在前两周的文章 “IBM SPSS Modeler 18.0新版本强劲推出”中，提到IBM 数据挖掘平台SPSS Modeler最新版本于2016年3月15日推出，当天同时推出的还有SPSS家族中最元老级的产品------IBM SPSS Statistics 最新版本 24.0， 它是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功，算算到现在已经有48年的历史了。2009年7月28日，IBM公司宣布用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司，基本上每年都有新版本的升级 。
今天主要给大家介绍最新24版本的新功能：
支持多种编程语言，实现任意扩展
现在，创建和共享基于R、Python、Java或SPSS语法的扩展比以往任何时候都更加容易，可以在新的扩展菜单中实现用于扩展的定制对话框构建程序。如下图：
定制对话框构建程序可实现增加新控件、现有控件的新属性、对话框的菜单位置的新选项以及更新的界面。
- 您可以指定将定制对话框安装到安装对话框时创建的新子菜单。您还可指定是将定制对话框安装到所有窗口类型（“数据编辑器”、“语法”和“查看器”）还是仅安装到特定窗口类型。
- 现在支持以下控件：字段选择器、数据集选择器、日期控件、安全文本控件、颜色选取器、表控件和选项卡控件。
- 可以根据其他控件的状态启用或禁用控件。
- 您可以指定目标列表的最小或最大字段数。还可以指定多选列表框的最小或最大所选项数。
- 您可以指定组合框控件是否可编辑。控件可编辑时，会在运行时输入定制值。
- 可以将标签放置在以下控件的左侧：组合框、文本控件、数字控件和文件浏览器。
- 针对生成项列表的控件，可在生成的语法中项之间指定定界符。此属性适用于目标列表、字段选择器、表控件和列表框控件。
- 您可以指定以下控件类型的文本区域的宽度：文件控件、数字控件和安全文本控件。
- 可在其上放置控件的画布上功能列数增加为四列。先前，仅支持三个功能列。
- 您可以将文本控件的内容指定为数据集名称（在运行时进行验证）。
- 您可以指定如何处理带单引号或双引号的值中内部引号。此属性适用于以下控件类型：文本控件、表控件、组合框和列表框。
通过扩展中心，自由下载新功能
除了通过编程语言实现扩展功能，IBM SPSS Statistics提供Extension Hub，可轻松地下载、更新和除去扩展，试用当前一些新功能。
这些扩展内容是通过SPSS Statistics语法、Java、R、Python 2或Python 3开发好的组件，可直接下载使用，目前已经有近百个应用程序可供下载。
注重颜值
IBM SPSS Statistics分析输出报告中，对统计表格的格式可以调整得更加灵活和美观（如下图），调整后，直接导出到word、excel、html或pdf等。
更智能的数据导入与导出
现在，将数据导入和导出IBM SPSS Statistics比以往任何时候都更加容易，只需一次单击即可导入和导出常见文件格式。
读取和写入 Excel 文件
- 根据具有相同格式的值的指定百分比确定列的数据格式。先前，如果列中所有值不具有相同格式，那么为字符串格式分配列。现在，可以指定用于确定格式的值的百分比。缺省设置为 95%。
- 忽略隐藏的行和列。
- 从字符串值移除前导空格和尾部空格。
- 写入 Excel 数据文件时指定工作表名称。
- 将命名工作表追加到现有Excel 工作表。
- 将变量标签而不是变量名称写入Excel 文件。
读取文本数据文件
- 用于读取 CSV 数据文件的简单且灵活界面。
- 可更灵活地读取文本数据文件，包括自动检测数据格式和更好地处理日期和时间值。
如果您对 SPSS 感兴趣，这里给大家提供一个绿色试用版，可免费试用一个月。
下载地址如下，赶紧来试试吧！
spss modeler：http://bigdata.evget.com/product/168.html
spss statistics：http://bigdata.evget.com/product/330.html
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1.【锂电池剩余寿命预测】Transformer锂电池剩余寿命预测（Matlab完整源码和数据） 2.数据集：NASA数据集，已经处理好，B0005电池训练、B0006测试； 3.环境准备：Matlab2023b，可读性强； 4.模型描述：Transformer在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。 5.领域描述：近年来，随着锂离子电池的能量密度、功率密度逐渐提升，其安全性能与剩余使用寿命预测变得愈发重要。本代码实现了Transformer在该领域的应用。 6.作者介绍：机器学习之心，博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
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