spss modeler出现使用错误提

1、对字段“compensation汇总导出”指定的类型不充分

问题:

为了分析需要,我加了一个“字段选项”——“导出”节点, 并将这个汇总字段类型设置为“连续”。

modeler出现使用错误提">

然后用K-means算法聚类。结果如第个流程图所示:[2016-08-12
15:59:23] 对字段“compensation汇总导出”指定的类型不充分。

我在导出节点后增加一个“类型”节点,然后用K-means算法聚类。问题得到解决。如流程1所示。

modeler出现使用错误提">

问题解析:

建模前需要要用“字段选项”——“类型”节点的“read
values”按钮读该字段的值,并指定变量(字段)的输入和输出方向。之所以错误提示,初步理解就是读取新建“汇总”字段值!

只在“导出”节点新建字段并设置字段类型是不足够的!必须对其设置:类型——读值,就算设置类型“无”,也得设置!

2、导出问题:如果子项只要有一项值为$null$,则导出结果的和值为$null$。这样极易导致错误!!!

这个问题有点和Tableau类似(Tableau是通过“计算项”对子项以isnull()函数实现空值置为“0”)。

要实现将几个子项通过“导出”节点功能求和,怎么才能实现正常值呢?

通过“字段设置”——“填充”功能则可实现空值设为0!

modeler出现使用错误提">

3、无法由算法生成模型

数据源选项可对字段进行过滤、类型变换等基本操作。更多操作需要通过“字段选项”、“记录选项”进行进一步操作。

在字段页签选项,有“导出”项,有生成新字段功能,如已经存在字段A、B,那么可利用导出功能生成A/B,并将其命名为C.

另外,只有对字段进行“角色”设置相应的属性才能对其建模(软件下边的“建模”页签,选择一种“算法”,蓝色图标),点击“运行”生成模型(黄色钻石状图标)。

注意:(有些算法需要将有些字段角色设置为“目标”(就像函数y=f(x),没有目标y,x,就谈不到函数的问题!),但有些算法需要将字段角色设置成“输入”等其它角色属性即可,根据算法而定!)本例中:将CUSTACT作为目标字段,其它作为输入字段,选择了算法logistic,并生成对应的模型。

4、为什么Spss Modeler 读取字段,显示无类型,应该怎么办?

为什么Spss Modeler 读取字段的值,显示无类型,应该怎么办?

即使将这两个字段的“测量”属性改成“标记”或“分类”等属性,再点击—“读取值”,自动恢复成“无类型”属性值!
点击该字段的测量“无类型”,就会出现一个下拉菜单,选择你认为合适的测量类型。更改了没用。。读取值的时候还是会报无类型,没有缺失值。确定了能改,但是你去读取值,他自动又会变成无类型~里面超过了250个集合。

吧最大集大小勾掉就行了

modeler出现使用错误提">

5、字段“$KMD-K-Means”未知或者具有未实例化的类型

modeler出现使用错误提">

初步原因为:部分字段未指定数据类型

modeler出现使用错误提">

不再出现错误提示,并成功导出了excel表格!

spss modeler出现使用错误提的更多相关文章

  1. SPSS学习系列之SPSS Modeler的功能特性(图文详解)

    不多说,直接上干货! Win7/8/10里如何下载并安装最新稳定版本官网IBM SPSS Modeler 18.0 X64(简体中文 / 英文版)(破解永久使用)(图文详解)   我这里,是以SPSS ...

  2. IBM SPSS Modeler 预测建模基础(一)

    1.搜索下载IBM SPSS Modeler 14.1 32位 及 IBM SPSS Modeler 14.1 注册文件(破解布丁): 2.下载train.csv 及 test.csv: train. ...

  3. SPSS Modeler数据挖掘项目实战(数据挖掘、建模技术)

    SPSS Modeler是业界极为著名的数据挖掘软件,其前身为SPSS Clementine.SPSS Modeler内置丰富的数据挖掘模型,以其强大的挖掘功能和友好的操作习惯,深受用户的喜爱和好评, ...

  4. SPSS学习系列之SPSS Modeler Server是什么?

    不多说,直接上干货! SPSS Modeler 使用客户端/服务器体系结构将资源集约型操作的请求分发给功能强大的服务器软件,因而使大数据集的传输速度大大加快.除了此处所列的产品和更新,也可能还有其他可 ...

  5. SPSS学习系列之SPSS Modeler (简称SPSS)是什么?

    不多说,直接上干货! 推荐博客 SPSS学习系列之SPSS Statistics(简称SPSS)是什么? 官方简介: SPSS Modeler 是全球领先的数据挖掘.预测分析平台软件,拥有简单的图形界 ...

  6. SPSS Modeler数据挖掘:回归分析

    SPSS Modeler数据挖掘:回归分析 1 模型定义 回归分析法是最基本的数据分析方法,回归预测就是利用回归分析方法,根据一个或一组自变量的变动情况预测与其相关的某随机变量的未来值. 回归分析是研 ...

  7. SPSS学习系列之SPSS Modeler怎么修改默认的内存大小(图文详解)

    不多说,直接上干货! 问题来源: 如果你的电脑内存配置比较低的话,会随着数据量增加(尤其是大数据),带不起的情况很有可能发生,会出现一些内存报错... ... 解决办法: 打开“工具”,在modele ...

  8. SPSS学习系列之SPSS Modeler的帮助文档怎么调出来使用?

    不多说,直接上干货! 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/z ...

  9. 学习笔记︱Nvidia DIGITS网页版深度学习框架——深度学习版SPSS

    DIGITS: Deep Learning GPU Training System1,是由英伟达(NVIDIA)公司开发的第一个交互式深度学习GPU训练系统.目的在于整合现有的Deep Learnin ...

随机推荐

  1. 保护Laravel .env文件,防止直接访问

    web服务器: Apache 服务器系统: Ubuntu 14.04 如果不是vhost的形式部署在服务器上,可能是可以通过 http://www.example.com/.env 查看到larave ...

  2. leetcood学习笔记-69-x的平方根

    题目描述: 第一次提交:(会超时) class Solution: def mySqrt(self, x: int) -> int: if x==0 or x==1: return x for ...

  3. python代码自动补全

    牛逼了!Python代码补全利器,提高效率告别996! Python之禅 Python之禅 微信号 VTtalk 功能介绍 人生苦短,我用Python,这里是一名老程序员分享Python技术的地方,欢 ...

  4. delphi 键盘常用参数(PC端和手机端 安卓/IOS)

    常数名称(红色手机端) 十六进制值 十进制值 对应按键(手机端) Delphi编程表示(字符串型)_tzlin注 0 0 大键盘Delete键 #0 VK_LBUTTON 1 1 鼠标的左键 #1 V ...

  5. Java中JNI的使用详解第五篇:C/C++中操作Java中的数组

    在Java中数组分为两种: 1.基本类型数组 2.对象类型(Object[])的数组(数组中存放的是指向Java对象中的引用) 一个能通用于两种不同类型数组的函数: GetArrayLength(ja ...

  6. NOIp2018集训test-9-2(am)

    一场讲述谁比谁更傻逼的普及组比赛,证明了 1.老张是魔鬼(为什么有这么多套普及组题??) 2.我最傻逼 第 1 题 谜题 判断1~99哪些数翻转后合法,找到最长的连续合法段的长度,为4,所以n< ...

  7. linux下mysql权限配置

    先登入mysql mysql -u root -p 然后回车键入密码! 1.2 赋予主机B操作数据库的权限 mysql> grant usage on *.* to username@192.1 ...

  8. BOM window对象方法

    window对象方法   alert():弹出一个警告对话框.   prompt():弹出一个输入对话框.   confirm():弹出一个确认对话框.如果单击“确定按钮”返回true,如果单击“取消 ...

  9. mysql分区管理语句

    1.key分区语句: ALTER TABLE order_info PARTITION BY KEY(orderSn) PARTITIONS 127; 2.rang分区语句: ALTER TABLE ...

  10. USACO2004 cube stacking /// 带权并查集 oj1302

    题目大意: 以N ( 1 ≤ N ≤ 30,000 )个堆栈开始,每个堆栈包含一个单独的立方体.执行P(1≤ P ≤100,000)的操作. 有两种类型的操作:移动和计数. *在移动操作中,将 包含方 ...