カスタム・ノードの作成と管理

拡張用のカスタム ダイアログ ビルダーは、SPSS® Modeler ストリーム内で使用するためのノードを作成します。

拡張用のカスタム・ダイアログ・ビルダーを使用すると、次のことができます。

• R または Apache Spark (Python 経由) で実装されたノードを実行するための、カスタム・ノード・ダイアログを作成する。詳しくは、スクリプト・テンプレートの作成を参照してください。
• カスタム・ノード・ダイアログ (別のユーザーが作成したもの) の指定が含まれたファイルを開き、 自分の IBM® SPSS Modeler インストール環境に そのダイアログを追加する。必要に応じて、独自に変更を加える。
• 他のユーザーが IBM SPSS Modeler インストール環境に追加できるように、 カスタム・ノード・ダイアログの指定を保存する。
• カスタム ノードを作成し、Python for Spark スクリプトを記述して、データ ソースがある任意の場所からデータを読み取り、Apache Spark によってサポートされている任意のデータ形式にデータを書き出します。詳しくは、Python for Spark を使用したデータのインポートおよびエクスポートを参照してください。
• カスタム ノードを作成し、R スクリプトを記述して、データ ソースがある任意の場所からデータを読み取り、R によってサポートされている任意のデータ形式にデータを書き出します。詳しくは、R を使用したデータのインポートおよびエクスポートを参照してください。

拡張用のカスタム・ダイアログ・ビルダーでは、拡張内でカスタム・ノード・ダイアログを作成または変更します。拡張用のカスタム・ダイアログ・ビルダーを開くと、空のカスタム・ノード・ダイアログを含む新しい拡張が作成されます。拡張用のカスタム・ダイアログ・ビルダーからカスタム・ノード・ダイアログを保存またはインストールすると、そのダイアログは拡張の一部として保存またはインストールされます。

拡張用のカスタム・ダイアログ・ビルダーを起動する方法

メニューから、「拡張」 > 「カスタム ノード ダイアログ ビルダー」を選択します。

注:

• Python ノードは Spark 環境に依存します。
• Python スクリプトでは、データが Spark DataFrame 形式で表示されるため、Spark API を使用する必要があります。
• バージョン 17.1 で作成された古いノードは、引き続き IBM SPSS Analytic Server に対してのみ実行されます (データは IBM SPSS Analytic Server 入力ノードから発信され、IBM SPSS Modeler サーバーには抽出されていません)。バージョン 18.0 以降で作成された新しい Python およびカスタム・ダイアログ・ビルダーのノードは IBM SPSS Modeler サーバーに対して実行できます。
• Python をインストールする際に、必ずすべてのユーザーに Python インストール済み環境にアクセスする許可を付与してください。
• Machine Learning Library (MLlib) を使用する場合、NumPy を含む Python のバージョンをインストールする必要があります。その後、Python インストール済み環境を使用するように IBM SPSS Modeler サーバー (または IBM SPSS Modeler クライアントのローカル・サーバー) を構成する必要があります。詳しくは、Python for Spark を使用したスクリプトを参照してください。