IBM SPSS Modeler 14中文破解版

IBM SPSS Modeler 14破解版是一款极为出色的商业的数据挖掘软件，也由旧版本的名字“PASW Modeler ”更名为现在的IBM SPSS Modeler 14，而且在新版中，数据可视化和算法可视化方面做了改进和完善，同时还增强了数据源连接、数据处理、建模分析等功能，这样更便于数据挖掘工作者进行数据探索和模型的优化。同时他还采用了了商业技术快速建立预测性模型，并将其应用与商业活动，从而改进决策过程，还提供了机器学习、人工智能和统计学的建模方法，用户通过它可便捷的制作出相应的预测模型。不仅如此，软件在设计思想是尽量用简单的方式进行数据挖掘，尽可能地屏蔽数据挖掘算法的复杂性及软件操作的繁琐性，使数据挖掘分析员可以将更多的精力放在使用先进的数据挖掘技术解决商业问题而不是软件操作本身，这点做的非常好，与其他数据挖掘软件相比，它还具有明显的优势，比如各种聚类算法、各种决策树算法、神经网络算法、贝叶斯算法等等，通过对数据的整理、建模，挖掘出相关结果，指导管理实际，主要应用于数据量大的分析，或者连接至数据库进行分析，可以说它的专业性及易用性一直受到广大用户的喜爱，在数据分析、地理空间分析、文本分析和社交网络分析上有突出的分析能力。

安装教程

1.下载好数据包后，直接解压用鼠标双击“SPSS_Modeler_142_win32-64.exe”打开，安装程序会自行解压数据，请耐心等待即可

2.进入安装向导，点击“下一步”

3.选择第一项“单用户许可证”

4.点击同意相关许可协议

5.选择安装位置，默认路径为“C:Program Files (x86)IBMSPSSModeler14.2bin”点击“更改”可改变目录，但是建议不要更改才好方便等下的破解操作

6.等待安装完成即可
7.当安装结束后，取消勾选，点击“完成”即可退出安装向导

破解教程

1.安装完成后，便会自动跳出授权界面，选择“启用以用于临时使用”

2.点击载入安装目录下的“temp.txt”文件，默认链接为“C:Program Files (x86)IBMSPSSModeler14.2bin”

3.然后回到安装包，将“IBM SPSS Modeler 14.2 License”目录下的“lservrc”复制到安装目录下覆盖源文件即可，默认目录为C:Program Files (x86)IBMSPSSModeler14.2bin，在自动跳出的文件复制窗口，点击“复制和替换”即可

4.再回到桌面鼠标双击软件的快捷图标打开，你会发现软件已经成功授权了，这样你就可以免费使用，破解完成

新功能

1、新的外观效果：
 默认情况下，SPSS Modeler 现在采用新的屏幕设计显示。以前的设计选项仍然可用。
2、术语更改：
IBM SPSS Modeler 14与新的外观效果相配合，某些术语已更改为在产品中通用的标准术语。
3、新的XML源和XML导出节点：
新添加的节点允许以XML 格式导入和导出数据。
4、新的线性建模节点：   
新增线性节点，为传统线性回归技术加入了新的功能，例如推进和bagging（Bootstrap 汇总）技术以及针对大型数据集的优化等。回归节点与现有流的兼容性在本版本中仍然可用。
5、决策树节点有所增强：
 C&R 树、QUEST 和CHAID 节点已经过增强以支持推进和bagging技术。此外，C&R 树和QUEST 节点现在支持针对大型数据集的优化，此功能以往仅对CHAID 模型可用。
6、神经网络节点有所增强：
现已提供了神经网络节点的新版本，支持推进和bagging 技术，并可针对大型数据集进行优化。新节点使用的算法与PASW Statistics 提供的相同。
7、新字段角色（以往称为字段方向）：
添加了两个新角色：频数和记录ID。
8、导出时更新数据库：
之前，数据库导出只在插入时执行，插入需要删除和重建受影响的数据库表格。您现在也可在导出时更新数据库表格，例如以添加新列到现有表格的方式。
9、指定开始单元格和工作表以进行Excel 导出：
 导出流数据到Excel 文件时，您可以指定工作表和导出开始的单元格位置。

软件特色

1、简单易用的可视化界面
用户只需要通过拖、拉、拽的方式，就可以完成整个数据挖掘过程，而不需要编程。通过与数据流的交互，分析人员和业务人员可以合作，将业务知识融入到数据挖掘过程中。您可以尝试更多的分析思路，更深入地探索数据，揭示更多的隐含关系。
2、支持不同层次的用户使用
每种模型和算法中都有自动选择模型和专家调整模型两种方式，对于一般应用，只需要按自动选择模型方式运行就可以生成满意结果，对于专业分析员，则可以通过专家调整模型方式调整模型中的相应参数，衍生出很多种不同的模型，从而生成更加理想的模型。
3、挖掘流程易于管理
建立的所有数据流、模型、图形和表格结果都可以保存在数据挖掘项目中（例如SPSS  Modeler中提供支持CRISP-DM的数据挖掘项目管理功能），从而保证了数据挖掘项目的可重用性和充分共享。 
4、节省时间特性
提供了许多功能，为分析投资提供了更快、更多的回报率。比如，自动建模，可以帮助您快速识别效果最好的模式，并结合多种预测得到最准确的结果。
5、强大的帮助功能
可以随时随地为不同层次的用户提供帮助，除详尽的操作使用手册外，还为分析人员提供丰富的应用示例，您可以轻松学会如何预测客户流失或寻找最有价值客户。
6、兼容已有的IT系统
开放兼容的架构可以充分利用已经存在的IT资源。这样您可以在已有的数据库进行数据挖掘，在很短时间内对几百万条记录进行评分，而不需要额外的硬件设备。
7、与国际同步的挖掘技术更新机制
SPSS一直致力于将学术研究的最前沿转化为商业智能的研究，根据数据挖掘技术的发展以及市场需求不断的提升SPSS Modeler的适用性，保证SPSS Modeler无论从整体架构还是从算法细节上一直保持国际领先。
8、强大的数据读取功能
提供方便、及时的数据访问，在数据挖掘过程中无需考虑数据源及数据所在平台。
具备对多种格式的数据进行处理的能力，能够从多种类型的文件（如可变长度记录、二进制文件、自由格式数据、Excel等）读取任何格式的数据；同时可通过SPSS Data Access Pack与大多数主流数据库（如IBM DB2,Oracle,Informix, Sybase, SQL Server等）直接连接，也可以通过第三方提供的开放ODBC与其它数据库连接(如Teradata等)。
9、丰富的数据处理方法
据统计，数据挖掘过程中数据的质量、数量等各种问题使得该过程平均有75%以上的时间花费在数据预处理阶段，SPSS Modeler提供多种数据处理节点，分析人员可以通过拖拉的方式实现数据的预处理，而无需精通数据库语言。
10、核心的数据挖掘算法
提供一系列的数据挖掘技术，它可以满足任何数据挖掘应用。您可以从多种算法中选择来进行预测、聚类、关联、分类等。
11、数据探索类模型
数据挖掘过程中通常包括上百个或者上千个变量。结果，在模型建模过程中大量的时间和精力都被花在检验模型中包括哪些变量。“特征选择”节点能够帮助减少对决策影响不大的不必要变量，创建一组更容易管理的、对决策直接相关的模型属性集合；“主成分/因子分析”算法也提供了强有力的数据简化技术，来简化数据的复杂度。
“异常侦测算法（Anomaly Detection）”能从群体的行为规则的差异中侦测出不寻常的事例。这种算法用来在数据分析探索阶段快速侦测不寻常的事例，从而满足数据审核的要求。
12、决策树模型
决策树模型允许您开发分类系统，此分类系统可以基于一组决策规则来预测或分类未来的观测值。如果将数据分成您关注的类别（例如，高风险和低风险贷款、用户和非用户、投票人和非投票人或细菌类型），则您可以使用自己的数据来构建规则，借此对新案例或旧案例进行准确性最大的分类。例如，可以基于年龄和其他因素构建对信用风险或购买意向进行分类的树。SPSS Modeler提供多种算法支持决策树分类。