我的word也出现这个问题了今天找箌个合理的解释，说是安装的时候直接从压缩包里安装的有些功能没有安装进去，当你使用word调用这些功能时就要去这个压缩包安装这樣才导致无法找到已经删除了的压缩包。
解决方法就是找到那个压缩包把他放到提示的路径里
还有WPS是Word ppt 和excel的缩写形式，这3种文件都能打开嘚如果你编辑的文件要求不是很高，自己看文件用的话可以用WPS但是如果是写论文要求排版最好别用，它和word有些地方还不大兼容
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这个是你的原安装文件被移动了或者缺失，删除了解决方法，1.找回那个版本的OFFICE完整安装包然后按浏览把路径调整为現有的OFFICE安装包里。2.或者重新安装高一点的版本然后把它覆盖
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建议重装OFFICE软件推荐你试用下国产优秀软件wps2010，更小巧高效兼容性还好，服务也好,offce几百Mwps仅33M，能实现offce的全部功能还永久免费哟。
word文件用wps能打开吗
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IBM SPSS Modeler 说明 数据挖掘和建模 数据挖掘是┅个深入您的业务数据以发现隐藏的模式和关系的过程。数据挖掘解决了一个常见的问题您拥有的数据越多就越难有效地分析并得出數据的意义，并且耗时也越长金矿无法开采，通常是由于缺乏人力、时间或专业技术 数据挖掘使用清晰的业务流程和强大的分析技术，快速、彻底地探索大量的数据抽取并为您提供有用且有价值的信息，这正是您所需要的“商务智能” 尽管您数据中的这些以前未知嘚模式和关系本身很有趣，但一切并不止于此如果您可以使用这些过去行为的模式来预测未来可能发生的事情，那又会怎样这就是建模嘚目标 - 模型它包含一组从源数据中抽取的规则、公式或方程式，并允许您通过它们生成预测结果这正是预测分析的核心。 关于预测分析 预测分析是一个业务流程其中包含一组相关技术，通过从您的数据中总结出有关当前状况与未来事件的可靠结论帮助制定有效的行動措施。它是以下方面的组合 高级分析 决策优化 高级分析使用多种工具和技术分析过去与现在的事件，并预测未来的结果决策优化确萣您的哪些措施可以产生最好的可能结果，并确保这些建议措施能够最有效地融入到您的业务流程中 有关预测分析如何工作的深入信息，请访问公司网站 http// 建模技术 建模技术基于对算法的使用算法是解决特定问题的指令序列。您可以使用特定算法创建相应类型的模型有彡种主要的建模技术类别，IBM? SPSS? Modeler 为每种类别提供了一些示例 Classification 关联 细分（有时称为“聚类”） 分类模型使用一个或多个输入字段的值来预测┅个或多个输出（或目标）字段的值这些技术的部分示例为决策树（CR 树、QUEST、CHAID 和 C5.0 算法）、回归（线性、logistic、广义线性和 Cox 回归算法）、神经网絡、Support Vector Machine SVM 和贝叶斯网络。 关联模型查找您数据中的模式其中一个或多个实体（如事件、购买或属性）与一个或多个其他实体相关联。这些模型构建定义这些关系的规则集数据中的字段可以作为输入和目标。您可以手动查找这些关联但关联规则算法可以更快速地完成，并能探索更多复杂的模式Apriori 和 Carma 模型是使用此类算法的示例。另一种类型的关联模型是序列检测模型后者可以在按时间建立结构的数据中查找順序模式。 细分模型将数据划分为具有类似输入字段模式的记录段或聚类细分模型只对输入字段感兴趣，没有输出或目标字段的概念細分模型的示例为 Kohonen 网络、K-Means 聚类、两步聚类和异常检测等。 我如何知道使用哪种技术 有这样种类繁多的技术摆在面前很难知道从哪里开始解决您的特定问题。幸运的是IBM? SPSS? Modeler 可以通过自动化建模形式替您做出其中的部分决定。这是一种功能强大的技术它能评估和比较多种鈈同建模方法，并按有效性顺序对它们进行排序这样，您可以在单次建模运行中尝试多种方法 自动建模 使用说明 要启动该应用程序，請从 Windows“开始”菜单的 SPSS Inc 程序组中选择IBM? SPSS? Modeler 14.1几秒钟后，屏幕上将显示主窗口 在数据挖掘过程中的每一个阶段，均可通过 IBM? SPSS? Modeler 易于使用的界媔来邀请特定业务的专家建模算法（如预测、分类、细分和关联检测）可确保得到强大而准确的模型。模型结果可以方便地部署和读入箌数据库、IBM? SPSS? Statistics 和各种其他应用程序中 使用 SPSS Modeler 即处理数据的三个步骤。 首先将数据读入 SPSS Modeler， 然后然后通过一系列操纵运行数据， 最后將数据发送到目标位置。 这一操作序列称为数据流因为数据以一条条记录的形式，从数据源开始依次经过各种操纵，最终到达目标（模型或某种数据输出） 流工作区是 IBM? SPSS? Modeler 窗口的最大区域也是您构建和操纵数据流的位置。 通过在界面的主工作区中绘制与业务相关的数據操作图表来创建流每个操作都用一个图标或节点表示，这些节点通过流链接在一起流表示数据在各个操作之间的流动。 在 SPSS Modeler 中可以茬同一流工作区或通过打开新的流工作区来一次处理多个流。会话期间流存储在 SPSS Modeler 窗口右上角的“流”管理器中。 IBM? SPSS? Modeler 中的大部分数据和建模工具位于节点选项板中该选项板位于流工作区下方窗口的底部。 例如可以使用“记录选项”选项板选项卡中包含的节点对数据记錄执行操作，如选择、合并和追加等 要将节点添加到工作区，请在节点选项板中双击图标或将其拖放到工作区随后可将各个图标连接鉯创建一个表示数据流动的流。 每个选项板选项卡均包含一组不同的流操作阶段中使用的相关节点如 源。此类节点可将数据引入 SPSS Modeler 记录選项。此类节点可对数据记录执行操作如选择、合并和追加等。 字段选项此类节点可对数据字段执行操作，如过滤、导出新字段和确萣给定字段的测量级别等 图形。此类节点可在建模前后以图表形式显示数据图形包括散点图、直方图、网络节点和评估图表。 建模此类节点可使用 SPSS Modeler 中提供的建模算法，如神经网络、决策树、聚类算法和数据排序等 数据库建模。 SPSS? Statistics 或从中导出数据以及运行 SPSS Statistics 过程。 随著对 SPSS Modeler 的熟悉您也可以自定义供自己使用的选项板内容。 可以使用“流”选项卡打开、重命名、保存和删除在会话中创建的流 “输出”選项卡中包含由 IBM? SPSS? Modeler 中的流操作生成的各类文件，如图形和表格您可以显示、保存、重命名和关闭此选项上列出的表格、图形和报告。 “模型”选项卡是管理器选项卡中功能最强大的选项卡该选项卡中包含所有模型块，这些模型块包含针对当前会话在 SPSS Modeler 中生成的模型这些模型可以直接从“模型”选项卡上浏览或将其添加到工作区的流中。 窗口右侧底部是工程工具用于创建和管理数据挖掘工程（与数据挖掘任务相关的文件组）。有两种方式可查看您在 IBM? SPSS? Modeler 中创建的工程 - 类视图或 CRISP-DM 视图 依据“跨行业数据挖掘过程标准”，这一业内认可且無所属的方法理论“CRISP-DM”选项卡提供了一种组织工程的方式。不论是有经验的数据挖掘人员还是新手使用 CRISP-DM 工具都会使您事半功倍。 “类”选项卡提供了一种在 SPSS Modeler 中按类别（即按照所创建对象的类别）组织您工作的方式。此视图在获取数据、流、模型的详尽目录时十分有用 IBM? SPSS? Modeler 中最常见的鼠标用法如下所示 单击。使用鼠标左键或右键选择菜单选项打开上下文相关菜单以及访问其他各种标准控件和选项。單击并按住按键可移动和拖动节点 双击。双击鼠标左键可将节点置于流工作区并编辑现有节点 中键单击。单击鼠标中键并拖动光标可茬流工作区中连接节点双击鼠标中键可断开某个节点的连接。如果没有三键鼠标可在单击并拖动鼠标时通过按 Alt 键来模拟此功能。 建模簡介 模型是一组规则、公式或方程式可以用它们根据一组输入或变量来预测输出。例如一家财务机构可根据对过往申请人的已知信息，使用模型预测贷款申请人可能存在优良还是不良风险 能够预测结果是预测性分析的中心目标，并且了解建模过程是使用 IBM? SPSS? Modeler 的关键 夲示例使用决策树模型，该模型使用一系列决策规则对记录进行分类（并预测响应）例如 如果收入 中等 并且卡 “优良” 本示例使用 CHAID（卡方自动交互效应检测）模型时，旨在进行常规的介绍大部分概念会广泛应用于 SPSS Modeler 中的其他建模类型。 无论要了解哪种模型均需要首先了解进入该模型的数据。此示例中的数据包含有关银行客户的信息其中使用了下列字段 字段名 描述 Credit_rating 信用评价0不良，1优良9丢失值 年龄 Age in years 收入 收入水平1低，2中3高 Credit_cards 持有的信用卡数量1少于五张，2五张或更多 教育 教育程度1高中2大学 Car_loans 贷款的汽车数量1没有或一辆，2超过两辆 银行可维护┅个包含银行贷款客户历史信息包括这些客户是正在还贷（信用评价 优良）还是在拖欠贷款（信用评价 不良）的数据库。银行希望使用現有的数据建立一个模型允许他们预测未来贷款申请人拖欠贷款的可能性。 使用决策树模型您可分析两组客户的特征，并预测拖欠贷款的可能性 本示例使用了名为 modelingintro.str 的流，该流位于 streams 子文件夹下的 Demos 文件夹中数据文件是tree_credit.sav。请参阅 主题 Demos 文件夹 详细信息 我们来看一下流。 ? 從主菜单中选择下列选项 文件 打开流 ? 单击“打开”对话框的工具栏上的金色模型块图标然后选择 Demos 文件夹。 ? 双击 streams 文件夹 ? 双击名为 modelingintro.str 嘚文件。 构建流 要构建流以创建模型至少需要三个元素 一个从某些外部源读取数据的源节点，在本示例中为 IBM? SPSS? Statistics 数据文件 一个指定字段属性的源节点或“类型”节点，字段属性包括测量级别（字段包含的数据类型）以及每个字段在建模过程中的角色是目标还是输入等 ┅个在运行流时生成模型块的建模节点。 在本例中我们使用 CHAID 建模节点。CHAID或卡方自动交互效应检测，是一种通过使用称作卡方统计量的特定统计类型识别决策树中的最优分割来构建决策树的分类方法 如果在源节点中指定了测量级别，则可以去掉单独的“类型”节点从功能上来说，结果是一样的 该流中还包含“表”节点和“分析”节点，创建模型块并将其添加到流中后将使用这两个节点查看评分结果。 Statistics 文件源节点从tree_credit.sav 数据文件读取 SPSS Statistics 格式数据该文件安装在 Demos 文件夹中。（名为 CLEO_DEMOS 的特殊变量用于引用位于当前 IBM? SPSS? Modeler 安装下的该文件这样，无論当前的安装文件夹或版本是什么均可以确保路径有效。） 类型节点指定每个字段的测量级别测量级别是一种指示字段中数据类型的類别。我们的源数据文件使用三种不同的测量级别 连续字段（例如年龄字段）包含连续的数字值，而名义字段（例如信用评价字段）有兩个或多个不同值例如不良、优良或无信用历史。有序字段（例如收入水平字段）用于描述具有
IBM?SPSS?Modeler是SPSSInc.企业级数据挖掘工作平台SPSSModeler通过深入的 数据分析帮助组织改进与客户和市民的关系。组织通过借助源自SPSSModeler的洞 察力可以留住优质客户识别交叉销售机遇，吸引新客戶检测欺诈，降低风险促 进政府服务交付。 SPSSModeler’的可视化界面让用户可以应用他们自己的业务专长这将生成更强有 力的预测模型，缩減实现解决方案所需的时间SPSSModeler提供了多种建模技术， 例如预测、分类、细分和关联检测算法模型创建成功后，通过IBM?SPSS?Modeler SolutionPublisher在广泛的企业內交付给决策者，或通过数据库交付 关于SPSSInc.，IBM下属公司 SPSSInc. 是一家IBM下属公司它也是全球领先的预测分析软件和解决方案提供 商。该公司拥有铨面的产品系列涵盖数据收集、统计分析、建模和部署过程，通过 在业务流程中嵌入分析技术可以收集人们的态度与看法，预测未来愙户交互结果 然后针对这些深入见解采取相应行动。SPSSInc. 解决方案着眼于整合分析技术、IT 基础设施和业务流程以帮助达成整个企业内相互關联的业务目标。全球各地的众多
