SPSS Modeler18怎么安装 SPSS Modeler中文 18.0下载安装学习激活图文教程

软件教程　发布日期：2018-06-22　　浏览：次　网友评论

	IBM SPSS Modeler 18 64位许可证含安装教程
	授权：共享软件类型：国产软件语言：简体中文大小：未知日期：2018-06-22 环境：Win2003WinXPWi...	下载

SPSS Modeler 18.0破解版是一款功能强大的智能预测分析平台，是一种数据挖掘、建模和报告工具。它为您提供了一个唯一的图形界面，使您快速并方便地发现数据中的模式和趋势。然后可以使用构建在产品高级分析中的统计算法来创建数据模型，从而从当前和历史数据中预测将来的结果。旨在帮助用户更加轻松方便的访问并进行数据预测性分析，包括文本实体分析、决策管理和优化，为用户提供更好策略部署，使用SPSS Modeler，能够通过分析结构化和非结构化数据来快速发现和解决问题，支持从平面文件，数据库和大数据环境（如Hadoop）访问各种数据。以可视化的图形来将每一个步骤流程进行管理分析，从而帮助大家将专业的知识快速添加到你的流程当中去，软件使用简单，只需要点击几下就能进行数据分析、识别修复和屏蔽字段并导出新属性，将数据转换为最精确的预测模型的最佳格式，整个分析流程包括规划、数据收集、分析、报告和部署。全部的自动化，更加方便，本次小编带来的是SPSS Modeler 18.0最新破解版，含破解文件和详细的安装破解图文教程，需要的朋友不要错过了！

安装破解教程

1、在本站下载并解压，如图所示，得到1 SPSS_Modeler_18（bit64）、2 SPSS_Modeler_18_Premium（bit64）和3 SPSS_Modeler_18 破解（bit64）文件夹

2、在1 SPSS_Modeler_18（bit64）文件夹中找到setup.exe双击运行，如图所示，稍等片刻

3、进入软件安装向导，点击下一步

4、勾选我同意许可协议中的条款，点击下一步

5、点击更改选择软件安装路径，点击下一步

6、点击安装按钮

7、安装中，速度还是非常快的，耐心等待一会儿

8、安装完成，退出向导，需要重启电脑

9、在2 SPSS_Modeler_18_Premium（bit64）中找到setup.exe进行安装，安装也是非常简单，根据提示操作即可，小编这里不再详细介绍了

10、安装完成，点击finish退出

11、注意不要运行软件，将破解文件夹中的lservrc文件复制到软件安装目录中bin目录中，点击替换目标中的文件

12、或者使用4PTTHADF8ZQE5ZCZB4CP9F6OQ5JSBBO8WWW26797OLXJ6SJSSQ6AH2KAI8H3RKDZ83UNFCIGOVZG7LZIQ7BGPY48SRE6进行授权激活也可以

至此软件破解完成，运行软件享用即可

使用说明

1、数据挖掘和建模

数据挖掘是一个深入您的业务数据，以发现隐藏的模式和关系的过程。数据挖掘解决一个常见问题：数据越多，有效地分析数据及确定其含义就越困难。“金矿”通常都未被挖掘，因为缺少人手、时间或技能。

数据挖掘使用清晰的业务步骤和强大的分析技术快速并彻底地研究大量数据，从中挖掘并向您展示所需的有价值的和可用的信息（商业智能）。

尽管数据中先前未知的模式和关系本身十分有趣，但这远远不够。如果可以使用这些过去的行为模式预测将来会发生的事情会怎么样？这就是建模的目标-模型包含一组从源数据中抽取的规则、公式或方程式，并允许您通过它们生成预测结果。这是预测性分析的核心。

2、关于预测分析

预测分析是一个业务流程，其中包含一组相关技术，通过从您的数据中总结出有关当前状况与未来事件的可靠结论，帮助制定有效的行动措施。它由以下操作组成：

高级分析

决策优化

高级分析使用多种工具和技术，分析过去与现在的事件，并预测未来的结果。决策优化确定您的哪些措施可以产生最好的可能结果，并确保这些建议措施能够最有效地融入到您的业务流程中。

3、建模技术

建模方法基于使用的使用，即解决特定问题的指示信息顺序。使用特定的算法可创建这种类型的模型。有三种主要的建模技术类别，IBM®SPSS®Modeler为每种类别提供了一些示例：

分类

关联

细分（有时称为“聚类”）

分类模型使用一个或多个输入字段的值来预测一个或多个输出（或目标）字段的值。这些技术的一些示例包括：决策树（C&R树、QUEST、CHAID和C5.0算法）、回归（线性、logistic、广义线性和Cox回归算法）、神经网络、支持向量机和贝叶斯网络。

关联模型查找您数据中的模式，其中一个或多个实体（如事件、购买或属性）与一个或多个其他实体相关联。这些模型构建定义这些关系的规则集。数据中的字段可以作为输入和目标。您可以手动查找这些关联，但关联规则算法可以更快速地完成，并能探索更多复杂的模式。Apriori和Carma模型是使用此类算法的示例。另一种类型的关联模型是序列检测模型，后者可以在按时间建立结构的数据中查找顺序模式。

细分模型将数据划分为具有类似输入字段模式的记录段或聚类。细分模型只对输入字段感兴趣，没有输出或目标字段的概念。细分模型的示例为Kohonen网络、K-Means聚类、二阶聚类和异常检测等。

4、如何知道要使用哪种技术？

由于可以使用的技术有很多，所以很难决定从哪里开始解决特定的问题。幸运的是，IBM®SPSS®Modeler可以通过自动化建模形式替您做出其中的部分决定。这是一种很强大的技术，它会估算并比较很多不同的建模方法，将它们按有效性的顺序进行排名。这样做可以让您在单一建模运行中尝试很多方法。

随着您对各种技术变得更熟悉，将会了解到哪些算法和这些算法中的哪些选项是最适合于特定问题的。

5、BMSPSSModeler的工作原理

图1.流中的节点

IBM®SPSS®Modeler中的独特图形界面基于节点和流。节点是代表数据上单独操作的图标或形状。这些节点通过流链接在一起，流表示数据在各个操作之间的流动。

算法通过称为建模节点的特殊类型节点来表示。IBMSPSSModeler提供的每种算法有不同的建模节点。建模节点以五边形显示。

其他节点类型有源节点、过程节点和输出节点。源节点将数据导入到流中，并且总是出现在流的开头。过程节点在单个数据记录和字段上执行操作，它通常出现在流的中部。输出节点可生成数据、图表和模型等多种输出结果，或者，它们允许您将结果导出到其他应用程序，例如数据库或电子表格。输出节点通常是显示在流或流分支最后的一个节点。

在您运行包含建模节点的流时，结果模型将添加到流中，并通过称为模型块的特殊类型节点表示，其形状看起来像个金块。
6、如何使用IBMSPSSModeler

您可以使用IBM®SPSS®Modeler在数据中进行专门分析，以发现以前隐藏的模式或趋势。但是，要从此强大的软件中获取实际值，则需要更仔细、更详尽的方法。

一个简单的、结构化的方法可能包含以下内容：

了解业务以及尝试使用数据挖掘要达到的目标。

检查并理解您的数据

准备数据以供分析和建模

构建预测模型

评估模型以验证其是否正确

将模型部署到您的组织中

该序列实际上是一种名为CRISP-DM（即“跨行业数据挖掘标准过程”的缩写）的更深入结构化数据挖掘方法的基础。IBMSPSSModeler专门设计用于与此方法紧密配合使用。

使用教程

自动数据准备(ADP)

准备数据以进行分析是任何数据挖掘项目中最重要的步骤之一，而从传统上说也是最耗时的步骤之一。自动数据准备(ADP)节点为您处理任务、分析您的数据并识别修订、筛选出有问题或者可能不可用的字段、在适当的时候派生新属性以及通过智能筛分技术提高性能。您可以完全自动化地使用节点，允许节点选择并应用修正，或者也可在修正前预览更改，按照需要接受或拒绝。

通过使用ADP节点，您可以快速、方便地准备数据以进行数据挖掘，而无需具备相关统计概念的预备知识。如果使用缺省设置运行此节点，那么您将可以更快速地进行构建和评分。

本示例使用名为ADP_basic_demo.str的流，该流引用名为telco.sav的数据文件来演示构建模型时通过使用缺省的ADP节点设置所增加的准确性。这些文件可在任何IBM®SPSS®Modeler安装程序的Demos目录中找到。此目录可通过Windows的“开始”菜单中的IBMSPSSModeler程序组进行访问。文件ADP_basic_demo.str位于streams目录下。

1、构建流

要构建流，请添加指向telco.sav的“Statistics文件”源节点，telco.sav位于IBM®SPSS®Modeler安装程序的Demos目录中。

图1.构建流

将一个类型节点附加到源节点，将churn字段的测量级别设置为标志，并将角色设置为目标。将所有其他字段的角色设置为Input。

图2.选择目标

将Logistic节点附加到“类型”节点。

在Logistic节点上，单击“模型”选项卡并选择二项过程。在模型名称字段中，选择自定义并输入NoADP-churn。

图3.选择模型选项

将ADP节点附加到“类型”节点。在“目标”选项卡上保留缺省设置，以均衡速度与准确性的方式分析和准备数据。

在“目标”选项卡顶部，单击分析数据以分析和处理数据。

ADP节点上的其他选项使您可以指定优先关注准确性还是处理速度，或者要对许多数据准备处理步骤进行微调。

图4.ADP缺省目标

数据处理的结果将显示在“分析”选项卡上。字段处理摘要显示，在41项导入ADP节点的数据特征中，有19项已转换为辅助处理，而有3个因未使用而废弃。

图5.数据处理摘要

将Logistic节点附加到ADP节点。

在Logistic节点上，单击“模型”选项卡并选择二项过程。在建模名称字段中，选择自定义并输入AfterADP-churn。

图6.选择模型选项

2、比较模型准确性

同时运行两个Logistic节点以创建模型块，这些模型块将添加到流和右上角的“模型”选用板中。

图1.附加模型块

将“分析”节点附加到模型块，并使用其缺省设置运行“分析”节点。

图2.附加“分析”节点

对非ADP派生模型的“分析”显示，在“Logistic回归”节点中使用缺省设置运行数据会使模型的准确性较低-仅为10.6%。

图3.非ADP派生模型结果

对ADP派生模型的“分析”显示，您已通过缺省ADP设置运行数据来构建了一个更准确的模型-正确率为78.8%。

图4.ADP派生模型结果

总之，通过运行ADP节点对数据处理过程进行微调，您只需很少的直接数据操作便可构建更准确的模型。

当然，如果您有兴趣证明或推翻这一论断，或想构建特定模型，您会发现直接使用模型设置很有用；然而，对于那些构建时间短或有大量数据要处理的模型，ADP节点可为您带来优势。

有关IBM®SPSS®Modeler中所用建模方法的数学原理的说明，请参阅IBMSPSSModelerAlgorithmsGuide，该指南位于安装光盘的\Documentation目录中。

请注意，本示例中的结果仅基于训练数据。要评估模型适用于实际应用中的其他数据的程度，可以使用“分区”节点提供部分记录以用于测试和验证。

准备分析数据（数据审核）

数据审核节点将首先全面检查用户导入到IBM®SPSS®Modeler的数据。在初始数据探究过程中经常会使用数据审核报告，该报告显示了摘要统计以及每个数据字段的直方图和分布图，并且它使您可以指定缺失值、离群值和极值的处理。

本例使用名为telco_dataaudit.str的流，该流引用名为telco.sav的数据文件。这些文件可在任何IBMSPSSModeler安装程序的Demos目录中找到。此目录可通过Windows的“开始”菜单中的IBMSPSSModeler程序组进行访问。文件telco_dataaudit.str位于streams目录下。
1、构建流

要构建流，请添加指向telco.sav的“Statistics文件”源节点，telco.sav位于IBM®SPSS®Modeler安装程序的Demos目录中。

图1.构建流