了解 SPSS? 中處理大數(shù)據(jù)的新功能。現(xiàn)在可以對 SPSS 分析資產(chǎn)輕松地進行修改，以便連接到不同的大數(shù)據(jù)來源，它們還可以在不同的部署模式（批處理或實時模式）下運行。SPSS 平臺的組件現(xiàn)在可與 IBM Netezza、InfoSphere? BigInsights? 和 InfoSphere Streams 結(jié)合使用，以支持分析師對大數(shù)據(jù)使用強大的分析工具。

數(shù)十年來，IBM SPSS 為統(tǒng)計人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了強大的工具。多年來，SPSS 平臺已發(fā)生了演變，支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘流程的所有階段，包括模型開發(fā)、模型部署和模型刷新。在過去兩年，SPSS 中增加了處理大數(shù)據(jù)的新功能。本文將介紹 SPSS 如何與 IBM 大數(shù)據(jù)產(chǎn)品組合的 3 個組件相集成：Netezza、InfoSphere BigInsights 和 InfoSphere Streams。

SPSS 平臺概述

與大數(shù)據(jù)集成的 SPSS 軟件組件：

1.SPSS Modeler

2.SPSS Analytic Server

3.SPSS Collaboration and Deployment Services

4.SPSS Analytic Catalyst

SPSS Modeler 是一個數(shù)據(jù)挖掘工作臺，用于分析數(shù)據(jù)和部署分析資產(chǎn)。通用術(shù)語分析資產(chǎn) 用于描述解決某個業(yè)務(wù)問題的一個操作集合。數(shù)據(jù)科學(xué)家在描述使用數(shù)據(jù)挖掘工具開發(fā)的資產(chǎn)時，通常會使用術(shù)語模型 或預(yù)測模型。除了模型之外，SPSS 分析資產(chǎn)還可包含數(shù)據(jù)準(zhǔn)備步驟和業(yè)務(wù)規(guī)則。圖 1 顯示了 SPSS Modeler 中開發(fā)的一個示例分析資產(chǎn)。在此示例中，我們使用一個決策樹模型來執(zhí)行貸款違約預(yù)測。分析資產(chǎn)執(zhí)行以下操作：

1.合并來自 3 個歷史數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)

2.使用一個 Type 節(jié)點識別用于模型預(yù)測的目標(biāo)變量 (MortgageDefault)

3.構(gòu)建一個基于 C5.0 決策樹算法的模型

4.選擇具有積極的貸款違約預(yù)測的記錄

5.將結(jié)果顯示在一個表中

圖 1. SPSS Modeler 中開發(fā)的分析資產(chǎn)

該圖顯示了決策樹模型圖

SPSS Modeler 是一個可視編程環(huán)境。分析資產(chǎn)可通過連接畫布上的可視編程節(jié)點來創(chuàng)建；在運行時，節(jié)點按照連接箭頭的方向執(zhí)行。節(jié)點可按照相關(guān)功能進行組織：Sources、Record Operations、Field Operations、Modeling 等。Modeling 選項卡顯示用于生成模型的算法（參見圖 2）。SPSS 發(fā)布了 27 個建模算法和整套的節(jié)點，對一個數(shù)據(jù)集運行多種算法并選擇最佳的節(jié)點。除了所描述的可視節(jié)點之外，如果分析師希望擴展 SPSS Modeler 的基本功能，那么他們可以使用 SQL 函數(shù)、R 模型和自定義開發(fā)的節(jié)點。

圖 2. 包含生成模型的算法的 Modeling 選項卡

Modeling 選項卡顯示了每種算法的符號

分析師使用歷史數(shù)據(jù)來構(gòu)建模型。創(chuàng)建模型后，分析師會修改分析資產(chǎn)，以便對操作數(shù)據(jù)進行評分（參見圖 3）。我們不再需要 Mortgage Default 數(shù)據(jù)源，因為它包含歷史數(shù)據(jù)。我們刪除了 Type 和 Decision Tree 算法節(jié)點。C5 決策樹算法節(jié)點用于構(gòu)建模型。創(chuàng)建的模型用金塊圖標(biāo)表示 (MortgageDefault)。分析師將 Table 節(jié)點替換為一個 Export 節(jié)點，這會將數(shù)據(jù)寫入一個數(shù)據(jù)庫表中。現(xiàn)在可以將這個分析資產(chǎn)用于對新貸款申請進行批量或?qū)崟r評分。

圖 3. 包含 Type、Decision Tree 并刪除了 Mortgage Default 數(shù)據(jù)源的已修改模型

更新的圖表僅顯示剩下的算法

用于大數(shù)據(jù)的第二個 SPSS 組件是 SPSS Analytic Server。它管理對 Hadoop 數(shù)據(jù)源的訪問，并設(shè)計一個 Modeler 流在 Hadoop 中的運行。Modeler 操作以 MapReduce 作業(yè)的形式在 Hadoop 中運行，得到一個提供了高性能和高可伸縮性的解決方案。

用于大數(shù)據(jù)的下一個 SPSS 組件是 SPSS Collaboration and Deployment Services (C&DS)。C&DS 執(zhí)行兩種主要功能：

用作分析資產(chǎn)的存儲庫。在將某項資產(chǎn)存儲在存儲庫中后，就可以使用它來設(shè)計批處理作業(yè)。該存儲庫還提供了與 InfoSphere Streams 的連接，以便實時更新 SPSS 模型。

提供一個接口來計劃批處理作業(yè)，建模使用數(shù)據(jù)庫和 Hadoop 數(shù)據(jù)源的刷新作業(yè)。

SPSS Analytic Catalyst 通過一種易于使用的 Web 接口來執(zhí)行統(tǒng)計分析。它是為可能沒有深入理解數(shù)據(jù)挖掘的業(yè)務(wù)用戶設(shè)計的。SPSS Analytic Catalyst 向選定的數(shù)據(jù)源應(yīng)用多種算法和統(tǒng)計分析技術(shù)。結(jié)果可以通過可視元素和純語言解釋來呈現(xiàn)。圖 4 顯示了一個 SPSS Analytic Catalyst 項目的示例輸出。

圖 4. SPSS Analytic Catalyst 返回對某個數(shù)據(jù)源的分析的結(jié)果

決策樹顯示了一個基于設(shè)備年齡的結(jié)構(gòu)

SPSS Analytic Catalyst 分析在 Hadoop 中運行。與 Hadoop 中現(xiàn)有數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源連接由 SPSS Analytic Server 提供。SPSS 與 InfoSphere BigInsights 的集成 一節(jié)中描述的所有數(shù)據(jù)源都可以用在 SPSS Analytic Catalyst 中。較小的數(shù)據(jù)集可通過 Web 界面加載到 SPSS Analytic Catalyst 中。一個 Hadoop 發(fā)行版是安裝 SPSS Analytic Catalyst 的一個必要軟件。安裝之后，無需額外的集成即可對大數(shù)據(jù)執(zhí)行分析。

接下來，讓我們深入講講 SPSS 與 Netezza、InfoSphere BigInsights 和 InfoSphere Streams 的集成。

SPSS 與 Netezza 的集成

Netezza 是一個高性能數(shù)據(jù)倉庫。SPSS 和 Netezza 的集成是 SPSS 的一種典型的大數(shù)據(jù)集成場景。存儲在 Netezza 中的數(shù)據(jù)可用于模型構(gòu)建、評分和模型刷新。

SPSS Modeler 通過 Netezza 所提供的一個開放數(shù)據(jù)庫連接 (ODBC) 驅(qū)動程序連接到 Netezza。Netezza 中存儲的數(shù)據(jù)可用作一個 SPSS Modeler 流的輸入或輸出數(shù)據(jù)源。SPSS Modeler 支持對 Netezza 執(zhí)行 SQL 推回：在運行時，Modeler 流被轉(zhuǎn)換為 SQL 并在 Netezza 中執(zhí)行。SQL 推回操作不需要手動將 SPSS 代碼導(dǎo)入 Netezza 中。導(dǎo)入由 SPSS 平臺自動處理。

除了 SQL 推回操作之外，SPSS 為 Netezza 提供了一個評分適配器，它允許使用無法轉(zhuǎn)換為 SQL 的 SPSS 節(jié)點作為 Netezza 中的用戶定義的函數(shù) (UDF)。

SPSS Modeler 還支持在 Netezza 數(shù)據(jù)庫中進行挖掘。對于 SQL 推回操作和評分適配器，SPSS Modeler 將會生成代碼并在 Netezza 中運行它。數(shù)據(jù)庫中挖掘節(jié)點由 Netezza 提供并由 SPSS 調(diào)用。所有描述的實現(xiàn)的最終結(jié)果都是讓性能得到了提升，因為數(shù)據(jù)無需在 Netezza 和 SPSS 服務(wù)器之間移動。

用于 Netezza 數(shù)據(jù)庫中挖掘的建模節(jié)點如圖 5 中所示。一些模型可同時用于 SPSS 和 Netezza 中，而其他模型是 Netezza 所獨有的。Netezza 中的數(shù)據(jù)庫中挖掘節(jié)點通過安裝 INZA 包來啟用，該包包含在 Netezza 中。默認(rèn)情況下，在 SPSS Modeler 中會提供 Netezza 數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)挖掘的用戶界面：這些節(jié)點可通過選擇 Tools > Options > Helper Applications 顯示在模型面板中。

圖 5. 用于 Netezza 數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)挖掘的建模節(jié)點

該圖顯示了包含建模節(jié)點的圖標(biāo)的數(shù)據(jù)庫建模選項卡

SPSS 與 InfoSphere BigInsights 的集成

InfoSphere BigInsights 是一個企業(yè)級的 Hadoop 發(fā)行版。類似于 Netezza，與 InfoSphere BigInsights 的集成可用在數(shù)據(jù)挖掘流程的所有階段。SPSS 與 InfoSphere BigInsights 的集成由 SPSS Analytic Server 啟用。SPSS Analytic Server 隱藏了訪問 Hadoop 數(shù)據(jù)源的復(fù)雜性，支持分析師對 Hadoop 中存儲的數(shù)據(jù)應(yīng)用了 SPSS Modeler 中提供的所有數(shù)據(jù)挖掘操作。在 SPSS Analytic Server 中配置后，可通過 Modeler 中的一個來源節(jié)點對 Hadoop 數(shù)據(jù)源進行輕松的訪問（參見 圖 6）。SPSS Analytic Server 支持 HDFS 和 HCatalog 數(shù)據(jù)源。HCatalog 被用作 NoSQL 數(shù)據(jù)源的一個網(wǎng)關(guān)，這些數(shù)據(jù)源包括 Hive、HBase、Accumulo、JSON 和 XML。

InfoSphere BigInsights Quick Start Edition

InfoSphere BigInsights Quick Start Edition 是 IBM 基于 Hadoop 的 InfoSphere BigInsights 產(chǎn)品的一個可下載的免費版本。使用 Quick Start Edition，您可嘗試 IBM 構(gòu)建的功能來提高開源 Hadoop 的價值，比如 Big SQL、文本分析和 BigSheets。引導(dǎo)式學(xué)習(xí)可讓您的學(xué)習(xí)體驗非常順利，包括循序漸進、自訂進度的教程和視頻，可幫助您讓 Hadoop 為您工作。沒有時間和數(shù)據(jù)限制，您可以在自己的時間里試驗大量數(shù)據(jù)。觀看視頻，學(xué)習(xí)教程 (PDF) 和 立即下載 BigInsights Quick Start Edition。

圖 6. 在 SPSS Modeler 來源節(jié)點中訪問 Hadoop 數(shù)據(jù)源

預(yù)覽模式中的 Table 選項卡顯示了客戶 ID

SPSS 為多個 SPSS Modeler 節(jié)點提供了 Hadoop 中 執(zhí)行功能，這些是支持以 MapReduce 作業(yè)形式在 Hadoop 內(nèi)執(zhí)行操作的節(jié)點。以下 SPSS Modeler 節(jié)點支持 Hadoop 內(nèi)的執(zhí)行操作：

1.大多數(shù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備操作

2.模型評分：

C&RT、Quest、CHAID、Linear、Regression、Neural Net、C5.0、Logistic、Genlin、GLMM、Cox、SVM、Bayes Net、TwoStep、KNN、Decision List、Discriminant、Self Learning、Anomaly Detection、Apriori、Carma、K-Means、Kohonen 和 Text Mining

3.模型構(gòu)建：Linear、Neural Net、C&RT、Chaid 和 Quest

SPSS Analytic Server 支持在 Hadoop 中運行 R 模型。一個流可同時包含 SPSS 和 R 模型。

SPSS Analytic Server 還提供了與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)源的連接。此特性支持您將數(shù)據(jù)庫和 Hadoop 數(shù)據(jù)合并到單個 SPSS Modeler 流中。在運行時，SPSS Analytic Server 與 SPSS Modeler 服務(wù)器聯(lián)合，確定 SPSS Modeler 流的最佳運行環(huán)境（SQL 推回操作或 Hadoop 內(nèi)的執(zhí)行操作）。

SPSS Analytic Server 支持 InfoSphere BigInsights 2.0 和 2.1、IBM PureData? for Hadoop 設(shè)備、InfoSphere BigInsights with Platform Symphony，以及其他多個 Hadoop 發(fā)行版。

SPSS 與 InfoSphere Streams 的集成

InfoSphere Streams 是一個處理流數(shù)據(jù)的 IBM 平臺。在實時處理需要高級分析時會使用 SPSS 集成。實時應(yīng)用預(yù)測分析的用例的示例包括網(wǎng)絡(luò)安全、銀行和信用卡欺詐檢測、預(yù)測性維護，以及實時營銷產(chǎn)品。

InfoSphere Streams Quick Start Edition

InfoSphere Streams Quick Start Edition 是 InfoSphere Streams 的一個免費、可下載的非生產(chǎn)版本，后者是 IBM 的高性能計算平臺，用戶開發(fā)的應(yīng)用程序在接收來自數(shù)千個實時來源的信息時可以快速地執(zhí)行獲取、分析和關(guān)聯(lián)。沒有數(shù)據(jù)或時間限制，InfoSphere Streams Quick Start Edition 支持您在自己的獨特環(huán)境中試驗流計算。構(gòu)建一個強大的分析平臺，它能夠處理難以置信的高數(shù)據(jù)吞吐量，高達每秒數(shù)百萬個事件或消息。立即下載 InfoSphere Streams Quick Start Edition。

InfoSphere Streams 和 SPSS 集成在數(shù)據(jù)挖掘生命周期的部署階段中。模型使用存儲在數(shù)據(jù)庫或 Hadoop 中的歷史數(shù)據(jù)來開發(fā)，部署在 InfoSphere Streams 中以進行實時評分。InfoSphere Streams 和 SPSS 的集成由 SPSS Scoring Toolkit 啟用，安裝在 InfoSphere Streams 中。Scoring Toolkit 是 SPSS Collaboration and Deployment Services (C&DS) 的一個組件。

在安裝該工具包后，InfoSphere Streams 開發(fā)人員可使用操作符 將 SPSS 分析資產(chǎn)與 InfoSphere Streams 應(yīng)用程序相集成。publish 操作符在應(yīng)用程序開發(fā)階段用來獲取適合 InfoSphere Streams 部署的 SPSS 模型。scoring 操作符在運行時用于調(diào)用 SPSS 模型。repository 操作符可用于自動從 SPSS 模型存儲庫拉取模型的最新版本。圖 7 顯示了 SPSS 與 InfoSphere Streams 運行時的集成的圖表。

圖 7. SPSS 與 InfoSphere Streams 的運行時集成圖

該圖顯示了數(shù)據(jù)源、存儲庫、SPSS 模型的工作流

結(jié)束語

SPSS 平臺與 Netezza、InfoSphere BigInsights 和 InfoSphere Streams 的內(nèi)置集成能夠讓分析師使用強大的分析工具處理大數(shù)據(jù)。SPSS 組件（提供了全面的分析功能）和大數(shù)據(jù)平臺（支持可伸縮性和性能）的組合，為大數(shù)據(jù)開發(fā)人員提供了訪問 SPSS 技術(shù)的能力。可以輕松地對 SPSS 分析資產(chǎn)進行修改，以便連接到不同的大數(shù)據(jù)來源，這些分析資產(chǎn)可以在不同的部署模式（批處理或?qū)崟r模式）下運行。

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