SPSS Modeler ノードリファレンス目次


### SPSSイベントのご案内

#### 7月3日　テキストマイニング・ハンズオン（IBM主催）

https://ibm.biz/BdnGPK

#### 歩き方2025

https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/29/spss-modeler-event-tips?CommunityKey=5e746c4e-1ae3-4db4-a23c-153cf231fe73


## ノードリファレンスとURL

SPSS Modelerの特にユーザーの利用頻度が高いノードを解説します。
掲載ノード数 88

## 1.入力
#### データを入力する
| Index | ノード名 |ノード |目的 |リンク |
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|1-1  |可変長<br>ファイル|![194-161可変長.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b0e43715-10c5-ea03-406a-67e541e24c9c.png)|CSVなどのテキストファイルを読み込む| https://qiita.com/416nishimaki/items/8b84eb92da0b9426eb18 | |
|1-2  |Excel<br>入力|![194-161エクセル.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/eecc5491-6a48-0d3d-b2c4-e209b9a65850.png)|Excelファイルを読み込む| https://qiita.com/416nishimaki/items/36684361a70aaf9634b0 | |
|1-3  |ユーザー<br>入力|![194-161ユーザー入力.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/2978dfdd-30ce-9d57-27f3-1e98b87625dc.png)|データを生成する| https://qiita.com/416nishimaki/items/7cac454b4484f79d3587 | |
|1-4  |データ<br>ベース|![194-161データベース入力.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/8dec6e44-9f01-0247-86a9-c8df214957de.png)|データベースのテーブルを読み込む| https://qiita.com/416nishimaki/items/ee13873b9d78268d648a | |
|1-5  |地理<br>空間|![194-161地理空間.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/6a66d4c8-2fd7-9ae9-3cc4-6b85d2a3a0e8.png)|地理空間データを読み込む| https://qiita.com/416nishimaki/items/42d55b420d8746de5e3a | |
|1-6  |シミュレーション<br>生成|![194-161シミュレーション生成.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/511ecc33-1f2a-8e56-a2c2-fc6be829e725.png)|シミュレーションデータを生成する| https://qiita.com/416nishimaki/items/f627ed943e6457eb85d2 | |
|1-7  |拡張の<br>インポート|![194-161拡張のインポート.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/e0b2efdd-ca03-292c-05b0-32b36b73b5dd.png)|PythonやRと連携してデータを読み込む| https://qiita.com/416nishimaki/items/754df7cedb034448e388 | |
|1-8  |JSON<br>入力|![194-161JSON.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/91e41bdc-cd26-98b2-749b-a4585d7d46ba.png)|JSON形式のファイルをを読み込む| https://qiita.com/kawada2017/items/a19de2b444d59ccbae1e | |
|1-9  |固定長<br>入力|![194_161固定長.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/e870d336-2afc-c0e9-7119-a5b77558e36f.png)|　基幹系からの固定長ファイルをを読み込む| https://qiita.com/kawada2017/private/8d9ae03283e3c5865568 | |

## 2.レコード設定
#### データの行を加工する
| Index | ノード名 |ノード |目的 |リンク |
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|2-1  |条件<br>抽出|![194-161条件抽出.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b999cfd2-3fd2-71f4-eee2-da8807f8c16b.png)|レコードを抽出する| https://qiita.com/416nishimaki/items/dcb99c48dde67c5adc9a | |
|2-2  |レコード<br>集計|![194-161レコード集計.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/8944ed20-05e9-573c-b113-aa64887cca91.png)|レコードを集計する| https://qiita.com/416nishimaki/items/eba427686b4af9b7d41c | |
|2-3  |ソート|![194-161ソート.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/426e187d-7b36-86e5-3652-6cc6eb7e5174.png)|レコードを並び替える| https://qiita.com/416nishimaki/items/f6040fc4aae2c0fd2b6f | |
|2-4  |重複<br>レコード|![194-161重複レコード.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/48987cc0-b430-dbce-b4f7-441ef9dce6a0.png)|重複レコードを排除する| https://qiita.com/416nishimaki/items/f06f5fbf002d6fcea8bc | |
|2-5  |レコード<br>結合|![194-161レコード結合.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/c7f38abb-b541-6aef-b221-27a6d69ca3bb.png)|レコードを横方向に結合する| https://qiita.com/416nishimaki/items/be61a82c12cd83558def | |
|2-6  |レコード<br>追加|![194-161レコード追加.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/aa02064a-e8a3-dfb2-5b56-78332e44ce9c.png)|レコードを縦方向に追加する| https://qiita.com/416nishimaki/items/6e20d46ca1b6574804f0 | |
|2-7  |サンプリング|![194-161サンプリング.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b38b43d5-0812-7744-3688-fe935f3105cb.png)|レコードをサンプリングする| https://qiita.com/416nishimaki/items/98648cf8bf3fdbb0c3aa | |
|2-8  |バランス|![194-161バランス.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/08aab54c-38c8-3ed7-3a8d-c29dcc9cc2c3.png)|予測対象の不均衡を乱数で調整する| https://qiita.com/416nishimaki/items/a873ffd1eb14a13296be | |
|2-9  |SMOTE|![194-161SMOTE.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/d4168925-0dd7-6287-33dd-7f3e65bd223c.png)|予測対象の不均衡をMLで調整する| https://qiita.com/416nishimaki/items/58cdd5f9b825f17a9e0a | |
|2-10  |ストリーミング時系列分析|![194-161S時系列.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/2bb219a3-d7f5-a4a3-4042-1666c5044d2b.png)|実行時の最新データで時系列を予測する| https://qiita.com/416nishimaki/items/11d1581bef7fff2a9ede | |
|2-11  |拡張の変換|![194-161拡張の変換.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/2f168aba-e3ab-32ed-4ec6-0b1b8bb6a83b.png)|PythonやRと連携してデータ加工する| https://qiita.com/416nishimaki/items/e910f8869f8446c398c5 | |
|2-12  |スペースタイム<br>ボックス|![194-161STB.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/55a76d5a-4c99-36b5-5a0f-9a2722150cc2.png)|座標と時刻で移動体をグループ化する| https://qiita.com/416nishimaki/items/07c77b96a860c38decf5 | |
|2-13  |RFM<br>集計|![194-161RFM集計2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/ee3187d3-d74a-4c76-8912-ffb725b4a81b.png)|顧客価値をRFMの指標で算出する| https://qiita.com/416nishimaki/items/8c7cd38fb966b4ced05a | |
|2-14  |CPLEXの<br>最適化|![194-161CPLEX.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/e31a8341-d7dc-aa0e-111f-6e868e3311f6.png)|ModelerからCPLEXで最適化を行う| https://qiita.com/kawada2017/items/3effc7330b9c7b9c9316 | |
|2-15  |Statistics<br>変換|![194_161Stats加工.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/a852972c-8a8b-642f-7353-ff4f758b5519.png)|Statsの加工機能を連携する| https://qiita.com/416nishimaki/items/df72045bf9f9d00e4b7c | |

## 3.フィールド設定
#### データの列を加工する
| Index | ノード名 |ノード |目的 |リンク |
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|3-1  |フィールド作成|![194-161フィールド作成.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/5110e87b-2043-fd0d-c866-7ab7f43b5415.png)|新規フィールドを作成する| https://qiita.com/416nishimaki/items/9c8109ab7a2c1838392e | |
|3-2  |置換|![194-161置換.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/75782279-fe24-378b-a52e-d659f489a2fb.png)|フィールドを置き換える| https://qiita.com/416nishimaki/items/8c0b22ba0e79c32f94e1 | |
|3-3  |データ型|![194-161データ型.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/c8a898c5-fd8c-fdbf-fa0e-a312ae5d4e1f.png)|データ型と予測対象を定義する| https://qiita.com/416nishimaki/items/0522f72e897fcb222a61 | |
|3-4  |フィルター|![194-161フィルター.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/925d4826-1e03-3992-ead4-9b8232ac18f2.png)|フィールドの削除と名称を変更する| https://qiita.com/416nishimaki/items/52f857c98036d2f44839 | |
|3-5  |フラグ<br>設定|![194-161フラグ設定.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/ff5a6d9a-b114-8c41-a78f-a94f3b10f14f.png)|フィールドを列に展開する（フラグ）| https://qiita.com/416nishimaki/items/bcaec1cd8e455c3f68a9 | |
|3-6  |再構成|![194-161再構成.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/d1fe2b0b-30b8-6c3b-01ee-adf4e7266b0a.png)|フィールドを列に展開する（数値）| https://qiita.com/416nishimaki/items/6dcaecfc9343af0825b6 | |
|3-7  |データ<br>区分|![194-161データ区分.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/dfff3264-c716-0c0f-d66a-63aead63cb3e.png)|学習用と検証用にデータを区分する| https://qiita.com/416nishimaki/items/48759c41199d1d00a0bc | |
|3-8  |データ<br>分割|![194-161データ分割.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/e5a3c528-c684-67fc-e091-af6ddb98f395.png)|数値データをグループに分割する| https://qiita.com/416nishimaki/items/bc1ab07c38821af60914 | |
|3-9  |データ<br>分類|![194-161データ分類.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/21eaaf08-c686-7d74-3801-ba5fec4f8e90.png)|カテゴリの値を再分類する| https://qiita.com/416nishimaki/items/794fab983057aeb17280 | |
|3-10  |行列<br>入替|![194_161行列入替.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/60bfaa02-9e0c-5c02-9e8c-4d795c41f23e.png)|テーブルの構造を入れ替える| https://qiita.com/416nishimaki/items/c7362fdbbed9e6658689 | |
|3-11  |時系列|![194-161時系列加工.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/a75e8858-d3c9-75c7-3945-16643760bed2.png)|過去N期前の値を作成する（階差）| https://qiita.com/416nishimaki/items/b47d6584ac08f06ab4fa | |
|3-12  |アンサンブル|![194-161アンサンブル.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/d15ab493-cb5a-c16c-4e40-799356a1d8d4.png)|複数モデルの予測を合成する| https://qiita.com/416nishimaki/items/b88e9b353adb863f8a47 | |
|3-13  |RFM分析|![194-161RFM分析2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/1deda326-452b-7462-0919-4ea53cbbb914.png)|算出済みのRFMの値からランク分けする| https://qiita.com/416nishimaki/items/aef0dd5bfeacd486d29e | |
|3-14  |データの<br>自動準備|![194-161自動準備.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/e868757b-fd3f-463b-d87a-a9cd8e5314e4.png)|目的に応じてデータを自動変換する| https://qiita.com/416nishimaki/items/492b1522dd1ae083c664 | |
|3-15  |フィールド<br>順序|![194_161フィールド順序.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/6ebd87a2-4c50-3d9e-976a-c9028ab91501.png)|フィールドの順序を入れ替える| https://qiita.com/416nishimaki/items/55b035e939498ce790a6 | |

## 4.グラフ
#### データを可視化する
| Index | ノード名 |ノード |目的 |リンク |
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|4-1  |ヒストグラム|![194-161ヒストグラム.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/133b2b43-21a2-b4fb-b8d9-765d6c4a147d.png)|数値の分布を確認する| https://qiita.com/416nishimaki/items/01d2ea856a3d915726ea | |
|4-2  |棒グラフ|![194-161棒グラフ](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/402f6bfd-d566-35f5-95d8-c6c6d0c27a7d.png)|度数の分布を確認する| https://qiita.com/416nishimaki/items/8178b9565b8da1a794f1 | |
|4-3  |散布図|![194-161散布図.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/2048856f-ea75-bf35-4eb6-cd0b4caa4f8b.png)|関係性を確認する| https://qiita.com/416nishimaki/items/dc7e7ca6d5d85d2ef911 | |
|4-4  |時系列<br>グラフ|![194-161時系列グラフ.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/00d0c6c8-f530-8bf0-ba66-0931dc3ebe8a.png)|時系列の値の変化を確認する| https://qiita.com/416nishimaki/items/c5cc0c087b464fe162e5 | |
|4-5  |評価|![194-161評価.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/c48dbaaa-e67b-9598-4def-c44162718fc2.png)|予測の判別効率を確認する| https://qiita.com/416nishimaki/items/5269bb70ca8145abaea9 | |
|4-6  |Web<br>グラフ|![194_161Webグラフ.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/d85477ec-0c03-c629-eec7-c5f281784ca7.png)|共起関係を確認する| https://qiita.com/416nishimaki/items/439b00e01f90e7db6065 | |
|4-7  |マップ<br>視覚化|![194-161マップ視覚化.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/45b5cbf5-421b-f39c-95b9-450939b3cb54.png)|統計量を地図で視覚化する| https://qiita.com/416nishimaki/items/5b0a555f32c136718a5a | |
|4-8  |グラフ<br>ボード|![194-161グラフボード.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/c17bbc0e-2f6e-aa6a-7e4a-a8cc4757435a.png)|対話的にグラフ作成する| https://qiita.com/416nishimaki/items/adacafd14fead4a121f1 | |
|4-9  |線グラフ|![194-161線グラフ.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/30da0066-87a2-1e0a-aa7a-cbd9e3f40ad1.png)|複数系列の折れ線グラフを作成する| https://qiita.com/416nishimaki/items/19fc5ee6fee08e84c92d | |

## 5.モデル作成
#### パターン発見・分類・予測を実行する
| Index | ノード名 |ノード |目的 |リンク |
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|5-1  |線型<br>回帰|![194_161線型.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/0de1a581-1ef5-006c-f129-22f5e743430d.png)|連続型を予測する| https://qiita.com/416nishimaki/items/041619da302a46125b72 | |
|5-2  |１次|![194_161一次.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/9e8c6855-8737-dae7-8399-dce48d620bc5.png)|連続型を予測する| https://qiita.com/Makimaki2020/private/acbade8927eb10deee00 | |
|5-3  |CHAID|![194_161CHAID.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/bad4fcef-fd4c-5c8c-7387-a28a680d7354.png)|カテゴリ型/連続型を予測する<br>(決定木)| https://qiita.com/416nishimaki/items/0b605e54e5f7964bd61e | |
|5-4  |Kohonen|![194_161Kohonen.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/a9c10e8b-fbbd-b6b1-adf5-3916d5cbd4f2.png)|類似レコードに<br>分類する<br>(クラスター)| https://qiita.com/416nishimaki/items/f06d5f7c6d19e37b5bb3 | |
|5-5  |Cox|![194_161cox.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/151a8be0-20cd-6282-80b0-ea014816e997.png)|打ち切りのフラグデータを予測する<br>(Cox回帰)| https://qiita.com/Makimaki2020/items/49a23104fdc4faabf441 | |
|5-6  |Apriori|![194_161apriori.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/a288f657-24db-56fe-3150-6808c7fc1035.png)|アソシエーション（連関）を発見する| https://qiita.com/416nishimaki/items/cd45f87ecc41c6277b6b | |
|5-7  |シーケンス|![194-161シーケンス.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/c46c073b-490f-fcb7-b350-d897dfc070a5.png)|時系列アソシエーション（連関）を発見する| https://qiita.com/416nishimaki/items/5d28d0819f17335669c2 | |
|5-8  |時系列|![194-161時系列.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/603f5dce-0e5b-c020-c981-778ae3322c5e.png)|時系列データを<br>予測する<br>(Autoモデリング)| https://qiita.com/416nishimaki/items/f7842af5af1d6410526d | |
|5-9  |ロジスティック<br>回帰|![194-161ロジスティック.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/5b0e00b3-94ae-e35b-fc67-c3a1cbee5afe.png)|カテゴリ型を<br>予測する| https://qiita.com/Makimaki2020/items/b56e615c6c6f22cc95af | |
|5-10  |SVM|![194_161SVM.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/dd4db3ad-7033-3c57-c6f3-4683fedd0030.png)|カテゴリ型/連続型を予測する| https://qiita.com/Makimaki2020/items/21ba1b3542fcc754d03c | |
|5-11  |自動分類|![194_161自動分類.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/80f92c3a-1b66-b642-b488-0b725b73793e.png)|カテゴリ型を<br>予測する<br>Autoモデリング| https://qiita.com/416nishimaki/items/3861d67b960a91fa4137 | |
|5-12  |自動数値|![194_161自動数値.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/09b55cff-5aa6-59c1-9e04-d16ba50bb380.png)|連続型を<br>予測する<br>Autoモデリング| https://qiita.com/416nishimaki/items/2fb9f3a439afba803691 | |
|5-13  |拡張モデル|![194-161拡張モデル.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/058c5396-5c50-ef6a-ffee-dba93c96c047.png)|PythonやRのライブラリでモデリングする| https://qiita.com/416nishimaki/items/c9a2a3b3cbf0e8e46fe1 | |
|5-14  |特徴量選択|![194-161特徴量選択.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/cdd18702-cbe2-91cf-419b-2a7a2f616810.png)|予測に有効な列を自動選別する| https://qiita.com/416nishimaki/items/7d419b8a146935ecd36d | |
|5-15  |TwoStep|![194_161twostep.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b762e200-4dfe-ff2e-569f-02fbb9420d50.png)|類似レコードに<br>分類する<br>(クラスター)| https://qiita.com/416nishimaki/items/ee64352a2edc87d78abd | |
|5-16  |因子分析|![194_161因子分析.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/32aa6712-095c-6727-c323-b4cc6e68d404.png)|フィールド(列)を<br>縮約する<br>(主成分分析)| https://qiita.com/416nishimaki/items/8fa72c6b56bd717858ff | |
|5-17  |ディシジョンリスト|![194_161ディシジョンリスト.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/319967bf-2469-d96b-a10c-78e22337ac71.png)|ビジネスルールと<br>アルゴリズムを<br>組み合わせる| https://qiita.com/416nishimaki/items/1d25f642a1e6f88d2133 | |
|5-18  |K-means|![194_161K-means.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/fbf07c6e-10a4-47e0-ca7c-dac90cc2fa7b.png)|類似レコードに<br>分類する<br>(クラスター)| https://qiita.com/kawada2017/items/0f4b618e7cff8eb0a353 | |
|5-19  |KNN<br>(最近傍)|![194_161KNN.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/86d687a8-2ff7-fd9a-0c7c-a42bb7e2d2fc.png)|カテゴリ型/連続型を予測する| https://qiita.com/416nishimaki/items/1f1c3ea3c2e01762261b | |
|5-20  |異常値検査|![194_161異常値検査.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/f7d1ba40-b495-3469-01c7-61588eb4081b.png)|異常なレコードを特定する| https://qiita.com/416nishimaki/items/b1944033f64499b1b74b | |
|5-21  |Statistics<br>モデル|![194_161Statsモデル.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/db82f6b2-5bcd-9da2-141c-23df09a0d106.png)|Statsモデルと連携する| https://qiita.com/416nishimaki/items/f51e8281cf68772dc0a2 | |

## 6.出力
#### 処理結果を表示する
| Index | ノード名 |ノード |目的 |リンク |
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|6-1  |テーブル|![194-161テーブル.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/31164503-470a-311b-0be0-f3b7b32d9a48.png)|データを表示する| https://qiita.com/416nishimaki/items/cf4dba144abbdd3dd935 | |
|6-2  |データ<br>検査|![194-161データ検査.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/137f409c-c830-3644-cf11-8bd6892d61ce.png)|データの概要を捉える|https://qiita.com/416nishimaki/items/27fc3b6a2e596726877c | | 
|6-3  |クロス<br>集計|![194-161クロス集計.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/25703a82-d604-e3d4-f4d0-e9c1339aaeff.png)|２つのフィールドをかけ合わせて集計する|https://qiita.com/416nishimaki/items/7006912d4d4f6515841b | | 
|6-4a  |精度分析<br>判別|![194-161精度分析.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b9186fdb-5d25-3f39-45ef-b90075a3b028.png)|判別予測の精度を表示する|https://qiita.com/416nishimaki/items/fa492fa4c68e05f3c3f3 | | 
|6-4b  |精度分析<br>回帰|![194-161精度分析2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/51e9fcb4-08c9-325b-18c9-212c294f9cb5.png)|数値予測の精度を表示する|https://qiita.com/kawada2017/items/bc543f0f1bb401854c0e | | 
|6-5  |グローバルの設定|![194-161グローバル.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/666aeb8b-9c1e-4fa4-3483-35c5cb1e5272.png)|関数で呼び出す統計量を記憶する|https://qiita.com/416nishimaki/items/c2df811b51166f6d6173 | | 
|6-6  |シミュレーションの当てはめ|![194-161当てはめ2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/3a19dda8-1221-de0d-ddf4-435e3aa0f751.png)|分布と相関を維持してデータを増幅する|https://qiita.com/416nishimaki/items/3ffd2740985fe955d423 | | 
|6-7  |シミュレーション評価|![194-161シミュ評価.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/1ed7ef46-5f73-87d9-e0ff-ccdbd716bc35.png)|シミュレーション結果を評価する|https://qiita.com/416nishimaki/items/4c1220de1e360cf3bdc2 | | 
|6-8  |拡張の出力|![194-161拡張の出力2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/bd0103fd-8fe7-7bf4-b610-09ba136d061c.png)|PythonやRと連携して表示する|https://qiita.com/416nishimaki/items/e1e33d1e13db5895fa99 | | 
|6-9  |平均値|![194-161平均値.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/13c1b4ef-54e2-7b0a-9232-441d46a3acb6.png)|平均を比較して有意差を表示する|https://qiita.com/416nishimaki/items/f5b957a24430b9a3aa9e | | 
|6-10  |変換|![194-161変換2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b62df86e-aebb-1a5d-c930-c985e1f751b9.png)|偏りのあるデータを対数/逆/指数/平方根変換する|https://qiita.com/416nishimaki/items/8dc60fd0828ca1fa4182 | | 
|6-11  |Statistics出力|![194-161Stats出力.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/8613c374-a124-e19b-70f9-04a372e034d8.png)|Statsの分析を連携させ表示する|https://qiita.com/416nishimaki/items/c7aaebd28c4d76c03b9a | | 

## 7.エクスポート
#### 処理結果をエクスポートする
| Index | ノード名 |ノード |目的 |リンク |
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|7-1  |フラット<br>ファイル|![194_161フラットファイル.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/2f487ad7-aa60-4cfa-8d12-f2748579e465.png)|データをCSVなどのテキストファイルとして保存する| https://qiita.com/416nishimaki/items/c1fb064df7a53c7385e7 | |
|7-2  |Excel<br>エクスポート|![194_161EXCEL.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/8bdf4127-0caa-3daa-d5e2-4f4a748540ac.png)|データをExcelファイルとして保存する| https://qiita.com/416nishimaki/items/3ec81ebf749a3d86d196 | |
|7-3  |データ<br>ベース|![194-161データベース.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/55233c17-de31-7a42-5bb0-8aba35555d59.png)|データをDBに保存する| https://qiita.com/416nishimaki/items/0af81c33ac4f07ae2dbe | |
|7-4  |拡張の<br>エクスポート|![194-161拡張のエクスポート.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b081d7dc-b296-2f53-efac-274dfdfee03a.png)|PythonやRと連携して<br>データを保存する| https://qiita.com/416nishimaki/items/a6d8910e614c3552bb0d | |
|7-5  |Statistics<br>エクスポート|![194-161Statsエクスポート.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/26400a3c-e765-59a9-e264-bcc55e4d1ccd.png)|データをSPSS Statistics<br>形式で保存する| https://qiita.com/416nishimaki/items/5780e50f03192253c461 | |

## 8.IBM SPSS Text Analytics
#### テキストを構造化する（SPSS Modeler 18.6以降でPremium版に日本語処理機能搭載）
| Index | ノード名 |ノード |目的 |リンク |
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|8-1  |テキスト<br>マイニング|![194_161テキストマイニング.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/17308b4e-474c-4a0e-928e-120eba27eed3.png)|テキストに含まれる任意のキーワード群をフラグ化する| https://qiita.com/416nishimaki/items/c1fb064df7a53c7385e7 | |
|8-2  |テキスト<br>リンク分析|![194_161テキストリンク分析.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/fccf432b-ef6e-4f16-8fb5-188f3ee082b5.png)|テキストに含まれるキーワードをレコードに切り出す| https://qiita.com/416nishimaki/items/d0695e97b1b53e330e34 | |



## F.ノード共通機能
#### SPSS Modelerの便利な機能をピックアップ
＊リンクは外部サイトや過去のSPSSブログや動画に直接繋がっています。
| Index |機能名 |概要 |リンク |
|:-:|:-:|:-:|:-:|
|F-1  |データ表示<br>（新グラフ）|ver18.2で搭載された新しいグラフと統計表示機能| https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/learn-modeler-04/ | |
|F-2  |スーパー<br>ノード|ストリームの一部をカプセル化してチームで共有する| https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spssmodeler-push-node-20/ | |
|F-3  |Text Coder X for SPSS|SA社が提供するテキストマイニング有償ストリーム集| https://smart-analytics.jp/text-coder-x-for-spss/ | |
|F-4  |キャッシュ|データ集約時点でノードにデータをキャッシュし作業を効率化する| https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/modeler-tips-01/ | |
|F-5  |SQLプッシュ<br>バック|ストリームがDBにSQLを自動発行し大規模データを高速に処理する| https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/learn-modeler-02/ | |
|F-6  |DB<br>キャッシュ|DBに一時テーブルを自動で作成し後続でSQLプッシュバックさせる| https://qiita.com/kawada2017/items/ea4f0e1b068c9bb152e5 | |
|F-7  |GUI<br>スクリプト|単純な繰り返しの処理をマウス操作で実行する| https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/modeler-tips-23/ | |
|F-8  |Python<br>スクリプト|複雑な繰り返し処理をPythonで実行する| https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/learn-modeler-01/ | |
|F-9  |コメント<br>（付箋）|ノードにコメントをつけてチームと共有する| https://qiita.com/kawada2017/items/01daa98cb5ec3fd61dd8 | |
|F-10  |確信度と<br>傾向スコア|予測の確らしさを<br>スコア化する| https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/modeler-tips-07/ | |
|F-11  |拡張<br>ノード|PythonやRの機能を<br>連携して利用する| https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/learn-modeler-05/ | |
|F-12  |カスタム<br>ノード|外部の機能を呼び出すための<br>ノードを作成する| https://speakerdeck.com/jpspss/onewex-spsslian-xi-niyorutekisutofen-xi-falsekuo-zhang?slide=13 | |
|F-13  |入力変数の<br>重要度|複数のモデルの入力変数の<br>重要度を比較する| https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/learn-modeler-07/ | |
|F-14  |自動化と<br>業務展開|SPSS CADSを用いて<br>自動化と業務展開を実現する| https://www.youtube.com/watch?v=gxktNevQ0LY | |
|F-15  |ブラウザで<br>データ抽出|SPSS CADSを用いて<br>ブラウザから非定型データ抽出| https://www.youtube.com/watch?v=RxAnuauZBPU | |
|F-16  |MLOps|SPSS CADSを用いて<br>実装後のモデル管理(MLOps)| https://qiita.com/kawada2017/items/b5e1f94fafadbd2452eb　| |
|F-17  |自然言語処理|Python連携を用いて<br>テキスト文書からキーワードにフラグを立てる| https://qiita.com/kawada2017/items/5fbfc8195fc4cceaeff4#_reference-df89548514a086c26762　| |
|F-18  |自然言語処理|SPSS Modeler で テキストマイニングをしてみる <br>その1 準備編| https://qiita.com/harrowharrow16/items/248ff8fe3879b63e7ae3　| |
|F-19  |自然言語処理|SPSS Modelerでテキストマイニングをやってみる <br>その2 感情分析編| https://qiita.com/harrowharrow16/items/a3ac51a91080c21da87d　| |

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