京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SPSSModeler中数据测量类型的含义
数据测量类型
______________________________________________________________________________________
设置字段角色
字段的角色用于指定其在模型构建过程中的用法 - 例如,字段是输入还是目标(预测的对象)。
注意:“分区”、“频率”和“记录标识”角色只能分别应用到单个字段。
可用的角色如下:
输入。字段将用作机器学习的输入(预测变量字段)。
目标。字段将用作机器学习的输出或目标(模型将尝试预测的字段之一)。
两者。字段将被 Apriori
节点同时用作输入和输出。所有其他建模节点都将忽略该字段。
无。机器学习将忽略该字段。测量级别已设置为无类型的字段将在角色列中自动设置为无。
分区。指明字段用于将数据分区为单独的样本(用于训练、测试,也可用于验证)。该字段必须属于实例化集合类型,具有两个或三个可能值(在“字段值”对话框中定义)。第一个值表示训练样本,第二个值表示测试样本,第三个值(如果存在)表示验证样本。所有其他值都将被忽略,且不能使用标志字段。请注意,要在分析中使用分区,必须在相应的模型构建或分析节点的“模型选项”选项卡中启用分区。启用分区时,会将对于分区字段具有空值的记录从分析中排除。如果已在流中定义多个分区字段,那么必须在每个相应建模节点的“字段”选项卡中指定单一分区字段。如果数据中不存在适合的字段,您可以使用“分区”节点或“派生”节点进行创建。请参阅主题分区节点,了解更多信息。
分割。(仅名义、有序和标志字段)指定为字段的每个可能值构建一个模型。
频率。 (仅数字字段)设置此角色允许将字段值用作记录的频率加权因子。仅
C&R 树、CHAID、QUEST
和线性模型支持此功能;所有其他节点将忽略此角色。在支持此功能的建模节点的“字段”选项卡上,选择使用频率权重以启用频率加权。
记录标识。此字段将用作唯一记录标识。大多数节点都会忽略此特征;但它受线性模型支持,并且是 IBM Netezza 数据库内挖掘节点所必需的。
离散变量
连续变量
离散型随机变量只可能出现可数型的实现值,比如自然数集,{0,1}等等,常见的有二项随机变量,泊松随机变量等。
连续型随机变量的实现值是属于不可数集合的,比如(0,1],实数集,常见的有正态分布,指数分布,均匀分布等。
这里涉及集合论里可数和不可数的概念,如果你没学过,讲简单点,前者可能出现的数值你是可以掰着手指头一个一个数的,但是后者却是不可能的。
SPSS Modeler 18 如果已经过期,破解就没法用了。破解程序只能在IBM SPSS Modeler
没有结束试用其实才可以起作用。
附上,试用过期后,重新试用的方法:
在临时许可过期之后,
1. 删除C:\Users\All Users\SafeNet Sentinel\Sentinel RMS Development
Kit\System下的所有文件;
若是win7,此目录变更为:C:\ProgramData\SafeNet Sentinel\Sentinel RMS
Development Kit\System
2. 用管理员身份运行C:\Program Files\IBM\SPSS\Modeler\18\bin\licenseinit.exe,提示输入Base product feature code:和Version (with a decimal point):时可以直接回车。
3、重新启动IBM SPSS Modeler 就可以重新试用了
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel数据透视表进行数据分析时,我们常需要在透视表旁添加备注列,用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中,索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22在数据量爆炸式增长的数字化时代,企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点,不少CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-12-22在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12