企业在做一项投资的时候，经常需要财务做投资回报率的分析，那么今天我们就来介绍下，如何通过SPSS蒙特卡罗模拟法（Monte Carlo method）实现投资回报率的预测。

当前，整个互联网正在从IT时代向DT时代演进，大数据技术也正在助力企业和公众敲开DT世界大门。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战和困难，代表着大数据处理所需的新的技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。

SPSS Modeler 是一个数据挖掘工作台，提供了一个可了解数据并生成预测模型的最先进的环境。Streams 提供了一个可伸缩的高性能环境，对不断变化的数据进行实时分析，在实时处理需要高级分析时，使用Streams和SPSS集成，实现实时评分预测。实时应用预测分析的用例的示例包括网络安全、银行和信用卡欺诈检测、预测性维护，以及实时营销产品。

商业保险公司希望通过分析以往的固定资产保险理赔案例，能够预测理赔金额，借以提高其服务中心处理保险理赔业务的速度和服务质量，并降低公司运营风险。业界领先的预测分析软件 IBM SPSS Statistics 提供了强大的线性回归分析功能，能够有效地解决此类问题。本文结合该商业实例介绍了线性回归模型的基本概念，以及使用 Statistics 进行线性回归分析，解决该商业问题的基本步骤和方法。