1、数据处理能力 SPSS具有强大的数据处理能力，包括数据清洗、数据转换等。而SPSS Modeler除了数据处理能力外，还提供了更为强大的数据预处理和模型优化功能。用户可以方便地对数据进行清洗、特征选择和模型训练等工作，并能直观地了解模型的性能和预测效果。
2、spss modeler是数据挖掘，spss是统计分析：spss是一款用于处理常见统计问题的软件，功能是比较齐全的。spss modeler是专门用于做数据挖掘的软件，包含各种数据挖掘算法，可以和其他数据库软件比较好地兼容、连接。
3、本质的一些区别是功能上的，modeler包括有统计分析的部分，也有机器学习和人工智能的部分 而statistics主要就是统计分析，是以统计学的理论为主的 modeler更侧重挖掘潜在的知识，为业务做指导。
4、IBM SPSS Modeler是专门用于数据挖掘和建模的软件，而IBM SPSS Statistics则主要用于数据统计。从原理角度来看，数据挖掘主要依赖数学算法，对假设检验的显著性等不敏感。数据统计则是基于抽样、假设、检验过程，关注数据的显著性。
5、SPSS Modeler主要为商业挖掘提供机器学习的算法，同时，其数据预处理和结果辅助分析方面也相当方便，这一点尤其适合商业环境下的快速挖掘，但是它的处理能力并不是很强，一旦面对过大的数据规模，它就很难使用。数据分析需要的工具 在数据分析中，常用的软件工具有Excel、SPSS和SAS。
