL Optimization -> CLEM Expressions and Operators Supporting SQL Generation）。

功能介紹

1、訪問各種類型的數據
借助Modeler 18破解版，您可以使用各種分析技術訪問數據源， 如數據倉庫、數據庫、Hadoop 分布或平面文件，以便從您 的數據中發現隱含的模式。這些統計技術使用歷史數據來預 測當前狀況或未來事件。這些統計技術還包括數據訪問、數 據準備、數據建模和交互可視化功能。借助準備和建模自動 化流程，該產品適用于各種分析能力。
2、通過一系列技術拓寬您的分析范圍
借助這款軟件，您的分析師可利用設計用于處理簡單 的描述性分析問題、最復雜的優化問題以及這兩者之間的一 切問題的單一平臺，解決業務問題。這款軟件具有超 出當今分析師標準分析要求的功能。一系列模型以及自動建 模和數據準備、文本分析、實體分析和社交網絡分析功能， 可以幫助您處理最復雜的問題。
3、一系列模型及算法
分類算法-根據歷史數據和技術進行預測。分段算法-利用自動聚類、異常檢測和聚類神經網絡技術 將工作人員進行分組或檢測不尋常的模式。關聯算法-發現先驗、CARMA 和序列關聯性的關聯、鏈 接或序列。時間系列和預測-隨著時間的推移，利用統計建模技術生成一個或多個系列的預測?？蓴U展性與 R 編程語言-應用轉型，用腳本進行分析， 并用 R 編程語言匯總或生成文本和圖形輸出。
4、數據準備和操作
該軟件使數據準備自動化，以簡化流程并幫助您確 保您的數據格式為便于分析的最好格式。自動化任務包括進 行分析數據和識別修復工具，篩選字段，必要時派生新屬性， 并通過智能篩選技術提高性能。
5、自動數據建模
借助 SPSS Modeler 這款軟件地理空間分析
借助這款軟件，您可探索與某個位置有關的各個數 據元素之間的關系并對您的數據進行地理空間分析，以發掘在圖表或表格中不可見的洞察力。通過空間挖掘，您可 利用 ESRI shape file 文件輕松挖掘地理空間數據。通過分 析空間數據和非空間數據，可以提高整個模型的準確性， 且您可以獲取對人員和事件的更深入洞察力。
7、文本分析
借助可定制 的特定行業文本分析包，您可以對正確的上下文里的除首 字母縮寫、表情符號和俚語之外的相關術語和詞組進行分 析。交互式圖表可幫助您探索和顯示文本數據和模式，以 便進行快速分析。
8、實體分析
借助這款軟件的實體分析功能，您可非常輕松高效地 將身份、行為和行動數據與各自的實體實時或批量關聯起來。 您還可適時合并記錄或將它們分離開來。結果會怎樣呢?您 的組織將具有可幫助提高模型質量的關聯企業數據。
9、社交網絡分析
這款軟件可提供相關社交網絡分析功能，將與關系有 關的信息轉為顯示個人和團隊的社會行為的關鍵業績指標。 您可以利用這些指標來識別影響網絡中他人行為的社交領導 者。結合這些結果與其他措施，您可以創建全面的個人資料 文件，并以此作為您的預測性模型的基礎。
10、借助靈活部署適應您的各種需要
這款軟件架構是一個支持一系列平臺和語言的開放 式平臺。您可以在您的環境中或從云端部署 SPSS Modeler，然后 在您的現有系統中自信地用它來優化性能和處理業務問題。 通過按計劃或按要求為工作人員和流程提供結果，這種靈 活部署可彌合分析和行動之間的差距。
11、改善決策和成果
利用各種高級算法構建預測模型。
結合使用預測模型、業務規則和優化技術，在給定參數內通過云執行決策。
在影響點向人員和系統提供建議，改善決策和操作。
將分析結果集成到現有業務流程和運營應用中。
將 SPSS Modeler 與 IBM Cognos Business Intelligence 集成時，在 BI 報表或儀表盤中顯示分析
集成 IBM Cognos TM1，以在 Cognos TM1 多維數據集中使用或顯示數據。
12、從數據中提取價值
無論數據存儲在何處(例如，數據倉庫、數據庫、平面文件等)，均可執行分析。
將這款軟件與 IBM SPSS Analytic Server 結合使用時，可在 Hadoop 版本中分析數據。
不僅可分析結構化數據(例如，年齡、價格、產品、位置等)，也可以分析非結構化數據(例如，文本、電子郵件、社交媒體數據等)。
使用統計算法和文本分析揭示數據中隱藏的洞察和模式。
使用實體分析進行實體解析和社交網絡分析，顯示個人和群體的社交行為。
通過自動化的數據準備、建模和基于 Web 的訂閱降低復雜性。
13、更輕松地集成到現有系統中
與 IBM 數據庫或其他供應商的數據庫配合使用，更快速、更高效地部署模型并評分。
通過將 SPSS Modeler 與 SPSS Statistics、Cognos Business Intelligence、Cognos TM1 和 InfoSphere Streams 集成，實現更流暢的分析工作流程。
通過使用那些支持 IBM Pure DataTM Systems、InfoSphere Warehouse、IBM DB2 和 Linux on IBM System z 功能的服務器版本，最小化數據移動，并提高性能。
通過“冠軍/挑戰者”方法評估預測模型，并自動執行評估。