spss modeler是一款由ibm官方发布的统计分析与数据挖掘工具，它采用了商业技术快速建立预测性模型，并将其应用与商业活动，从而改进决策过程。本平台提供SPSS Modeler 18破解白金版下载，新版本中新增许多新功能。这些新的扩展空能包括了天气数据获取、GIS集成、地理空间应用等等！内附破解文件和官方手册，需要的朋友可以下载试试！
SPSS Modeler 18.0安装破解教程
1、下载安装包，首先打开“1 SPSS_Modeler_18（bit64）”目录，运行“setup.exe”完成安装，中文界面，根据提示一路确认即可，完成后不用启动，见下图所示：
2、然后继续安装PSS Modeler 18premium版，打开“2 SPSS_Modeler_18_Premium（bit64）”目录，根据提示一路确认即可，完成后不用启动，见下图所示：
3、安装完成后，打开“”目录，将破解文件“”复制到安装目录Bin文件夹下，默认安装为C:\Program Files\IBM\SPSS\Modeler\18.0\bin，见下图所示：
4、至此，SPSS Modeler 18.0破解版安装完成！
新功能
2.3 算法优化
（1） 线性SVM以及广义线性模型（AS算法）提供了正则化功能
我们知道过拟合是我们机器学习过程中常常面临的问题，为了避免模型过于复杂带来的问题，我们可以通过正则化对模型添加先验，使得模型的复杂度得到控制，从而减少噪声的扰动。因此在Modeler的18版本中，GLE以及LSVM都提供了正则化的功能：
（2） 树模型和LSVM模型提供了专门的数据准备功能
为了增强Tree-AS以及LSVM的能力，在Modeler的18版本当中，特意结合了数据准备功能在这两个节点中，具体能力包括：连续字段分箱处理，分类字段进行类别合并，时间戳进行字段转换，把缺失值自动视为新的类别（Tree-AS）等等
（3） 随机树节点新增功能选项
随机树节点，大家可以理解为随机森林，但因为随机森林最早被Leo Breiman和Adele Cutler提出后，就被注册成了商标，因此这里称之为随机树模型。该模型新增了两个功能选项：
(a) 指定要用于拆分的最小预测变量数：如果是构建拆分模型，请设置要用于构建每个拆分的最小预测变量数。这防止拆分创建过小的子组。
(b) 当准确性无法再提高时停止构建 要：改进模型构建时间，请选择此选项，以在结果的准确性无法提高时停止模型构建过程。
（4）时间序列算法的增强
时间序列算法主要增强在两方面，一个是支持了多线程计算，二是增加了同时计算多个时间序列模型功能。
例如在旧版本中，当我们的原始数据是6个销售门店从2015年1月到2016年6月的销售额，那么我们只能通过编程或分别使用多个时间序列节点才能完成对6个销售门店时间序列的预测，但是在新版本中，我们则可以一次性构建多个模型，大大简化了建模的步骤。
3、在开源技术上更多的扩展和更强大的支持
3.1 在开源工具上更好的扩展和支持
机器学习是一个充满生命力的技术领域，开源技术每天都会有长足的进步，为了能够保证能够在SPSS Modeler平台上使用到新的数据技术，Modeler在开源技术上一直有很好的支持。
从15版本开始集成R语言，16版本开始集成Python，17版本集成Spark。而来到我们的18版本，SPSS Modeler在集成上再更进一步，以往在集成Python以及Spark上需要AS组件的支持，但是现在我们能够直接在Modeler的客户端上直接集成Python的能力，并且我们能够把相关的R语言代码/Python代码直接集成成为一个建模节点。
3.2 全新的扩展中心
除了通过上述的方法，通过在Modeler中嵌入相关的R/Python代码定制相关节点外，IBM也开发了更多的功能在Github上，而现在我们可以直接在Modeler上下载应用相关的功能节点。
ibm spss modeler功能特色
1、浏览各种类型数据
借助SPSSModeler，大家可以应用各种各样分析技术性浏览数据源，如数据库房、数据库、Hadoop遍布或平面图文档，便于从你的数据过程中发现暗含的方式。这种统计技术应用历史时间数据来预测分析当前情况或将来事情。这种统计技术也包括数据浏览、数据提前准备、数据建模和互动数据可视化作用。借助准备和建模自动化流程，本产品主要适用于分析水平。
2、通过一系列技术性扩宽你的分析范畴
借助SPSSModeler，你的分析师可利用设计方案用以解决简单说明性分析难题、最繁杂的优化问题及其这二者的一切问题的单一网络平台，处理业务问题。SPSSModeler具备超过现如今分析师规范分析规定功能的。一系列实体模型及其全自动建模和数据提前准备、文字分析、实体线分析和社交媒体分析作用，能够帮助你解决最复杂问题。
3、一系列实体模型及优化算法
随机森林算法-依据历史时间数据和技术实现预测分析。按段优化算法-利用全自动聚类算法、异常检测和聚类算法神经网络技术将工作员开展分类或检验不同寻常的方式。关系优化算法-发觉先验、CARMA和编码序列相关性的相关性、连接或编码序列。时长系列产品和预测分析-随着时间推移，利用统计分析建模技术性形成一个或几个系列预测分析。扩展性与R计算机语言-运用转型发展，用脚本制作开展分析，并且用R计算机语言归纳或形成文字和图像导出。
4、数据提前准备及使用
SPSSModeler使数据提前准备自动化技术，以优化流程并帮助你保证您的数据文件格式为便于分析的最佳文件格式。自动化技术每日任务包含开展分析数据和鉴别恢复工具，挑选字段名，如果需要衍生新特性，并且通过智能化挑选技术性提升性能。
5、全自动数据建模
借助SPSSModeler的全自动建模作用，非分析师工作人员不用专业能力就可以快速搭建精确的实体模型。除此之外，最先进的预测分析建模作用可实现技术专业分析工作人员建立最繁杂的流。
6、地理空间分析
借助SPSSModeler，您可以探寻与某一部位相关的每个数据原素相互关系并对你的数据开展地理空间分析，以挖掘在数据图表或表中看不到的判断力。根据室内空间发掘，您可以利用ESRIshapefile文件轻轻松松发掘地理空间数据。根据分析室内空间数据与非室内空间数据，能提高全部模型的精确性，且您可以获得对人员及事件更加深入判断力。
7、文字分析
借助支持定制的特定行业文字分析包，大家可以对正确前后文中的除首字母缩写、符号表情和俚语以外的有关专业术语和短语开展分析。互动式数据图表可帮助你探索研究显示文本数据和方式，为了开展迅速分析。
8、实体线分析
借助SPSSModeler的实体线分析作用，您可以比较轻松有效地将真实身份、和行为行为数据与各自实体线即时或大批量关系下去。您还可以适度合拼纪录或把它们分离出来起来。结论会怎么样呢?您的部门将具备可以帮助提升实体模型品质的关联公司数据。
9、社交媒体分析
SPSSModeler可提供一些社交媒体分析作用，将和关联相关的数据变为表明个人和团队的社会里的行为关键业绩指标。大家可以利用这种指标值来鉴别危害网络里别人个人行为的社交管理者。融合这种结论与其它对策，大家可以建立全方位个人资料文档，并将其作为你的可预测性模型的基本。
10、借助灵便布署融入您的各类必须
SPSSModeler构架是一个适用一系列平台和语言的表达开放式平台。你可以在您的环境里或从云空间布署SPSSModeler，随后在你的目前系统内自信地用它提升性能解决业务问题。根据按照计划或者按要求为工作员和程序给予结论，这类灵便布署可消弭分析与行为之间的差别。
11、改进管理决策和成效
利用各种各样高级算法搭建预测模型。
融合应用预测模型、交易规则和开发技术，在已知主要参数内根据云实行管理决策。
在危害点向工作人员和系统提出建议，改进管理决策及使用。
将分析结论集成化到目前工作流程和经营运用中。
将SPSSModeler与IBMCognosBusinessIntelligence集成化时，在BI表格或车内仪表盘上显示分析。
集成化IBMCognosTM1，在CognosTM1多维度数据集中化或使用表明数据。
12、从数据中获取使用价值
不管数据储存在何处(比如，数据库房、数据库、平面图文档等)，都可实行分析。
将SPSSModeler与IBMSPSSAnalyticServer融合使用中，可以从Hadoop版本里分析数据。
不仅可以分析结构型数据(比如，年纪、价钱、商品、部位等)，还可以分析非结构化数据(比如，文字、电子邮箱、社交网络数据等)。
应用统计算法和文字分析揭露数据中隐藏洞悉和方式。
应用实体线分析开展实体线分析和社交媒体分析，表明个人和人群的社交行为。
根据自动化数据提前准备、建模和根据Web的定阅减少多元性。
13、更加轻松地集成化到目前系统内
与IBM数据库或其它供应商数据库搭配使用，更快、更有效地布署实体模型并得分。
可以将SPSSModeler与SPSSStatistics、CognosBusinessIntelligence、CognosTM1和InfoSphereStreams集成化，完成更流畅分析工作内容。
根据使用这些适用IBMPureDataTMSystems、InfoSphereWarehouse、IBMDB2和LinuxonIBMSystemz作用服务器版本号，降到最低数据挪动，并提升性能。
根据“总冠军/征服者”方式评定预测模型，并自动完成评定。