W połowie marca miała miejsce premiera kolejnej, już 18, wersji programu IBM SPSS Modeler. W produkcie pojawiło się kilka zmian, które w większości są kontynuacją zmian zapoczątkowanych w wersjach 15-16, czyli dotyczą one integracji z Big Data oraz Open Source.
Integracja z Big Data
W wersjach 16, 17 oraz 17.1 narzędzie IBM SPSS Modeler zostało wzbogacone o 9 algorytmów, które mogły zostać obliczone jedynie na platformie Hadoop, do czego konieczne było posiadanie konektora SPSS Analytic Server.
Algorytmy te to:
• GLE (Uogólnione modele liniowe)
• Liniowy – AS (Modele liniowe);
• LSVM (Liniowa metoda wektorów nośnych);
• Drzewa Losowe (Lasy losowe);
• Drzewo AS (Drzewa decyzyjne);
• TCM (Modele przyczynowe szeregów czasowych);
• STP (Predykcja przestrzenno-czasowa);
• Dwustopniowa – AS (Dwustopniowe grupowanie);
• Reguły asocjacyjne;
Algorytmy te zaprojektowane zostały w sposób umożliwiający wykorzystanie równoległej architektury silników MapReduce i Spark. Teraz mogą być one również obliczane na serwerze SPSS Modeler i to w sposób wielowątkowy.
W wersji 18 odświeżony został węzeł Szereg Czasowy. Nowa wersja węzła respektuje zmienne, których rola w węźle typy ustawiona została na Separacja. Jest to bardzo przydatne np. do prognozowania popytu na poszczególne produkty. W poprzednich wersjach programu podział mógł być jedynie robiony z wykorzystaniem instrukcji warunkowych. Dodatkowo, węzeł umożliwia podział zmiennych na: zmienną celu, zmienne wejściowe oraz zdarzenia i interwencje.
Integracja z Open Source