在今年，IBM SPSS Modeler发布了新版本18.0，那么在这次新版本的更新中，我们可以看到更新的幅度还是比较大的，接下来，浩彬老撕将给大家介绍18.0版本中一些新的功能，同时也将为大家详细介绍如果获得SPSS最新版本的试用方法！
这次Modeler 18.0版本的更新我们可以简单总结为如下三个方面：
（2） 性能更加强大的大数据算法
（3） 在开源技术上更多的扩展和更强大的支持
总而言之，就是很好很强大！
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。
当然除了支持Mac系统，也增加了对Windows 10的支持；
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。
（以神经网络节点为例）
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。
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3月份24个功能到现在的35个功能。
在扩展中心获取这些功能后，会自动在Modeler的节点区域位置新增相应的功能节点，例如浩彬老撕之前安装了天气数据节点，那么就可以直接运用了。
关于如何在Modeler中使用天气数据的详细教程，可以参考如下文章：
https://ask.hellobi.com/blog/wetalkdata/3939
这些扩展功能的具体介绍，可以参考如下IBM DevelopWorks Centers网站：
http://ibmpredictiveanalytics.github.io
最后，SPSS最近开通了专门的社区，所有的SPSS用户（包括Statistics，Modeler用户）都可以在上面查找资料，资料包括各种技术文档，应用扩展功能，SPSS+R的集成，SPSS+Python的集成。当然上面也非常欢迎大家进行各种的技术交流。
SPSS论坛：
https://developer.ibm.com/predictiveanalytics/forums/
IBM SPSS Predictive analytics 社区
https://developer.ibm.com/predictiveanalytics/
另外大家也可以直接在SPSS Modeler 18.0中直接点击帮助跳转到对应的论坛：
SPSS最新版本的试用完整教程：
首先登陆IBM官方网站：
http://www.ibm.com/analytics/us/en/technology/spss/spss-trials.html
在网页上找到对应的SPSS产品， SPSS Modeler, SPSS Statistics… …
例如我们需要SPSS Modeler
在提交页面，同意协议，选择提交
选择对应的操作系统点击下载
下载完成后就可以开始安装了，是不是很简单！
作者简介：浩彬老撕
好玩的IBM数据工程师，
立志做数据科学界的段子手，
致力知识分享，每月至少一次送书活动
