1. spss modeler 18軟體，32位破解版下載
IBM SPSS
Modeler破解版 免費下載
鏈接:
https://pan..com/s/16GituPe_kJsa10FCPYVFSg
SPSS Modeler 是領先的可視化數據科學與機器學習 (ML) 解決方案，旨在通過加快數據科學家的任務操作速度，幫助企業加速實現價值。 全球組織將其用於數據准備與發現、預測分析、模型管理和部署以及機器學習，讓數據資產實現經濟效益。
2. 如何通過IBM SPSS Modeler對數據進行處理和建模
BM SPSS Modeler 是 IBM 在分析與預測領域解決方案的重要組成部分，它是一組數據挖掘工具，通過這些工具可以採用商業技術快速建立預測性模型， 並將其應用於商業活動，從而改進決策過程。Modeler 的界面如圖 1 所示：
圖 1. IBM SPSS Modeler 界面
IBM SPSS Modeler 通過節點對數據進行處理，然後將這些節點連接起來，就形成了對數據處理的一系列過程，我們將這一過程稱為數據流。也可以說 IBM SPSS Modeler 是以數據流為驅動的產品，這一系列節點代表要對數據執行的操作，而節點之間的鏈接指示數據的流動方向。IBM SPSS Modeler 將節點分為如下幾種類型：
源：此類節點可將數據導入 IBM SPSS Modeler，如資料庫、IBM SPSS Analytic Server 數據源、文本文件、SPSS Statistics 數據文件、Excel、XML 等。
記錄選項：此類節點可對數據記錄執行操作，如選擇、排序、抽樣、合並和追加等。
欄位選項：此類節點可對數據欄位執行操作，如過濾、導出新欄位和確定給定欄位的測量級別等。
圖形：此類節點可在建模前後以圖表形式顯示數據。圖形包括散點圖、直方圖、網路節點和評估圖表等。
建模：此類節點可使用 IBM SPSS Modeler 中提供的建模演算法，如神經網路、決策樹、貝葉斯網路、聚類演算法、支持向量機、和數據排序等。
輸出：節點生成數據、圖表和可在 IBM SPSS Modeler 中查看的模型等多種輸出結果。
導出：節點生成可在外部應用程序（如 IBM SPSS Data Collection、資料庫、XML、IBM SPSS Analytic Server 數據 或 Excel）中查看的多種輸出。
IBM SPSS Statistics：節點將 IBM SPSS Statistics 數據導入或導出為 SPSS Statistics 數據，以及運行 SPSS Statistics 提供的功能。
IBM SPSS SDAP 介紹
1. SDAP 的安裝
IBM® SPSS® Data Access Pack（簡稱 SDAP）是在 Modeler 的安裝盤附帶的 ODBC 驅動程序，運行 setup.exe 文件以啟動驅動程序安裝，並選擇所有相關的驅動程序即可。安裝的 SDAP 必須和你使用的 Modeler Server 在同一台機器，也就是說如果你使用本地的 Modeler Server, 那麼就安裝在 Modeler Client 所在的機器，如果使用的 Modeler Server 和 Modeler Client 不在同一台機器，那麼就需要安裝在 Modeler Server 所在的機器。
圖 2. SDAP 的安裝
2. 創建 ODBC
這里以 Windows 7 為例，裝好 SDAP 驅動後，從「開始」菜單中選擇所有程序，選擇管理工具，選擇數據源 (ODBC)，在打開 的對話框中選擇系統 DSN 選項卡，然後單擊添加，在打開的對話了狂選擇要添加的資料庫的驅動，如圖 3 所示：
圖 3. 選擇驅動
點擊完成按鈕後，配置資料庫的信息，對於不同的數據需要輸入不同的信息，本文將以主流的 IBM DB2、Oracle 和 SQL Server 為例。如圖 4 所示：
圖 4. 創建 DB2 ODBC
在「ODBC DB2 Wire Protocol 驅動程序設置」對話框中需要指定如下內容：
數據源名稱（指定一個 ODBC 的名字）；
IP 地址，指定 DB2（Oracle，SQL Server） RDBMS 所在伺服器的主機名或者 IP 地址；
TCP 埠 ( 對於 DB2，默認是 50000，Oracle 是 1521，SQL Server 是 1433)；
資料庫的名稱（指定需要連接的資料庫）；
點擊「測試連接」後，輸入要連接資料庫的用戶名和密碼，然後單擊確定按鈕。此時會顯示「連接已建立！」的消息，說明配置成功。
對於 Oracle 資料庫來說，如圖 5 所示：
圖 5. 創建 Oracle ODBC
對於 SQL Server 資料庫如圖所示：
圖 6. 創建 SQL Server ODBC
3. win8 下安裝opnet modeler
系統版本和台式機和筆記本無什麼關系，關鍵是你的機器能夠支撐怎麼樣的配置，如果一味的貪圖版本，造成機器的影響就得不償失了，其實每個系統都能滿足你的日常需求
4. 請問誰有spss modeler18，32位破解版軟體嗎
軟體介紹
IBM SPSS Modeler 18軟體具有大量實用功能，內置性能更加強大的大數據演算法，支持的平台更加廣泛(包括Windows10)。除此之外，SPSS Modeler 18.0在開源技術上更多的擴展和更強大的支持，這些新的擴展空能包括了天氣數據獲取、GIS集成、地理空間應用等等，具體的數量已經從老版24個功能到現在的35個功能。
所需工具：點擊下載：spss modeler18
功能特色：
1、訪問各種類型的數據
藉助SPSS Modeler，您可以使用各種分析技術訪問數據源， 如數據倉庫、資料庫、Hadoop 分布或平面文件，以便從您 的數據中發現隱含的模式。這些統計技術使用歷史數據來預 測當前狀況或未來事件。這些統計技術還包括數據訪問、數 據准備、數據建模和交互可視化功能。藉助准備和建模自動 化流程，該產品適用於各種分析能力。
2、通過一系列技術拓寬您的分析范圍
藉助 SPSS Modeler，您的分析師可利用設計用於處理簡單 的描述性分析問題、最復雜的優化問題以及這兩者之間的一 切問題的單一平台，解決業務問題。SPSS Modeler 具有超 出當今分析師標准分析要求的功能。一系列模型以及自動建 模和數據准備、文本分析、實體分析和社交網路分析功能， 可以幫助您處理最復雜的問題。
3、一系列模型及演算法
分類演算法-根據歷史數據和技術進行預測。分段演算法-利用自動聚類、異常檢測和聚類神經網路技術 將工作人員進行分組或檢測不尋常的模式。關聯演算法-發現先驗、CARMA 和序列關聯性的關聯、鏈 接或序列。時間系列和預測-隨著時間的推移，利用統計建模技術生成一個或多個系列的預測。可擴展性與 R 編程語言-應用轉型，用腳本進行分析， 並用 R 編程語言匯總或生成文本和圖形輸出。
4、數據准備和操作
SPSS Modeler 使數據准備自動化，以簡化流程並幫助您確 保您的數據格式為便於分析的最好格式。自動化任務包括進 行分析數據和識別修復工具，篩選欄位，必要時派生新屬性， 並通過智能篩選技術提高性能。
5、自動數據建模
藉助 SPSS Modeler 的自動建模功能，非分析師人員無需 專業技能即可迅速構建准確的模型。此外，先進的預測建 模功能可支持專業分析人員創建最復雜的流。
6、地理空間分析
藉助 SPSS Modeler，您可探索與某個位置有關的各個數 據元素之間的關系並對您的數據進行地理空間分析，以發掘在圖表或表格中不可見的洞察力。通過空間挖掘，您可 利用 ESRI shape file 文件輕松挖掘地理空間數據。通過分 析空間數據和非空間數據，可以提高整個模型的准確性， 且您可以獲取對人員和事件的更深入洞察力。
7、文本分析
藉助可定製 的特定行業文本分析包，您可以對正確的上下文里的除首 字母縮寫、表情符號和俚語之外的相關術語和片語進行分 析。互動式圖表可幫助您探索和顯示文本數據和模式，以 便進行快速分析。
8、實體分析
藉助 SPSS Modeler 的實體分析功能，您可非常輕松高效地 將身份、行為和行動數據與各自的實體實時或批量關聯起來。 您還可適時合並記錄或將它們分離開來。結果會怎樣呢?您 的組織將具有可幫助提高模型質量的關聯企業數據。
9、社交網路分析
SPSS Modeler 可提供相關社交網路分析功能，將與關系有 關的信息轉為顯示個人和團隊的社會行為的關鍵業績指標。 您可以利用這些指標來識別影響網路中他人行為的社交領導 者。結合這些結果與其他措施，您可以創建全面的個人資料 文件，並以此作為您的預測性模型的基礎。
10、藉助靈活部署適應您的各種需要
SPSS Modeler 架構是一個支持一系列平台和語言的開放 式平台。您可以在您的環境中或從雲端部署 SPSS Modeler，然後 在您的現有系統中自信地用它來優化性能和處理業務問題。 通過按計劃或按要求為工作人員和流程提供結果，這種靈 活部署可彌合分析和行動之間的差距。
11、改善決策和成果
利用各種高級演算法構建預測模型。
結合使用預測模型、業務規則和優化技術，在給定參數內通過雲執行決策。
在影響點向人員和系統提供建議，改善決策和操作。
將分析結果集成到現有業務流程和運營應用中。
將 SPSS Modeler 與 IBM Cognos Business Intelligence 集成時，在 BI 報表或儀表盤中顯示分析。
集成 IBM Cognos TM1，以在 Cognos TM1 多維數據集中使用或顯示數據。
12、從數據中提取價值
無論數據存儲在何處(例如，數據倉庫、資料庫、平面文件等)，均可執行分析。
將 SPSS Modeler 與 IBM SPSS Analytic Server 結合使用時，可在 Hadoop 版本中分析數據。
不僅可分析結構化數據(例如，年齡、價格、產品、位置等)，也可以分析非結構化數據(例如，文本、電子郵件、社交媒體數據等)。
使用統計演算法和文本分析揭示數據中隱藏的洞察和模式。
使用實體分析進行實體解析和社交網路分析，顯示個人和群體的社交行為。
通過自動化的數據准備、建模和基於 Web 的訂閱降低復雜性。
13、更輕松地集成到現有系統中
與 IBM 資料庫或其他供應商的資料庫配合使用，更快速、更高效地部署模型並評分。
通過將 SPSS Modeler 與 SPSS Statistics、Cognos Business Intelligence、Cognos TM1 和 InfoSphere Streams 集成，實現更流暢的分析工作流程。
通過使用那些支持 IBM Pure DataTM Systems、InfoSphere Warehouse、IBM DB2 和 Linux on IBM System z 功能的伺服器版本，最小化數據移動，並提高性能。
通過「冠軍/挑戰者」方法評估預測模型，並自動執行評估。
SPSS Modeler 18.0安裝破解教程：
1、下載安裝包，首先打開「1 SPSS_Modeler_18（bit64）」目錄，運行「setup.exe」完成安裝，中文界面，根據提示一路確認即可，完成後不用啟動。
2、然後繼續安裝PSS Modeler 18premium版，打開「2 SPSS_Modeler_18_Premium（bit64）」目錄，根據提示一路確認即可，完成後不用啟動。
3、安裝完成後，打開「」目錄，將破解文件「」復制到安裝目錄Bin文件夾下，默認安裝為C:Program FilesIBMSPSSModeler18.0in
4、至此，SPSS Modeler 18.0破解版安裝完成，現在可以體驗了
SPSS Modeler 18.0新功能：
1、支持的平台更加廣泛（MAC / Windows 10）
相比於Modeler的兄弟產品，SPSS Statistics早在3年前的 21.0 版本已經開始支持 Mac 操作系統，而Modeler一直只能支持Windows操作系統，可謂愁死了廣大的果粉了。很多果粉小夥伴為了能夠在Mac上用上Modeler可謂是費苦心啊。
但是現在，Modeler的18.0版本也正式發布了Mac版本，從此與虛擬機「Say Byebye」，咱們終於也能夠在Mac上直接使用了。
2、性能/功能更加強大的大數據演算法
2.1 所有演算法都支持本地運行而不需要連接Analytics Server
在Modeler之前的版本中，為更好滿足客戶的需求，特意設計了部分支持分布式計算的演算法，而這些演算法的實現是需要Analytics Server（簡稱AS，大家可以把AS理解為SPSS Modeler與Hadoop的連接器）這一模塊才能運行的，而現在這些新的演算法都支持在本地client端運行。
這些新演算法包括：
2.2 所有新演算法都支持基於內存的分布式計算
毫無疑問，對於大規模數據集來說，使用多線程計算將能更好地利用我們的硬體資源，更重要的是能夠節省我們的建模時間。在舊版本的SPSS Modeler版本中，只有部分的演算法（CHAID，C&RT樹，QUEST，線性模型，神經網路）能夠支持多線程，並且只有在連接上Modeler Server中的時候，才能啟用這項功能。
而在剛剛 2.1 提到的所有演算法當中，現在都能支持多線程計算，並且直接在Modeler client端中即可啟用多線程，而無需連接至伺服器端。
2.3 演算法優化
（1） 線性SVM以及廣義線性模型（AS演算法）提供了正則化功能
我們知道過擬合是我們機器學習過程中常常面臨的問題，為了避免模型過於復雜帶來的問題，我們可以通過正則化對模型添加先驗，使得模型的復雜度得到控制，從而減少雜訊的擾動。因此在Modeler的18版本中，GLE以及LSVM都提供了正則化的功能：
（2） 樹模型和LSVM模型提供了專門的數據准備功能
為了增強Tree-AS以及LSVM的能力，在Modeler的18版本當中，特意結合了數據准備功能在這兩個節點中，具體能力包括：連續欄位分箱處理，分類欄位進行類別合並，時間戳進行欄位轉換，把缺失值自動視為新的類別（Tree-AS）等等
（3） 隨機樹節點新增功能選項
隨機樹節點，大家可以理解為隨機森林，但因為隨機森林最早被Leo Breiman和Adele Cutler提出後，就被注冊成了商標，因此這里稱之為隨機樹模型。該模型新增了兩個功能選項：
(a) 指定要用於拆分的最小預測變數數：如果是構建拆分模型，請設置要用於構建每個拆分的最小預測變數數。這防止拆分創建過小的子組。
(b) 當准確性無法再提高時停止構建 要：改進模型構建時間，請選擇此選項，以在結果的准確性無法提高時停止模型構建過程。
（4）時間序列演算法的增強
時間序列演算法主要增強在兩方面，一個是支持了多線程計算，二是增加了同時計算多個時間序列模型功能。
例如在舊版本中，當我們的原始數據是6個銷售門店從2015年1月到2016年6月的銷售額，那麼我們只能通過編程或分別使用多個時間序列節點才能完成對6個銷售門店時間序列的預測，但是在新版本中，我們則可以一次性構建多個模型，大大簡化了建模的步驟。
3、在開源技術上更多的擴展和更強大的支持
3.1 在開源工具上更好的擴展和支持
機器學習是一個充滿生命力的技術領域，開源技術每天都會有長足的進步，為了能夠保證能夠在SPSS Modeler平台上使用到新的數據技術，Modeler在開源技術上一直有很好的支持。
從15版本開始集成R語言，16版本開始集成Python，17版本集成Spark。而來到我們的18版本，SPSS Modeler在集成上再更進一步，以往在集成Python以及Spark上需要AS組件的支持，但是現在我們能夠直接在Modeler的客戶端上直接集成Python的能力，並且我們能夠把相關的R語言代碼/Python代碼直接集成成為一個建模節點。
3.2 全新的擴展中心
除了通過上述的方法，通過在Modeler中嵌入相關的R/Python代碼定製相關節點外，IBM也開發了更多的功能在Github上，而現在我們可以直接在Modeler上下載應用相關的功能節點。
5. 誰有SPSS Modeler Server軟體
本文通過實例介紹了三種配置部署策略，分別滿足不同類型的客戶需求，使客戶能順利的應用到實際的業務流程中。
Modeler Server 架構和系統特點
IBM SPSS Modeler Server 作為企業級數據挖掘工作平台，與一個或多個 IBM SPSS Modeler 安裝程序一起在分布式分析模式下不間斷運行。它採用三層分布式基礎架構，如圖 1 所示，通過網路與 Modeler 和資料庫相連接，伺服器和客戶端計算機共享軟體操作項。藉助分布式基礎架構，多數處理將在伺服器計算機上進行。最終用戶執行某個 Stream 時，SPSS Modeler 會將此 Stream 的描述發送給伺服器。伺服器將判斷哪些操作可以在 SQL 中執行並創建相應查詢。這些查詢可以在資料庫中執行，執行後得出的數據將傳遞給伺服器來進行無法用 SQL 語言描述的處理。處理完成後，僅將相關結果回傳給客戶端。安裝和使用 SPSS Modeler Server（相對於獨立的 SPSS Modeler）有諸多優勢，尤其是在處理大型數據集合。
圖 1. IBM SPSS Modeler Server 基礎架構
圖 1. IBM SPSS Modeler Server 基礎架構
Modeler Server 基本部署和配置管理
操作系統及最低硬體和軟體要求
以 Modeler Server 15 為例，其支持的 UNIX 操作系統如表 1 所示。
表 1. 支持的 UNIX 操作系統
操作系統 版本 x86 x64 PowerPC SPARC-64 IA-64 IBM Z
IBM AIX 6.1 or 7.1 / / X / / /
HP-UX 11i v3 / / / / X /
Red Hat Enterprise Linux 5.x or 6.x X X / / / X
Oracle Solaris 9.x or 10 / / / X / /
SUSE Linux Enterprise Server 10 or 11 / X / / / /
硬體 : PowerPC 處理器，233MHz 或速度更快。
IBM System p 用於 IBM AIX；Itanium 處理器用於 HP-UX；UltraSPARC II 用於 Solaris；Pentium 或 Pentium 級處理器或更高用於 32 位 Linux；x64（AMD 64 和 EM64T）處理器系列或 IBM System s390x 用於 64 位 Linux。
最小可用磁碟空間推薦 2GB。
RAM 推薦 4GB。
安裝 Modeler Server 的三種模式
Modeler Server 的安裝程序是在 UNIX 平台上可執行的以 bin 為擴展名的程序包。例如 ZLinux 平台上 Modeler Server 15 的安裝程序為 modelerserverzlinux64.bin。安裝程序前，需要有安裝目錄的讀寫許可權，然後檢查安裝程序要使用的臨時目錄和安裝目錄是否有足夠的空間。默認情況下，IBM SPSS Modeler Server 會安裝到程序包下的 /IBM/SPSS/ModelerServer/"version"，也可以在圖形安裝向導或命令行安裝中更改此路徑。如果要運行無提示安裝程序，可在 installer.properties 中設置 USER_INSTALL_DIR 的值。
圖形安裝
圖形化安裝可以顯示友好的用戶界面，並設置各項安裝參數，如安裝路徑等。運行圖形安裝安裝向導，需要 X Window 系統的支持。具體方法是在 Windows 平台上運行 Exceed 軟體，並將圖形界面重定向到 Windows 機器上。首先在 Windows 端安裝 Hummingbird Connectivity 應用程序包，然後運行其中的 Exceed 程序，等待連接。在 UNIX 端，先運行命令 export DISPLAY=<ip_address>:0.0，其中 <ip_address> 為 Windows 機器的 IP 地址。然後在安裝程序所在目錄下，運行 ./<installer_name>，其中 <installer_name> 指以 bin 為擴展名的安裝程序文件。安裝程序載入完成後，安裝向導窗口就會出現在 Windows 桌面上，然後按照安裝向導所給的指示完成安裝過程。
命令行安裝
使用命令提示符來指定安裝參數，在 UNIX 上運行 如下命令：
. /Chmod 777 <installer_name>
./<installer_name> -i console
在安裝程序載入完成後，控制台程序會等待輸入安裝參數。解壓包後選擇 Locale，然後輸入安裝路徑繼續安裝進程，其中進度條顯示了安裝的進程直到安裝完成。
無提示安裝
無提示模式是在沒有任何用戶交互的情況下啟用安裝。安裝參數是一個屬性文件 installer.properties，從 DVD 根目錄下的 UNIX/Administration 目錄復制到安裝程序的位置，參數如下所示：
INSTALLER_UI=silent
LICENSE_ACCEPTED=true
USER_INSTALL_DIR=<value>
第一行參數使安裝程序進入靜默安裝模式，第二行參數使安裝程序自動接受許可協議而不是等候用戶選擇，第三行參數用 <value> 指定 Modeler Server 所需的安裝路徑。此路徑不能含有空格。如果要安裝到默認安裝目錄，注釋掉此行，不要將其設置為 <value>。指定了安裝路徑後，保存屬性文件，運行如下命令即可開始安裝。
6. zmodeler3如何重置
雙擊ZModeler2.exe文件以運行ZModeler。
具體如下：將彈出一個啟動屏幕，然後會出現一個配置框。
這是在zmodeler啟動之前需要您選擇的唯一配置，通常，您必須選擇硬體適配器(圖像上的「硬體@RADEON9800」)並將頂點處理模式切換為「硬體」。
注意，某些硬體沒有實現與ZModeler100%兼容的所有必需技術，並且「軟體」頂點處理模式可能在這種情況下有所幫助。
單擊OK-將出現主窗口，ZModeler已准備就緒。
7. SPSS Modeler 18 破解版 的安裝問題
軟體缺少dll文件導致的，下載一個dll或者完整版軟體即可
點擊下載SPSS Modeler18 破解版
安裝破解教程
1、在本站下載好軟體安裝包，先雙擊運行「1 SPSS_Modeler_18（bit64）」文件夾下的「setup.exe」程序，然後連續點擊「下一步」開始安裝軟體。
2、到了選擇安裝目錄的位置，建議不要修改，後面要使用到。
3、安裝完成，由於我們先是不需要啟動的，所以把勾去掉，點擊「完成」。
4、然後再去「2 SPSS_Modeler_18_Premium（bit64）」文件夾中雙擊運行「setup.exe」，中間的安裝過程非常簡單，根據安裝指示來即可。
8. spss modeler 中如何打開表達式構建器
您好，IBM SPSS Modeler 通過節點對數據進行處理，然後將這些節點連接起來，就形成了對數據處理的一系列過程，我們將這一過程稱為數據流。也可以說 IBM SPSS Modeler 是以數據流為驅動的產品，這一系列節點代表要對數據執行的操作，而節點之間的鏈接指示數據的流動方向。IBM SPSSModeler 將節點分為如下幾種類型：
源：此類節點可將數據導入 IBM SPSS Modeler，如資料庫、IBM SPSS Analytic Server 數據源、文本文件、SPSS Statistics 數據文件、Excel、XML 等。
記錄選項：此類節點可對數據記錄執行操作，如選擇、排序、抽樣、合並和追加等。
欄位選項：此類節點可對數據欄位執行操作，如過濾、導出新欄位和確定給定欄位的測量級別等。
圖形：此類節點可在建模前後以圖表形式顯示數據。圖形包括散點圖、直方圖、網路節點和評估圖表等。
建模：此類節點可使用 IBM SPSS Modeler 中提供的建模演算法，如神經網路、決策樹、貝葉斯網路、聚類演算法、支持向量機、和數據排序等。
輸出：節點生成數據、圖表和可在 IBM SPSS Modeler 中查看的模型等多種輸出結果。
導出：節點生成可在外部應用程序（如 IBM SPSS Data Collection、資料庫、XML、IBM SPSSAnalytic Server 數據 或 Excel）中查看的多種輸出。
IBM SPSS Statistics：節點將 IBM SPSS Statistics 數據導入或導出為 SPSS Statistics 數據，以及運行 SPSS Statistics 提供的功能。
IBM SPSS SDAP 介紹
1. SDAP 的安裝
IBM® SPSS® Data Access Pack（簡稱 SDAP）是在 Modeler 的安裝盤附帶的 ODBC 驅動程序，運行 setup.exe 文件以啟動驅動程序安裝，並選擇所有相關的驅動程序即可。安裝的 SDAP 必須和你使用的 Modeler Server 在同一台機器，也就是說如果你使用本地的 Modeler Server, 那麼就安裝在 Modeler Client 所在的機器，如果使用的 Modeler Server 和 Modeler Client 不在同一台機器，那麼就需要安裝在 Modeler Server 所在的機器。
圖 2. SDAP 的安裝
2. 創建 ODBC
這里以 Windows 7 為例，裝好 SDAP 驅動後，從「開始」菜單中選擇所有程序，選擇管理工具，選擇數據源 (ODBC)，在打開 的對話框中選擇系統 DSN 選項卡，然後單擊添加，在打開的對話了狂選擇要添加的資料庫的驅動
圖 3. 選擇驅動
點擊完成按鈕後，配置資料庫的信息，對於不同的數據需要輸入不同的信息，本文將以主流的 IBM DB2、Oracle 和 SQL Server 為例。如圖 4 所示：
圖 4. 創建 DB2 ODBC
在「ODBC DB2 Wire Protocol 驅動程序設置」對話框中需要指定如下內容：
數據源名稱（指定一個 ODBC 的名字）；
IP 地址，指定 DB2（Oracle，SQL Server） RDBMS 所在伺服器的主機名或者 IP 地址；
TCP 埠 ( 對於 DB2，默認是 50000，Oracle 是 1521，SQL Server 是 1433)；
資料庫的名稱（指定需要連接的資料庫）；
點擊「測試連接」後，輸入要連接資料庫的用戶名和密碼，然後單擊確定按鈕。此時會顯示「連接已建立！」的消息，說明配置成功。
對於 Oracle 資料庫來說，
圖 5. 創建 Oracle ODBC
對於 SQL Server 資料庫
打開 IBM SPSS Modeler 客戶端，點擊左下角的 Server 按鈕，選擇要連接的 Modeler Server，這里需要說明的就是如果你的 SDAP 裝在和 Modeler Client 在一台機器，那麼就選擇 Local Server， 如果不在同一台機器，而是和單獨的 Modeler Server 裝在一台機器，就選在添加按鈕，輸入機器的主機名或者 IP 地址，設置登錄的用戶名和密碼，點擊完成按鈕
連接上 Modeler Server 之後，在源選項雙擊資料庫節點，然後就可以添加資料庫源節點到數據流工作區，雙擊節點，在數據項選擇添加一個資料庫連接，然後 Modeler Client 會將 Modeler Server 所在機器的所有 ODBC 查詢出來，找到需要連接的資料庫連接信息，輸入用戶名和密碼後，點擊連接按鈕，選擇完成然後進入選擇表，這里以 SQL Server 為例
點擊完成按鈕後，在表名列點擊選擇按鈕，選擇表名，這里我們以 dbo.Modeler_Drug1 為例，
選擇表後，節點自動讀取表結構
用同樣的方法再添加兩個資料庫節點，選擇 ODBC 為 DB2 和 Oracle， 輸入用戶名和密碼之後，就可以選擇要讀取數據的表名了。這樣就完成了用 Modeler Client 讀取資料庫數據的操作，然後要進行的就是對數據的處理。
首先我們利用 Modeler 的 Merge 節點對 DB2 和 Oracle 中的兩張表的數據進行合並，處理後的結果是我們得到的數據一部分來自 DB2 資料庫，一部分來自 Oracle 資料庫。對於來自 Oracle 資料庫的數據，我們取 3 個欄位的值
對於來自 DB2 資料庫的數據，我們取 4 個欄位
雙擊記錄選項中的 Merge 節點，然後將 DB2 和 Oracle 兩個節點與之連接，雙擊 Merge 節點，可以看到處理後的數據包括來自 DB2 和 Oracle 的 7 個欄位
然後我們需要通過 Modeler 的 Append 節點將 Merge 後的數據追加到來自 SQL Server 資料庫的數據。雙擊記錄選項中的 Append 節點，在流工作區中將 Merge 節點和 SQL Server 數據源節點與之連接，這樣得到的就是來自三個資料庫的數據了。
我們還可以通過 Modeler 的其他節點對數據進行進一步的處理，比如通過選擇節點，可以設置條件來選擇我們需要的數據，或者通過排序節點對某幾個列進行排序等等，這里就不詳細介紹了。
3.建模
最後要做的就是對處理過的數據進行建模了，首先我們需要設定一個 Target 列，也就是需要預測的列。我們通過 Modeler 的 Type 節點設置 Target 列，在欄位選項雙擊 Type 節點，在流工作區中將 Append 節點與之連接，雙擊 Type 節點，修改 Drug 列的角色為 Target，其他默認為 Input
然後就是選擇我們要使用的模型了，這里以神經網路為例，在模型選擇中雙擊神經網路節點，在流工作區中將 Type 節點與之連接，打開神經網路節點，可以看到我們是通過所有的角色為 Input 的列來預測覺得為 Target 的列，當然我們可以在這里修改 Input 和 Target，我們將年齡的角色從 Input 修改為 Target
點擊運行按鈕，生成一個新的模型塊，該模型塊會被自動連接在流工作區，並帶有指向創建它的建模節點的鏈接。要查看模型的詳細信息，右鍵單擊模型塊並選擇瀏覽（在模型選項板上）或編輯（在工作區上）
雙擊打開生成的模型塊，可以看到哪些值對預測結果的影響最大，線條寬深說明影響越大
4.模型評估
建模完成後，需要評估模型的准確度，就是對一些記錄進行評分，我們這里用原始數據進行評估，並將模型預測的結果與實際結果進行比較。
要查看分數或預測值，如上圖將表節點連接到模型塊，雙擊表節點，然後單擊運行。可以從表中看到，模型創建了兩個名為 $N-Age 和 $N-Drug 的欄位，用來顯示預測值。
9. SPSS modeler關聯規則apriori里支持度和置信度的值設置為多少比較好
置信度、支持度、提升度是評價關聯規則的三個重要指標。
樣本100，條件A=》結果B，A：60，B40，同時發生A和B：30
則：
條件支持度=P(A)=條件A60/樣本100=0.6
結果支持度=P(B)=結果B40/樣本100=0.4(在sas中稱為預期置信度)
規則支持度=P(A&B)=30/100=0.3
規則置信度=P(B|A)=P(A&B)/P(A)=30/60=0.5,即同時發生的記錄數除以樣本數，
提升度=P(B|A)/P(B)=0.5/0.4=1.25
，注意不要混淆了條件支持度和規則支持度，網文好多隻說支持度，實際上有的指的條件支持度、有的值規則支持度，我今天搞了一早上才恍然大悟，效率低啊，自我鄙視一下。
在spss的apriori的運行結果中還有部署能力的概念，觀察了一下，發現：部署能力=條件支持度-規則支持度，就是說還有多少人有發展空間，比如有10人，符合條件的有7人，同時如何條件和結果的有4人，那部署能力就是7-4=3人了。
二、演算法
關聯分析基本就是Apriori演算法，沒用過其他的。
apriori演算法的具體實現就不說，暫時我也說不清楚，我只追求會用，不求甚解，只知道大概步驟就是：1、根據設置的條件支持度找出頻繁項集；2、分析找出來的這些頻繁項集，得出規則；3、找出大於或等於給定置信度的規則。
一般各個dm軟體跑apriori演算法的時候都需要設置：最小條件支持度，最小規則置信度，有的還需要設置最大前項數，spss的modeler就需要設置這三個。
10. modeler需要什麼電腦配置
蛋白質模擬結構設計包含很多東西，首先，同源模建、蛋白質突變這些在普通的筆記本電腦上即可完成，尤其是SYBYL、DS、MOE這樣的商業軟體，界面都做的很友好，window、Linux下的操作基本一樣，樓主不用擔心系統問題，學術免費版的MODELER需要裝載Linux下，但是安裝教程做一步步來，基本上也不需要很深的Linux基礎。但是做了以上工作之後，模建了一個蛋白質，位點突變了之後，甚至設計了一個蛋白質和恩子對接要看一下具體的作用方式是否合理，就需要分子動力學研究了，常用軟體amber、gromas、name等，這些都是需要在Linux下運行並且需要Linux指令來交作業的，甚至需要自己寫腳本，這個時候就需要較深的Linux基礎和配置較高的工作站了。
首先說，Linux基礎，amber是這幾個軟體里最容易用的，就說amber，Ubuntu下已經有構建分子的圖形界面，然後用命令提交作業即可，找個用的比較好的老師或者學長，將常用的參數設置、命令寫成一個腳本，每次拿過來改一下具體的名字，直接提交就 可以了。
再來說硬體，曾經與一個學生聊天，他老闆的硬體配置很差，4、5年前的台式機，一個動力學模擬跑了兩個月學校停電了，必須從頭來過，眼看就畢不了業了，只能各種參數降低，模糊的算一下，自己都不知道准不準，將就畢業了。所以跑分子動力學需要伺服器是肯定的。
現在的硬體已經相對來說很便宜了，如果預算十萬塊以內，搞個比較高端的GPU 4萬塊，加兩塊CPU，價格硬碟什麼的加起來七八萬就完全拿下來了。如果確定要跑分子動力學，做長期打算不建議5萬塊以下的伺服器。
系統的話，首推伺服器的話首推Centos，Rhat相對來說穩定，但是缺少什麼軟體需要自己安裝的時候很蛋疼，樓主肯定不會買Rhat服務的。如果是在自己的筆記本上做前期處理，Ubutu會讓你很驚喜，桌面很炫，很多類似與window的GUI，至少用起來相對容易，不用查看個文件夾都敲命令