SPSS Modeler 数据建模工具

IBM SPSS Modeler 是一款功能强大的数据挖掘平台，为专业数据挖掘人员和业务分析师提供深入的数据洞察。其广泛而深入的技术支持，让构建预测模型变得轻松、高效、快捷。

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

掌握IBM SPSS Modeler脚本编写技巧，提升自动化效率。

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

图形化操作的 SPSS Modeler，挺适合不太喜欢写代码的你，拖拖拽拽就能完成数据建模。流程清晰，操作也直观，适合入门数据挖掘。 数据准备、建模、评估一步步拉好节点就行，整个流程逻辑一目了然。像你想做个客户流失预测，用它做决策树、神经网络都挺方便。 不管是从 Excel 拉数据，还是接 MySQL、DB2，兼容性都还不错。大批量数据时效率也蛮高，跑模型稳定性也好，不容易崩。 如果你还想深入了解，推荐看看SPSS Modeler 数据挖掘过程解析，里面讲得挺细。 另外，IBM SPSS Modeler：深挖数据价值和SPSS Modeler 数据建模工具也都不错，实战内容比较多，建议你顺便看

CLEMENTINE 数据挖掘方法及应用这本书，挺适合那些想深入了解数据挖掘的朋友。它以 SPSS Modeler 为工具，了数据挖掘的核心方法。比如分类、聚类、回归等，这些技术都能你从大量数据中提取出有价值的信息。SPSS Modeler 的图形化界面，操作起来比编程式的工具要直观得多，初学者也能轻松上手。最有趣的部分就是，书中不仅了理论，还涉及到具体的业务应用，比如市场细分和客户行为，简直是做数据必备的一本书。如果你对数据挖掘感兴趣，尤其是通过可视化的方式来理解和应用这些技术，推荐一定要看看这本书。对了，书里的案例和实操指导也实用，你更好地掌握这些技能哦。