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SPSS提供了多种方法实现与应用系统的整合，如批处理、web service等方式。需要根据具体的业务需求来确定集成方案。

数据挖掘确实是从数据中找到规律，或找到异常。在进行数据挖掘时，可以使用抽样数据，只要抽样过程是随机的，就能够保证模型具备足够的代表性；当然随着计算机性能的提升，也可以使用全量数据进行建模分析。

不同的数据挖掘场景均有不同的模型评价方法，可以帮您找到更合适的模型。建议您通过参考书中案例分析中的模型检验章节了解更详细信息。

SPSS产品包中包含了算法手册，可以查阅各算法的原理，或者在教科书中查找。

数据挖掘是一个以业务为导向的流程，有了业务需求，再进行相关的数据分析建模。建议您先考虑业务上需要怎样的决策支持，然后再看是否可以通过数据和算法来实现该目标。

建议您保留截图，提供数据流和数据样本，方便进行针对性的诊断。

在模型节点中，都可以进行参数调整，双击模型图标就可以找到调整参数的选项。视频中只是做了最简单的演示，是按默认参数做的。

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SPSS作为成熟的数据挖掘工具，已经将通用的算法写好放入在了软件中。进行业务分析时，可以直接调用算法进行快速建模。