IBM SPSS Modeler是IBM公司旗下的一款企业级的数据挖掘工作台，广泛应用于数据挖掘和预测分析领域。该平台通过深入理解数据来帮助组织改善客户关系和公民关系，例如通过从SPSS Modeler获得的洞察力来保留有利可图的客户、识别交叉销售的机会、吸引新客户、检测欺诈、降低风险以及改善政府服务交付。SPSS Modeler的可视化界面鼓励用户应用其特定的商业专业知识，从而产生更强大的预测模型并缩短问题解决时间。SPSS Modeler提供了多种建模技术，包括预测、分类、细分以及关联检测算法。在使用IBM SPSS Modeler 14.2算法文档之前，需要阅读通用信息并获取相应的技术支持，这些信息和产品支持在文档第332页的“注意事项”部分有详细说明。该文档适用于IBM SPSS Modeler 14版本，以及所有后续的发布版本和修改，除非在新版本中有其他指示。文档中包含了一些Adobe和Microsoft的产品截图，这些截图已经获得相应的许可。版权信息显示，文档的材料属于IBM公司所有，版权归属1994年至2011年的IBM公司所有。美国政府用户在使用此文档时，需受IBM与政府签署的GSA ADP合同条款的限制。SPSS Modeler的预测建模技术可以帮助企业建立基于历史数据的未来行为模式预测模型。这些模型可以广泛应用于销售预测、需求预测、市场趋势分析等多个方面。例如，通过识别消费者的购买历史和行为模式，企业可以预测哪些客户群可能对新产品感兴趣，从而进行更有针对性的营销活动。分类算法则是将数据集中的数据分为不同的类别，这一过程在诸如欺诈检测、信用评分、疾病诊断等场景中非常重要。SPSS Modeler通过构建分类模型，帮助分析师将交易划分为“欺诈”或“正常”类别，或者将病人划分为“高风险”或“低风险”类别。细分算法则是一种将大量数据分割成小的、可管理的部分的方法，每个部分都具有相同或相似的特征。这一技术常用于市场细分、客户细分等场景，可以帮助企业更好地理解不同细分市场的需求，从而实现更加个性化的营销策略。SPSS Modeler通过细分算法，允许用户根据不同的标准将客户分为不同的群体，并对每个群体制定有针对性的营销策略。关联检测算法主要应用于发现数据集中不同变量之间的关系。在零售分析中，这个算法常用来发现商品之间的购买关联性。