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數據統計分析工具

V26.0官方版
數據統計分析工具
更新時間:2023-12-28軟件大小:1.75G軟件格式:.rar
授權方式:免費版軟件語言:簡體中文軟件類型:國產軟件

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軟件介紹

IBM SPSS Statistics是一款世界領先的統計軟件,可以幫助用戶統計各行各業的數據,用于解決一系列的業務和研究問題。軟件支持有關單AUC、精確率召回率(PR)曲線的推論,并提供了比較從獨立分組或成對主體生成的兩條ROC曲線的選項。SPSS Statistics Subscription 提供一個基礎版本和三個附加組件,您可按需激活組件,進而擴展您的預測性分析功能。

IBM SPSS Statistics

IBM SPSS Statistics軟件特色

一、多種關鍵功能界面,讓您靈活使用深度分析能力。

借助ibm spss statistics 26,各種專業技能水平的分析師可以靈活使用強大的分析技術。這款軟件可提供多種關鍵功能界面,從適合新手的菜單式用戶界面體驗到適合經驗豐富的統計員的命令語法及可編程擴展性等等。

二、全面的統計工具,讓您能在正確的時間使用正確的統計功能。

spss statistics 26可以幫助人們更快速地測試和驗證假設,有效發現額外的信息,從而在正確的時間使用正確的統計功能。SPSS Statistics產品家族擁有最全面的適用于整個分析流程的工具。借助多種數據類型的輕松訪問以及眾多集成模塊,分析師可以獲得有關其手頭任務的必要信息。這款軟件的報告和部署功能也為用戶提供了洞察力并支持用戶更快速、清晰地傳達結果。

三、多種部署功能,助您充分利用統計資源。

由于可輕松進行擴展以滿足從個別終端用戶到整個部門或企業隨時隨地的需求,SPSS Statistics 可以幫助企業充分利用其分析資源。

我們的統計軟件可單獨購買,也可從以下三個版本中選擇:IBM SPSS Statistics Standard 、 IBM SPSS StatisticsProfessional 和 IBM SPSS Statistics Premium。這三個版本通過集合必要的功能,提供了一種有效的方式確保您的整個團隊或部門擁有執行分析所必需的功能,從而助力企業取得成功。

SPSS Statistics 通過支持多種部署選項實現這種靈活性 - 從適合個人的獨立桌面應用,到適合大型分析師團隊的多客戶端/服務器部署。用戶還可以從 IBM SPSS Collaborationand Deployment Services 的內容管理、自動化和部署功能中受益。

IBM SPSS Statistics軟件功能

1、全面的統計工具
在一體化的集成界面中工作,運行描述統計、回歸分析、高級統計等等。在單一工具中即可創建可立即發布的圖表、表格和決策樹。
2、與開放源碼集成
通過專門擴展,利用 R 和 Python 增強 SPSS Syntax。利用我們的擴展中心提供的 130 多項擴展,或者構建您自己的擴展并與同行共享,以創建個性化解決方案。
3、輕松進行統計分析
使用簡單的拖放界面來訪問各種功能,并跨多個數據源工作。此外,靈活的部署選項支持您輕松購買和管理軟件。
4、數據準備
輕松識別無效值,查看缺失數據的模式,匯總變量分布,并使用為名義屬性設計的算法。
5、查看定價并購買
創建更可靠的模型,測試其穩定性,并可靠地估計人口參數的標準誤差和置信區間。
6、高級統計信息
分析具有唯一特征的數據,描述因變量和自變量之間的關系,并分析事件歷史記錄和持續時間數據。
7、回歸
預測包含多個類別的分類結果,構建非線性關系模型,并從數十種可能性中找到最佳預測變量。
8、定制表格
匯總相關數據,以演示質量的生產就緒型表格呈現分析結果。您還可以將結果導出到 Microsoft® Office 應用程序中。
9、缺失值
檢查數據,發現缺失的數據模式,然后通過統計算法估算匯總統計并插補缺失值。
10、類別
直觀呈現并探索復雜的分類、數字和高維數據,并使用雙標圖、三標圖和感知圖來揭示隱藏的關系。
11、復雜樣本
通過將樣本設計融入至調查分析中,計算復雜樣本設計中的統計信息和標準誤差。
12、聯合分析
通過基于單獨的特性對消費者的決策流程和價值進行建模,更準確地了解消費者的喜好、權衡取舍及價格敏感性。
13、準確測試
分析數據庫中的偶發事件,或更準確地使用少量樣本。30 余項準確測試有助于分析導致傳統測試失敗的數據。
14、預測
無論數據集大小或變量數目多少,都能快速可靠地預測未來狀況,同時高效地更新和管理預測模型。
15、決策樹
創建分類和決策樹,幫助您更好地識別群組、發現各個群組之間的關系,并預測未來事件。
16、直接營銷
執行最近購買時間、購買頻率和總購買金額 (RFM) 及集群分析、潛在客戶概要分析、郵政編碼分析、傾向性評分和控制包測試。
17、神經網絡
探究數據中微妙或隱藏的模式,發現數據中更復雜的關系,進而生成性能更佳的預測模型。

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