預測分析 - SPSS Modeler
概要
IBM SPSS Modeler 為世界第一的資料採礦平台，不但功能強大、介面友善易學，更重要的是強大的研發動能與彈性可接受的授權模式，讓它成為全球資料採礦(Data mining)者與海量資料分析者最愛用的分析工具
各版本特色
IBM® SPSS® 在此次發行版18.4.0中增加了下列功能
- 在 Cloud Pak for Data 中創建的文本分析流現在可以從 Cloud Pak for Data 中導出（以 JSON 模板格式）並導入到 IBM SPSS Modeler 串流中。
- 您現在可以通過 SPSS Modeler 用戶界面切換 Python 環境。 詳細訊息，請參閱 Switching to a different Python environment。
- SPSS Modeler 現在提供增強的密碼加密。 由於兼容性問題，請注意以下幾點：
1. 如果您使用私有密碼文件運行 SPSS Modeler Server 以針對私有密碼數據庫對用戶進行身份驗證，則必須使用 pwutil 可執行文件在 18.4 中重新創建數據庫。 相關說明，請參閱 Configuring a private password database
2. 如果您使用加密密碼（通過“工具”菜單上的“編碼密碼”選項），則必須在 18.4 版中重新新增它。 詳細訊息，請參閱Generating an encoded password - 有一個新工具列選項可用於管理 SPSS Modeler Server 連接：工具 > 管理 Modeler Server 配置。 可用設置類似於 SPSS Collaboration and Deployment Services Deployment Manager 隨附的 Modeler 管理控制台的 SPSS Modeler Server 配置部分中的設置。 相關設置的訊息，請參閱 SPSS Modeler Server Configuration
- Cognos TM1 Server 連接不再支援空密碼
- 支援 Windows 11
- 支援 MacOS Monterey（MacOS 12）
- 支援 Java 11
- 支援 CPLEX 22.1
- 支援 InstallAnywhere 2021 sp2
- 支援 SPSS Data Access Pack 8.1.1
- 支援 Netezza Performance服務器 11.x
- 支援 Cognos Analytics Connector 11.1.7
- 通過 Athena 支援 Amazon S3（僅用於讀取數據）。
- 支援 ClickHouse 數據庫版本 22.3，但存在以下限制：
1. 數據庫導出節點中的 Merge 功能不支援 SQL pushback（由於 ClickHouse 對update、delete等的支援較弱）
2. 時間類型不支援 SQL pushback（由於 ClickHouse 中沒有時間類型）
3. 日期基準是 1970-01-01
IBM® SPSS® 在此次發行版18.3.0中增加了下列功能
- 建模的不便之處在於模型會隨著時間的推移而變化，從而導致模型過時。 這通常被稱為模型漂移或概念漂移。 為了幫助有效克服模型漂移，SPSS Modeler 現在提供了持續的自動化機器學習。 作為 IBM 研究的結果，並受到生物學中自然選擇的啟發，自動分類器節點和自動數字節點可使用持續機器學習。 有關更多訊息，請參閱Continuous machine learning。
- 您現在可以直接從 IBM SPSS Modeler 客戶端將串流上傳到 IBM Cloud Pak for Data 服務器。 有關更多訊息，請參閱Saving streams to IBM Cloud Pak for Data。
- 如果要為 IBM SPSS Modeler 客戶端啟用日誌記錄，請在文本編輯器中打開文件xml 並在此行中將 level=”info” 更改為 level=”debug”<Logger name=”com.spss” additivity=”false” level=”info”>
- 參數估計下的構建選項選項介面上的 GLE 節點中新增了一個名為執行非負最小平方 (NNLS) 的新設定。NNLS 是一種約束最小平方問題，其中係數不允許為負。並非所有數據集都適用於 NNLS，它要求預測變量和目標之間存在正相關或無相關。
- Excel Source 節點中添加了一個名為 Lines 以掃描行和類型的新設定。 此新設定的預設值為 200。如果您需要增加此值以掃描更多行的 Excel 數據以確定行類型和存儲類型，請注意性能可能會受到影響。
- IBM Cognos TM1 Source 節點和 IBM Cognos TM1 Export 節點提供了一種新的連接方法（TM1 Server 連接），以支援 Planning Analytics on Cloud。 管理服務器已從 Planning Analytics on Cloud 中刪除，因此如果您有包含通過 TM1 管理服務器連接到 Planning Analytics on Cloud 的 TM1 節點的舊串流，您現在可以將它們修改為指向 TM1 Server。
- 支援 Db2 11.5。
- 支援Db2 Warehouse。
- 支援Cloudera Data Platform 7.1.5 上的 Db2 Big SQL 7.1.0。
- 支援Cloudera Data Platform 7.1.5 上的 Apache Hive 3.1.3。
- 支援Cloudera 數據平台1.5 上的 Cloudera Impala 3.4.0。
- 支援Informix 14.10。
- 支援RedHat 8.3。
- 使用了新版本的 R (4.0.4)。
IBM® SPSS® 在此次發行版18.2中增加了下列功能
- 新的外觀與操作方式。可透過工具 > 使用者選項 > 顯示來取得新式介面佈景主題。 如需切換為新佈景主題的相關指示，請參閱設定顯示選項。
- 新的資料視圖。現在，您可以在資料節點上按一下滑鼠右鍵並選取檢視資料，使用進階資料視覺化並採用新方式來檢查並精簡您的資料。如需相關資訊，請參閱使用資料。請注意，這個新功能依預設會使用埠 28900。如果您需要使用其他埠，請在 options.cfg 檔中變更 data_view_port_number 配置設定的值。
- IBM Data Warehouse。使用 IBM Netezza Analytics 進行資料庫建模現在支援 IBM Data Warehouse。若要在節點選用區中「資料庫建模」標籤上啟用節點，請移至工具 > 選項 > Helper 應用程式，然後在 IBM Data Warehouse 標籤上啟用 IBM Data Warehouse 整合。當您執行其中一個可用的 Netezza 節點時，已建置模型現在將寫入您的 IBM DB2 Data Warehouse。AIX 不受支援。
- Gaussian Mixture 節點。「節點」選用區的 Python 標籤及「建模」標籤上提供了新的 Gaussian Mixture 節點。如需詳細資料，請參閱 Gaussian Mixture 節點。
- Kernel Density Estimation (KDE) 節點。「節點」選用區的 Python 標籤及「建模」標籤上提供了新的 KDE 建模節點。Python 標籤及「輸出」標籤上提供了新的 KDE 模擬節點。如需詳細資料，請參閱 KDE 節點。
- Hierarchical Density-Based Spatial Clustering (HDBSCAN) 節點。「節點」選用區的 Python 標籤及「建模」標籤上提供了新的 HDBSCAN 節點。如需詳細資料，請參閱 HDBSCAN 節點。
- JSON 節點。提供了新的 JSON 節點來匯入和匯出 JSON 格式的資料。如需詳細資料，請參閱 JSON 來源節點 和 JSON 匯出節點。
IBM® SPSS® Modeler 18 新增功能
- SPSS Modeler Professional 和 SPSS Modeler Premium 可支援 Mac OS。
- 時間序列節點 – 有新的時間序列節點可使用。新的節點類似於在以前的版本中提供的時間序列節點，但它無論是嵌入或使用 IBM SPSS Analytic Server 來處理大數據並顯示在輸出瀏覽器生成的模型運行。這是基於新時間序列節點上之新的流式時間序列節點也可使用。
- 延伸中心 – 新的延伸中心已添加（從「延伸」至「延伸中心」）。延伸中心從 IBM SPSS Predictive Analytics 中可使用搜索，下載和安裝。有關詳細資訊，請參閱 IBM SPPS Modeler 擴充文件。
- 自訂對話框建置器-許多方面做了改進和增強功能，已經被添加到自訂對話框建置器。有關詳細資訊，請參閱 IBM SPPS Modeler 擴充文件。