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数据统计分析工具

V26.0官方版
数据统计分析工具
更新时间:2023-12-28软件大小:1.75G软件格式:.rar
授权方式:免费版软件语言:简体中文软件类型:国产软件

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软件介绍

IBM SPSS Statistics是一款世界领先的统计软件,可以帮助用户统计各行各业的数据,用于解决一系列的业务和研究问题。软件支持有关单AUC、精确率召回率(PR)曲线的推论,并提供了比较从独立分组或成对主体生成的两条ROC曲线的选项。SPSS Statistics Subscription 提供一个基础版本和三个附加组件,您可按需激活组件,进而扩展您的预测性分析功能。

IBM SPSS Statistics

IBM SPSS Statistics软件特色

一、多种关键功能界面,让您灵活使用深度分析能力。

借助ibm spss statistics 26,各种专业技能水平的分析师可以灵活使用强大的分析技术。这款软件可提供多种关键功能界面,从适合新手的菜单式用户界面体验到适合经验丰富的统计员的命令语法及可编程扩展性等等。

二、全面的统计工具,让您能在正确的时间使用正确的统计功能。

spss statistics 26可以帮助人们更快速地测试和验证假设,有效发现额外的信息,从而在正确的时间使用正确的统计功能。SPSS Statistics产品家族拥有最全面的适用于整个分析流程的工具。借助多种数据类型的轻松访问以及众多集成模块,分析师可以获得有关其手头任务的必要信息。这款软件的报告和部署功能也为用户提供了洞察力并支持用户更快速、清晰地传达结果。

三、多种部署功能,助您充分利用统计资源。

由于可轻松进行扩展以满足从个别终端用户到整个部门或企业随时随地的需求,SPSS Statistics 可以帮助企业充分利用其分析资源。

我们的统计软件可单独购买,也可从以下三个版本中选择:IBM SPSS Statistics Standard 、 IBM SPSS StatisticsProfessional 和 IBM SPSS Statistics Premium。这三个版本通过集合必要的功能,提供了一种有效的方式确保您的整个团队或部门拥有执行分析所必需的功能,从而助力企业取得成功。

SPSS Statistics 通过支持多种部署选项实现这种灵活性 - 从适合个人的独立桌面应用,到适合大型分析师团队的多客户端/服务器部署。用户还可以从 IBM SPSS Collaborationand Deployment Services 的内容管理、自动化和部署功能中受益。

IBM SPSS Statistics软件功能

1、全面的统计工具
在一体化的集成界面中工作,运行描述统计、回归分析、高级统计等等。在单一工具中即可创建可立即发布的图表、表格和决策树。
2、与开放源码集成
通过专门扩展,利用 R 和 Python 增强 SPSS Syntax。利用我们的扩展中心提供的 130 多项扩展,或者构建您自己的扩展并与同行共享,以创建个性化解决方案。
3、轻松进行统计分析
使用简单的拖放界面来访问各种功能,并跨多个数据源工作。此外,灵活的部署选项支持您轻松购买和管理软件。
4、数据准备
轻松识别无效值,查看缺失数据的模式,汇总变量分布,并使用为名义属性设计的算法。
5、查看定价并购买
创建更可靠的模型,测试其稳定性,并可靠地估计人口参数的标准误差和置信区间。
6、高级统计信息
分析具有唯一特征的数据,描述因变量和自变量之间的关系,并分析事件历史记录和持续时间数据。
7、回归
预测包含多个类别的分类结果,构建非线性关系模型,并从数十种可能性中找到最佳预测变量。
8、定制表格
汇总相关数据,以演示质量的生产就绪型表格呈现分析结果。您还可以将结果导出到 Microsoft® Office 应用程序中。
9、缺失值
检查数据,发现缺失的数据模式,然后通过统计算法估算汇总统计并插补缺失值。
10、类别
直观呈现并探索复杂的分类、数字和高维数据,并使用双标图、三标图和感知图来揭示隐藏的关系。
11、复杂样本
通过将样本设计融入至调查分析中,计算复杂样本设计中的统计信息和标准误差。
12、联合分析
通过基于单独的特性对消费者的决策流程和价值进行建模,更准确地了解消费者的喜好、权衡取舍及价格敏感性。
13、准确测试
分析数据库中的偶发事件,或更准确地使用少量样本。30 余项准确测试有助于分析导致传统测试失败的数据。
14、预测
无论数据集大小或变量数目多少,都能快速可靠地预测未来状况,同时高效地更新和管理预测模型。
15、决策树
创建分类和决策树,帮助您更好地识别群组、发现各个群组之间的关系,并预测未来事件。
16、直接营销
执行最近购买时间、购买频率和总购买金额 (RFM) 及集群分析、潜在客户概要分析、邮政编码分析、倾向性评分和控制包测试。
17、神经网络
探究数据中微妙或隐藏的模式,发现数据中更复杂的关系,进而生成性能更佳的预测模型。

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