SPSS Modeler ノードリファレンス 7-5 Statistics  エクスポート

# 7-5 Statistics エクスポート　[Statisticsタブ]
![194_161Statsエクスポート.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/5bf16a15-57bb-f800-0772-1503fc31c497.png)

＊このノードを利用にはSPSS Statisiticsのライセンスや連携のための設定は不要です。

## 1.ノードの目的
SPSS Statistics　形式のデータ（拡張子SAV）にデータを書き出します。
圧縮率が高く大規模データをフラットファイルとして保存するのに便利です。
（SPSS Statisticsのライセンスは不要です）

## 2.解説動画（60秒）

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## 3.クイックスタート

#### 線型回帰モデルを作成します（ノードリファレンス5-21と共通）
＊Statisticsモデルを利用するためSPSS連携設定が必要です 5-21 を参照してください。

＊入力データは[5.参考情報]からダウンロードできます。
![スクリーンショット 2023-05-29 10.44.45.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/a66ed7b7-9430-9f06-4b3c-bb85132b941f.png)

ストリームは以下の通りです。
![スクリーンショット 2023-05-29 10.46.16.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b7e85e00-4e39-224b-fdcb-f3538bea6d82.png)

[Statisiticsモデル]ノードを編集します。メニューから[変換]の[欠損値の置き換え]を選択します。

![スクリーンショット 2023-05-29 10.48.29.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/fe9d2db8-c293-011e-4824-f722ee1719c9.png)

Statisiticsのダイアログが表示されますので、以下のように設定し[OK]します。

![スクリーンショット 2023-05-29 10.50.49.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/dab1e4b3-e25b-3d41-56d8-f6e376ca0808.png)

実行するSPSSシンタックスが自動で記述されます。[OK]を押します。
![スクリーンショット 2023-05-29 10.51.28.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/aefdd04a-03b0-3bd5-2194-a13dd6210d2c.png)

モデルが生成されます。
![スクリーンショット 2023-05-29 10.52.26.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/0b767b73-5895-a824-8f7b-1406b82d09ed.png)

[データ型]ノードを繋げて編集、[値の読み込み]ボタンを押して値を確定します。

![スクリーンショット 2023-06-14 9.05.24.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/bb82d7c6-18ef-7910-3ba6-18cbb815698a.png)

![スクリーンショット 2023-06-14 9.05.59.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/9ebbb813-fecb-c354-49b8-dce1762b73de.png)

最後に[Statistics エクスポート]ノードを接続します。

![スクリーンショット 2023-06-14 9.02.36.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/299e9a09-ba00-07a6-5e4f-8b98f220ad99.png)

[Statistics エクスポート]ノードを編集します。出力するファイル名と場所を指定します。[データインポートノード生成]にチェックを入れます。

![スクリーンショット 2023-06-14 9.09.46.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/4974edbd-40e5-b3d0-93f7-52ad9787bb81.png)

[Statistics エクスポート]ノードを実行します。SPSS形式のデータファイルとして読み込まれました。

![スクリーンショット 2023-06-14 9.09.04.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/becd43f8-7d87-59f8-1c07-5116a57607fb.png)

[プレビュー]します。スコアリング列（予測値）が追加されたSPSS形式データを読み出しました。

![スクリーンショット 2023-06-14 9.13.24.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/5b536646-0485-a5b8-5b22-ba26fb50626f.png)

## 4.Tips

SPSS形式特有の値ラベルの切り替えを以下のように実施できます。赤枠ボタンをオンすると　[タイプ]が自動車になり　、オフすると0になります。

![スクリーンショット 2023-06-14 9.14.45.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/ac718593-00b4-277b-1167-fc31e0186402.png)

![スクリーンショット 2023-06-14 9.15.10.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/5be96f75-455e-0a82-1f72-3928e0661b83.png)

＊SPSS形式（SAVファイル）では性別のような質的データは、0=男性　1=女性　とあらかじめ値ラベルを定義することができます。データは数値で保有するので圧縮率が高く、演算にも有利ですが、結果の解釈をサポートするためにラベルを使用することができます。

## 5.参考情報

#### 利用データ

右クリックでリンク先を保存してください。

https://github.com/yoichiro0903n/blue/raw/main/car_sales.sav

#### ModelerとStatsの連携に触れているブログ

https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/life-spss-12/

#### ノードのヘルプ

https://www.ibm.com/docs/ja/spss-modeler/18.3.0?topic=nodes-statistics-export-node

#### SPSS Modeler 逆引きストリーム集（データ加工）

https://qiita.com/416nishimaki/items/4bf813e6cba84b2a1008

#### SPSS Modeler ノードリファレンス目次

https://qiita.com/416nishimaki/private/503037195081d3323eee