IBM SPSS Modeler：深挖数据价值

掌握IBM SPSS Modeler脚本编写技巧，提升自动化效率。

随书源码资源里的SPSS 案例数据文件夹，结构挺清晰，适合直接上手做实验。IBM SPSS Modeler用的是绝对路径读取数据，想省事就把它整个拷到 C 盘根目录，路径对了，数据流一下就能跑起来。 光盘里不仅有数据，还有配套的Modeler 数据流，连变量名、节点设置都调好了。拿来练习、复现书上的例子，蛮方便的。你也可以手动改路径，就是稍微麻烦点。 如果你正用的是IBM SPSS Statistics 20.0或者Modeler 14.1，可以顺手去 IBM 官网下载试用版和中文手册，对照着用更轻松。新手建议先把软件装好，再运行案例，不然容易报错。 顺带推荐几个实用资源：像SPSS Mode

IBM SPSS Modeler 的使用文档，讲得挺系统的，适合刚入门数据挖掘或想搞清楚企业级部署流程的朋友看一看。文档主要围绕 Modeler 18.0 展开，像怎么从数据库抓数据、怎么建模型、怎么部署都讲到了。虽然是扫描版，OCR 有点小问题，但整体内容还算扎实，是对各种机器学习算法支持的部分，看得出是正儿八经的企业级玩意儿。如果你平时用 Python 或者 R 玩数据挖掘，这个工具会是另一种视角，也挺好融合到现有流程的。

SPSS Modeler是一款面向数据建模的工具，提供从数据预处理到模型评估的完整建模功能。它的特点包括友好易用的操作界面、流程标准化，以及面向业务的开放性。

本PDF文件详细解析了使用SPSS Modeler进行数据挖掘的步骤，指导用户从数据导入到模型创建和评估的完整流程。

SPSSMODELER2 的数据挖掘流程挺清晰的，从属性选择到数据编码，整个流程安排得蛮科学。你可以直接拿它来跑一些信用卡数据，效果还不错。尤其是那块数据清洗，对输入错误的方式挺实用，像地址变更啊、拼写错误这些，它都能帮你自动搞定。 属性增强的部分也挺贴心，能让你在已有数据上再加一层，比如说收入水平、是否有车这些，做分类模型的时候更方便。而且编码方式比较人性化，比如把收入除以 1000，起来更直观。 如果你正好在做信用卡评分、客户分群或者是欺诈检测这些场景，那它真的挺合适的。页面不花哨，操作也不绕，适合上手快的朋友。对了，它还支持OLAP和KDD流程，不懂也没关系，用几次你就顺了。 你要是想拓

关联规则的实验案例挺适合刚接触数据挖掘的朋友，是用 SPSS Modeler 来挖掘市场购物篮数据，体验好。SPSS Modeler了图形化的操作界面，完全不需要编程经验就能轻松上手。你只需将数据集导入进去，设置好最小支持度和最小置信度，SPSS 就会自动帮你计算出关联规则，揭示哪些商品经常一起被购买。关联规则本质上是找到一些隐藏的模式，比如“买尿布的人也会买啤酒”，这些模式可以直接为商家促销策略的参考。你可以看到关联规则的前件和后件，支持度和置信度等详细信息，你出哪些商品组合有更强的关联性，进而优化营销策略。其实，操作上也没有复杂的公式，SPSS Modeler为你了直观的设置界面，简化了多

Clementine 的模型导出功能挺方便的，尤其是支持直接生成 PMML 代码，对接别的系统一点都不麻烦。导出的方式也不复杂，右键点模型，选“导出 PMML”，保存就行，操作清晰明了。 PMML格式的好处是通用，拿到别的平台基本都能用。比如你做完一个分类模型，要拿到 Java 后端跑个预测，直接用 PMML 就省事多了。 Clementine（现在叫 SPSS Modeler）这个工具嘛，界面操作感人，新手也容易上手。模型管理那一块做得比较细，导出功能藏在“模型”选项卡里，找到了就顺手。 导出的时候记得给模型起个靠谱的名字，不然放到项目里一堆model_01可不好找。保存位置建议用带版本号的

数据挖掘流程的全套打法，SPSS Modeler 的教程真是挺系统的。书里不光讲了软件的界面操作，还搭配了各种实战案例。像是决策树、神经网络这些算法，讲得也不算枯燥，偏重“怎么用”而不是死板理论。 SPSS Modeler 的变量管理和样本管理部分对新手挺友好，界面操作直观，逻辑也清晰，适合快速上手。你要是之前没碰过数据挖掘，光靠书里的例子照着做，也能摸出点门道来。 案例章节还不错，像决策树，书里用具体业务数据跑流程，还教你怎么看输出图形、怎么调节点。哦对，还有人工神经网络和聚类这些章节，也都配了可跑的案例，挺实用的。 总的来看，这本书比较适合想快速掌握SPSS Modeler操作思路的人。如