SPSS Modeler是一款由IBM公司开发的数据挖掘和文本分析工具。在18版本中，SPSS Modeler引入了大量的建模节点，每个节点都有特定的功能，用于数据预处理、建模、评估和部署。本手册提供了对这些建模节点详细使用说明，以及节点设置项的详细解释与使用方法。
IBM SPSS Modeler 18.0版本中包含的建模节点大致可以分为几个大类：
1. 数据准备节点：包括Type节点（用于定义字段的数据类型）、Derive节点（用于计算新字段或修改现有字段）、Select节点（用于选择需要的字段）和Recode节点（用于重新编码字段）等。这些节点主要用来对数据集进行预处理，保证数据的质量和完整性。
2. 转换节点：如Categorize、Split、Sort等。这类节点能够对数据集进行进一步的转换，例如，Categorize可以将连续变量转换为分类变量，Split可以将数据集分为训练集和测试集，Sort节点则可以对数据进行排序。
3. 建模节点：这些节点分为分类模型、预测模型、关联规则模型等几类。分类模型节点如决策树、神经网络、支持向量机等，用于建立分类规则。预测模型节点如ARIMA、回归模型等，用于预测数值型数据。关联规则模型节点如Apriori和Carma，用于挖掘数据集中的关联性。
4. 分析节点：分析节点用于对数据集进行各种统计分析，比如Correlations、Descriptive Statistics等，这些分析能够为后续的建模提供依据。
5. 部署节点：部署节点用于将建立的模型发布到IBM SPSS Modeler Server上，使得模型可以被其他应用程序调用。这些节点包括Modeler Administration Console、Modeler Batch等。
以上节点的使用要结合实际的数据挖掘项目进行选择。节点的设置项解释了节点需要的参数配置、节点间的连接方式以及如何从节点中提取和查看结果。
该手册的发布，对于数据分析专业人员来说是一份不可或缺的参考资料。借助这些详细的操作指南，用户能够更高效地利用SPSS Modeler进行数据挖掘，从而更好地分析数据，发现数据背后的价值。这对于商业分析、市场研究、金融风险评估、客户细分等诸多领域都具有重要的意义。
在IBM SPSS Modeler 18.0中，还可能提及到其他的一些组件和服务，例如SPSS Modeler Server、SPSS Modeler Administration Console、SPSS Modeler Batch等。这些是SPSS Modeler软件生态系统的一部分，它们提供了模型的集中管理和部署能力，使得模型可以被组织内不同的部门和人员所共享和使用。这能够显著提升数据挖掘项目的可维护性和扩展性，同时确保了数据和模型的安全性。
