IBM SPSS Modeler 通过节点对数据进行处理，然后将这些节点连接起来，就形成了对数据处理的一系列过程，我们将这一过程称为数据流。也可以说 IBM SPSS Modeler 是以数据流为驱动的产品，这一系列节点代表要对数据执行的操作，而节点之间的链接指示数据的流动方向。IBM SPSS Modeler 将节点分为如下几种类型：源：此类...
通过随IBM® SPSS® Modeler交付的许多标准节点,您还可以使用文本挖掘角点来将文本分析的能力整合到自己的流中。IBM SPSS Modeler Text Analytics为您提供了多个文本挖掘节点用于执行此功能。这些节点存储在节点选用板的IBM SPSS Modeler Text Analytics选项卡中。
每个节点代表与患者状况相关的一个方面,例如“吸烟”表示这些患者确为吸烟者,而“VisitAsia”表示他们最近是否去过亚洲。 概率关系由所有节点之间的链接指示,例如,吸烟会增大患者患有支气管炎和肺癌的几率,而年龄仅与肺癌的患病率相关。 同样地,肺部 x 光检查出的异常可能由肺结核...
1. IBM SPSS Modeler 是一个强大的数据挖掘工具，它能够帮助用户快速建立预测模型，并应用于商业决策，从而优化决策过程。2. Modeler 的用户界面如图 1 所示。用户通过连接不同的节点来构建数据处理流程，这些节点按照数据流的顺序执行特定操作。3. Modeler 的节点分为以下几类：- 源节点：用于导入数据，...
使用IBM SPSS Modeler是使用資料的三步驟程序。 首先,您將資料讀入IBM SPSS Modeler。 接著,透過一系列操作來執行資料。 最後,將資料傳送至目的地。 這一作業序列稱為資料串流,因為資料以逐筆記錄形式流動,從來源開始流經每個操作,最終到達目的地(模型或某種資料輸出)。
您可以使用“区分”节点来查找或移除数据中的重复记录,或者根据一组重复记录创建单个组合记录。 扩展转换节点通过扩展转换节点,您可以从SPSS Modeler流程中获取数据,并使用 R、Python 或Pythonfor Spark 编写的脚本对数据进行转换。 合并节点 合并节点的功能是获取多个输入记...
SPSS Modeler 可视化数据 机器翻译主题您可以切换到英语版本 请参阅免责声明 “模拟评估”节点 上次更新时间:2024年10月08日 “模拟评估”(Sim Eval) 节点是一个终端节点,用于评估指定的字段,提供该字段的分布,并生成分布和相关性的图表。 此节点主要用于评估连续字段。 因此,它将对评估图进行补充...
使用此节点可以创建时间因果模型 (TCM)。 时间因果建模尝试发现时间序列数据中的关键因果关系。 在时间因果建模中,您指定一组目标序列,并指定这些目标的一组候选输入。 然后,此过程为每个目标构建自回归时间序列模型,并且仅包括那些与目标具有因果关系的输入。 此方法不同于传统时间序列建模,在传统时间序列建模中,您必...
序列节点基于CARMA 关联规则算法,该算法使用有效的两步法来发现序列。 异常检测主要是在多维样本空间里面,找出偏离“大众”最大的那些样本点出来,在 SPSS Modeler 里面,它是先聚类,生成几大类之后,再找出偏离这些类最大的那些样本点。 “异常检测”节点:确定不符合“正常”数据格式的异常观测值(离群值)。即使离群...