1樓：鄭琦 Allen
作為乙個懂Python, 同時又是SPSS Modeler的重度使用人群, 談下我的體會.
SPSS Modeler賦予了一線業務人員資料分析的潛力, 我感覺這會讓業務資料創造出巨大的價值.
它的圖形化,流程化, 函式化, 同時支援各種資料來源的接入和資料格式的匯出. 遮蔽了各種模型的複雜性, 讓高深的建模很容易的使用.
資料分析最主要的工作就是資料的整理和清洗, 這方面SPSS Modeler提供的工具也是非常的豐富和實用.
當你建立好乙個流程後, 可以已固定的方式去處理和分析新的資料, 可以把建立好的程式很容易的交付給其他人去使用, 不用除錯程式,不用處理複雜的編譯環境還很穩定, 這也是非常實用的.Python這點肯定比不了.
SPSS Modeler也有弱點, 資料處理的工具肯定沒有Python豐富和易於拓展. 比如你要做中文位址的四級拆分, 這需要用Python來完成.
SPSS Modeler作為乙個成熟的資料分析工具, 學習成本也很低的, 我大概用了30個小時來入門的.
總結下: Python和SPSS Modeler都了解下, 相互配合. 再結合MySQL的資料庫和類似Spotfire的圖形展示, 就非常實用了.
2樓：沈亮
看下招聘簡章，就知道你應該直接學習python，機器學習是個完整流程，包括資料準備、資料清洗、特徵工程、模型構建和模型評估，最後是模型部署應用，python作為指令碼語言，其眾多的package可以非常好的完成整個流程構建，而spss明顯做不到，另外，python中的眾多的新的演算法更新頻率較快，相比於商業軟體spss
3樓：灰質
SPSS接觸過。python正在用。
都是開發工具，spss更加商業化，整合度封裝性更高，面向使用者。python是指令碼開發語言，更底層更靈活。
如果為了一般性建模spss應該也是夠用的，如果不打算長期從事機器學習工作倒不必要學python。
python在機器學習就像C++在程式設計的地位，都是基石級的。
買spss的公司應該還是有一些的，否則賣spss的公司該倒閉了呵呵。
機器學習有關的AI公司一般都不用spss，而是python、tensorflow、pytorch等，甚至更牛的公司自己開發平台工具，如曠視科技的brain++
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