Różne kraje używają różnych symboli, aby oddzielić część całkowitą od ułamkowej części liczby i oddzielić pola w danych. Na przykład można użyć przecinka zamiast okresu, aby oddzielić część całkowitą od ułamkowej części liczb. Zamiast używać przecinków do oddzielania pól w danych, można użyć dwukropków lub kart. Za pomocą węzła importu lub eksportu zasobu danych można określić te symbole i inne opcje. Kliknij dwukrotnie węzeł, aby otworzyć jego właściwości, a następnie określ formaty danych zgodnie z potrzebami.

Nazwy zmiennych. Wybierz metodę obsługi nazw zmiennych i etykiet po zaimporcie z pliku SPSS Statistics .sav . Metadane, które mają zostać uwzględnione w tym miejscu, utrwalają się w pracy w programieSPSS Modeler i mogą zostać ponownie wyeksportowane do użytku w programie IBM SPSS Statistics.

• Odczytaj nazwy i etykiety. Wybierz tę opcję, aby odczytywać nazwy zmiennych i etykiety w programie SPSS Modeler. Jest to opcja domyślna, a nazwy zmiennych są wyświetlane w węźle Typ. Etykiety mogą być wyświetlane na wykresach, w przeglądarkach modeli i w innych typach danych wyjściowych. Domyślnie opcja wyświetlania etykiet w wynikach jest wyłączona.
• Odczytaj etykiety jako nazwy. Tę opcję należy wybrać, aby odczytywać opisowe etykiety zmiennych z pliku SPSS Statistics .sav , a nie nazwy krótkich pól, i używać tych etykiet jako nazw zmiennych w programie SPSS Modeler.

Wartości. Wybierz metodę obsługi wartości i etykiet po zaimporcie z pliku SPSS Statistics .sav . Metadane, które mają zostać uwzględnione w tym miejscu, utrwalają się w pracy w programie SPSS Modeler i mogą zostać ponownie wyeksportowane do użycia w programie SPSS Statistics.

• Odczytaj dane i etykiety. Wybierz tę opcję, aby odczytywać zarówno wartości rzeczywiste, jak i etykiety wartości w programie SPSS Modeler. Jest to opcja domyślna, a same wartości są wyświetlane w węźle Typ. Etykiety wartości mogą być wyświetlane w konstruktorze wyrażeń, na wykresach, w przeglądarkach modeli i w innych typach danych wyjściowych.
• Odczytaj etykiety jako dane. Tę opcję należy wybrać, jeśli etykiety wartości mają być używane z pliku .sav , a nie z kodami numerycznymi lub symbolicznymi, które są używane do reprezentowania wartości. Na przykład wybranie tej opcji dla danych z polem płci, którego wartości 1 i 2 faktycznie reprezentują odpowiednio mężczyzna i kobieta, przekształcą pole w łańcuch i zaimportuje wartości male i female jako wartości rzeczywiste.

  Przed wybraniem tej opcji należy wziąć pod uwagę brakujące wartości danych w danych SPSS Statistics . Na przykład, jeśli pole liczbowe używa etykiet tylko dla brakujących wartości (0 = Brak odpowiedzi, –99 = Nieznany), wówczas wybranie opcji Odczytaj etykiety jako dane zaimportuje tylko etykiety wartości Brak odpowiedzi i Nieznane i przekształci pole w łańcuch. W takich przypadkach należy importować same wartości i ustawić braki danych w węźle typu.

W obszarze właściwości węzła importu zasobów danych w obszarze Trybmożna wybrać opcję SQL Query , jeśli do importowania danych z bazy danych ma być używany niestandardowy kod SQL. Użyj instrukcji SQL SELECT w celu pobrania wierszy lub kolumn danych z bazy danych. Należy zauważyć, że pole Ścieżka źródłowa nie ma zastosowania, jeśli używany jest tryb SQL Query .

Poniższy przykład przedstawia dane z tabeli bazy danych w niektórych wierszach danych:

select * from GOSALES.ORDER_DETAILS
where  UNIT_COST > 40,000 LIMIT 4

I ten przykład może być używany w niektórych kolumnach danych z tabeli bazy danych:

select QUANTITY, UNIT_COST, UNIT_PRICE from GOSALES.ORDER_DETAILS

Należy zauważyć, że składnia SQL może być różna w zależności od platformy bazy danych. Na przykład w przypadku pobierania danych z bazy danych Informix produkt Informix wymaga, aby nazwy pól były otaczane znakami podwójnego cudzysłowu. Na przykład:

select "Age", "Sex" from testuser.canvas_drug

Następujące bazy danych obsługują obecnie tę niestandardową funkcję SQL:

• Amazon Redshift
• Apache Hive
• Cloudera Impala
• Compose for PostgreSQL
• Db2 on Cloud
• Db2 Warehouse
• Google BigQuery
• Informix
• Microsoft SQL Server
• MySQL
• Netezza
• Oracle
• Pivotal Greenplum
• Salesforce.com
• Snowflake
• SAP ASE
• SAP IQ
• Teradata