IBM SPSS Modeler 18 Premium 中文永久破解版安装教程(破解文件）
spss modeler是一款由ibm官方发布的统计分析与数据挖掘工具，它采用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。本平台提供spss modeler 18破解白金版安装教程，内附破解文件和官方手册，感兴趣的朋友可以参考下！
新版ibm spss modeler 18.0发布了，在这次新版本的更新中，带来了大量实用功能，内置性能更加强大的大数据算法，支持的平台更加广泛(包括windows10)。除此之外，spss modeler 18.0在开源技术上更多的扩展和更强大的支持，这些新的扩展空能包括了天气数据获取、gis集成、地理空间应用等等，具体的数量已经从老版24个功能到现在的35个功能。
spss modeler 18.0安装破解教程：
1、下载安装包，首先打开“1 spss_modeler_18（bit64）”目录，运行“setup.exe”完成安装，中文界面，根据提示一路确认即可，完成后不用启动。
2、然后继续安装pss modeler 18premium版，打开“2 spss_modeler_18_premium（bit64）”目录，根据提示一路确认即可，完成后不用启动。
3、安装完成后，打开“”目录，将破解文件“”复制到安装目录bin文件夹下，默认安装为c:\program files\ibm\spss\modeler\18.0\bin
4、至此，spss modeler 18.0破解版安装完成，大家快去体验吧
spss modeler 18.0新功能：
1、支持的平台更加广泛（mac / windows 10）
相比于modeler的兄弟产品，spss statistics早在3年前的 21.0 版本已经开始支持 mac 操作系统，而modeler一直只能支持windows操作系统，可谓愁死了广大的果粉了。很多果粉小伙伴为了能够在mac上用上modeler可谓是费苦心啊。
但是现在，modeler的18.0版本也正式发布了mac版本，从此与虚拟机“say byebye”，咱们终于也能够在mac上直接使用了。
2、性能/功能更加强大的大数据算法
2.1 所有算法都支持本地运行而不需要连接analytics server
在modeler之前的版本中，为更好满足客户的需求，特意设计了部分支持分布式计算的算法，而这些算法的实现是需要analytics server（简称as，大家可以把as理解为spss modeler与hadoop的连接器）这一模块才能运行的，而现在这些新的算法都支持在本地client端运行。这些新算法包括：
2.2 所有新算法都支持基于内存的分布式计算
毫无疑问，对于大规模数据集来说，使用多线程计算将能更好地利用我们的硬件资源，更重要的是能够节省我们的建模时间。在旧版本的spss modeler版本中，只有部分的算法（chaid，c&rt树，quest，线性模型，神经网络）能够支持多线程，并且只有在连接上modeler server中的时候，才能启用这项功能。
而在刚刚 2.1 提到的所有算法当中，现在都能支持多线程计算，并且直接在modeler client端中即可启用多线程，而无需连接至服务器端。
2.3 算法优化
（1） 线性svm以及广义线性模型（as算法）提供了正则化功能
我们知道过拟合是我们机器学习过程中常常面临的问题，为了避免模型过于复杂带来的问题，我们可以通过正则化对模型添加先验，使得模型的复杂度得到控制，从而减少噪声的扰动。因此在modeler的18版本中，gle以及lsvm都提供了正则化的功能：
（2） 树模型和lsvm模型提供了专门的数据准备功能
为了增强tree-as以及lsvm的能力，在modeler的18版本当中，特意结合了数据准备功能在这两个节点中，具体能力包括：连续字段分箱处理，分类字段进行类别合并，时间戳进行字段转换，把缺失值自动视为新的类别（tree-as）等等
（3） 随机树节点新增功能选项
随机树节点，大家可以理解为随机森林，但因为随机森林最早被leo breiman和adele cutler提出后，就被注册成了商标，因此这里称之为随机树模型。该模型新增了两个功能选项：
(a) 指定要用于拆分的最小预测变量数：如果是构建拆分模型，请设置要用于构建每个拆分的最小预测变量数。这防止拆分创建过小的子组。
(b) 当准确性无法再提高时停止构建 要：改进模型构建时间，请选择此选项，以在结果的准确性无法提高时停止模型构建过程。
（4）时间序列算法的增强
时间序列算法主要增强在两方面，一个是支持了多线程计算，二是增加了同时计算多个时间序列模型功能。
例如在旧版本中，当我们的原始数据是6个销售门店从2015年1月到2016年6月的销售额，那么我们只能通过编程或分别使用多个时间序列节点才能完成对6个销售门店时间序列的预测，但是在新版本中，我们则可以一次性构建多个模型，大大简化了建模的步骤。
3、在开源技术上更多的扩展和更强大的支持
3.1 在开源工具上更好的扩展和支持
机器学习是一个充满生命力的技术领域，开源技术每天都会有长足的进步，为了能够保证能够在spss modeler平台上使用到新的数据技术，modeler在开源技术上一直有很好的支持。
从15版本开始集成r语言，16版本开始集成python，17版本集成spark。而来到我们的18版本，spss modeler在集成上再更进一步，以往在集成python以及spark上需要as组件的支持，但是现在我们能够直接在modeler的客户端上直接集成python的能力，并且我们能够把相关的r语言代码/python代码直接集成成为一个建模节点。
3.2 全新的扩展中心
除了通过上述的方法，通过在modeler中嵌入相关的r/python代码定制相关节点外，ibm也开发了更多的功能在github上，而现在我们可以直接在modeler上下载应用相关的功能节点。