SPSS Modelerの推しノード達

### 更新履歴
2020-10-20 第18回「ベイズ」追加
2020-11-05 第19回「CPELXの最適化」追加
2020-11-11 第20回 「スーパーノード」追加
2020-11-17 第21回　「シミュレーション」追加
2020-11-25 第22回　「拡張ノード」追加
2020-12-03 第23回  「自動分類」追加
2020-12-17 第24回　「エピローグ」追加
2021-04-27 2021年新シリーズ　Modelerデータ加工Tipsのリンク追記


# SPSS Modelerとは
　データサイエンス・機械学習を目指している皆さん、**SPSS Modeler**をご存じでしょうか？
旧名称**Clementine**という製品であるSPSS Modelerは、すでに30年の歴史を持つ、**データ分析、機械学習、データサイエンス全般をサポート**しているソフトウェアです。その最大の特徴は、個々の処理を「**ノード**」と呼ばれる部品で実装し、ノード間を線で結合するという**ビジュアルプログラミング**の発想で、**複雑なデータ処理を実現**している点にあります。
　このソフトを使えば、PythonとかRとかといった**プログラミング言語を勉強することなしに、データサイエンス・機械学習を行える**のです。
　日本国内には、数多くのSPSS Modelerユーザーの方がいらっしゃるのですが、その中でも特にSPSSをディープに活用していただいているユーザー達に、**AKBの選挙のごとく自分の「推しノード」を語ってもらう**というのが、このシリーズの目的です。
皆様も是非、熱狂的な推しノードファン達の熱い語り口を読み取って下さい。

　この企画を立案したのは私の同僚である西牧洋一郎さんです。このような素晴らしいコンテンツ作成をリードしていただいた西牧さんにはこの場を借りて御礼申し上げます。

　SPSS Modelerの簡易版は**IBM Cloud**のクレジットカードなしのアカウントで、**Watson Studio**の1機能である**SPSS Modeler Flow**として利用可能です。こちらの簡単なガイドもqiita記事として別途アップしていますので、あわせてご参照下さい。

[IBM Cloud(Watson Studio)設定手順](https://qiita.com/makaishi2/items/b666f847a98c2e42dfbb)
[SPSS入門編](https://qiita.com/makaishi2/items/85d7694168e71ee3c094)

参考までにSPSS Modelerの画面例を以下にアップしておきます。

貸し倒れリスク分析のフロー
![スクリーンショット 2020-09-24 10.53.27.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206130/b395de03-8677-75c5-9556-0696dc7849a8.png)

貸し倒れモデル(決定木)の詳細
![tree.tiff](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/206130/f0f2f40c-eb74-9246-a286-89a31816e8c2.tiff)


# 推しノード一覧表

|回数  |ノード名  |タブ(グループ)名  |タイトル(記事リンク)|著者|所属|
|---|---|---|---|---|---|
|第1回 |-  |-  |[SPSS Modelerノード総選挙結果をヒモトク](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node/)   |岸代憲一  |IBM Data & AI TECH|
|第2回  |ユーザー入力  |入力  |[知られざる名脇役「ユーザー入力ノード」 で価格弾力性カーブを描いてみる](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-2/)|西牧洋一郎  |IBM Data & AI TECH |
|第3回  |データ検査  |出力  |[予測の出来を左右するデータ理解の達人「データ検査ノード」で一気に俯瞰する](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-3/)|神子島隆仁  |荏原製作所 |
|第4回  |再構成  |フィールド設定  |[ID付POSやIoT時系列データから特徴量を生成するスゴ技職人「再構成ノード」](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-4/)|河田大  |IBM Data & AI TECH |
|第5回  |データ自動準備  |フィールド設定  |[お助けロボ参上!?「データの自動準備ノード」があなたに代わって予測精度を上げる](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-5/)|木暮大輔  |MAI |
|第6回  |CHAID  |モデル作成  |[絶対エース「CHAIDノード」流行りの機械学習を圧倒する伝えやすさと使いやすさ](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-6/)|山下研一  |IBM Data & AI TECH |
|第7回  |フィールド作成  |フィールド設定  |[新たなデータの道を切り開く、タフロードの俊足「フィールド作成ノード」](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-7/)|伴俊広  |三菱自動車工業 |
|第8回  |異常値検査  |出力  |[”いつもと違う”を見逃さない！凄腕検査官「異常値検査ノード」が異常を検知](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-8/)|牧野泰江  |IBM Data & AI TECH |
|第9回  |RFM集計  |レコード設定  |[顧客データ分析の頼れる助さん＆格さん「RFM集計ノード」「RFM分析ノード」](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-9/)|畠慎一郎  |SmartAnalytics |
|第10回  |SMOTE  |レコード設定  |[機械学習時代の申し子「SMOTEノード」が不均衡データの壁を突破する](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-10/)|西澤英子  |IBM SoftwareService |
|第11回  |TwoStep  |モデル作成  |[文系データ分析者の強い味方「TwoStepノード」で店舗の見えない特性をあぶり出す](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-11/)|鳥海淳一  |プラス |
|第12回  |グローバルの設定  |出力  |[裏方の魔術師「グローバルの設定」が統計値をキャッシュ！後続プロセスで利活用](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-12/)|守谷昌久  |IBM GBS |
|第13回  |レコード結合  |レコード設定  |[ストリーム領域のキーマン「レコード結合ノード」の秒で繋げる力と過信にご用心](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-13/)|櫛田弘貴  |スタッツギルド |
|第14回  |時系列  |モデル作成  |[過去の山や谷を捉えて幅でトレンドを先読みする勝負師「時系列ノード」の真骨頂](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-14/)|上田延寿  |IBM SoftwareService |
|第15回  |置換  |フィールド設定  |[フィールドのマエショリスト「置換ノード」が魅せる凄ワザと関数＠FIELDの威力](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-15/)|太宰潮  |福岡大学 |
|第16回  |データベース  |入力  |[SQL魔法使い「データベースノード」がとどめの呪文で運用処理速度を向上](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-16/)|水谷 好伸  |IBM System Engineering |
|第17回  |KNN  |モデル作成  |[似た者探しの名人「KNNノード」（最近傍法）が気づかぬ隣人を言い当てる！](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-17/)|田口　仁  |ADKマーケティング・ソリューションズ|
|第18回  |ベイズ  |モデル作成  |[隠れた関係を見つける名探偵「ベイズノード」が変数間の因果構造を解き明かす](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-18/)|小林竜己  |IBM GBS|
|第19回  |CPLEXの最適化  |レコード設定  |[最強のラスボス「CPELXの最適化ノード」が予測の次の最終ステージで実力を解放](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-19/)|近澤喜史  |日本情報通信|
|第20回  |スーパーノード  |N/A  |[ストリームを変幻自在に整頓活用する超人「スーパーノード」の神業パラメータ処理](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-20/)|坂本康輔  |IBM Data & AI TECH |
|第21回  |シミュレーション|出力|[リスク博士「シミュレーションノード」がシナリオ別に示す臆病と強気の境界線](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-21/)|木田浩理  |三井住友海上火災|
|第22回  |拡張ノード|レコード設定|[一流エージェント「拡張ノード」。必要なタレントは外から連れてくれば良い！](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-22/)|千代田真吾  |IBM Data & AI TECH|
|第23回  |自動分類|モデル作成|[機械学習の多重奏！名指揮者「自動分類ノード」が織りなす至高のアンサンブル](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-23/)|林啓⼀郎  |AIT|
|第24回  |エピローグ|N/A|[リレー完結！解説と振り返り](https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-final/)|京田雅弘  |IBM Data & AI TECH|

2021年新シリーズ 
[Modelerデータ加工Tips](https://qiita.com/416nishimaki/items/24c054defbe7280bcf0e
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