spss modeler這個數(shù)據(jù)挖掘工具，現(xiàn)在還流行用嗎？如果你是在數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的方向，我強(qiáng)烈建議你學(xué)習(xí)這個和SPSS統(tǒng)計。這兩個工具是非常有用的，他們也是額外的項目SPSS modeler（在

spss modeler這個數(shù)據(jù)挖掘工具，現(xiàn)在還流行用嗎？

如果你是在數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的方向，我強(qiáng)烈建議你學(xué)習(xí)這個和SPSS統(tǒng)計。這兩個工具是非常有用的，他們也是額外的項目

SPSS modeler（在12.0之前命名為Clementine）是一個業(yè)界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘平臺。spssmodeler具有直觀的操作界面、自動化的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和成熟的預(yù)測分析模型。與spssmodeler13.0相比，spssmodeler14.1在數(shù)據(jù)可視化和算法可視化方面進(jìn)行了改進(jìn)，使數(shù)據(jù)挖掘工作者更方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和模型優(yōu)化。同時，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)源連接、數(shù)據(jù)處理、建模分析等功能。

以下是新版本的功能：

1。新的外觀效果。

默認(rèn)情況下，SPSS modeler現(xiàn)在采用新的屏幕設(shè)計進(jìn)行顯示。以前的設(shè)計選項仍然可用。

2. 術(shù)語更改。

結(jié)合新的外觀效果，一些術(shù)語已更改為產(chǎn)品中常用的標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語。

3. 新的XML源和XML導(dǎo)出節(jié)點。

新添加的節(jié)點允許以XML格式導(dǎo)入和導(dǎo)出數(shù)據(jù)。

4. 新的線性建模節(jié)點。

新的線性節(jié)點為傳統(tǒng)的線性回歸技術(shù)添加了新的功能，如推送和打包（引導(dǎo)聚合）技術(shù)和大型數(shù)據(jù)集優(yōu)化?；貧w節(jié)點與現(xiàn)有流的兼容性在此版本中仍然可用。

5. 對決策樹的節(jié)點進(jìn)行了增強(qiáng)。

C&R tree、quest和CHAID節(jié)點已增強(qiáng)，以支持推進(jìn)和裝袋技術(shù)。此外，C&R樹和quest節(jié)點現(xiàn)在支持對大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行優(yōu)化，這在過去僅適用于CHAID模型。

6. 增強(qiáng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點。

提供了新版本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，支持推進(jìn)和裝袋技術(shù)，并可針對大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行優(yōu)化。新節(jié)點使用的算法與PASW statistics提供的算法相同。

7. 新的字段角色（以前稱為字段定向）。

添加了兩個新角色：頻率和記錄ID。

8。導(dǎo)出時更新數(shù)據(jù)庫。

以前，數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出僅在插入時執(zhí)行，這需要刪除和重建受影響的數(shù)據(jù)庫表?，F(xiàn)在還可以在導(dǎo)出時更新數(shù)據(jù)庫表，例如，通過向現(xiàn)有表中添加新列。

9. 指定Excel導(dǎo)出的起始單元格和工作表。

IBM spss modeler是什么？

photomodeler的功能比較好，還有掃描器功能（可以進(jìn)行紋理映射）和運(yùn)動功能（可以制作會變化的3D模型）；看來3dsom從3.5版開始就沒有更新過，所以我不知道公司會不會進(jìn)行后續(xù)功能的開發(fā)。

PhotoModeler和3DSOM哪個好？

碰巧我一直在從事數(shù)據(jù)挖掘工作。讓我們簡單談?wù)剬@個問題的理解：1。這取決于你自己的背景。如果編程的基礎(chǔ)不好，我不想學(xué)習(xí)Python。當(dāng)然，使用spssmodeler不是什么大問題。你可以制作一個模型來向老板解釋理論的效果，并且手動運(yùn)行一批列表來實現(xiàn)后續(xù)流程，也可以起到制作模型的作用。但很明顯這是沒有效率的。

2. 使用python（numpy、panda和sklearn）進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘在業(yè)界比較常見。而許多與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的職位都明確要求被學(xué)習(xí)。但基本上沒有需要SPSS modeler的數(shù)據(jù)挖掘職位。因此，如果你只學(xué)習(xí)SPSS modeler，不會降低你的專業(yè)競爭力

所以最后的結(jié)論是：如果你想做數(shù)據(jù)挖掘，你應(yīng)該學(xué)習(xí)一些python（numpy，panda和sklearn）