什么是 SPSS Modeler ？

SPSS Modeler 是一款数据挖掘应用程序，您可以使用可视化界面构建数据挖掘 SPSS Modeler 流程。 无需编程。 您可以建立 SPSS Modeler 流程来探索数据、建立结果模型、尝试不同的模型以及研究各种关系，从而找到有用的信息。 SPSS Modeler 使用跨行业数据挖掘标准流程 (CRISP-DM) 方法，这是一种经过行业验证的指导数据挖掘工作的方法。

通过使用 " 流编辑器" ，可以准备或塑造数据，训练或部署模型，或者变换数据并将其导出回 Cloud Object Storage中的数据库表或文件。 运行 SPSS Modeler 流将耗用容量单位小时。 更多信息，请参阅 Watson Studio 环境计算使用情况。

您可以使用 SPSS Modeler 中的高级分析功能来发现数据中的模式并调整模型。 然后，您就可以在业务中部署这些模型，对未知结果的新数据进行预测。 这些模型可以系统地分析数据，发现业务洞察力和机遇。 如果可以访问 watsonx.ai Runtime 服务，就可以将模型推广到部署空间来运行它们。

数据格式

• 关系：关系数据源中的表
• 表格: 数据文件 (例如 .xls， .csv， .json或 .sas) 中的表。 对于 Excel 文件，仅读取第一张工作表。
• 文本：在受支持的关系表或文件中

有关支持的文件类型的详细信息，请参阅 SPSS Modeler 支持的数据源。

数据大小

任何

如何准备数据？

• 使用自动化资料准备功能
• 编写 SQL 语句以处理数据
• 清理、修整、采样、排序和派生数据

如何分析数据？

• 使用多个图表选项可视化数据
• 识别文本字段的自然语言

如何构建模型？

• 构建预测模型
• 从超过 40 个建模算法和多个其他节点中进行选择
• 使用自动建模功能
• 对时间序列或地理空间数据进行建模
• 对文本数据进行分类
• 识别文本数据中概念之间的关系

脚本编制

您可以在 SPSS Modeler 中使用脚本来自动执行重复性高或手动执行耗时的任务。 脚本可以像用户使用鼠标或键盘一样执行所有类型的操作，您可以使用 R、 Python 或 Python for Spark 编写脚本。

以下是一些可以使用脚本自动执行的任务：

• 为流程中的运行节点设定特定顺序
• 为节点设置属性
• 设置一个流程，自动获取模型训练流程、运行该流程并生成相应的模型测试流程。

相关服务

如果您可以访问 Cloud Pak for Data 上的其他服务，则可以将它们与 SPSS Modeler 一起使用。 以下服务提供的功能可补充 SPSS Modeler 中的工作。