1. spss modeler 18软件，32位破解版下载
IBM SPSS
Modeler破解版 免费下载
链接:
https://pan..com/s/16GituPe_kJsa10FCPYVFSg
SPSS Modeler 是领先的可视化数据科学与机器学习 (ML) 解决方案，旨在通过加快数据科学家的任务操作速度，帮助企业加速实现价值。 全球组织将其用于数据准备与发现、预测分析、模型管理和部署以及机器学习，让数据资产实现经济效益。
2. 如何通过IBM SPSS Modeler对数据进行处理和建模
BM SPSS Modeler 是 IBM 在分析与预测领域解决方案的重要组成部分，它是一组数据挖掘工具，通过这些工具可以采用商业技术快速建立预测性模型， 并将其应用于商业活动，从而改进决策过程。Modeler 的界面如图 1 所示：
图 1. IBM SPSS Modeler 界面
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：此类节点可将数据导入 IBM SPSS Modeler，如数据库、IBM SPSS Analytic Server 数据源、文本文件、SPSS Statistics 数据文件、Excel、XML 等。
记录选项：此类节点可对数据记录执行操作，如选择、排序、抽样、合并和追加等。
字段选项：此类节点可对数据字段执行操作，如过滤、导出新字段和确定给定字段的测量级别等。
图形：此类节点可在建模前后以图表形式显示数据。图形包括散点图、直方图、网络节点和评估图表等。
建模：此类节点可使用 IBM SPSS Modeler 中提供的建模算法，如神经网络、决策树、贝叶斯网络、聚类算法、支持向量机、和数据排序等。
输出：节点生成数据、图表和可在 IBM SPSS Modeler 中查看的模型等多种输出结果。
导出：节点生成可在外部应用程序（如 IBM SPSS Data Collection、数据库、XML、IBM SPSS Analytic Server 数据 或 Excel）中查看的多种输出。
IBM SPSS Statistics：节点将 IBM SPSS Statistics 数据导入或导出为 SPSS Statistics 数据，以及运行 SPSS Statistics 提供的功能。
IBM SPSS SDAP 介绍
1. SDAP 的安装
IBM® SPSS® Data Access Pack（简称 SDAP）是在 Modeler 的安装盘附带的 ODBC 驱动程序，运行 setup.exe 文件以启动驱动程序安装，并选择所有相关的驱动程序即可。安装的 SDAP 必须和你使用的 Modeler Server 在同一台机器，也就是说如果你使用本地的 Modeler Server, 那么就安装在 Modeler Client 所在的机器，如果使用的 Modeler Server 和 Modeler Client 不在同一台机器，那么就需要安装在 Modeler Server 所在的机器。
图 2. SDAP 的安装
2. 创建 ODBC
这里以 Windows 7 为例，装好 SDAP 驱动后，从“开始”菜单中选择所有程序，选择管理工具，选择数据源 (ODBC)，在打开 的对话框中选择系统 DSN 选项卡，然后单击添加，在打开的对话了狂选择要添加的数据库的驱动，如图 3 所示：
图 3. 选择驱动
点击完成按钮后，配置数据库的信息，对于不同的数据需要输入不同的信息，本文将以主流的 IBM DB2、Oracle 和 SQL Server 为例。如图 4 所示：
图 4. 创建 DB2 ODBC
在“ODBC DB2 Wire Protocol 驱动程序设置”对话框中需要指定如下内容：
数据源名称（指定一个 ODBC 的名字）；
IP 地址，指定 DB2（Oracle，SQL Server） RDBMS 所在服务器的主机名或者 IP 地址；
TCP 端口 ( 对于 DB2，默认是 50000，Oracle 是 1521，SQL Server 是 1433)；
数据库的名称（指定需要连接的数据库）；
点击“测试连接”后，输入要连接数据库的用户名和密码，然后单击确定按钮。此时会显示“连接已建立！”的消息，说明配置成功。
对于 Oracle 数据库来说，如图 5 所示：
图 5. 创建 Oracle ODBC
对于 SQL Server 数据库如图所示：
图 6. 创建 SQL Server ODBC
3. win8 下安装opnet modeler
系统版本和台式机和笔记本无什么关系，关键是你的机器能够支撑怎么样的配置，如果一味的贪图版本，造成机器的影响就得不偿失了，其实每个系统都能满足你的日常需求
4. 请问谁有spss modeler18，32位破解版软件吗
软件介绍
IBM SPSS Modeler 18软件具有大量实用功能，内置性能更加强大的大数据算法，支持的平台更加广泛(包括Windows10)。除此之外，SPSS Modeler 18.0在开源技术上更多的扩展和更强大的支持，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，具体的数量已经从老版24个功能到现在的35个功能。
所需工具：点击下载：spss modeler18
功能特色：
1、访问各种类型的数据
借助SPSS Modeler，您可以使用各种分析技术访问数据源， 如数据仓库、数据库、Hadoop 分布或平面文件，以便从您 的数据中发现隐含的模式。这些统计技术使用历史数据来预 测当前状况或未来事件。这些统计技术还包括数据访问、数 据准备、数据建模和交互可视化功能。借助准备和建模自动 化流程，该产品适用于各种分析能力。
2、通过一系列技术拓宽您的分析范围
借助 SPSS Modeler，您的分析师可利用设计用于处理简单 的描述性分析问题、最复杂的优化问题以及这两者之间的一 切问题的单一平台，解决业务问题。SPSS Modeler 具有超 出当今分析师标准分析要求的功能。一系列模型以及自动建 模和数据准备、文本分析、实体分析和社交网络分析功能， 可以帮助您处理最复杂的问题。
3、一系列模型及算法
分类算法-根据历史数据和技术进行预测。分段算法-利用自动聚类、异常检测和聚类神经网络技术 将工作人员进行分组或检测不寻常的模式。关联算法-发现先验、CARMA 和序列关联性的关联、链 接或序列。时间系列和预测-随着时间的推移，利用统计建模技术生成一个或多个系列的预测。可扩展性与 R 编程语言-应用转型，用脚本进行分析， 并用 R 编程语言汇总或生成文本和图形输出。
4、数据准备和操作
SPSS Modeler 使数据准备自动化，以简化流程并帮助您确 保您的数据格式为便于分析的最好格式。自动化任务包括进 行分析数据和识别修复工具，筛选字段，必要时派生新属性， 并通过智能筛选技术提高性能。
5、自动数据建模
借助 SPSS Modeler 的自动建模功能，非分析师人员无需 专业技能即可迅速构建准确的模型。此外，先进的预测建 模功能可支持专业分析人员创建最复杂的流。
6、地理空间分析
借助 SPSS Modeler，您可探索与某个位置有关的各个数 据元素之间的关系并对您的数据进行地理空间分析，以发掘在图表或表格中不可见的洞察力。通过空间挖掘，您可 利用 ESRI shape file 文件轻松挖掘地理空间数据。通过分 析空间数据和非空间数据，可以提高整个模型的准确性， 且您可以获取对人员和事件的更深入洞察力。
7、文本分析
借助可定制 的特定行业文本分析包，您可以对正确的上下文里的除首 字母缩写、表情符号和俚语之外的相关术语和词组进行分 析。交互式图表可帮助您探索和显示文本数据和模式，以 便进行快速分析。
8、实体分析
借助 SPSS Modeler 的实体分析功能，您可非常轻松高效地 将身份、行为和行动数据与各自的实体实时或批量关联起来。 您还可适时合并记录或将它们分离开来。结果会怎样呢?您 的组织将具有可帮助提高模型质量的关联企业数据。
9、社交网络分析
SPSS Modeler 可提供相关社交网络分析功能，将与关系有 关的信息转为显示个人和团队的社会行为的关键业绩指标。 您可以利用这些指标来识别影响网络中他人行为的社交领导 者。结合这些结果与其他措施，您可以创建全面的个人资料 文件，并以此作为您的预测性模型的基础。
10、借助灵活部署适应您的各种需要
SPSS Modeler 架构是一个支持一系列平台和语言的开放 式平台。您可以在您的环境中或从云端部署 SPSS Modeler，然后 在您的现有系统中自信地用它来优化性能和处理业务问题。 通过按计划或按要求为工作人员和流程提供结果，这种灵 活部署可弥合分析和行动之间的差距。
11、改善决策和成果
利用各种高级算法构建预测模型。
结合使用预测模型、业务规则和优化技术，在给定参数内通过云执行决策。
在影响点向人员和系统提供建议，改善决策和操作。
将分析结果集成到现有业务流程和运营应用中。
将 SPSS Modeler 与 IBM Cognos Business Intelligence 集成时，在 BI 报表或仪表盘中显示分析。
集成 IBM Cognos TM1，以在 Cognos TM1 多维数据集中使用或显示数据。
12、从数据中提取价值
无论数据存储在何处(例如，数据仓库、数据库、平面文件等)，均可执行分析。
将 SPSS Modeler 与 IBM SPSS Analytic Server 结合使用时，可在 Hadoop 版本中分析数据。
不仅可分析结构化数据(例如，年龄、价格、产品、位置等)，也可以分析非结构化数据(例如，文本、电子邮件、社交媒体数据等)。
使用统计算法和文本分析揭示数据中隐藏的洞察和模式。
使用实体分析进行实体解析和社交网络分析，显示个人和群体的社交行为。
通过自动化的数据准备、建模和基于 Web 的订阅降低复杂性。
13、更轻松地集成到现有系统中
与 IBM 数据库或其他供应商的数据库配合使用，更快速、更高效地部署模型并评分。
通过将 SPSS Modeler 与 SPSS Statistics、Cognos Business Intelligence、Cognos TM1 和 InfoSphere Streams 集成，实现更流畅的分析工作流程。
通过使用那些支持 IBM Pure DataTM Systems、InfoSphere Warehouse、IBM DB2 和 Linux on IBM System z 功能的服务器版本，最小化数据移动，并提高性能。
通过“冠军/挑战者”方法评估预测模型，并自动执行评估。
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。
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。
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 FilesIBMSPSSModeler18.0in
4、至此，SPSS Modeler 18.0破解版安装完成，现在可以体验了
SPSS Modeler 18.0新功能：
1、支持的平台更加广泛（MAC / Windows 10）
相比于Modeler的兄弟产品，SPSS Statistics早在3年前的 21.0 版本已经开始支持 Mac 操作系统，而Modeler一直只能支持Windows操作系统，可谓愁死了广大的果粉了。很多果粉小伙伴为了能够在Mac上用上Modeler可谓是费苦心啊。
但是现在，Modeler的18.0版本也正式发布了Mac版本，从此与虚拟机“Say Byebye”，咱们终于也能够在Mac上直接使用了。
2、性能/功能更加强大的大数据算法
2.1 所有算法都支持本地运行而不需要连接Analytics Server
在Modeler之前的版本中，为更好满足客户的需求，特意设计了部分支持分布式计算的算法，而这些算法的实现是需要Analytics Server（简称AS，大家可以把AS理解为SPSS Modeler与Hadoop的连接器）这一模块才能运行的，而现在这些新的算法都支持在本地client端运行。
这些新算法包括：
2.2 所有新算法都支持基于内存的分布式计算
毫无疑问，对于大规模数据集来说，使用多线程计算将能更好地利用我们的硬件资源，更重要的是能够节省我们的建模时间。在旧版本的SPSS Modeler版本中，只有部分的算法（CHAID，C&RT树，QUEST，线性模型，神经网络）能够支持多线程，并且只有在连接上Modeler Server中的时候，才能启用这项功能。
而在刚刚 2.1 提到的所有算法当中，现在都能支持多线程计算，并且直接在Modeler client端中即可启用多线程，而无需连接至服务器端。
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。
5. 谁有SPSS Modeler Server软件
本文通过实例介绍了三种配置部署策略，分别满足不同类型的客户需求，使客户能顺利的应用到实际的业务流程中。
Modeler Server 架构和系统特点
IBM SPSS Modeler Server 作为企业级数据挖掘工作平台，与一个或多个 IBM SPSS Modeler 安装程序一起在分布式分析模式下不间断运行。它采用三层分布式基础架构，如图 1 所示，通过网络与 Modeler 和数据库相连接，服务器和客户端计算机共享软件操作项。借助分布式基础架构，多数处理将在服务器计算机上进行。最终用户执行某个 Stream 时，SPSS Modeler 会将此 Stream 的描述发送给服务器。服务器将判断哪些操作可以在 SQL 中执行并创建相应查询。这些查询可以在数据库中执行，执行后得出的数据将传递给服务器来进行无法用 SQL 语言描述的处理。处理完成后，仅将相关结果回传给客户端。安装和使用 SPSS Modeler Server（相对于独立的 SPSS Modeler）有诸多优势，尤其是在处理大型数据集合。
图 1. IBM SPSS Modeler Server 基础架构
图 1. IBM SPSS Modeler Server 基础架构
Modeler Server 基本部署和配置管理
操作系统及最低硬件和软件要求
以 Modeler Server 15 为例，其支持的 UNIX 操作系统如表 1 所示。
表 1. 支持的 UNIX 操作系统
操作系统 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 / / / /
硬件 : PowerPC 处理器，233MHz 或速度更快。
IBM System p 用于 IBM AIX；Itanium 处理器用于 HP-UX；UltraSPARC II 用于 Solaris；Pentium 或 Pentium 级处理器或更高用于 32 位 Linux；x64（AMD 64 和 EM64T）处理器系列或 IBM System s390x 用于 64 位 Linux。
最小可用磁盘空间推荐 2GB。
RAM 推荐 4GB。
安装 Modeler Server 的三种模式
Modeler Server 的安装程序是在 UNIX 平台上可执行的以 bin 为扩展名的程序包。例如 ZLinux 平台上 Modeler Server 15 的安装程序为 modelerserverzlinux64.bin。安装程序前，需要有安装目录的读写权限，然后检查安装程序要使用的临时目录和安装目录是否有足够的空间。默认情况下，IBM SPSS Modeler Server 会安装到程序包下的 /IBM/SPSS/ModelerServer/"version"，也可以在图形安装向导或命令行安装中更改此路径。如果要运行无提示安装程序，可在 installer.properties 中设置 USER_INSTALL_DIR 的值。
图形安装
图形化安装可以显示友好的用户界面，并设置各项安装参数，如安装路径等。运行图形安装安装向导，需要 X Window 系统的支持。具体方法是在 Windows 平台上运行 Exceed 软件，并将图形界面重定向到 Windows 机器上。首先在 Windows 端安装 Hummingbird Connectivity 应用程序包，然后运行其中的 Exceed 程序，等待连接。在 UNIX 端，先运行命令 export DISPLAY=<ip_address>:0.0，其中 <ip_address> 为 Windows 机器的 IP 地址。然后在安装程序所在目录下，运行 ./<installer_name>，其中 <installer_name> 指以 bin 为扩展名的安装程序文件。安装程序加载完成后，安装向导窗口就会出现在 Windows 桌面上，然后按照安装向导所给的指示完成安装过程。
命令行安装
使用命令提示符来指定安装参数，在 UNIX 上运行 如下命令：
. /Chmod 777 <installer_name>
./<installer_name> -i console
在安装程序加载完成后，控制台程序会等待输入安装参数。解压包后选择 Locale，然后输入安装路径继续安装进程，其中进度条显示了安装的进程直到安装完成。
无提示安装
无提示模式是在没有任何用户交互的情况下启用安装。安装参数是一个属性文件 installer.properties，从 DVD 根目录下的 UNIX/Administration 目录复制到安装程序的位置，参数如下所示：
INSTALLER_UI=silent
LICENSE_ACCEPTED=true
USER_INSTALL_DIR=<value>
第一行参数使安装程序进入静默安装模式，第二行参数使安装程序自动接受许可协议而不是等候用户选择，第三行参数用 <value> 指定 Modeler Server 所需的安装路径。此路径不能含有空格。如果要安装到默认安装目录，注释掉此行，不要将其设置为 <value>。指定了安装路径后，保存属性文件，运行如下命令即可开始安装。
6. zmodeler3如何重置
双击ZModeler2.exe文件以运行ZModeler。
具体如下：将弹出一个启动屏幕，然后会出现一个配置框。
这是在zmodeler启动之前需要您选择的唯一配置，通常，您必须选择硬件适配器(图像上的“硬件@RADEON9800”)并将顶点处理模式切换为“硬件”。
注意，某些硬件没有实现与ZModeler100%兼容的所有必需技术，并且“软件”顶点处理模式可能在这种情况下有所帮助。
单击OK-将出现主窗口，ZModeler已准备就绪。
7. SPSS Modeler 18 破解版 的安装问题
软件缺少dll文件导致的，下载一个dll或者完整版软件即可
点击下载SPSS Modeler18 破解版
安装破解教程
1、在本站下载好软件安装包，先双击运行“1 SPSS_Modeler_18（bit64）”文件夹下的“setup.exe”程序，然后连续点击“下一步”开始安装软件。
2、到了选择安装目录的位置，建议不要修改，后面要使用到。
3、安装完成，由于我们先是不需要启动的，所以把勾去掉，点击“完成”。
4、然后再去“2 SPSS_Modeler_18_Premium（bit64）”文件夹中双击运行“setup.exe”，中间的安装过程非常简单，根据安装指示来即可。
8. spss modeler 中如何打开表达式构建器
您好，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 SPSSModeler 将节点分为如下几种类型：
源：此类节点可将数据导入 IBM SPSS Modeler，如数据库、IBM SPSS Analytic Server 数据源、文本文件、SPSS Statistics 数据文件、Excel、XML 等。
记录选项：此类节点可对数据记录执行操作，如选择、排序、抽样、合并和追加等。
字段选项：此类节点可对数据字段执行操作，如过滤、导出新字段和确定给定字段的测量级别等。
图形：此类节点可在建模前后以图表形式显示数据。图形包括散点图、直方图、网络节点和评估图表等。
建模：此类节点可使用 IBM SPSS Modeler 中提供的建模算法，如神经网络、决策树、贝叶斯网络、聚类算法、支持向量机、和数据排序等。
输出：节点生成数据、图表和可在 IBM SPSS Modeler 中查看的模型等多种输出结果。
导出：节点生成可在外部应用程序（如 IBM SPSS Data Collection、数据库、XML、IBM SPSSAnalytic Server 数据 或 Excel）中查看的多种输出。
IBM SPSS Statistics：节点将 IBM SPSS Statistics 数据导入或导出为 SPSS Statistics 数据，以及运行 SPSS Statistics 提供的功能。
IBM SPSS SDAP 介绍
1. SDAP 的安装
IBM® SPSS® Data Access Pack（简称 SDAP）是在 Modeler 的安装盘附带的 ODBC 驱动程序，运行 setup.exe 文件以启动驱动程序安装，并选择所有相关的驱动程序即可。安装的 SDAP 必须和你使用的 Modeler Server 在同一台机器，也就是说如果你使用本地的 Modeler Server, 那么就安装在 Modeler Client 所在的机器，如果使用的 Modeler Server 和 Modeler Client 不在同一台机器，那么就需要安装在 Modeler Server 所在的机器。
图 2. SDAP 的安装
2. 创建 ODBC
这里以 Windows 7 为例，装好 SDAP 驱动后，从“开始”菜单中选择所有程序，选择管理工具，选择数据源 (ODBC)，在打开 的对话框中选择系统 DSN 选项卡，然后单击添加，在打开的对话了狂选择要添加的数据库的驱动
图 3. 选择驱动
点击完成按钮后，配置数据库的信息，对于不同的数据需要输入不同的信息，本文将以主流的 IBM DB2、Oracle 和 SQL Server 为例。如图 4 所示：
图 4. 创建 DB2 ODBC
在“ODBC DB2 Wire Protocol 驱动程序设置”对话框中需要指定如下内容：
数据源名称（指定一个 ODBC 的名字）；
IP 地址，指定 DB2（Oracle，SQL Server） RDBMS 所在服务器的主机名或者 IP 地址；
TCP 端口 ( 对于 DB2，默认是 50000，Oracle 是 1521，SQL Server 是 1433)；
数据库的名称（指定需要连接的数据库）；
点击“测试连接”后，输入要连接数据库的用户名和密码，然后单击确定按钮。此时会显示“连接已建立！”的消息，说明配置成功。
对于 Oracle 数据库来说，
图 5. 创建 Oracle ODBC
对于 SQL Server 数据库
打开 IBM SPSS Modeler 客户端，点击左下角的 Server 按钮，选择要连接的 Modeler Server，这里需要说明的就是如果你的 SDAP 装在和 Modeler Client 在一台机器，那么就选择 Local Server， 如果不在同一台机器，而是和单独的 Modeler Server 装在一台机器，就选在添加按钮，输入机器的主机名或者 IP 地址，设置登录的用户名和密码，点击完成按钮
连接上 Modeler Server 之后，在源选项双击数据库节点，然后就可以添加数据库源节点到数据流工作区，双击节点，在数据项选择添加一个数据库连接，然后 Modeler Client 会将 Modeler Server 所在机器的所有 ODBC 查询出来，找到需要连接的数据库连接信息，输入用户名和密码后，点击连接按钮，选择完成然后进入选择表，这里以 SQL Server 为例
点击完成按钮后，在表名列点击选择按钮，选择表名，这里我们以 dbo.Modeler_Drug1 为例，
选择表后，节点自动读取表结构
用同样的方法再添加两个数据库节点，选择 ODBC 为 DB2 和 Oracle， 输入用户名和密码之后，就可以选择要读取数据的表名了。这样就完成了用 Modeler Client 读取数据库数据的操作，然后要进行的就是对数据的处理。
首先我们利用 Modeler 的 Merge 节点对 DB2 和 Oracle 中的两张表的数据进行合并，处理后的结果是我们得到的数据一部分来自 DB2 数据库，一部分来自 Oracle 数据库。对于来自 Oracle 数据库的数据，我们取 3 个字段的值
对于来自 DB2 数据库的数据，我们取 4 个字段
双击记录选项中的 Merge 节点，然后将 DB2 和 Oracle 两个节点与之连接，双击 Merge 节点，可以看到处理后的数据包括来自 DB2 和 Oracle 的 7 个字段
然后我们需要通过 Modeler 的 Append 节点将 Merge 后的数据追加到来自 SQL Server 数据库的数据。双击记录选项中的 Append 节点，在流工作区中将 Merge 节点和 SQL Server 数据源节点与之连接，这样得到的就是来自三个数据库的数据了。
我们还可以通过 Modeler 的其他节点对数据进行进一步的处理，比如通过选择节点，可以设置条件来选择我们需要的数据，或者通过排序节点对某几个列进行排序等等，这里就不详细介绍了。
3.建模
最后要做的就是对处理过的数据进行建模了，首先我们需要设定一个 Target 列，也就是需要预测的列。我们通过 Modeler 的 Type 节点设置 Target 列，在字段选项双击 Type 节点，在流工作区中将 Append 节点与之连接，双击 Type 节点，修改 Drug 列的角色为 Target，其他默认为 Input
然后就是选择我们要使用的模型了，这里以神经网络为例，在模型选择中双击神经网络节点，在流工作区中将 Type 节点与之连接，打开神经网络节点，可以看到我们是通过所有的角色为 Input 的列来预测觉得为 Target 的列，当然我们可以在这里修改 Input 和 Target，我们将年龄的角色从 Input 修改为 Target
点击运行按钮，生成一个新的模型块，该模型块会被自动连接在流工作区，并带有指向创建它的建模节点的链接。要查看模型的详细信息，右键单击模型块并选择浏览（在模型选项板上）或编辑（在工作区上）
双击打开生成的模型块，可以看到哪些值对预测结果的影响最大，线条宽深说明影响越大
4.模型评估
建模完成后，需要评估模型的准确度，就是对一些记录进行评分，我们这里用原始数据进行评估，并将模型预测的结果与实际结果进行比较。
要查看分数或预测值，如上图将表节点连接到模型块，双击表节点，然后单击运行。可以从表中看到，模型创建了两个名为 $N-Age 和 $N-Drug 的字段，用来显示预测值。
9. SPSS modeler关联规则apriori里支持度和置信度的值设置为多少比较好
置信度、支持度、提升度是评价关联规则的三个重要指标。
样本100，条件A=》结果B，A：60，B40，同时发生A和B：30
则：
条件支持度=P(A)=条件A60/样本100=0.6
结果支持度=P(B)=结果B40/样本100=0.4(在sas中称为预期置信度)
规则支持度=P(A&B)=30/100=0.3
规则置信度=P(B|A)=P(A&B)/P(A)=30/60=0.5,即同时发生的记录数除以样本数，
提升度=P(B|A)/P(B)=0.5/0.4=1.25
，注意不要混淆了条件支持度和规则支持度，网文好多只说支持度，实际上有的指的条件支持度、有的值规则支持度，我今天搞了一早上才恍然大悟，效率低啊，自我鄙视一下。
在spss的apriori的运行结果中还有部署能力的概念，观察了一下，发现：部署能力=条件支持度-规则支持度，就是说还有多少人有发展空间，比如有10人，符合条件的有7人，同时如何条件和结果的有4人，那部署能力就是7-4=3人了。
二、算法
关联分析基本就是Apriori算法，没用过其他的。
apriori算法的具体实现就不说，暂时我也说不清楚，我只追求会用，不求甚解，只知道大概步骤就是：1、根据设置的条件支持度找出频繁项集；2、分析找出来的这些频繁项集，得出规则；3、找出大于或等于给定置信度的规则。
一般各个dm软件跑apriori算法的时候都需要设置：最小条件支持度，最小规则置信度，有的还需要设置最大前项数，spss的modeler就需要设置这三个。
10. modeler需要什么电脑配置
蛋白质模拟结构设计包含很多东西，首先，同源模建、蛋白质突变这些在普通的笔记本电脑上即可完成，尤其是SYBYL、DS、MOE这样的商业软件，界面都做的很友好，window、Linux下的操作基本一样，楼主不用担心系统问题，学术免费版的MODELER需要装载Linux下，但是安装教程做一步步来，基本上也不需要很深的Linux基础。但是做了以上工作之后，模建了一个蛋白质，位点突变了之后，甚至设计了一个蛋白质和恩子对接要看一下具体的作用方式是否合理，就需要分子动力学研究了，常用软件amber、gromas、name等，这些都是需要在Linux下运行并且需要Linux指令来交作业的，甚至需要自己写脚本，这个时候就需要较深的Linux基础和配置较高的工作站了。
首先说，Linux基础，amber是这几个软件里最容易用的，就说amber，Ubuntu下已经有构建分子的图形界面，然后用命令提交作业即可，找个用的比较好的老师或者学长，将常用的参数设置、命令写成一个脚本，每次拿过来改一下具体的名字，直接提交就 可以了。
再来说硬件，曾经与一个学生聊天，他老板的硬件配置很差，4、5年前的台式机，一个动力学模拟跑了两个月学校停电了，必须从头来过，眼看就毕不了业了，只能各种参数降低，模糊的算一下，自己都不知道准不准，将就毕业了。所以跑分子动力学需要服务器是肯定的。
现在的硬件已经相对来说很便宜了，如果预算十万块以内，搞个比较高端的GPU 4万块，加两块CPU，价格硬盘什么的加起来七八万就完全拿下来了。如果确定要跑分子动力学，做长期打算不建议5万块以下的服务器。
系统的话，首推服务器的话首推Centos，Rhat相对来说稳定，但是缺少什么软件需要自己安装的时候很蛋疼，楼主肯定不会买Rhat服务的。如果是在自己的笔记本上做前期处理，Ubutu会让你很惊喜，桌面很炫，很多类似与window的GUI，至少用起来相对容易，不用查看个文件夹都敲命令