IBM SPSS Modeler 18 Premium(附破解文件）

spss modeler是一款由ibm官方發(fā)布的統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)獲取、GIS集成、地理空間應用等等！內(nèi)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(jù)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(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(zhuǎn)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(shù)：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(shù)。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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(xiàn)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(xiàn)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(shù)據(jù)
借助SPSSModeler，大家可以應用各種各樣分析技術性瀏覽數(shù)據(jù)源，如數(shù)據(jù)庫房、數(shù)據(jù)庫、Hadoop遍布或平面圖文檔，便于從你的數(shù)據(jù)過程中發(fā)現(xiàn)暗含的方式。這種統(tǒng)計技術應用歷史時間數(shù)據(jù)來預測分析當前情況或?qū)硎虑椤＿@種統(tǒng)計技術也包括數(shù)據(jù)瀏覽、數(shù)據(jù)提前準備、數(shù)據(jù)建模和互動數(shù)據(jù)可視化作用。借助準備和建模自動化流程，本產(chǎn)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(wǎng)絡平臺，處理業(yè)務問題。SPSSModeler具備超過現(xiàn)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(shù)據(jù)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(jù)歷史時間數(shù)據(jù)和技術實現(xiàn)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(jīng)網(wǎng)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(chǎn)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(zhuǎn)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(shù)據(jù)提前準備及使用
SPSSModeler使數(shù)據(jù)提前準備自動化技術，以優(yōu)化流程并幫助你保證您的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(xiàn)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(shù)據(jù)原素相互關系并對你的數(shù)據(jù)開展地理空間分析，以挖掘在數(shù)據(jù)圖表或表中看不到的判斷力。根據(jù)室內(nèi)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(shù)據(jù)。根據(jù)分析室內(nèi)空間數(shù)據(jù)與非室內(nèi)空間數(shù)據(jù)，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。互動式數(shù)據(jù)圖表可幫助你探索研究顯示文本數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(zhì)的關聯(lián)公司數(shù)據(jù)。
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(shù)據(jù)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(wǎng)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(nèi)自信地用它提升性能解決業(yè)務問題。根據(jù)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(shù)內(nèi)根據(jù)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(jīng)營運用中。
將SPSSModeler與IBMCognosBusinessIntelligence集成化時，在BI表格或車內(nèi)儀表盤上顯示分析。
集成化IBMCognosTM1，在CognosTM1多維度數(shù)據(jù)集中化或使用表明數(shù)據(jù)。
12、從數(shù)據(jù)中獲取使用價值
不管數(shù)據(jù)儲存在何處(比如，數(shù)據(jù)庫房、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。
不僅可以分析結構型數(shù)據(jù)(比如，年紀、價錢、商品、部位等)，還可以分析非結構化數(shù)據(jù)(比如，文字、電子郵箱、社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)等)。
應用統(tǒng)計算法和文字分析揭露數(shù)據(jù)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(jù)自動化數(shù)據(jù)提前準備、建模和根據(jù)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(nèi)
與IBM數(shù)據(jù)庫或其它供應商數(shù)據(jù)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(nèi)容。
根據(jù)使用這些適用IBMPureDataTMSystems、InfoSphereWarehouse、IBMDB2和LinuxonIBMSystemz作用服務器版本號，降到最低數(shù)據(jù)挪動，并提升性能。
根據(jù)“總冠軍/征服者”方式評定預測模型，并自動完成評定。