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IBM SPSS Modeler 18.1最新版本正式发布 | 附下载

chenjj 2017-07-06 大数据, 数据分析, 行业新闻, 资源下载 10,569 views

IBM 数据挖掘分析平台IBM SPSS Modeler在市场上一直占据领导者地位，其专业性及易用性一直受到广大用户的喜爱，该平台也不负众望，我们的研发团队一直致力于不断的技术更新及功能的提升，最新版本IBM SPSS Modeler 18.1于2017-6-20正式发布，该版本又给我们带来了哪些新的功能及技术要点，我们将在本文做介绍，需要更进一步了解的，可以随时与我们联系。

首先，该版本从3个大的方面做了增强，分别是：

接下来一一为大家做介绍：

一、进一步增强和扩展与开源技术的集成

从IBM SPSS Modeler 16.0版本开始，就已经开始与开源平台R与Python的集成，在最新版本中，集成力度增强。

1.新增Python编写的功能节点

在该版本，最受关注的一个功能就是在IBM SPSS Modeler下方的面板中，新增了Python面板，并新增加了4个Python编写的节点功能，包括【SMOTE】、【XGBoost Liner】、【XGBoost树】以及【一类SVM】，如下图：

接下来我们简单介绍下这几个节点的功能：

SMOTE

在数据分析过程中，经常会遇到数据集不平衡的问题，不平衡数据集指的是数据集内各类样本点数目相差较大的数据集，比如做设备故障预测的时候，出现故障的设备可能只有1%，而99%的设备是正常的，这时候，数据的不平衡，如果不加以处理，会造成模型无法生成或者模型效果很差，SMOTE就是解决数据不平衡问题的高级技术，SMOTE全称是 SyntheticMinority Over-sampling Technique，在IBM SPSS Modeler中，有【平衡】节点可以处理数据不平衡的问题，但只是简单的对数据集进行复制或删减，有时候效果并不好，而SMOTE对不平衡数据集进行预处理，通过利用已有样本以及其近邻，合成新样本数据对少数类进行“过采样”，效果要更好一些，并且该节点还提供SMOTE算法的提升算法，包括Borderline1-SMOTE和Borderline2-SMOTE，可最大限度解决数据不平衡的问题。

XGBoost树和XGBoost Linear

XGBoost是使用梯度提升框架实现的高效、灵活、可移植的机器学习库，全称是eXtreme Gradient Boosting，在很多数据分析竞赛中（比如Kaggle），该算法都被实践证明是表现很好的算法，因此在实际应用中，推荐大家尝试使用。

在IBM SPSS Modeler 18.1版本中，集成了XGBoost Tree和XGBoost Linear两个算法，XGBoost Tree是将树模型用作基本模型的梯度提升算法的高级实现。提升算法以迭代方式学习弱分类器，然后将它们添加到最终的强分类器中。XGBoost Tree 具有很高的灵活性，并提供了很多参数调整。

XGBoost Linear是将线性模型用作基本模型的梯度提升算法的高级实现。提升算法以迭代方式学习弱分类器，然后将它们添加到最终的强分类器中。

一类SVM

一类 SVM 节点使用无监督学习算法，此节点可用于新内容检测，它将检测指定样本集的软边界，以便按是否属于该集合对新点进行分类。

这几个算法都是由Python语言编写，因此在该版本中，IBM SPSS Modeler已经集成了Python 2.7环境，用户不需要再去安装Python环境以及IBM SPSS Modeler与Python 的集成插件，即可直接运行Python算法。

2.新增直接运行R或Python的功能节点

在该新版本中，可直接使用R或Python for Spark构建【扩展导入】、【扩展转换】、【扩展输出】和【扩展导出】的功能节点，如下图：

比如在源节点中的【扩展导入】，用户可以自由选择使用R或Python for Spark语法实现，如果使用R，可以是任何版本的R（官方建议使用R 3.3.3）,而不像之前的18.0版本一样，要求必须是3.2.2，而如果是Python语法，因为已经集成了Python 2.7版本，所以用户直接用就可以了，需要注意的是Python 2与Python 3某些语法的差别。

3.IBM SPSS Modeler 18.1已集成了Spark 2.0

当前版本已经集成了Spark 2.0,可直接利用其技术优势加速计算运行效率。

二、与其它服务的集成

1.与优化引擎ILOG CPLEX的集成

CPLEX优化

在该版本中，新增了【CPLEX优化】节点，可以通过优化编程语言（OPL）模型文件来使用基于优化的复杂计算，来实现优化分析场景。

2.轻松导入天气数据

TWC导入

天气情况的变化越来越大程度影响着人们的行为习惯，因此天气数据的重要性也越来越为人们所重视，在最新版本中，新增了TWC导入（The Weather Company）节点，这也是在IBM收购了该公司之后，将其数据资产应用于IBM SPSS Modeler分析平台中来的一次全新尝试。

在该节点中，您可以自由输入需要的地理位置信息（经纬度）以及时间信息（开始日期与结束日期），即可获取该时空的天气数据，包括有：latitude（纬度）、longitude（经度）、time（时间）、day_ind（指示夜间或白天）、temp（温度）、dewpt（露点）、rh（相对湿度）、heat_index（热指数）、wc（风向）、wx_phrase（多云、少云等）、pressure（气压）、clds（云）、vis（能见度）、wspd（风速）、gust（阵风/雨）、wdir（风寒指数）、uv_index（紫外线指数）等。

当然，天气数据作为数据资产，不是免费使用，是需要购买许可证密钥的。

3.支持更多的数据源/Hadoop分布式文件系统

新版本新增更多的数据源连接，包括如下：

·Apache Hive 1.2.1 including SQLoptimization

·Cloudera Impala

·Hortonworks HDP 2.5 datathrough BigSQL

·IBM Biginsights for ApacheHadoop

·MapR

·Huawei Fusion Insight on RedHat 7

·Non-wire driver for Oracle andOracle ODBC drivers are now supported

·PostgreSQL

·HP Vertica now supports SQLoptimization

三、激发分析潜能

1.文本分析功能的增强

IBM SPSS Modeler提供的文本分析可以连接不同数据源，如下图，主要包括文件、网页、文本等。

提供的文本分析功能支持多种语言,包括英语、荷兰语、法语、德语、意大利语、葡萄牙语、西班牙语等，除了提供基本语言包之外，还提供针对不同语言，多种应用场景的词库包，可满足不同应用场景的文本分析，比如客户关系管理、满意度分析、品牌管理、客户关怀、欺诈分析等，客户只需要在原来的词库基础上，做些简单的调整修改即可直接使用。

语言

新版本中，增加了【语言】节点，可针对文本中存在多种语言的语言识别及分析。

2.增强 Hadoop分布式系统上运行的算法性能

主要包括几个方面的性能提升：

1.优化了AS Spark Cache的管理：在一个Job中尽可能的重用了缓存的数据，并且在不再需要时继续清除cache；

2.支持使用Spark的资源动态分配机制：允许AS在需要时申请更多的资源，使用完毕后及时释放；

3.优化了AS的内部执行流程，尽量的降低磁盘和网络传输的IO操作；

4.在Hive宽表或者Hive Metastore非常庞大的情况下，改善了在AS管理页面上创建HCatalog类型的数据源时的性能。

3.自动保存功能

为了防止由于突然宕机造成的文件未保存的情况，默认情况下，系统自动5分钟保存一次，可以工具-->选项-->系统选项中更改。

4.灵活的功能节点模式设置

为了更好地区分哪些功能节点运行于Hadoop分布式文件系统上，哪些运行于传统关系型数据库或文本文件上，用户可以在工具-->选项-->用户选项的【方式】面板中，选择【传统模式】或者是【Analytic Server方式】，如果是前者，则所有功能节点都显示出来，如果选择的是后者，则只显示能够在Hadoop平台上运行的功能节点，这样可以避免在使用Hadoop数据源时候，搞不清楚哪些节点能够运行，哪些节点不能够运行的情况出现。