spss modeler是一款由ibm官方發(fā)布的統(tǒng)計分析與數據挖掘工具，它采用了商業(yè)技術快速建立預測性模型，并將其應用與商業(yè)活動，從而改進決策過程。本平臺提供SPSS Modeler 18破解白金版下載，新版本中新增許多新功能。這些新的擴展空能包括了天氣數據獲取、GIS集成、地理空間應用等等！內附破解文件和官方手冊，需要的朋友可以下載試試！

SPSS Modeler 18.0安裝破解教程

1、下載安裝包，首先打開“1 SPSS_Modeler_18（bit64）”目錄，運行“setup.exe”完成安裝，中文界面，根據提示一路確認即可，完成后不用啟動，見下圖所示：

2、然后繼續(xù)安裝PSS Modeler 18premium版，打開“2 SPSS_Modeler_18_Premium（bit64）”目錄，根據提示一路確認即可，完成后不用啟動，見下圖所示：

3、安裝完成后，打開“”目錄，將破解文件“”復制到安裝目錄Bin文件夾下，默認安裝為C:\Program Files\IBM\SPSS\Modeler\18.0\bin，見下圖所示：

4、至此，SPSS Modeler 18.0破解版安裝完成！

新功能

2.3 算法優(yōu)化

（1） 線性SVM以及廣義線性模型（AS算法）提供了正則化功能

我們知道過擬合是我們機器學習過程中常常面臨的問題，為了避免模型過于復雜帶來的問題，我們可以通過正則化對模型添加先驗，使得模型的復雜度得到控制，從而減少噪聲的擾動。因此在Modeler的18版本中，GLE以及LSVM都提供了正則化的功能：

（2） 樹模型和LSVM模型提供了專門的數據準備功能

為了增強Tree-AS以及LSVM的能力，在Modeler的18版本當中，特意結合了數據準備功能在這兩個節(jié)點中，具體能力包括：連續(xù)字段分箱處理，分類字段進行類別合并，時間戳進行字段轉換，把缺失值自動視為新的類別（Tree-AS）等等

（3） 隨機樹節(jié)點新增功能選項

隨機樹節(jié)點，大家可以理解為隨機森林，但因為隨機森林最早被Leo Breiman和Adele Cutler提出后，就被注冊成了商標，因此這里稱之為隨機樹模型。該模型新增了兩個功能選項：

(a) 指定要用于拆分的最小預測變量數：如果是構建拆分模型，請設置要用于構建每個拆分的最小預測變量數。這防止拆分創(chuàng)建過小的子組。

(b) 當準確性無法再提高時停止構建 要：改進模型構建時間，請選擇此選項，以在結果的準確性無法提高時停止模型構建過程。

（4）時間序列算法的增強

時間序列算法主要增強在兩方面，一個是支持了多線程計算，二是增加了同時計算多個時間序列模型功能。

例如在舊版本中，當我們的原始數據是6個銷售門店從2015年1月到2016年6月的銷售額，那么我們只能通過編程或分別使用多個時間序列節(jié)點才能完成對6個銷售門店時間序列的預測，但是在新版本中，我們則可以一次性構建多個模型，大大簡化了建模的步驟。

3、在開源技術上更多的擴展和更強大的支持

3.1 在開源工具上更好的擴展和支持

機器學習是一個充滿生命力的技術領域，開源技術每天都會有長足的進步，為了能夠保證能夠在SPSS Modeler平臺上使用到新的數據技術，Modeler在開源技術上一直有很好的支持。

從15版本開始集成R語言，16版本開始集成Python，17版本集成Spark。而來到我們的18版本，SPSS Modeler在集成上再更進一步，以往在集成Python以及Spark上需要AS組件的支持，但是現在我們能夠直接在Modeler的客戶端上直接集成Python的能力，并且我們能夠把相關的R語言代碼/Python代碼直接集成成為一個建模節(jié)點。

3.2 全新的擴展中心

除了通過上述的方法，通過在Modeler中嵌入相關的R/Python代碼定制相關節(jié)點外，IBM也開發(fā)了更多的功能在Github上，而現在我們可以直接在Modeler上下載應用相關的功能節(jié)點。

ibm spss modeler功能特色

1、瀏覽各種類型數據
借助SPSSModeler，大家可以應用各種各樣分析技術性瀏覽數據源，如數據庫房、數據庫、Hadoop遍布或平面圖文檔，便于從你的數據過程中發(fā)現暗含的方式。這種統(tǒng)計技術應用歷史時間數據來預測分析當前情況或將來事情。這種統(tǒng)計技術也包括數據瀏覽、數據提前準備、數據建模和互動數據可視化作用。借助準備和建模自動化流程，本產品主要適用于分析水平。
2、通過一系列技術性擴寬你的分析范疇
借助SPSSModeler，你的分析師可利用設計方案用以解決簡單說明性分析難題、最繁雜的優(yōu)化問題及其這二者的一切問題的單一網絡平臺，處理業(yè)務問題。SPSSModeler具備超過現如今分析師規(guī)范分析規(guī)定功能的。一系列實體模型及其全自動建模和數據提前準備、文字分析、實體線分析和社交媒體分析作用，能夠幫助你解決最復雜問題。
3、一系列實體模型及優(yōu)化算法
隨機森林算法-依據歷史時間數據和技術實現預測分析。按段優(yōu)化算法-利用全自動聚類算法、異常檢測和聚類算法神經網絡技術將工作員開展分類或檢驗不同尋常的方式。關系優(yōu)化算法-發(fā)覺先驗、CARMA和編碼序列相關性的相關性、連接或編碼序列。時長系列產品和預測分析-隨著時間推移，利用統(tǒng)計分析建模技術性形成一個或幾個系列預測分析。擴展性與R計算機語言-運用轉型發(fā)展，用腳本制作開展分析，并且用R計算機語言歸納或形成文字和圖像導出。
4、數據提前準備及使用
SPSSModeler使數據提前準備自動化技術，以優(yōu)化流程并幫助你保證您的數據文件格式為便于分析的最佳文件格式。自動化技術每日任務包含開展分析數據和鑒別恢復工具，挑選字段名，如果需要衍生新特性，并且通過智能化挑選技術性提升性能。
5、全自動數據建模
借助SPSSModeler的全自動建模作用，非分析師工作人員不用專業(yè)能力就可以快速搭建精確的實體模型。除此之外，最先進的預測分析建模作用可實現技術專業(yè)分析工作人員建立最繁雜的流。
6、地理空間分析
借助SPSSModeler，您可以探尋與某一部位相關的每個數據原素相互關系并對你的數據開展地理空間分析，以挖掘在數據圖表或表中看不到的判斷力。根據室內空間發(fā)掘，您可以利用ESRIshapefile文件輕輕松松發(fā)掘地理空間數據。根據分析室內空間數據與非室內空間數據，能提高全部模型的精確性，且您可以獲得對人員及事件更加深入判斷力。
7、文字分析
借助支持定制的特定行業(yè)文字分析包，大家可以對正確前后文中的除首字母縮寫、符號表情和俚語以外的有關專業(yè)術語和短語開展分析?；邮綌祿D表可幫助你探索研究顯示文本數據和方式，為了開展迅速分析。
8、實體線分析
借助SPSSModeler的實體線分析作用，您可以比較輕松有效地將真實身份、和行為行為數據與各自實體線即時或大批量關系下去。您還可以適度合拼紀錄或把它們分離出來起來。結論會怎么樣呢?您的部門將具備可以幫助提升實體模型品質的關聯(lián)公司數據。
9、社交媒體分析
SPSSModeler可提供一些社交媒體分析作用，將和關聯(lián)相關的數據變?yōu)楸砻鱾€人和團隊的社會里的行為關鍵業(yè)績指標。大家可以利用這種指標值來鑒別危害網絡里別人個人行為的社交管理者。融合這種結論與其它對策，大家可以建立全方位個人資料文檔，并將其作為你的可預測性模型的基本。
10、借助靈便布署融入您的各類必須
SPSSModeler構架是一個適用一系列平臺和語言的表達開放式平臺。你可以在您的環(huán)境里或從云空間布署SPSSModeler，隨后在你的目前系統(tǒng)內自信地用它提升性能解決業(yè)務問題。根據按照計劃或者按要求為工作員和程序給予結論，這類靈便布署可消弭分析與行為之間的差別。
11、改進管理決策和成效
利用各種各樣高級算法搭建預測模型。
融合應用預測模型、交易規(guī)則和開發(fā)技術，在已知主要參數內根據云實行管理決策。
在危害點向工作人員和系統(tǒng)提出建議，改進管理決策及使用。
將分析結論集成化到目前工作流程和經營運用中。
將SPSSModeler與IBMCognosBusinessIntelligence集成化時，在BI表格或車內儀表盤上顯示分析。
集成化IBMCognosTM1，在CognosTM1多維度數據集中化或使用表明數據。
12、從數據中獲取使用價值
不管數據儲存在何處(比如，數據庫房、數據庫、平面圖文檔等)，都可實行分析。
將SPSSModeler與IBMSPSSAnalyticServer融合使用中，可以從Hadoop版本里分析數據。
不僅可以分析結構型數據(比如，年紀、價錢、商品、部位等)，還可以分析非結構化數據(比如，文字、電子郵箱、社交網絡數據等)。
應用統(tǒng)計算法和文字分析揭露數據中隱藏洞悉和方式。
應用實體線分析開展實體線分析和社交媒體分析，表明個人和人群的社交行為。
根據自動化數據提前準備、建模和根據Web的定閱減少多元性。
13、更加輕松地集成化到目前系統(tǒng)內
與IBM數據庫或其它供應商數據庫搭配使用，更快、更有效地布署實體模型并得分。
可以將SPSSModeler與SPSSStatistics、CognosBusinessIntelligence、CognosTM1和InfoSphereStreams集成化，完成更流暢分析工作內容。
根據使用這些適用IBMPureDataTMSystems、InfoSphereWarehouse、IBMDB2和LinuxonIBMSystemz作用服務器版本號，降到最低數據挪動，并提升性能。
根據“總冠軍/征服者”方式評定預測模型，并自動完成評定。