SPSS 是全球领先的统计分析与数据挖掘产品，全名：Statistical Product and Service Solutions 成立于 1968年，是世界上应用最广泛的专业统计和数据模型软件之一。2009年 IBM 收购了 SPSS 公司。SPSS 被 IBM 全资收购后，成为 IBM 软件部的一个产品，正式更名为“IBM SPSS”，本网站中所有提到的 SPSS 即为“IBM SPSS”，现该产品归属在大数据与分析集团（IBM Analytics）下。闪电下载吧亲测，欢迎下载！
1、访问各种类型的数据
借助 SPSS Modeler，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 SPSS Modeler，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
SPSS Modeler 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 SPSS Modeler 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 SPSS Modeler，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。
7、文本分析
借助可定制 的特定行业文本分析包，您可以对正确的上下文里的除首 字母缩写、表情符号和俚语之外的相关术语和词组进行分 析。交互式图表可帮助您探索和显示文本数据和模式，以 便进行快速分析。
8、实体分析
借助 SPSS Modeler 的实体分析功能，您可非常轻松高效地 将身份、行为和行动数据与各自的实体实时或批量关联起来。 您还可适时合并记录或将它们分离开来。结果会怎样呢？您 的组织将具有可帮助提高模型质量的关联企业数据。
9、社交网络分析
SPSS Modeler 可提供相关社交网络分析功能，将与关系有 关的信息转为显示个人和团队的社会行为的关键业绩指标。 您可以利用这些指标来识别影响网络中他人行为的社交领导 者。结合这些结果与其他措施，您可以创建全面的个人资料 文件，并以此作为您的预测性模型的基础。
10、借助灵活部署适应您的各种需要
SPSS Modeler 架构是一个支持一系列平台和语言的开放 式平台。您可以在您的环境中或从云端部署 SPSS Modeler，然后 在您的现有系统中自信地用它来优化性能和处理业务问题。 通过按计划或按要求为工作人员和流程提供结果，这种灵 活部署可弥合分析和行动之间的差距。
11、改善决策和成果
利用各种高级算法构建预测模型。
结合使用预测模型、业务规则和优化技术，在给定参数内通过云执行决策。
在影响点向人员和系统提供建议，改善决策和操作。
将分析结果集成到现有业务流程和运营应用中。
将 SPSS Modeler 与 IBM Cognos® Business Intelligence 集成时，在 BI 报表或仪表盘中显示分析。
集成 IBM Cognos TM1®，以在 Cognos TM1 多维数据集中使用或显示数据。
12、从数据中提取价值
无论数据存储在何处（例如，数据仓库、数据库、平面文件等），均可执行分析。
将 SPSS Modeler 与 IBM SPSS Analytic Server 结合使用时，可在 Hadoop 版本中分析数据。
不仅可分析结构化数据（例如，年龄、价格、产品、位置等），也可以分析非结构化数据（例如，文本、电子邮件、社交媒体数据等）。
使用统计算法和文本分析揭示数据中隐藏的洞察和模式。
使用实体分析进行实体解析和社交网络分析，显示个人和群体的社交行为。
通过自动化的数据准备、建模和基于 Web 的订阅降低复杂性。
13、更轻松地集成到现有系统中
与 IBM 数据库或其他供应商的数据库配合使用，更快速、更高效地部署模型并评分。
通过将 SPSS Modeler 与 SPSS Statistics、Cognos Business Intelligence、Cognos TM1 和 InfoSphere® Streams 集成，实现更流畅的分析工作流程。
通过使用那些支持 IBM Pure DataTM Systems、InfoSphere Warehouse、IBM DB2® 和 Linux on IBM System z® 功能的服务器版本，最小化数据移动，并提高性能。
统计学分析和报告
涵盖整个分析流程：规划、数据收集、分析、报告和部署。
数据挖掘和预测建模
利用强大的建模、评估和自动化功能。
决策管理和部署
在内部部署环境、云端或混合环境实施先进的模型管理和分析决策管理，充分发挥分析的潜能。
大数据分析
分析大数据以获取预测性洞察，制定有效的业务战略。
生成决策树模型
决策树节点设定完成后，点击主工具列的运行当前流前即可看到两个决策树模型的产生。双击决策树模型则可看到模型结果，而我们最主要要观察的是模型标签及查看器标签下的内容。模型标签内容如图 9 所示，左栏位使用文字树状展开，表现每一阶层的分类状况及目标变数的模式；右栏位则是整体模型预测变量的重要性比较。我们也将会根据变量重要性调整模型设定、变数选择，持续的训练出较佳的模型。查看器标签则是将一样的决策树结果用树状图的方式展现。
决策树模型结果 分析结果
在前面的串流产生中，我们加入了分区节点将数据分成训练数据与测试数据，因此在决策树模型产生后，可加入分析节点，完成的决策树串流如图 10 所示。分析节点中我们勾选重合矩阵选项，因此除了分析节点原本就提供的正确错误率比较，可进一步了解实际值与预测值的比较矩阵，如图 11。分析结果将于下一小节详述。
决策树串流 决策树分析结果 回页首评估结果
比较决策树模型分析结果
正确率
由于各决策树的演算法不同，最后的分枝结果以及预测的准确性亦不同，本文使用 C5.0 及 CHAID 两种决策树节点，其预测正确率如图 11 和图 12 所示。从结果来看，不论是训练以及测试数据，C5.0 的正确率都高于 CHAID，因此接下来我们会使用 C5.0 结果为主。进一步观察实际值与预测值的重合矩阵，可发现模型预测不购买定存商品的准确性远高于预测将会购买的准确性，以 C5.0 测试数据来看，no 的预测准确性为 95.9%，远大于 yes 的 49.1%。
CHAID 决策树分析结果 变量重要性
C5.0 与 CHAID 模型的变量重要性如图 13 所示。比较左边与右边的图可发现，尽管变量重要性的排序两个模型相差很大，但是最重要的两个分析变量「duration」和「poutcome」相同，且都比其他变量相对重要许多。
变量重要性 解读预测结果
预测规则
C5.0 决策树模型产生许多预测规则，而大部分的预测结果如同实际数据一样，都是不会购买定存产品。为了提高电销的成功率，银行人员可由这些规则来筛选目标。SPSS Modeler 提供的决策树结果，包括了分类结果、实例数字和置信度，当分类的实例置信度较高，则可导出预测规则。以图 14 为例，橘色底色的规则为「当 duration<=391，poutcome in [“failure”“other”]，其预测结果是 no」，实例数字为 2808 笔数据符合，其中 91%被正确预测。
模型结果 以下条列预测结果 (图 15，图 16) 为 yes 的规则及其实例数字和置信度（以 50%最低置性，及 100 最小实例数）：
生成规则集
规则集
利用图形节点了解重要预测值
duration 和 poutcome 是刚刚得出的重要预测值。由直方图 (图 17) 来看，duration（与客户对谈时间）越长，成功率能大幅提升。超过 1000 秒的对谈时间，成功率能超过五成。以分布图 (图 18) 来观察 poutcome（上次行销结果），上次跟客户的成功交易，会大幅影响这次的结果。
duration 与客户接受银行商品意愿的关系图 poutcome 与客户接受银行商品意愿的关系图
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安装破解教程
1、在本站下载并解压，依次安装1 SPSS_Modeler_18（bit64）和2 SPSS_Modeler_18_Premium（bit64）
2、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
