问题标签 [spss-modeler]

我正在使用 python 和 pyspark 来扩展 SPSS Modeler。

我想操作〜5000列，因此使用以下构造：

这是非常缓慢的。有没有更有效的方法对所有目标列执行此操作？

targets包含要使用的列名列表，function(target)是一个占位符，我可以在其中处理不同的列，例如添加和分割。

如果你能帮助我，我会很高兴:)

熊猫

我正在尝试从我的数据中计算贝叶斯因子，并且我的混合效应模型在 R 和 SPSS 中得到了非常不同的结果。线性的很好，但不是二项式。这是R代码：

和 SPSS 语法：

每个模型的 R 中的 BIC 约为 2280，而在 SPSS 中为 13973 ......而且 SPSS 没有给我任何结果，例如效果大小，所以我无法将它与 R 进行比较。有没有办法改变一些东西在 SPSS 所以它给了我一致的结果？

在 SPSS Modeler Desktop 上运行完美的 Watson Studio 中运行流时，我收到以下错误：

我能做些什么来解决它？

Good Day,

I want to build a modeler flow in the watson studio and access the data I have in a cloudant db. I accessed the data successfully in a notebook but if I use the same connection to the cloudant from the modeler flow input via the data asset element I get an error. I can edit the data asset and select even the table in the cloudant db. But preview fails with no data found.

Any hint in very much appreciated. Thanks in advance!

我需要有关 python 脚本的帮助才能在 SPSS 中运行流。现在我正在使用代码将数据导出到 Excel 文件中并且它可以工作。但是在将数据导出到 Excel 文件之前，此代码需要一个手动步骤。

我想完全自动化流。请帮我！非常感谢！

我是 SPSS 建模器的新手。我正在尝试在虚拟创建的数据上使用 python 创建一个简单的数据转换。

虚拟数据按执行创建。（见底部）我尝试使用我在 IBM 网站上找到的示例使用 python 访问和修改数据

当我尝试按预览查看结果时，出现 2 个错误： - 无法获取数据模型：空 - 未收到记录

（https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/da/SS3RA7_18.0.0/modeler_r_nodes_ddita/clementine/r_pyspark_api_examples.html）

整个设置看起来像这样

我有一个具有以下定义的时间戳字段：

时间间隔：时间间隔的开始，表示为从 1970 年 1 月 1 日 UTC 的 Unix 纪元经过的毫秒数。可以通过将此值加上 600000 毫秒（10 分钟）来获得时间间隔的结束。类型：数字

我想将此字段拆分为年、月、月中的某天、周中的某天、周数。

看来我需要使用带公式的派生字段。但作为 SPSS 世界的新用户，我不清楚如何使用派生字段来执行此操作。

pandas 中的等价物是：

请问，有没有人尝试在连续预测器上运行 CHAID 算法？

起初，我使用了 SPSS Modeler，它运行良好。

但是当我在 Python 3.6 上尝试它时，它对我不起作用。

谢谢 ：）

PS CHAID 包可以在这里找到： https ://github.com/Rambatino/CHAID

我需要使用 IBM SPSS TimeSeries 模块进行销售预测。按工厂和日期分组的数据。我需要对数据集中的每个植物进行预测。换句话说，模型应该对源数据集中的每个工厂进行分析。（在 SQL 中是 Group By 语句）。可以做这样的分析吗？目前它只给我日期（时间）维度的预测。我需要包含另一个维度，名为 Plant。

在我的工作中，SMOTE 节点安装在 SPSS Modeler 中。不幸的是，它什么也没做。当我查看结果数据集时，流失/非流失的数量保持不变，无论我选择哪种设置。你知道如何解决这个问题吗？我们使用建模器 18.1。